OpenAI ने मार्च 2025 में आधिकारिक रूप से मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) को अपनाया, यह निर्णय जिसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को बाहरी उपकरणों और डेटा स्रोतों से जोड़ने के लिए प्रोटोकॉल की स्थिति को उद्योग मानक के रूप में मजबूत किया। यह अपनाना OpenAI द्वारा पहले से ही अपने उत्पादों, जिसमें ChatGPT डेस्कटॉप ऐप शामिल है, में MCP को एकीकृत करने के बाद आया, और AI उद्योग में अंतर-संचालनशीलता की ओर एक महत्वपूर्ण बदलाव को चिह्नित किया।
मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल एक खुला मानक और ओपन-सोर्स ढांचा है जिसे Anthropic ने नवंबर 2024 में पेश किया था ताकि AI प्रणालियों जैसे बड़े भाषा मॉडल को बाहरी उपकरणों, प्रणालियों और डेटा स्रोतों के साथ एकीकृत और डेटा साझा करने के तरीके को मानकीकृत किया जा सके। MCP फ़ाइलों को पढ़ने, फ़ंक्शन निष्पादित करने और संदर्भात्मक संकेतों को संभालने के लिए एक मानकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है। इसकी घोषणा के बाद, प्रोटोकॉल को प्रमुख AI प्रदाताओं, जिनमें OpenAI और Google DeepMind शामिल हैं, द्वारा अपनाया गया।
पृष्ठभूमि
MCP की घोषणा Anthropic द्वारा नवंबर 2024 में AI सहायकों को डेटा प्रणालियों जैसे सामग्री भंडार, व्यवसाय प्रबंधन उपकरण और विकास वातावरण से जोड़ने के लिए एक खुले मानक के रूप में की गई थी। प्रोटोकॉल Anthropic में इंजीनियरों डेविड सोरिया पारा और जस्टिन स्पहर-समर्स द्वारा बनाया गया था। MCP को सूचना साइलो और विरासत प्रणालियों को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। MCP से पहले, डेवलपर्स को अक्सर प्रत्येक डेटा स्रोत या उपकरण के लिए कस्टम कनेक्टर बनाने पड़ते थे, जिसके परिणामस्वरूप Anthropic ने "N×M" डेटा एकीकरण समस्या के रूप में वर्णित किया।
पहले के दृष्टिकोण जैसे OpenAI का 2023 "फ़ंक्शन-कॉलिंग" API और ChatGPT प्लग-इन ढांचा समान समस्याओं को हल करते थे लेकिन विक्रेता-विशिष्ट कनेक्टर की आवश्यकता होती थी। MCP लैंग्वेज सर्वर प्रोटोकॉल (LSP) के संदेश-प्रवाह विचारों का पुन: उपयोग करता है। प्रोटोकॉल की खुली प्रकृति और Anthropic द्वारा समर्थन ने इसे मालिकाना एकीकरण विधियों के तटस्थ विकल्प के रूप में स्थापित किया।
दिसंबर 2025 में, Anthropic ने MCP को एजेंटिक AI फाउंडेशन (AAIF) को दान कर दिया, जो लिनक्स फाउंडेशन के तहत एक निर्देशित कोष है, जिसे Anthropic, Block और OpenAI द्वारा सह-स्थापित किया गया था, अन्य कंपनियों के समर्थन के साथ। इस कदम ने MCP की स्थिति को विक्रेता-नियंत्रित तकनीक के बजाय समुदाय-शासित मानक के रूप में और मजबूत किया।
OpenAI की अपनाने की समयरेखा
OpenAI का MCP को अपनाने का मार्ग अपनी उत्पाद श्रृंखला में आंतरिक एकीकरण के साथ शुरू हुआ। मार्च 2025 में, कंपनी ने अपनाने को आधिकारिक बना दिया, खुले मानक के प्रति अपनी प्रतिबद्धता का संकेत देते हुए। यह निर्णय उल्लेखनीय था क्योंकि OpenAI ने पहले फ़ंक्शन-कॉलिंग API और ChatGPT प्लगइन्स जैसे मालिकाना विकल्प विकसित किए थे।
यह अपनाना एक व्यापक उद्योग प्रवृत्ति का हिस्सा था। 2025 की शुरुआत तक, MCP ने प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों और AI डेवलपर्स के बीच गति प्राप्त कर ली थी। OpenAI का समर्थन व्यापक रूप से उस बिंदु के रूप में देखा गया जिसने MCP को एक आशाजनक प्रोटोकॉल से AI-उपकरण एकीकरण के लिए वास्तविक मानक में बदल दिया।
सितंबर 2025 में, OpenAI ने ChatGPT ऐप्स में MCP के लिए समर्थन जोड़ा, जिससे ChatGPT के अंदर तीसरे पक्ष की पहुंच की अनुमति मिली। इसने प्रोटोकॉल की पहुंच को लाखों ChatGPT उपयोगकर्ताओं तक बढ़ा दिया और डेवलपर्स को लोकप्रिय AI सहायक के साथ सहज रूप से काम करने वाले उपकरण बनाने में सक्षम बनाया।
तकनीकी कार्यान्वयन
MCP AI प्रणालियों को बाहरी डेटा स्रोतों और उपकरणों के साथ एकीकृत करने के लिए एक मानकीकृत ढांचा परिभाषित करता है। अनुप्रयोगों में सादे भाषा में संरचित डेटाबेस को क्वेरी करना शामिल है। प्रोटोकॉल MCP होस्ट, MCP क्लाइंट और MCP सर्वर के बीच अंतर करता है। एक MCP होस्ट आमतौर पर एक AI एजेंट होता है जो LLM के साथ बातचीत करता है और एक या अधिक MCP सर्वर से सेवाओं की आवश्यकता होती है। इनमें से प्रत्येक MCP सर्वर के लिए, MCP होस्ट एक समर्पित MCP क्लाइंट बनाएगा जो उस सर्वर के साथ संचार करता है। क्लाइंट और होस्ट आमतौर पर एक ही मशीन पर चलेंगे, जबकि MCP सर्वर स्थानीय या दूरस्थ हो सकते हैं।
प्रत्येक सर्वर एक या अधिक उपकरण या संसाधन प्रदान करता है। उपकरणों में डेटाबेस पहुंच, कैलकुलेटर, या कोड या भंडार तक पहुंच शामिल हो सकती है; एक संसाधन एक दस्तावेज़ जैसे FAQ हो सकता है। MCP क्लाइंट अपने सर्वर से उपकरणों और संसाधनों की सूची मांगता है जो सर्वर प्रदान करता है; सर्वर प्रत्येक उपकरण की क्षमताओं और उपकरण को कॉल करने के अपेक्षित प्रारूप का प्राकृतिक-भाषा विवरण के साथ उत्तर देता है। यह जानकारी LLM को दी जाती है; यदि LLM को इनमें से किसी एक उपकरण की सेवाओं की आवश्यकता होती है, तो MCP होस्ट प्रासंगिक MCP क्लाइंट को उपकरण को कॉल करने का निर्देश देगा। MCP सर्वर उपकरण क्रिया करता है और परिणाम लौटाता है, जिसे MCP होस्ट फिर LLM वार्तालाप में इंजेक्ट करता है। क्लाइंट और सर्वर JSON-RPC 2.0 संदेशों का उपयोग करके संचार करते हैं।
प्रोटोकॉल को प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे Python, TypeScript, C# और Java में सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDK) और MCP सर्वर कार्यान्वयन के उदाहरणों के साथ जारी किया गया था। OpenAI के अपनाने में इन SDK के लिए समर्थन शामिल था, जिससे डेवलपर्स ChatGPT और अन्य OpenAI उत्पादों के लिए MCP-संगत उपकरण बना सकें।
उद्योग प्रभाव
