ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول کا عروج

ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) اور نیا AI ایکو سسٹم

حال ہی میں، ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) AI انڈسٹری میں ایک اہم مقام کے طور پر ابھرا ہے، جس نے OpenAI، گوگل اور ریاست ہائے متحدہ امریکہ کے اندر اور باہر مختلف کاروباری اداروں کی جانب سے نمایاں توجہ حاصل کی ہے۔ سیکنڈ کافی کے بانی اور سی ای او چارلی گراہم نے حال ہی میں ایک بلاگ پوسٹ میں MCPs اور ان کی صلاحیت کے بارے میں اپنے خیالات کا اشتراک کیا ہے۔ یہ مضمون MCPs کے امکانات اور موجودہ رکاوٹوں کا جائزہ لیتا ہے، جو گہرائی سے تحقیق اور تجرباتی MCP سرورز بنانے کے عملی تجربے پر مبنی ہے۔

MCPs کو سمجھنا: AI ماڈلز اور بیرونی ڈیٹا کے درمیان خلا کو پُر کرنا

MCPs کو معیاری APIs کے طور پر تصور کیا جا سکتا ہے جو بیرونی ڈیٹا ذرائع یا ایپلیکیشنز اور بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) جیسے ChatGPT یا Claude کے درمیان ایک اہم ربط کے طور پر کام کرتے ہیں۔ یہ پروٹوکول AI ماڈلز کو سفری ویب سائٹس سے حقیقی وقت کا ڈیٹا حاصل کرنے، کیلنڈرز کا انتظام کرنے اور یہاں تک کہ کمپیوٹر پر فائلوں میں ہیرا پھیری کرنے کے قابل بناتے ہیں۔

اگرچہ Claude، Cursor اور OpenAI جیسے کچھ AI ٹولز پہلے سے ہی کسٹم انٹیگریشن فیچرز استعمال کرتے ہیں، MCPs اس طرح کے تمام تعاملات کے لیے ایک عالمگیر اور معیاری شکل پیش کرتے ہیں، جو ان کی استعداد کو بہت زیادہ بڑھاتا ہے۔

ایک MCP بنیادی طور پر دو اجزاء پر مشتمل ہوتا ہے: ایک کلائنٹ (مثال کے طور پر، ChatGPT) اور ایک سرور (مثال کے طور پر، فلائٹ شیڈولنگ ویب سائٹ)۔ جب انہیں ایک ساتھ استعمال کیا جاتا ہے، تو وہ AI ماڈلز کو حقیقی وقت کے ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے، آن لائن کارروائیاں کرنے اور جامد چیٹ بوٹس کے مقابلے میں زیادہ فعال ایجنٹوں کی طرح کام کرنے کی صلاحیت فراہم کرتے ہیں۔

فی الحال، دو اہم قسم کے MCPs کو مقبولیت حاصل ہو رہی ہے۔ پہلی قسم ڈویلپرز کے لیے ہے، جس کی مثال Cursor یا Claude Code جیسے ٹولز ہیں، جو فائلوں کو منظم کرنے اور اسکرپٹس کو چلانے کے لیے لیپ ٹاپ جیسے آلات پر چل سکتے ہیں۔ دوسری قسم حقیقی دنیا کی ایپلیکیشنز کے لیے ہے، جو مصنوعات کی تلاش، ڈومین رجسٹر کرنے، ایونٹس بک کرنے یا ای میل بھیجنے جیسی سرگرمیوں پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔

عملی مضمرات کو جانچنے کے لیے، دو مختلف قسم کے MCPs تیار کیے گئے۔ پہلا، GPT Learner نامی، ایک ڈویلپر سرور ہے جو صارفین کو غلطیوں کو یاد رکھنے اور تکرار سے بچنے میں Cursor کی رہنمائی کرنے میں مدد کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اگر Claude یا Cursor غلط طریقے سے کوڈ کو اوور رائٹ کرتے ہیں، تو یہ ٹول صارفین کو غلطی سے ریکارڈ کرنے اور سیکھنے کی اجازت دیتا ہے، مستقبل کے حوالے کے لیے صحیح طریقہ کو ذخیرہ کرتا ہے۔

