आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास ने डेवलपर्स को अपरिमित संभावनाओं की पेशकश की है, और इसके उपयोग में बड़े AI मॉडलों को बाहरी डेटा स्रोतों से कैसे जोड़ा जा सकता है इसका समझाव उद्योग का ध्यान केंद्रित कर रहा है। हाल ही में, Anthropic ने DeepLearning.AI के साथ संगठन किया है और एक मुफ्त कोर्स शुरू किया है - "MCP: Model Context Protocol (MCP) का उपयोग करके rich context AI ऐप बनाएँ"। इस कोर्स का उद्देश्य है कि डेवलपर्स MCP को जाने और सीखें, जो एक मानकीकृत प्रोटोकॉल है और AI ऐप को बाहरी उपकरणों और डेटा से जोड़ने को सरल बनाता है।
कोर्स का पृष्ठभूमि: MCP का नवाचार और मानकीकरण
Anthropic ने 2024 के नवंबर में MCP (Model Context Protocol) को खुला कर दिया है, जो एक सामान्य प्रोटोकॉल है जिसका उद्देश्य बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) को बाहरी डेटा स्रोतों, उपकरणों और प्रेरणा प्राप्त करने के तरीकों को मानकीकृत करना है। MCP एक क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जिससे MCP क्लाइंट (AI ऐप में अन्तर्निहित) और MCP सर्वर (उपकरण, डेटा और प्रेरणा प्रदान करने वाले) बिना किसी गड़बड़ी के संचार कर सकते हैं। इस प्रोटोकॉल ने AI ऐप के भावांकन क्षमता को सुधारा है और जटिल इंटीग्रेशन के लिए प्रवेश द्वार को कम कर दिया है।
इस मुफ्त कोर्स को Anthropic और DeepLearning.AI द्वारा बनाया गया है, और कोर्स के अध्यापक Anthropic के तकनीकी शिक्षा जिम्मेदार Anthropic के Elie Schoppik है। कोर्स में सिद्धांत विवेचना और प्रैक्टिकल परियोजनाओं का संयोजन किया गया है, जो डेवलपर्स को MCP को सीखने में मदद करता है और GitHub, Google Drive, और लोकप्रिय फ़ाइलें जैसे बाहरी प्रणालियों से जुड़ने वाले AI ऐप बनाने में मदद करता है। हाल के नेटवर्क डायनैमिक्स के अनुसार, यह कोर्स 5 जून 2025 को लाइन पर आने के बाद डेवलपर्स और AI प्रेमीयों द्वारा बहुत जाने जाने लगा है, जो इसे AI ऐप विकास के लिए महत्वपूर्ण संसाधन मानते हैं।
कोर्स की विशेषताएँ: सिद्धांत से अभ्यास तक पूर्ण प्रशिक्षण
कोर्स के मुख्य कंटेंट और सीखने का पथ
कोर्स में MCP के मुख्य सिद्धांत, आर्किटेक्चर और वास्तविक उपयोग पर कवरेज है। छात्रों को सीखने के लिए निम्नलिखित कौशल प्राप्त करने की सुविधा होगी:
एक MCP संगत चैटबॉट बनाएँ, जो MCP सर्वर से उपकरण, डेटा और प्रेरणा प्राप्त कर सके।
एक MCP सर्वर बनाएँ और इसे फ़ाइल सिस्टम ऑपरेशन और वेब परिणाम निकालने के लिए डिप्लॉइ करें।
Anthropic के प्रदान करने वाले रिफरेंस सर्वर या तीसरी पक्ष के सर्वरों के साथ AI ऐप (जैसे Claude Desktop) को जोड़ें।
MCP के भविष्य का उल्लेख करें, जैसे मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर और सर्वर रजिस्टर API।
कोर्स का दौरा लगभग 2 घंटे है और इसमें कई प्रैक्टिकल परियोजनाएँ हैं, जैसे एक शैक्षिक पेपर सर्च चैटबॉट बनाना, जो छात्रों को सिद्धांत का ज्ञान को अभ्यास स्किल में बदलने में मदद करता है।
डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया
इस कोर्स को Python और LLM प्रेरणा इंजीनियरिंग के मूल सिद्धांतों के साथ डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है। AI/ML इंजीनियर्स, स्टारटअप डेवलपर्स, और करियर को जोड़ने के लिए रुचिशील तकनीकी प्रवर्तक सभी इसमें से लाभ पा सकते हैं। कोर्स मुफ्त है और वर्तमान में DeepLearning.AI पर परीक्षण के लिए उपलब्ध है, जो वैश्विक डेवलपर्स के भागीदारी में है।
ऑपन सोर्स इकोसिस्टम का समर्थन
MCP एक ऑपन सोर्स प्रोटोकॉल है और Anthropic और ऑपन सोर्स कम्युनिटी दोनों द्वारा समर्थित है। कोर्स में उल्लेख किए गए रिफरेंस सर्वर (जैसे फ़ाइल सिस्टम और वेब परिणाम निकालने वाले सर्वर) और तीसरी पक्ष के इंटीग्रेशन (जैसे Google Drive, Slack, GitHub) डेवलपर्स को विस्तृत प्रैक्टिकल संसाधन प्रदान करते हैं। Anthropic अभी भी बिग कॉर्पोरेट MCP सर्वरों को डिप्लॉइ करने के लिए अधिक टूलकिट लॉन्च करने की योजना बनाए रख रहा है, जो इसके इकोसिस्टम को और बढ़ावा देगा।
उद्योग प्रभाव: AI विकास को मानकीकृत करने और कुशलता में बढ़ावा देना
MCP का प्रस्तुति ने AI ऐप विकास के टुकड़े-टुकड़े को हल कर दिया है, जहाँ पर प्रत्येक स्थिति के लिए कस्टम कोड लिखने पड़ता था, लेकिन MCP ने इस प्रक्रिया को एक समान प्रोटोकॉल के माध्यम से बहुत आसान बना दिया है। कोर्स के प्रस्तुति ने सीखने के दरवाजे को कम कर दिया है, जिससे डेवलपर्स इस तकनीक को जल्दी सीख सकते हैं और अधिक बुद्धिमान और स्मृति अनुसार AI ऐप बना सकते हैं।
उद्योग की दृष्टि से, MCP की मानकीकृत विशेषताएँ AI ब्लॉकचेन, चिकित्सा, शिक्षा आदि क्षेत्रों में अत्यधिक संगति पैदा करने की उम्मीद है। जैसा कि नेटवर्क डायनैमिक्स में बताया गया है, MCP कोर्स की पेशकश ने AI संबंधी क्रिप्टोकरेंसी (जैसे RNDR और AGIX) के एक्टिव एड्रेसों के बढ़ने का प्रेरणा दी है, जो बाजार के AI तकनीकी शिक्षा पर बहुत रुचि पैदा कर रहा है। इसके अलावा, Block, Apollo आदि कंपनियों ने MCP का उपयोग करना शुरू कर दिया है, और Replit और Sourcegraph जैसी टूल कंपनियां MCP समर्थन को एकीकृत कर रही हैं, जो इसके वास्तविक उपयोग में अपनी क्षमता को प्रदर्शित करती है।
इन्क़्रेस: https://www.deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/