OpenAI द्वारा MCP को अपनाने का AI उद्योग पर दूरगामी प्रभाव पड़ा। इसने संकेत दिया कि मालिकाना एकीकरण विधियों वाली कंपनियों ने भी खुले मानकों के मूल्य को मान्यता दी। इस कदम ने अन्य प्रमुख खिलाड़ियों को भी इसका अनुसरण करने के लिए प्रोत्साहित किया, जिनमें Google DeepMind और Microsoft (AI) शामिल हैं।
प्रोटोकॉल का उपयोग AI-assisted software development उपकरणों में किया जाता है। एकीकृत विकास वातावरण (IDE), कोडिंग प्लेटफॉर्म जैसे Replit, और कोड इंटेलिजेंस उपकरण जैसे Sourcegraph ने AI कोडिंग सहायकों को परियोजना संदर्भ तक वास्तविक समय पहुंच प्रदान करने के लिए MCP को अपनाया है। इसने Agentic AI और AI agent प्रणालियों के विकास को तेज किया है।
MCP ऐप्स मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल का एक आधिकारिक विस्तार है जो mcp-ui पर बनाया गया है। जबकि आधार MCP विनिर्देश पाठ और संरचित डेटा तक सीमित है, MCP ऐप्स इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता इंटरफेस - जैसे डैशबोर्ड, फॉर्म और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन - को MCP सर्वर से होस्ट अनुप्रयोगों जैसे Claude (AI model family) और ChatGPT तक पहुंचाने को मानकीकृत करता है।
पारिस्थितिकी तंत्र विकास
2026 के मध्य तक, 10,000 से अधिक MCP सर्वर उत्पादन में तैनात किए गए थे, प्रोटोकॉल के SDK प्रति माह 97 मिलियन से अधिक बार डाउनलोड किए गए थे। यह विस्फोटक विकास आंशिक रूप से OpenAI के समर्थन और AI समुदाय द्वारा व्यापक अपनाने से प्रेरित था।
MCP को Microsoft सेमेंटिक कर्नेल और Azure OpenAI के साथ एकीकृत किया जा सकता है। MCP सर्वर को Cloudflare पर तैनात किया जा सकता है। अप्रैल 2026 में, AAIF ने न्यूयॉर्क शहर में MCP डेव समिट उत्तरी अमेरिका आयोजित किया, जिसमें लगभग 1,200 प्रतिभागी शामिल हुए। उसी महीने, Salesforce के हेडलेस 360 प्लेटफॉर्म ने ग्राहक और एजेंट इंटरैक्शन को MCP के माध्यम से रूट करना शुरू किया; मई के अंत में, Salesforce ने बताया कि लॉन्च के बाद से 4.5 मिलियन MCP कॉल संसाधित किए गए थे।
OpenAI द्वारा अपनाने ने Agentic AI प्रौद्योगिकियों के विकास को भी प्रभावित किया। जैसे-जैसे अधिक कंपनियों ने MCP पर मानकीकरण किया, उपकरणों और सेवाओं का पारिस्थितिकी तंत्र तेजी से बढ़ा, जिससे नेटवर्क प्रभाव पैदा हुए जिससे सभी प्रतिभागियों को लाभ हुआ।
प्रोटोकॉल विकास
28 जुलाई 2026 को, MCP के अनुरक्षकों ने विनिर्देश का एक प्रमुख संशोधन अंतिम रूप दिया, जिसे Anthropic तकनीकी कर्मचारी सदस्य डेविड सोरिया पारा ने प्राधिकरण के जुड़ने के बाद से प्रोटोकॉल में सबसे महत्वपूर्ण परिवर्तन के रूप में वर्णित किया। संशोधन प्रोटोकॉल-स्तरीय सत्र ट्रैकिंग को हटा देता है, जिससे MCP प्रोटोकॉल परत पर स्टेटलेस हो जाता है: प्रोटोकॉल संस्करण, क्लाइंट पहचान और क्षमताओं के बारे में जानकारी प्रत्येक अनुरोध के साथ एक _meta पैरामीटर में ले जाया जाता है। यह परिवर्तन MCP के अनुरोध मॉडल को Anthropic के अपने क्लाउड संदेश API के करीब लाता है।
