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स्केलेबल एजेंटिक सिस्टम बनाना
1 घंटा 30 मिनट
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डेढ़ साल पहले, Model Context Protocol अभी भी Anthropic के बाहर एक सीमित-प्रचलित शब्द था। अब यह AI इंजीनियरिंग, डेवलपर रिलेशंस और बैकएंड भूमिकाओं के इंटरव्यू में दिखता है, क्योंकि बहुत-सी टीमें जो एजेंट शिप कर रही हैं, उनके स्टैक में कहीं न कहीं MCP सर्वर या क्लाइंट होता है।
MCP (Model Context Protocol) एक ओपन प्रोटोकॉल है जो मानकीकृत करता है कि AI एप्लिकेशन बाहरी टूल्स, डाटा और प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स से कैसे जुड़ें। यह N x M इंटीग्रेशन समस्या हल करता है: साझा प्रोटोकॉल के बिना, हर मॉडल-टूल जोड़ी के लिए अलग कनेक्टर चाहिए। MCP के साथ, आप कनेक्टर एक बार बनाते हैं और कोई भी कम्प्लायंट होस्ट उसे इस्तेमाल कर सकता है। आप इसे "AI का USB-C" कहते सुन सकते हैं—पहली झलक के लिए यह उपमा चलती है, उससे आगे नहीं।
इंटरव्यूअर क्या पूछते हैं, यह भूमिका पर बहुत निर्भर करता है। एक जूनियर डेवलपर से टूल्स बनाम रिसोर्सेज समझाने के लिए कहा जा सकता है। एक प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियर से ज़्यादा संभावना है कि पूछा जाए कि स्टेटलेस प्रोटोकॉल कोर डिप्लॉयमेंट को कैसे बदलता है। मैंने इस गाइड को कठिनाई और उपयोग-केस के अनुसार संगठित किया है, तो अपनी भूमिका से मेल खाते सेक्शन पर ध्यान दें।
यहाँ टाइमिंग मायने रखती है, और मैं इसे स्पष्ट कर रहा/रही हूँ क्योंकि MCP अभी भी बदल रहा है। इस लेखन के समय, मौजूदा स्थिर स्पेक है 2025-11-25। 2026-07-28 के लिए एक रिलीज़ कैंडिडेट लॉक हो चुका है और लगभग चार हफ्तों में शिप होने वाला है, इसलिए उस RC से जो भी है, उसे भविष्य-उन्मुख के रूप में लेबल किया गया है।
शुरुआती MCP इंटरव्यू प्रश्न
ये कई स्क्रीन में आते हैं, सीनियरिटी चाहे जो हो। मैं शब्दावली से शुरू करता/करती।
MCP क्या है और इसे क्यों बनाया गया?
MCP एक ओपन स्टैंडर्ड है, जिसे मूल रूप से Anthropic ने बनाया और नवंबर 2024 में ओपन-सोर्स किया, ताकि AI एप्लिकेशनों को बाहरी टूल्स और डाटा स्रोतों से जोड़ा जा सके। सीधे कहें: MCP एक बार लागू करें, और आप हर MCP-कम्पैटिबल सर्वर से बात कर सकते हैं—हर टूल के लिए नया कनेक्टर लिखने की ज़रूरत नहीं।
MCP सर्वर क्या है?
सर्वर वह प्रोग्राम है जो MCP क्लाइंट को टूल्स, रिसोर्सेज और प्रॉम्प्ट्स एक्सपोज़ करता है। यह लोकल सबप्रोसेस के रूप में stdio पर चल सकता है या HTTP के ज़रिए पहुँचा जाने वाला स्वतंत्र रिमोट प्रोसेस हो सकता है। सर्वर मॉडल के बारे में कुछ नहीं जानता; वह प्रोटोकॉल के अनुसार अनुरोधों का जवाब देता है।
MCP क्लाइंट क्या है?
क्लाइंट वह प्रोटोकॉल-स्तरीय कनेक्टर है जो किसी होस्ट एप्लिकेशन के भीतर रहता है (जैसे Claude Desktop, VS Code, या Cursor) और JSON-RPC पर एक समय में एक सर्वर से बात करता है। एक ही होस्ट कई क्लाइंट्स चला सकता है, जिनमें से हर एक का किसी सर्वर से अपना एक-से-एक कनेक्शन होता है।
MCP एक साधारण REST API से कैसे अलग है?
REST API डेवलपर्स के लिए है, जिसे कोड से कॉल किया जाता है। MCP इस तरह बना है कि एक LLM रनटाइम पर डिस्कवर करे और कॉल करे। यह फर्क वायर फॉर्मेट से ज़्यादा मायने रखता है। एक क्लाइंट सर्वर से tools/list पूछ सकता है और उपलब्ध क्षमताओं का स्ट्रक्चर्ड विवरण पा सकता है—जो एक सामान्य REST API डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं देता। एक साधारण इंटीग्रेशन के लिए सीधा API कॉल अक्सर तेज़ और सस्ता पड़ता है।
सर्वर किस तरह के रिसोर्सेज़ एक्सपोज़ कर सकता है?
