AI Infrastructure & Toolsপড়তে ১০ মিনিট লাগবে

এমসিপি (Model Context Protocol)

এআই (AI)-এর জন্য ইউএসবি (USB) পোর্ট — যেকোনো টুল বা ডেটা সোর্সের সাথে একটি মাত্র স্ট্যান্ডার্ডে সংযুক্ত হোন

scope:মধ্যবর্তী ধারণাdifficulty:মাঝারি

এমসিপি (MCP) কী এবং কেন দরকার?

কল্পনা করুন ইউএসবি (USB) আবিষ্কারের আগের সময়ের কথা। তখন প্রিন্টারের জন্য একটি পোর্ট, মাউসের জন্য আরেকটি, কীবোর্ডের জন্য তৃতীয়টি — সব আলাদা আলাদা। ইউএসবি (USB) এসে সব কিছু একটি মাত্র পোর্টে এনে দিলো।

এআই (AI) জগতেও ঠিক একই সমস্যা ছিল। আপনি যদি চান আপনার এআই (AI) আপনার ডেটাবেস পড়ুক, ক্যালেন্ডার ম্যানেজ করুক, গিটহাব (GitHub) রিপোজিটরি ব্রাউজ করুক — তাহলে প্রতিটির জন্য আলাদা কাস্টম ইন্টিগ্রেশন লিখতে হতো। মডেল কনটেক্সট প্রটোকল (Model Context Protocol - MCP) এসে এই সমস্যার সমাধান করেছে।

এমসিপি (MCP) হলো অ্যানথ্রপিক (Anthropic)-এর তৈরি একটি ওপেন স্ট্যান্ডার্ড প্রটোকল (Open Standard Protocol) যা এআই (AI) মডেল এবং বাইরের টুল/ডেটা সোর্সের মধ্যে একটি সার্বজনীন সংযোগ পদ্ধতি তৈরি করে।

এমসিপি (MCP) আর্কিটেকচার

এমসিপি (MCP) তিনটি মূল উপাদান নিয়ে কাজ করে:

হোস্ট (Host): এআই (AI) অ্যাপ্লিকেশন যেখানে ব্যবহারকারী কাজ করে (যেমন ক্লড (Claude) ডেস্কটপ (Desktop), আইডিই (IDE))।
ক্লায়েন্ট (Client): হোস্ট (Host)-এর ভেতরে থাকে। এটি এমসিপি সার্ভার (MCP Server)-এর সাথে সংযোগ স্থাপন করে।
সার্ভার (Server): নির্দিষ্ট টুল, ডেটা বা প্রম্পট প্রদান করে (যেমন ডেটাবেস সার্ভার, গিটহাব (GitHub) সার্ভার)।

এমসিপি (MCP) সার্ভার কী কী দিতে পারে?

টুলস (Tools): এমন কাজ যা এআই (AI) সক্রিয়ভাবে চালাতে পারে — এপিআই (API) কল, ডেটাবেস কুয়েরি, ফাইল তৈরি।
রিসোর্স (Resources): ডেটা যা এআই (AI) পড়তে পারে — ফাইলের বিষয়বস্তু, ডেটাবেস রেকর্ড।
প্রম্পটস (Prompts): পুনঃব্যবহারযোগ্য প্রম্পট টেমপ্লেট।

একটি সাধারণ এমসিপি (MCP) সার্ভার তৈরি করা (Python)

from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent

app = Server("weather-server")

@app.list_tools()
async def list_tools():
    return [
        Tool(
            name="get_weather",
            description="একটি শহরের আবহাওয়া জানায়",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "শহরের নাম"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        )
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    if name == "get_weather":
        city = arguments["city"]
        # বাস্তবে এখানে আবহাওয়া API কল হবে
        return [TextContent(text=f"{city}-তে আজ ৩০°C, আকাশ পরিষ্কার")]

Output

# ক্লড (Claude) ডেস্কটপ (Desktop)-এ কনফিগ (config) যোগ করলে:
# "আজ ঢাকার আবহাওয়া কেমন?" জিজ্ঞেস করলে
# ক্লড (Claude) স্বয়ংক্রিয়ভাবে get_weather টুল কল করবে
# এবং আবহাওয়ার তথ্য জানিয়ে দেবে।

Note: এমসিপি (MCP)-র সবচেয়ে বড় সুবিধা: একবার একটি এমসিপি (MCP) সার্ভার তৈরি করলে যেকোনো এমসিপি (MCP)-সমর্থিত এআই (AI) অ্যাপ্লিকেশন তা ব্যবহার করতে পারে। আপনাকে ক্লড (Claude), চ্যাটজিপিটি (ChatGPT) বা অন্য কোনো এআই (AI)-এর জন্য আলাদা আলাদা ইন্টিগ্রেশন লিখতে হয় না।

বাস্তব ব্যবহার

এমসিপি (MCP) ইতোমধ্যে অনেক জায়গায় ব্যবহৃত হচ্ছে:

ডেভেলপমেন্ট: GitHub, GitLab, ডেটাবেস — সবকিছু এআই (AI)-এর সাথে সংযুক্ত করা।
প্রোডাক্টিভিটি: গুগল (Google) ড্রাইভ (Drive), স্ল্যাক (Slack), নশন (Notion) — এআই (AI)-কে আপনার ওয়ার্কস্পেসে সরাসরি প্রবেশ দেওয়া।
ডেটা অ্যানালিটিক্স: ডেটাবেস কুয়েরি চালিয়ে এআই (AI)-কে সরাসরি ডেটা বিশ্লেষণ করতে দেওয়া।

এমসিপি (MCP) এখনো তুলনামূলকভাবে নতুন, কিন্তু এটি দ্রুতগতিতে এআই (AI) ইন্টিগ্রেশনের স্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠছে। যেমন ইউএসবি (USB) একসময় সব ডিভাইস সংযোগের মানদণ্ড হয়ে গেছে, এমসিপি (MCP)-ও তেমনি এআই (AI)-এর সাথে সব টুলের সংযোগের মানদণ্ড হয়ে উঠতে পারে।

Challenge

ছোট কুইজ

এমসিপি (MCP)-র পূর্ণরূপ কী?

পড়া চালিয়ে যান

এআই এজেন্ট

শুধু উত্তর দেওয়া নয়, নিজে পরিকল্পনা করে কাজ সম্পন্ন করা — এআই-এর পরবর্তী বিবর্তন

→

এআই এপিআই ও এসডিকে

আপনার অ্যাপে এআই যোগ করুন — ওপেনএআই (OpenAI), অ্যানথ্রোপিক (Anthropic), গুগল (Google)-এর API দিয়ে বুদ্ধিমান অ্যাপ তৈরি করুন

→

এআই দিয়ে প্রজেক্ট তৈরি

মাত্র কয়েক মিনিটে আইডিয়া থেকে অ্যাপ

→

ক্লড (Claude)

শুরু থেকেই নিরাপদ, ক্ষতিকর নয় এবং সৎ হওয়ার শপথ নিয়ে তৈরি — আলাপ করুন অ্যানথ্রোপিকের ক্লড-এর সাথে

→