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मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल

अंग्रेज़ी से अनुवादित

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एक खुला मानक है जिसे Anthropic ने नवंबर 2024 में पेश किया था, ताकि AI सिस्टम जैसे बड़े भाषा मॉडल बाहरी टूल और डेटा स्रोतों के साथ कैसे एकीकृत होते हैं, इसे मानकीकृत किया जा सके। इसे प्रमुख AI प्रदाताओं द्वारा व्यापक रूप से अपनाया गया और दिसंबर 2025 में Linux Foundation को दान कर दिया गया।

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एक खुला मानक और ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है, जिसे Anthropic द्वारा नवंबर 2024 में पेश किया गया था, ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल द्वारा बाहरी उपकरणों, प्रणालियों और डेटा स्रोतों के साथ डेटा को एकीकृत और साझा करने के तरीके को मानकीकृत किया जा सके। MCP फ़ाइलों को पढ़ने, फ़ंक्शन निष्पादित करने और संदर्भित प्रॉम्प्ट को संभालने के लिए एक मानकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है। इसकी घोषणा के बाद, इस प्रोटोकॉल को OpenAI और Google DeepMind सहित प्रमुख AI प्रदाताओं द्वारा अपनाया गया।

MCP AI सहायकों को विविध डेटा प्रणालियों, जैसे सामग्री भंडार, व्यवसाय प्रबंधन उपकरण और विकास वातावरण से जोड़ने की चुनौती का समाधान करता है। इसे Anthropic में इंजीनियरों डेविड सोरिया पारा और जस्टिन स्पहर-समर्स द्वारा बनाया गया था। प्रोटोकॉल का उद्देश्य "N×M" डेटा एकीकरण समस्या को हल करना है, जहाँ डेवलपर्स को पहले AI प्रणाली और डेटा स्रोत के प्रत्येक संयोजन के लिए कस्टम कनेक्टर बनाने पड़ते थे।

पृष्ठभूमि

MCP की घोषणा Anthropic द्वारा नवंबर 2024 में AI सहायकों को डेटा प्रणालियों से जोड़ने के लिए एक खुले मानक के रूप में की गई थी। प्रोटोकॉल को सूचना साइलो और विरासत प्रणालियों की चुनौती का समाधान 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 का वर्णन किया।

पहले के अस्थायी दृष्टिकोण, जैसे कि OpenAI का 2023 का "फ़ंक्शन-कॉलिंग" API और ChatGPT प्लग-इन फ्रेमवर्क, ने समान समस्याओं को हल किया, लेकिन विक्रेता-विशिष्ट कनेक्टर की आवश्यकता थी। MCP लैंग्वेज सर्वर प्रोटोकॉल (LSP) के संदेश-प्रवाह विचारों का पुन: उपयोग करता है, जो कोड इंटेलिजेंस उपकरणों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला मानक है।

दिसंबर 2025 में, Anthropic ने MCP को एजेंटिक AI फाउंडेशन (AAIF) को दान कर दिया, जो लिनक्स फाउंडेशन के तहत एक निर्देशित फंड है, जिसे Anthropic, Block और OpenAI द्वारा सह-स्थापित किया गया था, अन्य कंपनियों के समर्थन के साथ। उसी महीने के अंत में, Anthropic ने एजेंट स्किल्स भी प्रकाशित किया, जो कार्य-विशिष्ट निर्देशों और संसाधनों को पैकेज करने के लिए एक साथी खुला मानक है जिसे AI एजेंट मांग पर लोड करते हैं, MCP के समान खुले-मानक दृष्टिकोण का पालन करते हुए।

विशेषताएँ

MCP AI प्रणालियों को बाहरी डेटा स्रोतों और उपकरणों के साथ एकीकृत करने के लिए एक मानकीकृत फ्रेमवर्क परिभाषित करता है। प्रोटोकॉल प्राकृतिक भाषा डेटा एक्सेस के क्षेत्र में सादे भाषा के साथ संरचित डेटाबेस को क्वेरी करने जैसे अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता 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 इंटरैक्ट 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 बनाता है जो उस सर्वर के साथ संचार करता है। क्लाइंट और होस्ट आमतौर पर एक ही मशीन पर चलते हैं, जबकि MCP सर्वर स्थानीय या दूरस्थ हो सकते हैं।

प्रत्येक सर्वर एक या अधिक उपकरण या संसाधन प्रदान करता है। उदाहरण उपकरणों में डेटाबेस तक पहुंच, कैलकुलेटर और कोड रिपॉजिटरी तक पहुंच शामिल है; एक संसाधन एक विशिष्ट FAQ दस्तावेज़ हो सकता है। MCP क्लाइंट अपने सर्वर से उन 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 देकर उत्तर देता है। यह जानकारी LLM को दी जाती है; यदि इसे इनमें से किसी एक उपकरण की सेवाओं की आवश्यकता होती है, तो MCP होस्ट प्रासंगिक MCP क्लाइंट को उपकरण को कॉल करने का निर्देश देता है। 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 ट्रांसपोर्ट प्रोटोकॉल का उपयोग करके संचार करते हैं।

प्रोटोकॉल को पायथन, टाइपस्क्रिप्ट, C# और जावा सहित प्रोग्रामिंग भाषाओं में सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDK) के साथ जारी किया गया था, साथ ही MCP सर्वर कार्यान्वयन के उदाहरण भी।

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 MCP सर्वर से होस्ट अनुप्रयोगों जैसे क्लाउड और ChatGPT तक इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता इंटरफेस, जैसे डैशबोर्ड, फॉर्म और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की डिलीवरी को मानकीकृत करता है।

अपनाना

प्रोटोकॉल का उपयोग AI-सहायता प्राप्त सॉफ्टवेयर विकास उपकरणों में किया जाता है। एकीकृत विकास वातावरण (IDE), रेप्लिट जैसे कोडिंग प्लेटफॉर्म और सोर्सग्राफ जैसे कोड इंटेलिजेंस उपकरणों ने AI कोडिंग सहायकों को परियोजना संदर्भ तक वास्तविक समय में पहुंच प्रदान करने के लिए MCP अपनाया है।

मार्च 2025 में, OpenAI ने आधिकारिक तौर पर MCP अपनाया, अपने उत्पादों में मानक को एकीकृत करने के बाद, जिसमें ChatGPT डेस्कटॉप ऐप भी शामिल है। सितंबर 2025 में, OpenAI ने ChatGPT ऐप्स में MCP के लिए समर्थन जोड़ा, जिससे ChatGPT के अंदर तृतीय-पक्ष पहुंच की अनुमति मिली।

MCP को माइक्रोसॉफ्ट 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, सैल्सफोर्स के हेडलेस 360 प्लेटफॉर्म ने MCP के माध्यम से ग्राहक और एजेंट इंटरैक्शन को रूट करना शुरू किया; मई के अंत में, सैल्सफोर्स ने बताया कि लॉन्च के बाद से 4.5 मिलियन MCP कॉल संसाधित की गई थीं।

मध्य-2026 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।

2026-07-28 संशोधन

28 जुलाई, 2026 को, MCP के अनुरक्षकों ने विनिर्देश के एक प्रमुख संशोधन को अंतिम रूप दिया, जिसे Anthropic तकनीकी कर्मचारी सदस्य डेविड सोरिया पारा ने प्राधिकरण के जुड़ने के बाद से प्रोटोकॉल में सबसे महत्वपूर्ण परिवर्तन बताया। 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 जाई जाती है। यह परिवर्तन MCP के अनुरोध मॉडल को Anthropic के अपने क्लॉड मैसेजेस API के करीब लाता है।

संशोधन ने कई सीमित उपयोग वाली सुविधाओं को भी अप्रचलित कर दिया, जिसमें सैंपलिंग (सर्वर को क्लाइंट के मॉडल से पूर्णता का अनुरोध करने की अनुमति देना) और रूट्स (क्लाइंट को सर्वर को प्रासंगिक फ़ाइल-सिस्टम स्थानों को इंगित करने की अनुमति देना) शामिल हैं; अप्रचलित सुविधाएँ न्यूनतम बारह महीनों के लिए कार्यात्मक रहती हैं। कुछ पहले की मुख्य कार्यक्षमता, जैसे लंबे समय तक चलने वाले संचालन के लिए टास्क 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।

स्वागत

द वर्ज ने बताया कि MCP उन AI एजेंटों की बढ़ती मांग को संबोधित करता है जो संदर्भ-जागरूक हैं और विविध स्रोतों से खींचने में सक्षम हैं।

अप्रैल 2025 में, सुरक्षा शोधकर्ताओं ने एक विश्लेषण जारी किया जिसमें निष्कर्ष निकाला गया कि MCP के साथ कई बकाया सुरक्षा मुद्दे हैं, जिनमें प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और जहरीले उपकरण शामिल हैं जो अन्य जुड़े उपकरणों के माध्यम से डेटा बहिर्गमन की अनुमति देते हैं।

MCP की तुलना OpenAPI से की गई है, जो एक समान विनिर्देश है जिसका उद्देश्य API का वर्णन करना है। प्रोटोकॉल के खुले-मानक दृष्टिकोण और व्यापक उद्योग अपनाने ने इसे AI-उपकरण एकीकरण के लिए एक आधारभूत परत के रूप में स्थापित किया है, हालांकि इसकी सुरक्षा चुनौतियाँ सक्रिय चिंता और अनुसंधान का क्षेत्र बनी हुई हैं।

यह भी देखें

  • Agent2Agent - AI एजेंटों के बीच संचार के लिए खुला प्रोटोकॉल
  • AI शासन
  • एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस - कंप्यूटर या प्रोग्राम के बीच कनेक्शन
  • LangChain - भाषा मॉडल अनुप्रयोग विकास फ्रेमवर्क
  • मशीन लर्निंग - कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपसमुच्चय
  • ओपन वेट्स
  • सॉफ्टवेयर एजेंट - उपयोगकर्ता के लिए कार्य करने वाला कंप्यूटर प्रोग्राम
  • रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन
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