संशोधन ने कई सीमित-उपयोग वाली सुविधाओं को भी अप्रचलित कर दिया, जिनमें सैंपलिंग (सर्वर को क्लाइंट के मॉडल से पूर्णता का अनुरोध करने की अनुमति देना) और रूट्स (क्लाइंट को सर्वर को प्रासंगिक फ़ाइल-सिस्टम स्थान इंगित करने की अनुमति देना) शामिल हैं; अप्रचलित सुविधाएं न्यूनतम बारह महीनों के लिए कार्यात्मक रहती हैं। कुछ पहले की मुख्य कार्यक्षमता, जैसे लंबे समय तक चलने वाले संचालन के लिए कार्य सुविधा, को आधार प्रोटोकॉल से हटाकर वैकल्पिक एक्सटेंशन में स्थानांतरित कर दिया गया। सभी परिवर्तन पिछड़े संगत नहीं हैं, और नए संशोधन को लागू करने वाले सर्वर संगतता परत के बिना पुराने क्लाइंट के साथ इंटरऑपरेट नहीं कर सकते हैं।
सुरक्षा विचार
MCP कई सुरक्षा कमजोरियों के अधीन रहा है, दोनों मॉडलों द्वारा उपकरण कॉलिंग को संभालने के तरीके में और MCP सॉफ्टवेयर में ही। अप्रैल 2025 में, Invariant Labs ने "टूल पॉइज़निंग हमलों" का वर्णन किया जिसमें दुर्भावनापूर्ण निर्देश MCP उपकरण विवरणों में छिपे होते हैं जिन्हें AI मॉडल पढ़ सकता है लेकिन उपयोगकर्ता नहीं देख सकते। कमजोरी इस धारणा से आती है कि उपकरण विवरण भरोसेमंद हैं। ये समस्याएं MCP के लिए विशिष्ट नहीं हैं और तब हो सकती हैं जब LLM के पास अविश्वसनीय इनपुट वाले उपकरणों तक पहुंच हो। टूल पॉइज़निंग प्रॉम्प्ट इंजेक्शन का एक रूप है।
MCP सॉफ्टवेयर में भी कई कमजोरियां पाई गई हैं। जुलाई 2025 में, JFrog ने CVE-2025-6514 का खुलासा किया, जो mcp-remote में एक गंभीर दोष (CVSS 9.6) है, एक उपकरण जो MCP क्लाइंट को दूरस्थ सर्वर से जोड़ता है। दोष ने एक दुर्भावनापूर्ण सर्वर को उपयोगकर्ता की मशीन पर मनमाने कमांड चलाने की अनुमति दी। कमजोरी संस्करण 0.0.5 से 0.1.15 को प्रभावित करती थी और संस्करण 0.1.16 में ठीक की गई थी।
ये सुरक्षा चुनौतियां AI पारिस्थितिकी तंत्र में मजबूत सुरक्षा प्रथाओं की चल रही आवश्यकता को उजागर करती हैं। जैसे-जैसे MCP अपनाना बढ़ता है, कमजोरियों को संबोधित करने और यह सुनिश्चित करने का महत्व भी बढ़ता है कि मानक व्यापक उपयोग के लिए सुरक्षित रहे।
विरासत
मार्च 2025 में OpenAI द्वारा MCP को अपनाना व्यापक रूप से उस क्षण के रूप में माना जाता है जब प्रोटोकॉल AI-उपकरण एकीकरण के लिए उद्योग मानक बन गया। यह निर्णय AI उद्योग में खुले मानकों की ओर व्यापक बदलाव को दर्शाता है और विभिन्न विक्रेताओं की AI प्रणालियों के बीच अधिक अंतर-संचालनशीलता का मार्ग प्रशस्त किया।
इस कदम के OpenAI की प्रतिस्पर्धी स्थिति के लिए भी निहितार्थ थे। MCP को अपनाकर, OpenAI ने सहयोग और मानकीकरण के मूल्य को स्वीकार किया, भले ही उसने मालिकाना प्रौद्योगिकियों का विकास जारी रखा। खुलेपन और प्रतिस्पर्धा के बीच यह संतुलन आधुनिक AI परिदृश्य की एक परिभाषित विशेषता बन गया है।