Model Context Protocol (MCP)

MCP से पहले, हर AI टूल databases, APIs और बाहरी services के लिए अपने custom integrations बनाता था। इसका मतलब था टूल्स में duplicate काम और users के लिए vendor lock-in। MCP इसे एक standard protocol define करके solve करता है: टूल makers एक MCP server बनाते हैं, और यह हर उस AI एजेंट के साथ काम करता है जो MCP support करता है — Claude Code, Cursor, Windsurf और अन्य।

MCP एक client-server architecture का उपयोग करता है। AI एजेंट (client) उन MCP servers से connect होता है जो tools, resources और prompts expose करते हैं। जब एजेंट को database query करना हो, documentation search करना हो या API call करना हो, तो वह appropriate MCP server को एक standardized request भेजता है। Server actual interaction संभालता है और structured results return करता है जिन पर एजेंट reasoning कर सकता है।

// Example: MCP server configuration in Claude Code
// ~/.claude/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_..." }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": { "DATABASE_URL": "postgresql://..." }
    }
  }
}

MCP servers GitHub, PostgreSQL, Slack, Google Drive, file systems और दर्जनों अन्य services के लिए उपलब्ध हैं। Community-built integrations की पूरी सूची के लिए MCP server registry देखें।