Introduction
আজকাল আমরা সবাই AI বা চ্যাটবট ব্যবহার করছি। কিন্তু এই চ্যাটবটগুলো বা AI এজেন্টগুলো যখন আপনার নিজের ডেটাবেস বা পার্সোনাল ফাইলের সাথে কথা বলতে চায়, তখন সেটা বেশ ঝামেলার কাজ হয়ে দাঁড়ায়। এই সমস্যা সমাধান করতেই এসেছে MCP বা Model Context Protocol। সহজ কথায়, এটি একটি নতুন ওপেন-সোর্স স্ট্যান্ডার্ড যেটা আপনার AI এজেন্টকে বিভিন্ন ডেটা সোর্স যেমন—ডেটাবেস, এপিআই (API), বা লোকাল ফাইলের সাথে খুব সহজে জুড়ে দেয়। এটি অনেকটা "প্লাগ অ্যান্ড প্লে" সিস্টেমের মতো কাজ করে।
MCP কী এবং এর মূল অংশগুলো
ভিডিও রেফারেন্স: [00:00]
MCP হলো একটি কানেক্টর বা সেতু। এটি তিনটি প্রধান অংশ নিয়ে কাজ করে:
-
Host (হোস্ট): এটি হলো মূল অ্যাপ্লিকেশান (যেমন: Claude Desktop বা আপনার কোড এডিটর IDE)।
-
Client (ক্লায়েন্ট): হোস্টের ভেতরে থাকা একটি অংশ যা সার্ভারের সাথে যোগাযোগ করে।
-
Server (সার্ভার): এটি সরাসরি আপনার ডেটাবেস বা এপিআই-এর সাথে যুক্ত থাকে এবং তথ্য এনে দেয়।
সহজ ব্যাখ্যা: মনে করুন আপনি একটা রেস্টুরেন্টে গিয়েছেন। এখানে আপনি হলেন Host, আপনার টেবিলের ওয়েটার হলো Client, আর রান্নাঘর হলো Server। আপনি যখন কোনো খাবার (ডেটা) চান, ওয়েটার রান্নাঘর থেকে সেটা এনে দেয়। এখানে রান্নাঘর (Server) জানে খাবার কোথায় আছে, আর ওয়েটার (Client) জানে আপনার কাছে কীভাবে পৌঁছাতে হবে।
MCP কীভাবে কাজ করে? (কাজের ধাপসমূহ)
ভিডিও রেফারেন্স: [01:37]
AI এজেন্ট যখন কোনো কাজ করে, তখন MCP নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করে:
-
প্রশ্ন করা: আপনি চ্যাটবটে কিছু জিজ্ঞেস করলেন (যেমন: "আজকের আবহাওয়া কেমন?" বা "আমার কাস্টমার লিস্ট দেখাও")।
-
টুল খোঁজা: হোস্ট চেক করে দেখে কোন কোন MCP সার্ভার কানেক্ট করা আছে এবং তাদের কাছে কী কী টুল আছে।
-
LLM-এর পরামর্শ: হোস্ট আপনার প্রশ্ন এবং উপলব্ধ টুলগুলোর লিস্ট AI মডেলের (LLM) কাছে পাঠায়। AI বলে দেয় কোন টুলটি ব্যবহার করতে হবে।
-
তথ্য সংগ্রহ: এরপর হোস্ট সরাসরি সেই সার্ভারকে কল করে ডেটাবেস বা এপিআই থেকে তথ্য নিয়ে আসে।
-
উত্তর প্রদান: সবশেষে সংগৃহীত তথ্য নিয়ে AI আপনাকে একটি সুন্দর উত্তর দেয়।
টেকনিক্যাল শব্দগুলোর সহজ অর্থ
-
Open Source (ওপেন সোর্স): এর মানে হলো এই সফটওয়্যার বা প্রোটোকলটি যে কেউ ফ্রিতে ব্যবহার করতে পারবে এবং চাইলে এর কোড পরিবর্তন করে আরও উন্নত করতে পারবে।
-
API (এপিআই): এটি হলো দুটি সফটওয়্যারের মধ্যে কথা বলার মাধ্যম। যেমন, আপনার অ্যাপ যদি ফেসবুক থেকে তথ্য নিতে চায়, তবে তাকে ফেসবুকের এপিআই ব্যবহার করতে হবে।
-
LLM (লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল): এটি হলো AI-এর মস্তিষ্ক (যেমন: ChatGPT বা Claude), যা মানুষের ভাষা বুঝতে এবং তৈরি করতে পারে।
-
