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एमसीपी मानक पारिस्थितिकी तंत्र का विकास

अंग्रेज़ी से अनुवादित

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एक खुला मानक है जिसे एंथ्रोपिक ने नवंबर 2024 में पेश किया था, ताकि बाहरी उपकरणों और डेटा के साथ AI प्रणालियों के एकीकरण को मानकीकृत किया जा सके। 2026 के मध्य तक, इसे प्रमुख AI प्रदाताओं और 10,000 से अधिक उत्पादन सर्वरों द्वारा अपनाया जा चुका था।

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एक खुला मानक और ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है, जिसे नवंबर 2024 में एंथ्रोपिक द्वारा पेश किया गया था, ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालियों जैसे कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के बाहरी टूल, सिस्टम और डेटा स्रोतों के साथ एकीकरण और डेटा साझाकरण के तरीके को मानकीकृत किया जा सके। MCP फ़ाइलों को पढ़ने, फ़ंक्शन निष्पादित करने और प्रासंगिक संकेतों (prompts) को संभालने के लिए एक मानकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है। इसकी घोषणा के बाद, इस प्रोटोकॉल को प्रमुख AI प्रदाताओं, जिनमें OpenAI और Google DeepMind शामिल हैं, द्वारा अपनाया गया।

MCP AI सहायकों को विविध डेटा प्रणालियों जैसे कि सामग्री भंडार, व्यवसाय प्रबंधन उपकरण और विकास वातावरण से जोड़ने की चुनौती का समाधान करता है। यह प्रोटोकॉल एंथ्रोपिक में इंजीनियरों डेविड सोरिया पारा और जस्टिन स्पहर-समर्स द्वारा बनाया गया था। इसका उद्देश्य सूचना साइलो और विरासत प्रणालियों की समस्या को हल करना है, जिनके लिए पहले प्रत्येक डेटा स्रोत या टूल के लिए कस्टम कनेक्टर की आवश्यकता होती थी, एक चुनौती जिसे एंथ्रोपिक ने "N×M" डेटा एकीकरण समस्या के रूप में वर्णित किया।

पृष्ठभूमि

MCP की घोषणा एंथ्रोपिक द्वारा नवंबर 2024 में AI सहायकों को डेटा प्रणालियों से जोड़ने के लिए एक खुले मानक के रूप में की गई थी। MCP से पहले, डेवलपर्स को अक्सर प्रत्येक डेटा स्रोत या टूल के लिए कस्टम कनेक्टर बनाने पड़ते थे, जिसके परिणामस्वरूप एंथ्रोपिक द्वारा वर्णित "N×M" डेटा एकीकरण समस्या उत्पन्न होती थी। 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।

दिसंबर 2025 में, एंथ्रोपिक ने MCP को एजेंटिक AI फाउंडेशन (AAIF) को दान कर दिया, जो लिनक्स फाउंडेशन के तहत एक निर्देशित फंड है, जिसे एंथ्रोपिक, ब्लॉक और OpenAI द्वारा सह-स्थापित किया गया था, अन्य कंपनियों के समर्थन के साथ। उसी महीने के अंत में, एंथ्रोपिक 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 टूल के साथ एकीकृत करने के लिए एक मानकीकृत फ्रेमवर्क परिभाषित करता है। यह 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 बनाएगा 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 टूल या संसाधन प्रदान करता है। उदाहरण टूल में डेटाबेस तक पहुंच, कैलकुलेटर और कोड रिपॉजिटरी तक पहुंच शामिल है; एक संसाधन एक निश्चित FAQ दस्तावेज़ हो सकता है। MCP क्लाइंट अपने सर्वर से उन टूल और संसाधनों की सूची मांगता है जो सर्वर प्रदान करता है; सर्वर प्रत्येक टूल की क्षमताओं और टूल को कॉल करने के अपेक्षित प्रारूप के प्राकृतिक-भाषा विवरण के साथ उत्तर देता है। यह जानकारी LLM को दी जाती है; यदि इसे इनमें से किसी टूल की सेवाओं की आवश्यकता होती है, तो MCP होस्ट संबंधित MCP क्लाइंट को टूल को कॉल करने का निर्देश देगा। MCP सर्वर टूल 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) और MCP सर्वर कार्यान्वयन के उदाहरणों के साथ जारी किया गया था।

प्रोटोकॉल का उपयोग AI-सहायता प्राप्त सॉफ्टवेयर विकास उपकरणों में किया जाता है। एकीकृत विकास वातावरण (IDE), कोडिंग प्लेटफॉर्म जैसे कि Replit, और कोड इंटेलिजेंस टूल जैसे कि Sourcegraph ने AI कोडिंग सहायकों को प्रोजेक्ट संदर्भ तक वास्तविक समय में पहुंच प्रदान करने के लिए MCP को अपनाया 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 MCP सर्वर से क्लाउड और ChatGPT जैसे होस्ट अनुप्रयोगों तक इंटरैक्टिव यूजर इंटरफेस, जैसे कि डैशबोर्ड, फॉर्म और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की डिलीवरी को मानकीकृत करता है।

अपनाना

मार्च 2025 में, OpenAI ने आधिकारिक तौर पर MCP को अपनाया, अपने उत्पादों में मानक को एकीकृत करने के बाद, जिसमें ChatGPT डेस्कटॉप ऐप 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 Microsoft सिमेंटिक कर्नेल और Azure OpenAI के साथ एकीकृत किया जा सकता है। MCP सर्वर को Cloudflare पर तैनात किया जा सकता है। प्रोटोकॉल को Google DeepMind और अन्य प्रमुख AI प्रदाताओं द्वारा भी अपनाया गया है।

अप्रैल 2026 में, AAIF ने न्यूयॉर्क शहर में MCP डेव समिट उत्तरी अमेरिका का आयोजन 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।

2026 के मध्य तक, 10,000 से अधिक MCP सर्वर उत्पादन में तैनात किए गए थे, प्रोटोकॉल के SDK को प्रति माह 97 मिलियन से अधिक बार डाउनलोड किया गया।

2026-07-28 संशोधन

28 जुलाई, 2026 को, MCP के अनुरक्षकों ने विनिर्देश के एक प्रमुख संशोधन को अंतिम रूप दिया, जिसे एंथ्रोपिक 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 एंथ्रोपिक के अपने क्लाउड 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 सुविधाएं न्यूनतम बारह महीनों के लिए कार्यात्मक रहती हैं। कुछ पहले की मुख्य कार्यक्षमता, जैसे कि 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। प्रोटोकॉल की तुलना OpenAPI से की गई है, जो एक समान विनिर्देश है जिसका उद्देश्य API का वर्णन करना है।

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 टूल शामिल हैं जो अन्य जुड़े टूल के माध्यम से डेटा बहिर्वाह की अनुमति देते हैं। ये चिंताएं AI-टूल एकीकरण फ्रेमवर्क को सुरक्षित करने में चल रही चुनौतियों को उजागर करती हैं।

AI पारिस्थितिकी तंत्र पर प्रभाव

MCP की वृद्धि के व्यापक कृत्रिम बुद्धिमत्ता पारिस्थितिकी तंत्र के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। यह मानकीकृत करके कि बड़े भाषा मॉडल बाहरी टूल से कैसे जुड़ते हैं, MCP AI-संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण करने वाले डेवलपर्स के लिए घर्षण को कम करता है। प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं और AI कंपनियों द्वारा प्रोटोकॉल को अपनाने से इंटरऑपरेबल AI टूल के विकास में तेजी आई है।

MCP का खुला-मानक दृष्टिकोण AI क्षमताओं तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के प्रयासों के साथ संरेखित है। कई प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए प्रोटोकॉल का समर्थन और इसकी विस्तार योग्य वास्तुकला ने इसे डेवलपर्स की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ बना दिया है। लिनक्स फाउंडेशन के तहत AAIF की स्थापना प्रोटोकॉल के विकास के लिए शासन और दीर्घकालिक प्रबंधन प्रदान करती है।

प्रोटोकॉल का विकास जनरेटिव AI में व्यापक रुझानों को दर्शाता है, विशेष रूप से स्टैंडअलोन मॉडल से एकीकृत प्रणालियों की ओर बदलाव जो वास्तविक-विश्व डेटा और सेवाओं के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं। जैसे-जैसे AI एजेंट अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, MCP जैसे मानक प्लेटफार्मों और टूल में निर्बाध इंटरऑपरेबिलिटी सक्षम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

यह भी देखें

बाहरी लिंक

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