دوسرا پروجیکٹ ایک پیشین گوئی مارکیٹ MCP ہے جو بڑے لینگویج ماڈلز کو ایک ویب سائٹ، betsee.xyz سے جوڑتا ہے، جو حقیقی وقت کی پیشین گوئی مارکیٹوں کو جمع کرتا ہے۔ جب کوئی صارف Claude سے کوئی سوال پوچھتا ہے جیسے، ‘ٹرمپ کے ٹیرف کو روکنے کے ثانوی اثرات کیا ہیں، اور لوگ کس چیز پر شرط لگا رہے ہیں؟’ تو MCP پولیمارکیٹ یا کلشی سے متعلقہ مارکیٹیں اور حقیقی وقت کی مشکلات واپس کرتا ہے۔

MCPs ابھی تک پرائم ٹائم کے لیے تیار کیوں نہیں ہیں

ان دو MCPs کی تعمیر سے کئی اہم بصیرتیں سامنے آئیں، بنیادی طور پر یہ کہ MCPs ابھی تک وسیع پیمانے پر اپنانے کے لیے تیار نہیں ہیں۔

MCPs کے ساتھ موجودہ صارف کا تجربہ مثالی نہیں ہے۔ ChatGPT جیسے زیادہ تر چیٹ بوٹس ابھی تک MCP سرورز کو سپورٹ نہیں کرتے ہیں۔ ان میں سے جو کرتے ہیں، انسٹالیشن کے لیے اکثر JSON میں دستی طور پر ترمیم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جو کہ صارف دوست عمل سے بہت دور ہے۔ Cursor اور Claude جیسے چیٹ بوٹس ہر درخواست کے لیے صارفین کو اشارہ کرتے ہیں اور اکثر نامکمل معلومات یا خام JSON آؤٹ پٹ واپس کرتے ہیں، جس سے تجربہ بھدا اور غیر تسلی بخش ہو جاتا ہے۔

پیشین گوئی مارکیٹ MCP کو استفسار کرنے کے لیے Claude کے ڈیسک ٹاپ ورژن کا استعمال کرتے ہوئے، یہ اکثر لنکس یا قیمتیں فراہم کرنے میں ناکام رہا جب تک کہ واضح طور پر نہ پوچھا جائے اور بعض اوقات سرور کو بالکل بھی کال نہیں کیا۔ MCPs استعمال ہونے پر Claude کی جانب سے مسلسل پاپ اپ اشارے نے صارف کی دلچسپی کو مزید کم کیا۔ اگرچہ MCPs سے ہموار پروسیسنگ اور بامعنی ردعمل کی توقع کی جاتی ہے، لیکن ٹیکنالوجی ابھی تک اس مرحلے تک نہیں پہنچی ہے۔

سیکیورٹی ایک اور اہم تشویش ہے۔ بیرونی کارروائیاں کرنے اور حقیقی وقت کے نظام تک رسائی حاصل کرنے کی صلاحیت کے پیش نظر، MCPs کو متعدد حفاظتی چیلنجز کا سامنا ہے۔ فوری انجیکشن، بدنیتی پر مبنی ٹول کی تنصیب، غیر مجاز رسائی اور ٹروجن ہارس حملے بہت حقیقی خطرات ہیں۔ فی الحال، ان کنارے کے معاملات کو سنبھالنے کے لیے سینڈ باکسنگ، تصدیق کی تہوں اور ایک پختہ ایکو سسٹم کی کمی ہے۔

یہ مسائل واضح کرتے ہیں کہ MCP اب بھی ایک تجرباتی ٹیکنالوجی ہے۔

کلائنٹ کا فیصلہ کن کردار

ان سرورز کو بناتے وقت سیکھا جانے والا ایک اہم سبق یہ ہے کہ کلائنٹ، سرور نہیں، بالآخر MCPs کے مستقبل کا فیصلہ کرتا ہے۔

وہ لوگ جو بڑے ماڈلز کے ساتھ تعامل کو کنٹرول کرتے ہیں وہ یہ بھی کنٹرول کرتے ہیں کہ صارفین کو کون سے ٹولز نظر آتے ہیں، کون سے متحرک ہوتے ہیں اور کون سے ردعمل ظاہر ہوتے ہیں۔ کوئی دنیا کا سب سے مفید MCP سرور بنا سکتا ہے، لیکن کلائنٹ اسے کال نہیں کر سکتا، اس کا صرف نصف آؤٹ پٹ دکھا سکتا ہے، یا یہاں تک کہ اس کی تنصیب کی اجازت بھی نہیں دے سکتا۔

MCPs اور گیٹ کیپرز کا ظہور

کلائنٹ کی اہم طاقت کا مطلب ہے کہ MCPs کو بالآخر سرچ انجنوں اور ایپ اسٹورز کی طرح منظم کیا جائے گا۔ معروف بڑے ماڈل ایپلیکیشن فراہم کرنے والے، جیسے OpenAI اور Anthropic، نئے ‘گیٹ کیپرز’ بن جائیں گے، یہ فیصلہ کریں گے کہ کون سے MCPs درج کیے جا سکتے ہیں اور سفارشاتی الگورتھم کے ذریعے ان کی دریافت کو تیار کیا جائے گا۔

1990 کی دہائی کے آخر میں اپنے آغاز کے بعد سے، گوگل نے اس بات پر قابو پالیا ہے کہ صارفین کو کیا مواد پیش کیا جاتا ہے، جس نے انہیں ایک انتہائی منافع بخش کاروبار بنانے میں مدد کی ہے۔ چیٹ بوٹس اب یہ صلاحیت حاصل کر رہے ہیں، روایتی سرچ انجن کے ‘10 بلیو لنکس’ کو براہ راست جوابات سے بدل رہے ہیں۔ وہ فیصلہ کر سکتے ہیں کہ کون سا مواد دکھانا ہے، کس کو خارج کرنا ہے اور اسے کیسے فارمیٹ کرنا ہے۔

MCP انسٹالیشن کا عمل ایپ اسٹور ماڈل سے مشابہت رکھے گا۔ جس طرح ایپل اور گوگل نے موبائل ایکو سسٹم کو یہ فیصلہ کرکے تشکیل دیا ہے کہ کون سی ایپس تجویز کی جاتی ہیں، پہلے سے انسٹال کی جاتی ہیں یا منظور کی جاتی ہیں، اسی طرح بڑے ماڈل کلائنٹس یہ طے کریں گے کہ کون سے MCP سرورز کو نمایاں کیا جائے گا، فروغ دیا جائے گا اور یہاں تک کہ پلیٹ فارم پر اجازت دی جائے گی۔ اس متحرک کے نتیجے میں کمپنیوں کے درمیان مقابلہ ہونے کا امکان ہے، جس میں سفارشات اور نئے ایکو سسٹم میں نمائش کے لیے ماڈل فراہم کرنے والوں کو ادائیگیاں شامل ہو سکتی ہیں، جو اعلیٰ منافع بخش MCP تقسیم پلیٹ فارمز کی تخلیق کو فروغ دے سکتی ہیں۔

صارفین احتیاط سے تیار کردہ ‘MCP اسٹورز’ سے MCPs یا ‘AI چیٹ ایپلیکیشنز’ انسٹال کریں گے۔ Gmail، HubSpot، Uber اور Kayak جیسے ٹولز MCP اینڈ پوائنٹس شامل کریں گے، براہ راست چیٹ پر مبنی ورک فلوز میں ضم ہوں گے۔ اگرچہ نظریاتی طور پر صارفین اپنی مرضی کے مطابق کوئی بھی MCP انسٹال کرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں، لیکن زیادہ تر ممکنہ طور پر کلائنٹ کی فراہم کردہ سفارشات پر انحصار کریں گے، جیسے کہ ChatGPT سے۔ یہ سفارشات من مانی نہیں ہوں گی بلکہ منافع بخش شراکت داریوں سے حاصل ہوں گی، بڑی کمپنیاں خریداری، سفر، ڈومین کی تلاش یا سروس کی تلاش کے زمرے میں پہلے سے طے شدہ آپشن بننے کے لیے ادائیگی کر رہی ہیں۔ نمائش کی یہ سطح لاکھوں صارفین میں ترجمہ کرے گی، جو بے پناہ نمائش، ڈیٹا اور تجارتی قدر پیش کرے گی۔

کچھ کلائنٹ سائیڈ MCP ایپ اسٹورز(MAS) MCPs کا زیادہ نرم اور کھلا انتخاب پیش کریں گے، جس سے وسیع پیمانے پر تجربات اور کمیونٹی سے تیار کردہ MCPs کی اجازت ملے گی۔ دوسروں کے پاس سخت منظوری کے عمل ہوں گے، جو معیار، سیکیورٹی اور منیٹائزیشن کو ترجیح دیں گے۔ کسی بھی صورت میں، کلائنٹ شرکت کے لیے شرائط طے کرتا ہے—اور کامیابی کے لیے اصول۔

OpenAI اور Claude جیسے MCP کلائنٹس نئے iOS اور Android پلیٹ فارمز بن جائیں گے، جن میں MCP سرورز ایپس کا کردار ادا کریں گے۔ شبیہیں کے بجائے، یہ ایپلیکیشنز صارف کے کمانڈز کے ذریعے طلب کی جائیں گی، جو زبان کے تعامل کے ذریعے صارف کی ضروریات کو بھرپور، منظم اور انٹرایکٹو جوابات پیش کریں گی۔

وقت گزرنے کے ساتھ، ہم مخصوص صنعتوں یا ڈومینز کے لیے تیار کردہ خصوصی کلائنٹس کو دیکھ سکتے ہیں۔ ایک AI چیٹ اسسٹنٹ کا تصور کریں جو سفری منصوبہ بندی پر مرکوز ہے، ایئر لائنز، ہوٹل چینز اور ٹریول ایجنسیوں سے خدمات کو بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط کرتا ہے تاکہ صارفین کو سفری منصوبہ بندی کا ایک جامع تجربہ پیش کیا جا سکے۔ یا ایک MCP کلائنٹ جو انسانی وسائل پر مرکوز ہے، جو قانونی ڈیٹا، ملازمین کے ریکارڈ اور تنظیمی ٹولز تک متحد رسائی فراہم کرتا ہے، جو کاروباروں کے انتظام کے طریقے کو تبدیل کرتا ہے۔

اگرچہ زیادہ تر صارفین مرکزی دھارے کے کلائنٹس کے ساتھ قائم رہیں گے، لیکن کچھ اوپن سورس AI چیٹ بوٹس ابھریں گے۔ یہ چیٹ بوٹس ان پیشہ ور افراد کو اپیل کریں گے جو ان MCPs پر مکمل کنٹرول چاہتے ہیں جو وہ انسٹال کرتے ہیں، گیٹ کیپرز کی طرف سے عائد کردہ حدود سے پاک۔ تاہم، لینکس ڈیسک ٹاپ سسٹمز کی طرح، یہ اوپن سورس مصنوعات ممکنہ طور پر طاق بازاریں رہیں گی۔

ابھرتے ہوئے ایکو سسٹم میں نئے مواقع

توقع ہے کہ کئی قسم کے کاروبار اور ٹولز تیار ہوں گے جو تیار ہوتے ہوئے MCP منظر نامے کی خدمت کریں گے، بشمول:

• MCP Wrappers اور Server Packs: یہ متعدد متعلقہ MCPs کو ایک ہی انسٹالیشن پیکیج میں بنڈل کریں گے، سیٹ اپ کو ہموار کریں گے۔ ایک واحد پیکیج کا تصور کریں جو کیلنڈر، ای میل، کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ اور فائل سٹوریج MCP فراہم کرتا ہے جو بغیر کسی ترتیب کے استعمال کے لیے تیار ہے۔ اس طرح کے پیکجز اہلکاروں کے عمل کو آسان بنائیں گے اور عمودی بازاروں میں خاص طور پر مفید ہوں گے۔ ان میں پیکیجنگ ٹولز بھی شامل ہو سکتے ہیں (‘کیلنڈر ترتیب دیں اور ای میل بھیجیں’)۔

