LLM विवरण के आधार पर टूल चुनते हैं। खराब विवरण का मतलब गलत चयन। क्वालिटी स्कोरिंग डेमो और प्रोडक्शन के बीच के अंतर को उजागर करती है।
Model Context Protocol API इंटीग्रेशन के साथ वही कर रहा है जो REST ने SOAP के साथ किया था। ज़्यादातर इंजीनियर अभी भी इसे खिलौना समझते हैं।
हरा डैशबोर्ड और टूटा हुआ प्रोडक्ट एक ही MCP सर्वर पर साथ रह सकते हैं। ये पाँच मेट्रिक्स वाकई मापती हैं कि आपके टूल्स काम करते हैं या नहीं।
अधिकांश MCP सर्वर अतिरिक्त चरणों वाले REST API की तरह बनाए गए हैं। यह गलत मानसिक मॉडल है।
Function calling आपको एक LLM वेंडर से बांध देता है। MCP एक यूनिवर्सल प्रोटोकॉल देता है। जब तक पांच इंटीग्रेशन मेंटेन नहीं करते, फर्क नहीं दिखता।
हर कोई AI एजेंट्स को अपने सिस्टम तक पहुंच देने की होड़ में है। लगभग कोई नहीं पूछ रहा कि जब उन एजेंट्स को manipulate किया जाए तो क्या होगा।
MCP सर्वर गुणवत्ता का कोई मानक नहीं है। कोई बेंचमार्क नहीं। कोई स्कोर नहीं। यह एक विशाल समस्या है।
MCP सर्वर वे API हैं जिन्हें एजेंट बिना मानव समीक्षा के कॉल करता है। टूल का विवरण ही अनुबंध है, और कोई नहीं जांच रहा कि अनुबंध ईमानदार है या नहीं।
महान इन्फ्रास्ट्रक्चर गायब हो जाता है। सबसे अच्छे MCP टूल को MCP टूल के बारे में सोचने की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए।
बिज़नेस लॉजिक तो आपके पास पहले से है। मुश्किल कोड नहीं है — टूल डिस्क्रिप्शन लिखना है जो LLM असल में इस्तेमाल कर सकें। यहाँ सबसे छोटा रास्ता है।