ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول سرور کا قیام

ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) اور ڈیولپر ٹولز کے درمیان ایک اہم مواصلاتی پل کے طور پر ابھرا ہے۔ یہ گائیڈ ایک بنیادی MCP سرور کے قیام کے بارے میں تفصیلی معلومات فراہم کرتی ہے، جس سے یہ سمجھنے میں مدد ملتی ہے کہ AI ماڈلز اور مقامی ڈیولپمنٹ ماحول کے درمیان تعامل کو کیسے ممکن بنایا جائے۔

MCP کی بنیادی سمجھ

بنیادی طور پر، MCP مصنوعی ذہانت (AI) کے آپریشنل ماحول کو ڈیولپر ٹولز سے الگ کرتا ہے۔ ایک Python اسکرپٹ کا تصور کریں جو ایک مقامی سرور پر موجود ہے اور ایک مخصوص ‘خفیہ لفظ’ واپس کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ سادہ سی مثال MCP کی سیاق و سباق کو کنٹرول کرنے کی صلاحیت کو اجاگر کرتی ہے۔ LLMs، جو فطری طور پر مقامی ماحول سے بے خبر ہوتے ہیں، سیاق و سباق کے ڈیٹا تک رسائی اور اس کی تشریح کے لیے بیرونی اشاروں پر انحصار کرتے ہیں۔ MCP اس اہم ثالث کا کام کرتا ہے، جو مقامی وسائل تک کنٹرول اور محفوظ رسائی کو یقینی بناتا ہے۔

MCP کی ابتدا Anthropic سے ہوئی، لیکن اس کا استعمال ایک واحد وینڈر سے آگے بڑھتا ہے۔ LLM فراہم کرنے والوں کے درمیان ممکنہ مسابقتی رجحانات کے باوجود، MCP کی قدر کی تجویز نے وسیع پیمانے پر حمایت حاصل کی ہے۔ ایک مربوط ٹشو کے طور پر، MCP مختلف ٹولز کا ایک لازمی حصہ بننے کے لیے تیار ہے، اور ممکنہ طور پر پس منظر میں دھندلا جائے گا کیونکہ اس کی فعالیتیں بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط ہو جائیں گی۔

اپنا ماحول ترتیب دینا

پائتھون ماحول تیار کرنا

اس عمل کا آغاز پائتھون ماحول قائم کرنے سے کریں۔ یہ Python انسٹال ہونے والے کسی بھی سسٹم پر کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ MacBook۔ اہم بات یہ ہے کہ انحصار کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے کے لیے ایک الگ تھلگ ماحول بنانا ہے۔

1. ورچوئل ماحول بنائیں: ‘venv’ نامی ورچوئل ماحول بنانے کے لیے کمانڈ python3 -m venv venv استعمال کریں۔
2. ورچوئل ماحول کو فعال کریں:
   • macOS/Linux پر: source venv/bin/activate
   • Windows پر: venv\Scripts\activate

MCP لائبریریز انسٹال کرنا

پائتھون ماحول کے فعال ہونے کے ساتھ، اگلا مرحلہ ضروری MCP لائبریریز کو انسٹال کرنا ہے۔ یہ لائبریریز MCP سرور بنانے اور ان کا انتظام کرنے کے لیے درکار ٹولز اور افعال مہیا کرتی ہیں۔

مطلوبہ لائبریریز انسٹال کرنے کے لیے pip، پائتھون پیکیج انسٹالر استعمال کریں: