ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول: AI انضمام کا آغاز

ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول (MCP): عالمگیر AI انضمام کا آغاز

ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) تیزی سے AI انضمام کا سنگ بنیاد بن گیا ہے۔ حالیہ پیش رفت، جو صنعت کے بڑے کھلاڑیوں، ملٹی ایجنٹ سسٹم میں تکنیکی ترقی، اور اہم ماحولیاتی نظام کی ترقی سے چل رہی ہے، نے MCP کے مرکزی کردار کو انٹرپرائز AI مباحثوں میں مضبوط کر دیا ہے۔ یہ ‘USB-C برائے AI’ پیراڈائم تیزی سے ایک نظریاتی تصور سے ایک ٹھوس حقیقت میں تبدیل ہو رہا ہے۔

‘USB-C برائے AI’ دور کی آمد

2024 کے اواخر میں، اینتھراپک نے ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) کے تعارف کے ساتھ AI سسٹم کنیکٹیویٹی میں ایک تبدیلی آفریں تبدیلی کی قیادت کی۔ یہ کھلا معیار ایک عالمگیر کنیکٹر کے طور پر کام کرتا ہے، جو بڑے لسانی ماڈلز اور بیرونی ڈیٹا ذرائع، ٹولز اور ماحول کے درمیان ہموار مواصلات کو قابل بناتا ہے۔

اس کی بنیادی اصول خوبصورتی سے سیدھی ہے: ہر AI اسسٹنٹ اور ڈیٹا سورس کے لیے حسب ضرورت انضمام تیار کرنے کے بجائے، ایک واحد معیاری پروٹوکول کسی بھی AI اور کسی بھی ٹول کے مابین دریافت اور تعامل کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ اسے ‘USB-C برائے AI’ کے طور پر تصور کریں، ایک متحد انٹرفیس جو ملکیتی کنیکٹروں کے ایک پیچیدہ جال کی جگہ لیتا ہے۔

MCP کا قابل ذکر پہلو نہ صرف اس کی تکنیکی نفاست میں ہے بلکہ اس کی تیزی سے اپنانے میں بھی ہے۔ فروری 2025 تک، ابتدائی تکنیکی تفصیلات ایک پھلتے پھولتے ماحولیاتی نظام میں تبدیل ہو گئی تھیں جس میں 1,000 سے زیادہ کمیونٹی کے بنائے ہوئے کنیکٹر شامل تھے۔ یہ تیز رفتار ترقی صنعت کے اندر ایک نادر اتفاق رائے سے حاصل ہوتی ہے، اینتھراپک کے ابتدائی آغاز کے بعد اوپن اے آئی اور گوگل کی جانب سے تائید اور اپنایا جانا شامل ہے، جس سے MCP کو ڈی فیکٹو معیار کے طور پر قائم کیا گیا ہے۔ تعاون کی یہ سطح AI کے میدان میں واقعی بے مثال ہے۔

MCP آرکیٹیکچر: سادگی اور طاقت

MCP فن تعمیر ایک کلائنٹ سرور ماڈل پر مبنی ہے جو انٹرپرائز ڈویلپرز سے واقف ہے۔ ایک میزبان ایپلیکیشن، جیسے کہ IDE یا چیٹ بوٹ، متعدد MCP سرورز سے منسلک ہوتا ہے، ہر ایک مختلف ٹولز یا ڈیٹا ذرائع کو بے نقاب کرتا ہے۔

محفوظ مواصلاتی چینلز اسٹریمنگ جوابات کے لیے سرور بھیجے گئے واقعات (SSE) کا استعمال کرتے ہیں۔ یہ سادہ لیکن لچکدار ڈھانچہ بنیادی فائل تک رسائی سے لے کر پیچیدہ ملٹی ایجنٹ آرکیسٹریشن تک ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کی حمایت کرتا ہے۔

MCP ماحولیاتی نظام کو تشکیل دینے والے اہم کھلاڑی

ایم سی پی کی تیز رفتار قبولیت عالمی آئی ٹی کارپوریشنوں سے لے کر گٹ ہب پر اوپن سورس پروجیکٹس تک حامیوں کی متنوع رینج میں واضح ہے۔

1. اینتھراپک کا بنیادی کردار (2024 کے آخر میں)

اینتھراپک کو MCP بنانے اور فوری طور پر اسے ایک کھلے کمیونٹی معیار کے طور پر اپنانے کا سہرا جاتا ہے۔ انہوں نے پائتھون اور ٹائپ اسکرپٹ میں SDKs کے ساتھ ایک جامع تفصیلات جاری کیں، جو کھلے پن کے عزم کا مظاہرہ کرتی ہیں۔

مقامی MCP کلائنٹ سپورٹ کے ساتھ کلاڈ ڈیسک ٹاپ کا آغاز ظاہر کرتا ہے کہ کس طرح ایک AI اسسٹنٹ انفرادی انضمام تک محدود رہنے کے بجائے متعدد ٹولز میں سیاق و سباق کو برقرار رکھ سکتا ہے۔ اینتھراپک نے فائل سسٹمز، Git، Slack، GitHub، اور ڈیٹا بیس کے لیے ریفرنس کنیکٹر فراہم کیے، جس سے دوسروں کے لیے پیروی کرنے کے لیے ایک مثال قائم ہوئی۔

ابتدائی انٹرپرائز اپنانے والوں جیسے بلاک (اسکوائر) اور اپولو نے حقیقی دنیا کے کاروباری ماحول میں MCP کی توثیق کی، جبکہ ڈویلپر ٹولز جیسے Zed، Replit، اور Codeium نے پروٹوکول کا استعمال کرتے ہوئے اپنی AI خصوصیات کو بڑھانا شروع کیا۔

2. اوپن اے آئی کی مارکیٹ ویلیڈیشن (2025 کے اوائل میں)

جب اوپن اے آئی کے سیم آلٹ مین نے عوامی طور پر MCP کی تائید کی تو ماحولیاتی نظام کو ایک ڈرامائی فروغ ملا، اور انہوں نے اپنے پروڈکٹس میں اس کے نفاذ کا اعلان کیا۔ اس نے پہلے سے مسابقتی AI ماحولیاتی نظام کو متحد کیا، جس سے ChatGPT اور کلاڈ کو ٹولز کا ایک ہی پول شیئر کرنے کی اجازت ملی۔

اوپن اے آئی کا انضمام ان کے ایجنٹس SDK، آنے والی ChatGPT ڈیسک ٹاپ ایپلیکیشن، اور ان کے رسپانس API پر محیط ہے، جو مؤثر طریقے سے تمام اوپن اے آئی سے چلنے والے ایجنٹوں کو MCP سرورز کی پوری کائنات سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ان کے ملکیتی پلگ ان اپروچ سے ایک کھلے ماحولیاتی نظام کی طرف ایک اہم تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے۔ مارکیٹ لیڈر کا ایک معیار کو اپنانا ایک موڑ کی واضح علامت ہے۔

3. گوگل کا انٹرپرائز فوکس

گوگل کلاؤڈ کے ورٹیکس اے آئی پلیٹ فارم نے اپنے ایجنٹ ڈیولپمنٹ کٹ (ADK) کے ساتھ پیروی کی، واضح طور پر MCP کی حمایت کرتے ہوئے ‘ایجنٹوں کو آپ کے ڈیٹا سے لیس کرنے کے لیے کھلے معیارات کا استعمال کریں۔’ اس جوڑے کو انٹر ایجنٹ کمیونیکیشن کے لیے ایجنٹ 2 ایجنٹ پروٹوکول کے ساتھ جوڑا گیا تھا، جو انٹرپرائز ماحول میں ملٹی ایجنٹ سسٹم بنانے کے لیے ایک جامع فریم ورک تیار کرتا ہے۔

MCP (ایجنٹ ٹو ٹول کنیکٹیویٹی کے لیے) اور ایجنٹ 2 ایجنٹ (ایجنٹ ٹو ایجنٹ تعاون کے لیے) کا امتزاج پیچیدہ کاروباری ورک فلوز کے لیے نئی امکانات کو کھولتا ہے۔ گوگل کا نقطہ نظر 50 سے زیادہ صنعت کے کھلاڑیوں کے ساتھ شراکت داری کے لیے قابل ذکر ہے، بشمول سیلز فورس، جو متنوع انٹرپرائز ماحول میں MCP کو کام کرنے کے لیے پرعزم ہے۔

4. مائیکروسافٹ کا ڈویلپر انٹیگریشن

مائیکروسافٹ نے MCP کو اپنے ڈویلپر ٹولز کے ماحولیاتی نظام میں گہرائی سے ضم کیا ہے، اینتھراپک کے ساتھ ایک آفیشل C# MCP SDK جاری کرنے اور اسے گٹ ہب کوپائلٹ اور سیمینٹک کرنل (SK)، مائیکروسافٹ کے AI آرکیسٹریشن فریم ورک میں ضم کرنے کے لیے شراکت داری کی ہے۔

مائیکروسافٹ کی جدت طرازی MCP کو سافٹ ویئر کی ترقی کے مرکز میں لانے میں مضمر ہے۔ انہوں نے VS کوڈ جیسے ٹولز کو AI سے تقویت یافتہ ماحول میں تبدیل کر دیا ہے جہاں AI نہ صرف کوڈ تجویز کرتا ہے بلکہ فعال طور پر کام بھی انجام دیتا ہے۔ گٹ ہب کوپائلٹ اب ٹرمینل کمانڈز چلا سکتا ہے، فائلوں میں ترمیم کر سکتا ہے، اور MCP انٹرفیس کے ذریعے ریپوزٹریز کے ساتھ تعامل کر سکتا ہے۔ کھلے معیارات کو اپنانا، گٹ ہب، VS کوڈ، اور Azure کے ذریعے ان کی مارکیٹ کی رسائی کے ساتھ مل کر، کمیونٹی سے چلنے والی جدت طرازی کو تیز کر رہا ہے۔

ٹیک جنات سے آگے: پھیلتا ہوا ماحولیاتی نظام

جبکہ بڑے کھلاڑی زیادہ تر انفراسٹرکچر فراہم کرتے ہیں، لیکن کناروں پر نمایاں جدت طرازی ہو رہی ہے۔ کئی پروجیکٹس MCP کی حدود کو دلچسپ طریقوں سے آگے بڑھا رہے ہیں:

انٹرپرائز جاوا انٹیگریشن (اسپرنگ AI MCP)

VMware میں اسپرنگ فریم ورک ٹیم نے جاوا ڈویلپرز کے لیے فرسٹ کلاس MCP سپورٹ کی ضرورت کو تسلیم کیا۔ انہوں نے MCP کلائنٹس اور سرورز کے لیے اسپرنگ بوٹ سٹارٹرز لانچ کیے، جس سے انٹرپرائز جاوا ایپلیکیشنز کے لیے MCP انٹرفیس بنانا آسان ہو گیا۔

یہ جدید ترین AI اور روایتی انٹرپرائز سافٹ ویئر کے درمیان خلا کو پُر کرتا ہے، جس سے جاوا ڈویلپرز MCP کے ذریعے موجودہ سسٹمز (ڈیٹا بیس، میسج قطاریں، لیگیسی ایپلی کیشنز) کو AI ایجنٹوں کے سامنے بے نقاب کر سکتے ہیں۔

انٹیگریشن-ایز-اے-سروس (کمپوزیو)

کمپوزیو MCP سرورز کے ایک منظم مرکز کے طور پر ابھرا ہے، جو کلاؤڈ ایپلی کیشنز، ڈیٹا بیسز، اور بہت کچھ پر محیط 250 سے زیادہ استعمال کرنے کے لیے تیار کنیکٹر پیش کرتا ہے۔ یہ ‘MCP ایپ اسٹور’ ڈویلپرز کو ہر کنیکٹر کی میزبانی یا کوڈنگ کیے بغیر اپنے AI ایجنٹوں کو سینکڑوں سروسز سے منسلک کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ کمپوزیو کی جدت طرازی اس کے کاروباری ماڈل میں ہے، جو AI ایجنٹوں کے لیے انٹیگریشن-ایز-اے-سروس فراہم کرتا ہے اور توثیق اور دیکھ بھال کی پیچیدگی کو سنبھالتا ہے۔

ملٹی ایجنٹ تعاون (CAMEL-AI کا OWL)

CAMEL-AI ریسرچ کمیونٹی کا ‘Optimized Workforce Learning‘ (OWL) فریم ورک ظاہر کرتا ہے کہ متعدد خصوصی AI ایجنٹ کس طرح پیچیدہ کاموں پر تعاون کر سکتے ہیں، ہر ایجنٹ مختلف MCP ٹولز سے لیس ہے۔

یہ نقطہ نظر انسانی ٹیم ورک کی عکاسی کرتا ہے، جو ایجنٹوں کو مزدوری تقسیم کرنے، معلومات شیئر کرنے اور ہم آہنگی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ OWL نے GAIA ملٹی ایجنٹ بینچ مارک میں 58.18 کے اوسط اسکور کے ساتھ سرفہرست مقام حاصل کیا، جس سے یہ ثابت ہوتا ہے کہ MCP ٹولز والے ملٹی ایجنٹ سسٹم تنہا طریقوں سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔

فزیکل ورلڈ انٹیگریشن (چوٹو روبو)

شاید سب سے دلچسپ ترقی MCP کو ڈیجیٹل دائرے سے باہر تک پھیلتے ہوئے دیکھنا ہے۔ ایک آزاد ڈویلپر، وشال میسور نے ‘Chotu Robo‘ بنایا ہے – ایک فزیکل روبوٹ جسے کلاڈ AI کے ذریعے MCP کے ذریعے کنٹرول کیا جاتا ہے۔ روبوٹ موٹر کمانڈز اور سینسر ریڈنگز کو بے نقاب کرنے والے MCP سرورز کے ساتھ ایک ESP32 مائیکرو کنٹرولر استعمال کرتا ہے۔

یہ پروجیکٹ کلاؤڈ AI سروسز کو ایج ڈیوائسز سے جوڑنے میں MCP کی استعداد کو ظاہر کرتا ہے، جو ممکنہ طور پر IoT اور روبوٹکس میں نئی سرحدیں کھولتا ہے۔

ٹول استعمال کرنے والی AI کے معاشی مضمرات

MCP ایک اہم انفراسٹرکچر پرت کی نمائندگی کرتا ہے جو انسانی مساوی مزدوری کے طور پر کام کرنے والے AI ایجنٹوں کی تعیناتی کو تیز کرے گا۔ AI کے انٹرپرائز سسٹمز سے منسلک ہونے کے طریقے کو معیاری بنا کر، MCP انضمام کے اخراجات کو ڈرامائی طور پر کم کرتا ہے۔ یہ تاریخی طور پر AI کو اپنانے میں سب سے بڑی رکاوٹوں میں سے ایک رہا ہے۔ ایک نئے معاشی پیراڈائم کی پیدائش ہو رہی ہے، جہاں AI ایجنٹوں کو خصوصی ٹولز سے تیزی سے لیس کیا جا سکتا ہے، بالکل اسی طرح جیسے انسانی ملازمین کو کمپنی سسٹمز تک رسائی دی جاتی ہے۔ فرق پیمانے اور رفتار میں مضمر ہے۔ ایک بار جب کوئی ایجنٹ MCP کے ذریعے کوئی ٹول استعمال کر سکتا ہے، تو کوئی بھی ایجنٹ کر سکتا ہے۔

اس کے تنظیموں کے لیے ان کے ڈیجیٹل ورک فورسز کو منظم کرنے کے طریقے پر گہرے اثرات مرتب ہوتے ہیں۔ محدود، ہارڈ کوڈ شدہ صلاحیتوں کے ساتھ حسب ضرورت AI اسسٹنٹ بنانے کے بجائے، کمپنیاں اب لچکدار ایجنٹوں کو تعینات کر سکتی ہیں جو ضرورت کے مطابق ٹولز کو دریافت اور استعمال کرتے ہیں۔

سیلز فورس کا MCP مخمصہ: ناگزیر سے لڑنا؟

تیزی سے ترقی پذیر MCP لینڈ اسکیپ میں، سیلز فورس اپنے آپ کو ایک خاص طور پر کمزور پوزیشن میں پاتا ہے۔ اگرچہ کمپنی نے اپنے ایجنٹ فورس پلیٹ فارم میں نمایاں سرمایہ کاری کی ہے، لیکن وہ MCP معیار کو اپنانے میں خاص طور پر ہچکچاہٹ کا شکار ہیں جسے ان کے حریف تیزی سے اپنا رہے ہیں۔ یہ ہچکچاہٹ قابل فہم ہے لیکن ممکنہ طور پر قلیل نظری ہے۔ MCP بنیادی طور پر سیلز فورس کی ایمبیڈڈ AI حکمت عملی کو چیلنج کرتا ہے AI اسسٹنٹس کو متعدد ٹولز میں بغیر کسی رکاوٹ کے سیاق و سباق کو برقرار رکھنے کے قابل بنا کر، بجائے اس کے کہ انضمام کے مطابق سائل ہو جائیں۔

معاشیات مجبور ہیں: اوورلے حل انٹرپرائز ڈیٹا کو ایمبیڈڈ AI ایڈ آنز جیسے ایجنٹ فورس کی لاگت کے ایک حصے پر مختلف AI ماڈلز میں فیڈ کر سکتے ہیں، جو $30-$100 فی صارف فی مہینہ چل سکتے ہیں۔ چونکہ MCP AI کو ڈیٹا ذرائع سے جوڑنے کا عالمگیر معیار بن جاتا ہے، اس لیے سیلز فورس صرف ریکارڈ کے نظام تک محدود ہونے کا خطرہ مول لیتا ہے جبکہ حقیقی ذہانت اور صارف کی مصروفیت اوورلے AI پلیٹ فارمز کے ذریعے ہوتی ہے جو سیلز فورس کے ڈیٹا کو دوسرے انٹرپرائز سسٹمز کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔

کھلے معیارات کو مکمل طور پر اپنانے میں سیلز فورس کی ہچکچاہٹ ایک کلاسک اختراع کار کے مخمصے کی عکاسی کرتی ہے – اپنے ملکیتی ماحولیاتی نظام کی حفاظت کرنا جبکہ مارکیٹ ان کے نیچے منتقل ہو رہی ہے۔ پہلے سے ہی سیلز فورس سے ہٹ کر متعدد سسٹمز میں سرمایہ کاری کرنے والے انٹرپرائز صارفین کے لیے، وینڈر لاک ان کے بغیر انضمام کا MCP کا وعدہ ایجنٹ فورس کے دیوار والے باغ کے نقطہ نظر کے لیے تیزی سے پرکشش متبادل پیش کرتا ہے۔

آگے کا راستہ: سوالات اور مواقع

اگرچہ MCP کی منظوری حیرت انگیز طور پر تیز رہی ہے، لیکن کئی سوالات باقی ہیں:

• سیکیورٹی اور گورننس: چونکہ MCP لوکل ہوسٹ سے سرور پر مبنی تک تیار ہوتا ہے، انٹرپرائزز MCP کے ذریعے حساس سسٹمز تک رسائی حاصل کرنے والے AI ایجنٹوں کے لیے اجازتوں اور آڈٹ ٹریلز کا انتظام کیسے کریں گے؟
• ٹول ڈسکوری: دستیاب ہزاروں MCP سرورز کے ساتھ، ایجنٹ کسی دیئے گئے ٹاسک کے لیے ذہانت سے صحیح ٹولز کا انتخاب کیسے کریں گے؟
• ملٹی ایجنٹ آرکیسٹریشن: چونکہ پیچیدہ ورک فلوز متعدد ایجنٹوں اور ٹولز پر محیط ہیں، اس لیے ہم آہنگی اور خرابی سے نمٹنے کے لیے کون سے نمونے ابھریں گے؟
• کاروباری ماڈلز: کیا ہم دیکھیں گے کہ خصوصی MCP کنیکٹر قیمتی IP بن جاتے ہیں، یا ماحولیاتی نظام بنیادی طور پر اوپن سورس رہے گا؟
• اوورلے AI ڈیٹا تک رسائی: سیلز فورس، SAP اور دیگر جیسی کمپنیاں MCP سرورز پر کیا رد عمل ظاہر کریں گی جو انہیں محض ڈیٹا کنٹینرز تک محدود کر دیتے ہیں؟

انٹرپرائز رہنماؤں کے لیے، پیغام واضح ہے: MCP آپ کے سسٹمز کے ساتھ AI کے تعامل کرنے کا معیاری طریقہ بن رہا ہے۔ ابھی اس انضمام کی منصوبہ بندی کرنے سے آپ کی تنظیم آنے والے سالوں میں تیزی سے نفیس AI ایجنٹوں سے فائدہ اٹھانے کی پوزیشن میں آ جائے گی۔

ڈویلپرز کے لیے، موقع زبردست ہے۔ منفرد ڈیٹا ذرائع یا خصوصی ٹولز کے لیے MCP سرورز بنانا ماحولیاتی نظام کی توسیع کے ساتھ اہم قدر پیدا کر سکتا ہے۔

جیسے جیسے یہ معیار پختہ ہوتا جا رہا ہے، ہم صنعتوں میں اور بھی جدید ایپلی کیشنز دیکھنے کا امکان رکھتے ہیں۔ جو کمپنیاں سب سے پہلے MCP کو سمجھیں گی اور اسے اپنائیں گی انہیں مؤثر طریقے سے ٹول استعمال کرنے والی AI کو تعینات کرنے میں ایک اہم فائدہ حاصل ہوگا۔