মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP) এর সহজ ব্যাখ্যা

Introduction

আজকাল AI বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে চারদিকে অনেক হইচই। বিশেষ করে Model Context Protocol (MCP) বিষয়টি এখন টেকনোলজি দুনিয়ায় বেশ আলোচিত। সহজ কথায় বলতে গেলে, MCP হলো এমন একটি মাধ্যম যা বিভিন্ন AI মডেলকে (যেমন ChatGPT বা Claude) বাইরের জগতের ডেটা বা টুলসের সাথে খুব সহজে এবং একটি নির্দিষ্ট নিয়ম মেনে কানেক্ট করতে সাহায্য করে। এই ভিডিওতে আমরা জানবো MCP আসলে কী, এটি কেন দরকার এবং কীভাবে এটি AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরির কাজকে আরও সহজ করে দিচ্ছে।

---

১. MCP কী এবং কেন এটি প্রয়োজন?

ভিডিও রেফারেন্স: [00:40]

আগে যখন কেউ AI অ্যাপ বানাতো, তখন AI-কে বিভিন্ন ডাটাবেস বা থার্ড-পার্টি সার্ভিস (যেমন: গুগল ম্যাপস বা স্টক মার্কেট ডাটা) এর সাথে যুক্ত করতে অনেক জটিল কোড লিখতে হতো। একে বলা হয় "Glue Code"। সমস্যা হলো, একেকজন একেকভাবে এই কোড লিখতো, যার ফলে মেইনটেইন করা কঠিন হয়ে পড়ত।

সহজ উদাহরণ: আগেকার দিনে কম্পিউটারে মাউস, কিবোর্ড বা প্রিন্টার লাগানোর জন্য আলাদা আলাদা পোর্টের প্রয়োজন হতো। কিন্তু এখন USB-C আসার ফলে আমরা একটি পোর্ট দিয়েই সব কিছু কানেক্ট করতে পারি। MCP হলো AI দুনিয়ার সেই USB-C। এটি একটি স্ট্যান্ডার্ড নিয়ম তৈরি করে দেয়, যাতে যেকোনো AI মডেল যেকোনো টুলসের সাথে সহজেই কথা বলতে পারে।

• Glue Code (গ্লু কোড): এটি এমন এক ধরণের কোড যা দুটি আলাদা সফটওয়্যার বা সিস্টেমকে জোড়া লাগাতে ব্যবহার করা হয়।

• Protocol (প্রোটোকল): সহজ ভাষায় এটি হলো যোগাযোগের একটি নির্দিষ্ট নিয়ম বা ভাষা।

---

২. MCP কীভাবে কাজ করে? (আর্কিটেকচার)

ভিডিও রেফারেন্স: [04:10]

MCP মূলত দুটি প্রধান অংশের ওপর ভিত্তি করে কাজ করে:

1. MCP Client (ক্লায়েন্ট): এটি হলো আপনার AI অ্যাপ্লিকেশন বা চ্যাটবট যা তথ্য জানতে চায়।

2. MCP Server (সার্ভার): এটি হলো সেই সোর্স যা তথ্য বা সার্ভিস প্রদান করে (যেমন: Google Maps, Yahoo Finance)।

যখন চ্যাটবট শুরু হয়, সে সার্ভারকে জিজ্ঞেস করে, "তোমার কাছে কী কী ক্ষমতা আছে?"। সার্ভার তখন তার কাছে থাকা টুলস (Tools), রিসোর্স (Resources) এবং প্রম্পটস (Prompts) এর একটি তালিকা দেয়।

---

৩. টেকনিক্যাল ডিটেইলস এবং কোডিং উদাহরণ

ভিডিও রেফারেন্স: [09:30]

MCP সার্ভার তৈরি করার জন্য সাধারণত TypeScript বা Python ব্যবহার করা হয়। নিচে একটি সহজ উদাহরণের মাধ্যমে বোঝানো হলো কীভাবে একটি সার্ভার তার টুলসগুলো লিস্ট করে।

কোডিং স্নোসিং (Conceptual Example in TypeScript):