• MCP شاپنگ انجن: کچھ MCP سرورز AI سے چلنے والے موازنہ انجن کے طور پر کام کریں گے، جو مختلف وینڈرز سے حقیقی وقت کی قیمتیں اور مصنوعات کی فہرستیں پیش کریں گے۔ وہ الحاق لنکس کے ذریعے منیٹائز کریں گے، ریفرل فیس کمائیں گے۔ یہ طریقہ ابتدائی سرچ انجن آپٹیمائزیشن اور الحاق مارکیٹنگ کی عکاسی کرتا ہے۔

• MCP-First مواد ایپس: یہ خدمات انسانی ناظرین کے لیے ویب سائٹس ڈیزائن کرنے کے بجائے MCP سرورز کے ذریعے بڑے لینگویج ماڈلز کے لیے مواد کی ترسیل کو بہتر بنائیں گی۔ MCP کالز کے ذریعے واپس کیے گئے بھرپور، منظم ڈیٹا اور سیمینٹک ٹیگز کا تصور کریں۔ آمدنی پیج ویوز کے بجائے سبسکرپشنز یا ایمبیڈڈ اسپانسر شپس اور پروڈکٹ پلیسمنٹس سے آئے گی۔

• API-to-MCP فراہم کرنے والے: بہت سے موجودہ API فراہم کرنے والے اس نئے ایکو سسٹم میں حصہ لینا چاہتے ہیں لیکن ان کے پاس ایسا کرنے کے وسائل نہیں ہیں۔ یہ مڈل ویئر ٹولز کے ظہور کو متحرک کرے گا جو خود بخود روایتی REST APIs کو مطابقت پذیر اور قابل دریافت MCP سرورز میں تبدیل کر دیتے ہیں، جس سے SaaS پلیٹ فارمز کے لیے شامل ہونا آسان ہو جاتا ہے۔

• MCPs کے لیے کلاؤڈ فلیئر: سیکیورٹی ایک بڑا مسئلہ ہے۔ یہ ٹولز کلائنٹ اور سرور کے درمیان بیٹھیں گے، ان پٹس کو صاف کریں گے، درخواستوں کو لاگ کریں گے، حملوں کو روکیں گے اور بے ضابطگیوں کی نگرانی کریں گے۔ جس طرح کلاؤڈ فلیئر نے جدید ویب کو محفوظ تر بنایا ہے، اس قسم کی سروس MCP ایکو سسٹم میں اسی طرح کا کردار ادا کرے گی۔

• انٹرپرائز ‘پرائیویٹ’ MCP حل: بڑی کمپنیاں اپنی داخلی خدمات کو نجی MCP سرورز سے منسلک کرنا شروع کر دیں گی اور اوپن سورس AI مصنوعات استعمال کریں گی۔ یہ اندرونی سیٹ اپ فائر وال کے پیچھے AI ورک فلوز کا حصہ بن جائیں گے، جو کمپنیوں کو کنٹرول فراہم کریں گے۔

• عمودی طور پر مرکوز MCP کلائنٹس: اگرچہ بہت سے چیٹ بوٹس عام صارف کی ضروریات کو پورا کر سکتے ہیں، لیکن کچھ منظرناموں، جیسے صنعتی خریداری اور تعمیل کے کام کے لیے، مخصوص صارف انٹرفیس اور کاروباری منطق کی ضرورت ہوتی ہے۔ عمودی طور پر مرکوز MCP کلائنٹس ابھریں گے، اپنی مرضی کے مطابق آپریشنز، زبان اور لے آؤٹس کے ساتھ ان منفرد ضروریات کو پورا کرنے کے لیے۔