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हम अक्सर बड़े मॉडल, बड़े संदर्भ विंडो, और अधिक पैरामीटर की बात करते हैं। लेकिन असली सफलता शायद आकार के बारे में नहीं है। मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) यह दर्शाता है कि एआई सहायक अपने आसपास की दुनिया के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, और यह अभी हो रहा है।

एआई सहायकों के साथ असली समस्या​

यहाँ एक परिदृश्य है जिसे हर डेवलपर जानता है: आप कोड को डिबग करने में मदद के लिए एक एआई सहायक का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन यह आपके रिपॉजिटरी को नहीं देख सकता। या आप इसे बाजार डेटा के बारे में पूछ रहे हैं, लेकिन इसकी जानकारी महीनों पुरानी है। मूलभूत सीमा एआई की बुद्धिमत्ता नहीं है—यह वास्तविक दुनिया तक पहुंचने की इसकी अक्षमता है।

बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ऐसे प्रतिभाशाली विद्वानों की तरह रहे हैं जो केवल अपने प्रशिक्षण डेटा के साथ एक कमरे में बंद हैं। चाहे वे कितने भी स्मार्ट हो जाएं, वे वर्तमान स्टॉक की कीमतें नहीं देख सकते, आपके कोडबेस को नहीं देख सकते, या आपके उपकरणों के साथ इंटरैक्ट नहीं कर सकते। अब तक।

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) का प्रवेश​

MCP बाहरी सिस्टम के साथ एआई सहायकों के इंटरैक्शन को मौलिक रूप से पुनः कल्पित करता है। बड़े पैरामीटर मॉडल में अधिक संदर्भ को ठूंसने की कोशिश करने के बजाय, MCP एआई के लिए आवश्यकतानुसार जानकारी और सिस्टम तक गतिशील रूप से पहुंचने का एक मानकीकृत तरीका बनाता है।

आर्किटेक्चर सरल लेकिन शक्तिशाली है:

• MCP होस्ट्स: प्रोग्राम या टूल जैसे Claude Desktop जहां एआई मॉडल विभिन्न सेवाओं के साथ ऑपरेट और इंटरैक्ट करते हैं। होस्ट एआई सहायक के लिए रनटाइम वातावरण और सुरक्षा सीमाएं प्रदान करता है।

• MCP क्लाइंट्स: एआई सहायक के भीतर घटक जो अनुरोधों को प्रारंभ करते हैं और MCP सर्वरों के साथ संचार को संभालते हैं। प्रत्येक क्लाइंट विशेष कार्यों को करने या विशेष संसाधनों तक पहुंचने के लिए एक समर्पित कनेक्शन बनाए रखता है, अनुरोध-प्रतिक्रिया चक्र का प्रबंधन करता है।

• MCP सर्वर्स: हल्के, विशेष प्रोग्राम जो विशिष्ट सेवाओं की क्षमताओं को उजागर करते हैं। प्रत्येक सर्वर एक प्रकार के एकीकरण को संभालने के लिए विशेष रूप से बनाया गया है, चाहे वह Brave के माध्यम से वेब खोज हो, GitHub रिपॉजिटरी तक पहुंच हो, या स्थानीय डेटाबेस को क्वेरी करना हो। ओपन-सोर्स सर्वर्स हैं।

• स्थानीय और दूरस्थ संसाधन: अंतर्निहित डेटा स्रोत और सेवाएं जिन तक MCP सर्वर पहुंच सकते हैं। स्थानीय संसाधनों में आपकी कंप्यूटर पर फाइलें, डेटाबेस, और सेवाएं शामिल हैं, जबकि दूरस्थ संसाधनों में बाहरी एपीआई और क्लाउड सेवाएं शामिल हैं जिनसे सर्वर सुरक्षित रूप से कनेक्ट कर सकते हैं।

इसे एआई सहायकों को एपीआई-चालित संवेदी प्रणाली देने के रूप में सोचें। प्रशिक्षण के दौरान सब कुछ याद रखने की कोशिश करने के बजाय, वे अब बाहर जाकर पूछ सकते हैं कि उन्हें क्या जानना है।

क्यों यह महत्वपूर्ण है: तीन सफलताएं​

1. वास्तविक समय की बुद्धिमत्ता: बासी प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, एआई सहायक अब प्राधिकृत स्रोतों से वर्तमान जानकारी खींच सकते हैं। जब आप बिटकॉइन की कीमत के बारे में पूछते हैं, तो आपको आज की संख्या मिलती है, न कि पिछले साल की।

