MCP، RPC کے مقابلے میں کانٹیکسٹ ڈسٹری بیوشن (Context Distribution) کے طور پر زیادہ مفید ہے

زیادہ تر لوگ Model Context Protocol (MCP) کا ذکر ٹول کالنگ (tool calling) کے لیے کرتے ہیں۔

وہ اسے AI کے لیے بیرونی ٹولز کو کال کرنے کے ایک طریقے کے طور پر دیکھتے ہیں۔ ایک AI GitHub ایشو پڑھتا ہے یا کوئی فائل حاصل کرتا ہے۔ یہ MCP کو ایجنٹس کے لیے ایک RPC لیئر کے طور پر ظاہر کرتا ہے۔

یہ مفید ہے، لیکن یہ سب سے اہم استعمال (use case) نہیں ہے۔

MCP کی اصل طاقت کانٹیکسٹ ڈسٹری بیوشن (context distribution) میں پنہاں ہے۔ یہ AI کلائنٹس کو قوانین (rules)، مہارتیں (skills)، اور معاہدے (contracts) فراہم کر سکتا ہے۔

RAG صرف ایک سوال کا جواب دینے میں مدد کرتا ہے: کون سی معلومات متعلقہ ہیں؟ RAG دستاویزات تلاش کرتا ہے اور انہیں ماڈل کو فراہم کرتا ہے۔

لیکن ٹیموں کو صرف معلومات سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ ٹیموں کو قوانین کی ضرورت ہوتی ہے۔

ایک ٹیم کو جاننے کی ضرورت ہے:

  • مستند ذریعہ (authoritative source) کیا ہے؟
  • AI کو کب رک جانا چاہیے؟
  • انسانی تصدیق کب ضروری ہے؟
  • اس کام کے لیے کون سا ورک فلو (workflow) لاگو ہوتا ہے؟
  • کون سے شواہد ریکارڈ کیے جانے چاہئیں؟

RAG ایسی دستاویزات تلاش کرتا ہے جو ان قوانین کی وضاحت کرتی ہیں، لیکن ایک دستاویز محض کانٹیکسٹ ہوتی ہے۔ بہت سی ٹیمیں اسے پرامپٹس (prompts) کے ذریعے حل کرنے کی کوشش کرتی ہیں۔ وہ "ہمارے کوڈنگ قوانین پر عمل کریں" جیسی ہدایات لکھتی ہیں۔

یہ طریقہ بڑے پیمانے پر (scale) کام نہیں کر سکتا۔ ہر ڈویلپر کے پاس ایک مختلف مقامی پرامپٹ ہوتا ہے۔ کام کا معیار اس شخص پر منحصر ہوتا ہے جو AI استعمال کر رہا ہے۔ یہ ایک ٹیم سسٹم نہیں ہے۔

MCP اسے بدل دیتا ہے۔ کام کے دوران صرف ٹولز کو کال کرنے کے بجائے، AI کام شروع کرنے سے پہلے ہی کام کے قوانین وصول کر سکتا ہے۔

ایک سیشن کے آغاز پر، AI کلائنٹ ایک اسٹارٹ اپ فنکشن (startup function) کو کال کرتا ہے۔ وہ فنکشن درج ذیل چیزیں واپس کرتا ہے:

  • رسائی کی پالیسیاں (Access policies)
  • مستند کانٹیکسٹ ذرائع (Authoritative context sources)
  • دستیاب مہارتیں (Available skills)
  • ورک فلو کیٹلاگ (Workflow catalogs)
  • نامعلوم حالات سے نمٹنے کے قوانین (Rules for handling unknowns)

ماڈل کے پاس نہ صرف ٹولز تک رسائی ہوتی ہے، بلکہ اس کے پاس کام کے قوانین بھی ہوتے ہیں۔

یہ ایک واضح فرق پیدا کرتا ہے:

  • RPC-اسٹائل MCP: ماڈل کام کے دوران ٹولز کو کال کرتا ہے۔
  • Context-distribution MCP: ماڈل کام شروع کرنے سے پہلے قوانین وصول کرتا ہے۔

یہ طریقہ ڈومین نالج (domain knowledge) کو پورٹیبل (portable) بناتا ہے۔ ہر صارف کے طویل دستاویزات پڑھنے یا مقامی پرامپٹس کو اپ ڈیٹ کرنے کے بجائے، ایک سینئر انجینئر ایک بار MCP سرور پر ایک مہارت (skill) کی تعریف کر دیتا ہے۔

وہ شخص جو مہارت کی تعریف کرتا ہے اور وہ شخص جو اس مہارت کو استعمال کرتا ہے، اب الگ الگ ہیں۔

یہ پرانی یا غیر متعلقہ معلومات (stale information) کے مسئلے کو بھی حل کرتا ہے۔ صارفین کو مقامی طور پر قوانین کا مکمل ذخیرہ (repository) رکھنے کی ضرورت نہیں ہے۔ انہیں صرف ایک MCP کنکشن کی ضرورت ہے۔ مستند تعریفیں سرور پر ہی رہتی ہیں۔

RAG جواب دیتا ہے: کون سی معلومات متعلقہ ہو سکتی ہیں؟ MCP کانٹیکسٹ ڈسٹری بیوشن جواب دیتا ہے: اس کام کو کن قوانین کے تحت ہونا چاہیے؟

RAG علم کے حصول (retrieving knowledge) کے بارے میں ہے۔ MCP کانٹیکسٹ ڈسٹری بیوشن اس بارے میں ہے کہ کام کیسے ہوتا ہے۔

یہ پوچھنا بند کریں کہ AI کون سے ٹولز کال کر سکتا ہے۔ یہ پوچھنا شروع کریں کہ AI کو کام شروع کرنے سے پہلے کون سا کانٹیکسٹ لوڈ کرنا چاہیے۔

Source: https://dev.to/synthaicode_commander/mcp-is-more-useful-as-context-distribution-than-as-rpc-ai4

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi