MCP Server কী? সহজ ভাষায় Model Context Protocol সম্পর্কে বিস্তারিত
MCP Server হলো এমন একটি প্রযুক্তি যা AI মডেলকে বাইরের টুল ও ডেটার সাথে সংযুক্ত করে আরও স্মার্ট ও context-aware করে তোলে। এই ব্লগে সহজ ভাষায় এর কাজ, কাঠামো ও গুরুত্ব তুলে ধরা হয়েছে।
News & Niche
MCP Server বা Model Context Protocol কী?
Model Context Protocol (সংক্ষেপে MCP) হলো একটি ওপেন স্ট্যান্ডার্ড কমিউনিকেশন প্রোটোকল, যার সাহায্যে AI মডেল বা Agent-রা বাইরের টুলস, API, ফাইল, কিংবা ডেটাবেসের মতো রিসোর্সের সাথে পরিচ্ছন্নভাবে সংযোগ স্থাপন করতে পারে। আপনি MCP-কে AI জগতে USB-C পোর্টের মতো ভাবতে পারেন — যেটি একাধিক ডিভাইস বা টুলকে একই পথে যুক্ত করে দেয়।
যখন একটি এজেন্ট বা AI মডেল বাস্তব জগতের সাথে সংযুক্ত হয় (যেমন কোনো ওয়েদার API, GitHub repo, কিংবা SQL ডেটাবেস), তখন তাকে context-aware বলা হয়। MCP ঠিক এই context-aware মডেল তৈরিতে সাহায্য করে — সেটাও একেবারে স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতিতে।
কেন MCP দরকার হয়?
ধরুন আপনি একটি AI chatbot বানিয়েছেন। এখন আপনি চান, এই চ্যাটবটটি যেন লাইভ ওয়েদার রিপোর্ট দিতে পারে, ফাইল পড়তে পারে, কিংবা আপনার প্রজেক্টের GitHub history বিশ্লেষণ করতে পারে। যদি MCP না থাকে, তাহলে প্রতিটি টুল বা সিস্টেমের জন্য আপনাকে আলাদা API লিখে ইন্টিগ্রেট করতে হবে। এটি সময়সাপেক্ষ এবং জটিল।
MCP এই সমস্যার সমাধান করে — এটি এমন একটি standard interface দেয়, যেখানে আপনি একবার সংযোগ করলেই একাধিক মডেল বা Agent সেই টুলগুলো ব্যবহার করতে পারবে। এতে integration effort অনেক কমে যায়, এবং developer workflow হয়ে ওঠে আরও স্কেলেবল ও মডুলার।
MCP Server কিভাবে কাজ করে?
MCP সার্ভার মূলত তিনটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় পরিচালনা করে:
Resources — যেসব তথ্য বা ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্য
Tools — যেসব একশন বা ফাংশন ব্যবহার করা যায় (যেমন: fetch_weather, read_file)
Prompt Templates — Agent মডেল কোন ভাবে প্রশ্ন করবে তার গঠন
একটি MCP ক্লায়েন্ট (AI Agent) যখন কিছু জানতে চায়, তখন এটি MCP সার্ভারের কাছে অনুরোধ পাঠায়। সার্ভার তখন সেই টুল অ্যাক্টিভ করে ফলাফল পাঠিয়ে দেয়।
এটি JSON-RPC বা HTTP প্রটোকল ব্যবহার করে কাজ করে, যাতে AI মডেলগুলো সহজেই সার্ভার বুঝতে ও ডেটা গ্রহণ করতে পারে। আপনি চাইলে MCP সার্ভার রান করাতে পারেন লোকালি (stdio) অথবা ক্লাউডে (HTTP বা Streaming HTTP)।
MCP Server-এর সুবিধা কোথায়?
One-to-many integration একবার সংযুক্ত করলেই অনেক মডেল ব্যবহার করতে পারে
Context-aware model building AI মডেল টাস্ক বুঝে টুল ব্যবহার করতে পারে
Dev-friendly কম কোডে অনেক টুল অ্যাক্সেস করা যায়
Standardized API layer যেকোনো টুলের জন্য কমন ইন্টারফেস
Open-source SDK Python, TypeScript, C#, Java – সব ভাষায় সাপোর্ট
MCP কোথায় ব্যবহার হচ্ছে?
MCP-এর ব্যবহার দিন দিন বাড়ছে — বিশেষ করে:
AI Assistant Platforms – যেমন Replit, Zed, GitHub Copilot ইত্যাদি
Enterprise Tools Integration – যেমন Slack, Internal Database, Custom API
Automation Tools – Auto Agents যারা সিদ্ধান্ত নেয় এবং অ্যাকশন নেয়
Smart DevOps – লগ ফাইল, CI/CD স্টেটাস, গিট স্ট্যাট ব্যবহার
যেখানে একটি এজেন্টকে তার কাজের পরিবেশের সম্পর্কে ধারণা থাকতে হয় — সেখানেই MCP অমূল্য।
MCP ব্যবহার শুরু করতে কী লাগবে?
MCP ব্যবহারের জন্য খুব কঠিন কোনো সেটআপ লাগে না। আপনি চাইলে নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করতে পারেন:
MCP Server ইনস্টল করুন (stdio বা HTTP মোডে)
MCP-compatible Agent তৈরি করুন (OpenAI Agents SDK বা অন্য কাস্টম এজেন্ট)
Tools ও Resources ডিফাইন করুন MCP YAML ফাইলে
AI মডেলকে MCP Client হিসেবে কানেক্ট করুন
প্রশ্ন করুন: "Get current weather", "Read file.txt", ইত্যাদি — মডেল কাজ করে দেবে।
MCP ভবিষ্যতের জন্য কেন গুরুত্বপূর্ণ?
MCP Server প্রযুক্তি শুধু একটি AI integration tool নয় — এটি হচ্ছে contextual AI তৈরির একটি নতুন দিক। যেখানে মডেল শুধু ডেটা প্রক্রিয়াজাত করে না, বরং নিজের পরিবেশ সম্পর্কে বুঝে স্মার্ট ডিসিশন নেয়।
যারা ভবিষ্যতে AI developer, tool builder বা smart assistant integrator হতে চান, তাদের জন্য MCP শেখা অত্যন্ত সময়োপযোগী এবং চাকরির বাজারেও ভীষণ প্রাসঙ্গিক।