TypeScript

// এই কোডটি সার্ভারে কোন কোন টুল আছে তা লিস্ট করে দেখায়
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
  return {
    tools: [
      {
        name: "search_places",
        description: "গুগল ম্যাপ ব্যবহার করে নির্দিষ্ট জায়গা খুঁজে বের করার টুল",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: {
            query: { type: "string", description: "জায়গার নাম" },
            location: { type: "string", description: "অক্ষাংশ ও দ্রাঘিমাংশ" }
          },
          required: ["query"]
        }
      }
    ]
  };
}); 

ব্যাখ্যা: এই কোডটি AI-কে বলছে যে তার কাছে search_places নামে একটি অস্ত্র বা টুল আছে। AI যখন দেখবে ইউজার কোনো জায়গা খুঁজছে, তখন সে নিজে থেকেই বুঝে নেবে যে তাকে এই টুলটি ব্যবহার করতে হবে।

• Input Schema: এটি হলো একটি ফরম্যাট যা বলে দেয় ওই টুলটি চালানোর জন্য AI-কে কী কী তথ্য (যেমন: জায়গার নাম) দিতে হবে।

---

৪. MCP-এর তিনটি প্রধান ক্ষমতা

ভিডিও রেফারেন্স: [11:43]

একটি MCP সার্ভার মূলত তিনটি জিনিস অফার করে:

1. Tools (টুলস): AI কোনো কাজ করতে পারে (যেমন: ইমেইল পাঠানো বা স্টক প্রাইস দেখা)।

2. Resources (রিসোর্স): AI কোনো নির্দিষ্ট ফাইল বা ডেটাবেস থেকে তথ্য পড়তে পারে (যেমন: কোনো PDF ফাইল বা কোম্পানির ডকুমেন্ট)।

3. Prompts (প্রম্পটস): আগে থেকে তৈরি করা কিছু টেম্পলেট যা AI-কে নির্দিষ্টভাবে কাজ করতে সাহায্য করে।

---

বিশ্লেষণ ও আমার মতামত

ভিডিওর শেষে কন্টেন্ট ক্রিয়েটর একটি বাস্তবসম্মত ধারণা দিয়েছেন। MCP এখনো একদম শুরুর দিকে আছে। এর অনেক সম্ভাবনা থাকলেও এখনই যে এটি সবকিছু বদলে দেবে, তা নয়।

আমার চিন্তা ও বিশ্লেষণ:

• সহজ রক্ষণাবেক্ষণ: আগে যদি কোনো কোম্পানি তাদের API পরিবর্তন করত, তবে ডেভেলপারকে সব অ্যাপের কোড পাল্টাতে হতো। এখন শুধু MCP সার্ভার আপডেট করলেই সব অ্যাপ নিজে থেকেই ঠিক হয়ে যাবে।

• ইকোসিস্টেম: বড় বড় কোম্পানি (যেমন Google, Slack) যদি তাদের নিজস্ব MCP সার্ভার রিলিজ করে, তবে AI অ্যাপ বানানো পানির মতো সহজ হয়ে যাবে।

• বিকল্প: অনেকে এখনো নিজস্ব কাস্টম API বা LangChain এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করেন। তবে MCP যদি ইন্ডাস্ট্রি স্ট্যান্ডার্ড হয়ে যায়, তবে এটিই হবে ভবিষ্যতের সেরা পথ।

পরামর্শ: আপনি যদি একজন নতুন ডেভেলপার হন, তবে এখনই গভীর কোডিংয়ে না ঢুকে MCP-এর কনসেপ্টটা ভালো করে বুঝে রাখুন। ভবিষ্যতে এটি AI ডেভেলপমেন্টের ক্ষেত্রে একটি অপরিহার্য দক্ষতা হয়ে দাঁড়াবে। Anthropic-এর দেওয়া অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন ফলো করাটা শুরুর জন্য সবচেয়ে ভালো হবে।

[

Model Context Protocol Clearly Explained | MCP Beyond the Hype

codebasics · 366K views

](http://www.youtube.com/watch?v=tzrwxLNHtRY)