2. सिस्टम एकीकरण: MCP विकास वातावरण, व्यावसायिक उपकरणों, और एपीआई के साथ सीधे इंटरैक्शन को सक्षम करता है। आपका एआई सहायक केवल कोड के बारे में बात नहीं कर रहा है—यह वास्तव में आपके रिपॉजिटरी को देख और इंटरैक्ट कर सकता है।

3. डिजाइन द्वारा सुरक्षा: क्लाइंट-होस्ट-सर्वर मॉडल स्पष्ट सुरक्षा सीमाएं बनाता है। संगठन एआई सहायता के लाभों को बनाए रखते हुए ग्रैन्युलर एक्सेस कंट्रोल्स को लागू कर सकते हैं। अब सुरक्षा और क्षमता के बीच चयन करने की आवश्यकता नहीं है।

देखना विश्वास करना है: MCP का कार्यान्वयन​

आइए Claude Desktop App और Brave Search MCP टूल का उपयोग करके एक व्यावहारिक उदाहरण सेट करें। यह Claude को वास्तविक समय में वेब खोज करने देगा:

1. Claude Desktop स्थापित करें​

2. एक Brave एपीआई कुंजी प्राप्त करें​

3. एक कॉन्फ़िग फ़ाइल बनाएं​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

और फिर फ़ाइल को इस तरह संशोधित करें:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop App को पुनः लॉन्च करें​

ऐप के दाईं ओर, आपको इंटरनेट खोजों के लिए दो नए टूल दिखाई देंगे (नीचे दी गई छवि में लाल घेरे में हाइलाइट किया गया) जो Brave Search MCP टूल का उपयोग करते हैं।

एक बार कॉन्फ़िगर हो जाने पर, परिवर्तन सहज होता है। मैनचेस्टर यूनाइटेड के नवीनतम खेल के बारे में Claude से पूछें, और पुराने प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, यह सटीक, अद्यतन जानकारी देने के लिए वास्तविक समय में वेब खोज करता है।

बड़ा चित्र: क्यों MCP सब कुछ बदलता है​

यहाँ निहितार्थ सरल वेब खोजों से कहीं आगे जाते हैं। MCP एआई सहायता के लिए एक नया प्रतिमान बनाता है:

1. उपकरण एकीकरण: एआई सहायक अब किसी भी उपकरण का उपयोग कर सकते हैं जिसमें एपीआई है। गिट ऑपरेशन्स, डेटाबेस क्वेरी, या स्लैक संदेशों के बारे में सोचें।

2. वास्तविक दुनिया की ग्राउंडिंग: वर्तमान डेटा तक पहुंचकर, एआई प्रतिक्रियाएं प्रशिक्षण डेटा के बजाय वास्तविकता में आधारित हो जाती हैं।

3. विस्तारशीलता: प्रोटोकॉल विस्तार के लिए डिज़ाइन किया गया है। जैसे-जैसे नए उपकरण और एपीआई उभरते हैं, उन्हें MCP पारिस्थितिकी तंत्र में जल्दी से एकीकृत किया जा सकता है।

MCP के लिए आगे क्या है​

हम MCP के साथ क्या संभव है, इसका सिर्फ शुरुआत देख रहे हैं। कल्पना करें कि एआई सहायक जो कर सकते हैं:

• वास्तविक समय के बाजार डेटा को खींचें और विश्लेषण करें
• आपके विकास वातावरण के साथ सीधे इंटरैक्ट करें
• आपकी कंपनी के आंतरिक दस्तावेज़ों तक पहुंचें और उनका सारांश बनाएं
• वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए कई व्यावसायिक उपकरणों में समन्वय करें

आगे का रास्ता​

MCP एआई क्षमताओं के बारे में हमारी सोच में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। बड़े संदर्भ विंडो के साथ बड़े मॉडल बनाने के बजाय, हम एआई के लिए मौजूदा सिस्टम और डेटा के साथ इंटरैक्ट करने के स्मार्ट तरीके बना रहे हैं।

डेवलपर्स, विश्लेषकों, और प्रौद्योगिकी नेताओं के लिए, MCP एआई एकीकरण के लिए नई संभावनाएं खोलता है। यह सिर्फ इस बारे में नहीं है कि एआई क्या जानता है—यह इस बारे में है कि यह क्या कर सकता है।

एआई में असली क्रांति शायद मॉडल को बड़ा बनाने के बारे में नहीं है। यह उन्हें अधिक कनेक्टेड बनाने के बारे में हो सकता है। और MCP के साथ, वह क्रांति पहले से ही यहाँ है।