IDE (আইডিই): যেখানে প্রোগ্রামাররা কোড লেখে (যেমন: VS Code)।
কোডিং উদাহরণ (MCP সার্ভার সেটাআপ)
MCP ব্যবহার করে একটি সাধারণ সার্ভার তৈরি করা যায় যা আপনার ডেটাকে AI-এর কাছে পৌঁছে দেবে। নিচে পাইথন (Python) দিয়ে একটি কাল্পনিক উদাহরণ দেওয়া হলো:
Python
# এটি একটি সাধারণ MCP সার্ভার উদাহরণের ধারণা
from mcp.server import Server
# ১. সার্ভার তৈরি করা
my_mcp_server = Server("Customer-Data-Server")
# ২. একটি টুল ডিফাইন করা যা কাস্টমার লিস্ট আনবে
@my_mcp_server.list_customers()
def handle_list_customers():
# এখানে ডেটাবেস থেকে ডাটা আনার কোড থাকে
return ["Rahim", "Karim", "Jabbar"]
# ৩. সার্ভার রান করা
if __name__ == "__main__":
my_mcp_server.run()
এই কোড দিয়ে কী হচ্ছে? এই কোডটি একটি ছোট্ট সার্ভার তৈরি করছে যার নাম "Customer-Data-Server"। যখনই কোনো AI এজেন্ট জানতে চাইবে কাস্টমার কারা, এই সার্ভারটি ডেটাবেস থেকে রহিম, করিম বা জব্বারের নামগুলো খুঁজে বের করে AI-কে দিয়ে দেবে। এতে AI নিজে থেকে আপনার ডেটাবেস এক্সেস করতে পারছে না, বরং আপনি যতটুকু দিচ্ছেন ততটুকুই পাচ্ছে।
আমার বিশ্লেষণ ও চিন্তাভাবনা (Analysis & Perception)
কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ? আগে প্রতিটি AI অ্যাপের জন্য আলাদা আলাদা করে ডেটাবেস কানেক্টর বানাতে হতো। MCP আসাতে এখন একবার একটা "MCP Server" বানালে সেটা যেকোনো AI অ্যাপে (যা MCP সাপোর্ট করে) ব্যবহার করা যাবে। এটি ডেভেলপারদের অনেক সময় বাঁচাবে।
ভবিষ্যতের সম্ভাবনা: ভবিষ্যতে আমরা এমন AI দেখব যা আপনার পিসির সব ফাইল, আপনার অফিসের ডেটাবেস এবং ইন্টারনেটের তথ্য—সব এক জায়গায় করে আপনাকে একদম সঠিক ডিসিশন নিতে সাহায্য করবে। আর এর মূলে থাকবে এই MCP প্রোটোকল।
বিকল্প ও পরামর্শ: বর্তমানে MCP ছাড়াও 'LangChain' বা 'LlamaIndex' এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক আছে। তবে MCP সরাসরি প্রোটোকল লেভেলে কাজ করায় এটি অনেক বেশি ফাস্ট এবং স্ট্যান্ডার্ড। আমার পরামর্শ হলো, আপনি যদি AI এজেন্ট নিয়ে কাজ করতে চান, তবে অবশ্যই MCP শিখুন কারণ এটি আগামী দিনে ইন্ডাস্ট্রি স্ট্যান্ডার্ড হতে যাচ্ছে। বিশেষ করে এনথ্রোপিক (Anthropic) এর মতো বড় কোম্পানিগুলো এটাকে অনেক প্রমোট করছে।
বাস্তবতা: বাস্তব জীবনে এর ব্যবহার হবে চমৎকার। ধরুন, আপনি আপনার কোড এডিটরকে বললেন, "আমার গত মাসের সেলস রিপোর্ট দেখে একটা গ্রাফ বানাও।" MCP-এর মাধ্যমে AI আপনার ডেটাবেসে ঢুকে তথ্য নিয়ে সেকেন্ডের মধ্যে গ্রাফ বানিয়ে দেবে, যা আগে হাতে করতে অনেক সময় লাগত।
[
What is MCP? Integrate AI Agents with Databases & APIs
IBM Technology · 472K views
](http://www.youtube.com/watch?v=eur8dUO9mvE)
মন্তব্যসমূহ
একটি মন্তব্য পোস্ট করুন
আপনার সমস্যাটি কমেন্ট করে আমাদের জানান :-d