कुछ भी जो URI से ऐड्रेसेबल हो: फाइलें, डेटाबेस रिकॉर्ड्स, डॉक्यूमेंट्स, कॉन्फ़िगरेशन वैल्यूज़, API प्रतिक्रियाएँ। रिसोर्सेज़ रीड-ओनली कॉन्टेक्स्ट हैं, एक्शन नहीं—यही शुरुआती लोगों की आम गड़बड़ी है।
मुख्य MCP कॉन्सेप्ट्स इंटरव्यू प्रश्न
जब शब्दावली पक्की हो जाती है, तो इंटरव्यूअर इस पर शिफ्ट होते हैं कि हिस्से आपस में कैसे बात करते हैं।
हाई-लेवल आर्किटेक्चर क्या है?
तीन भूमिकाएँ: होस्ट, क्लाइंट, सर्वर। होस्ट वह एप्लिकेशन है जिसका व्यक्ति उपयोग करता है। यह एक या अधिक क्लाइंट बनाता है, और हर क्लाइंट का एक सर्वर से एक कनेक्शन होता है। क्लाइंट और सर्वर के बीच हर संदेश JSON-RPC 2.0 है, जो ट्रांसपोर्ट चाहे जो हो, एक स्थिर वायर फॉर्मेट देता है।
कनेक्शन के तीन लाइफसाइकिल चरण क्या हैं?
इनिशियलाइज़ेशन, ऑपरेशन, और शटडाउन। इनिशियलाइज़ेशन के दौरान, क्लाइंट अपना सपोर्टेड प्रोटोकॉल वर्ज़न और क्षमताएँ भेजता है, और सर्वर अपनी भेजता है। दोनों पक्ष सहमत होने के बाद, सामान्य अनुरोध जैसे tools/list और tools/call ऑपरेशन चरण में होते हैं। शटडाउन बस एक क्लीन क्लोज़ है।
आज MCP कौन से ट्रांसपोर्ट्स उपयोग करता है?
stdio लोकल, सबप्रोसेस-आधारित सर्वर के लिए, और रिमोट सर्वर्स के लिए Streamable HTTP। Streamable HTTP ने 2025-03-26 स्पेक में पुराने HTTP-plus-SSE ट्रांसपोर्ट को रिप्लेस किया, इसलिए दो अलग-अलग SSE एंडपॉइंट्स बताना अब पुराना जवाब है।
टूल्स, रिसोर्सेज़ और प्रॉम्प्ट्स में वास्तविक फर्क क्या है?
यह भेद नियंत्रण के बारे में है, डाटा टाइप के बारे में नहीं:
- टूल्स मॉडल-नियंत्रित होते हैं। LLM तय करता है कि संदर्भ के आधार पर कब कॉल करना है।
- रिसोर्सेज़ एप्लिकेशन-नियंत्रित होते हैं। होस्ट या उपयोगकर्ता तय करता है कि कब लोड करना है।
- प्रॉम्प्ट्स उपयोगकर्ता-नियंत्रित होते हैं। व्यक्ति इन्फरेंस शुरू होने से पहले स्पष्ट रूप से एक टेम्पलेट चुनता/चुनती है।
कई उम्मीदवार इन्हें वहन किए गए डाटा के प्रकार से परिभाषित करते हैं—जो असल बात से चूकना है।
MCP टूल्स, रिसोर्सेज़, और प्रॉम्प्ट्स इंटरव्यू प्रश्न
जब नियंत्रण मॉडल स्पष्ट हो जाता है, अगला सवाल होता है कि व्यवहार में ये प्रिमिटिव कैसे दिखते हैं।
एक टूल डेफिनिशन में क्या शामिल होता है?
एक name, एक description, एक inputSchema जो JSON Schema में लिखा होता है, और 2025-06-18 स्पेक से एक वैकल्पिक outputSchema plus annotations, जो व्यवहार का वर्णन करते हैं, जैसे टूल रीड-ओनली है या डेस्ट्रक्टिव। क्लाइंट्स को एनोटेशंस को अविश्वसनीय मानना चाहिए जब तक वे किसी विश्वसनीय सर्वर से न आएँ। ये संकेत हैं, गारंटी नहीं।
कब कुछ चीज़ को टूल होना चाहिए, रिसोर्स नहीं?
यदि उसका साइड इफ़ेक्ट है या ताज़ा, लाइव कंप्यूटेशन चाहिए, तो वह टूल है। यदि वह स्टैटिक या सेमी-स्टैटिक रेफ़रेंस डाटा है और कोई साइड इफ़ेक्ट नहीं है, तो वह रिसोर्स है। लाइव API पर वेदर लुकअप एक टूल है। समर्थित शहरों की कैश्ड सूची एक रिसोर्स है।
सिर्फ़ काम करने से आगे, एक अच्छा MCP टूल क्या बनाता है?
इसे उन कामों के इर्द-गिर्द डिज़ाइन करें जो उपयोगकर्ता करना चाहता/चाहती है, न कि उन एंडपॉइंट्स के इर्द-गिर्द जो आपके पास हैं। टूल को एक संपूर्ण वर्कफ़्लो को रैप करना चाहिए, न कि एक कच्चे API कॉल को। उसका विवरण भी मायने रखता है: वह टेक्स्ट मॉडल के कॉन्टेक्स्ट में जाता है और प्रभावित करता है कि मॉडल सही टूल चुनता है या नहीं। यहाँ Python SDK की FastMCP लेयर के साथ एक न्यूनतम उदाहरण है:
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
app = FastMCP("weather-demo")
@app.tool()
async def get_weather(city: str) -> str:
"""Get the current weather for a city."""
return f"Weather data for {city}"
@app.resource("config://units")
async def get_units() -> str:
"""Static configuration for the unit system in use."""
return '{"temperature": "celsius"}'टूल का डॉकस्ट्रिंग उसका विवरण बन जाता है; रिसोर्स एक URI के पीछे स्टैटिक डाटा है, कोई साइड इफ़ेक्ट नहीं।
क्लाइंट किसी रिसोर्स को कैसे रिट्रीव करता है?
वह resources/read को उस URI पर कॉल करता है जो उसे resources/list से मिला है। यदि सर्वर listChanged क्षमता सपोर्ट करता है, तो वह क्लाइंट को सूचित कर सकता है जब रिसोर्स सूची बदलती है। इस क्षमता के बिना, क्लाइंट के पास कोई सिग्नल नहीं होता और उसे पोल करना या मैन्युअल रिफ्रेश करना पड़ता है।
MCP सर्वर डेवलपमेंट इंटरव्यू प्रश्न
यहीं पर वैचारिक ज्ञान को चलने वाली चीज़ में बदलना होता है।
कौन-से आधिकारिक SDK मौजूद हैं, और क्या वे सभी समान रूप से परिपक्व हैं?
नहीं। SDKs स्तरित हैं: TypeScript, Python, C#, और Go टियर 1 में हैं, पूर्ण फीचर सपोर्ट के साथ; Java और Rust टियर 2 में हैं; और Swift, Ruby, PHP, तथा Kotlin टियर 3 में। Python SDK में FastMCP शामिल है, जो इसका डेकोरेटर-आधारित सर्वर API है।
एक लोकल सर्वर को तोड़ देने वाली सबसे आम बग क्या है?
जब नहीं लिखना चाहिए तब stdout पर लिख देना। stdio ट्रांसपोर्ट stdout को सिर्फ JSON-RPC संदेशों के लिए उपयोग करता है, इसलिए एक भटका हुआ print() या console.log() कॉल मैसेज स्ट्रीम को करप्ट कर देता है और क्लाइंट का पार्सर उसमें अटक जाता है। जो भी आप डिबगिंग के लिए लॉग करना चाहते हैं, उसे stderr पर भेजें।
MCP Inspector टूल और रिसोर्स दिखा रहा है। वीडियो: लेखक द्वारा।
MCP में एरर हैंडलिंग कैसे काम करती है, और इंटरव्यू में यह क्यों मायने रखती है?
तीन स्तर हैं। ट्रांसपोर्ट-स्तरीय असफलताएँ कनेक्शन समस्याएँ होती हैं। प्रोटोकॉल-स्तरीय त्रुटियाँ मानक JSON-RPC कोड्स का उपयोग करती हैं (-32700 पार्स एरर के लिए, -32600 से -32603 तक—अमान्य अनुरोध, अज्ञात मेथड्स और समान मुद्दों के लिए)। एप्लिकेशन-स्तरीय असफलताएँ, जैसे आपके टूल के अंदर की कोई API कॉल एरर लौटाती है, उन्हें टूल रिज़ल्ट में isError: true के साथ वापस आना चाहिए ताकि मॉडल उन्हें देख सके और प्रतिक्रिया दे सके।
return {
"content": [{"type": "text", "text": "Rate limit exceeded, try again later"}],
"isError": True
}यह फ़्लैग मॉडल को विफलता दिखाता है और कुछ अलग आज़माने देता है।
क्या MCP अभी स्टेटफुल है?
हाँ, आज सेशंस कनेक्शन स्तर पर ट्रैक होते हैं। इससे प्रोडक्शन टीमों के लिए स्केलिंग समस्याएँ बनती हैं, जिन्हें मैं सिस्टम डिज़ाइन सेक्शन में कवर करूँगा/करूँगी।
MCP सुरक्षा और गवर्नेंस इंटरव्यू प्रश्न
सुरक्षा से जुड़े प्रश्न अब कई MCP इंटरव्यू में आते हैं, खासकर प्लेटफ़ॉर्म और एंटरप्राइज़ भूमिकाओं के लिए।
ऑथेंटिकेशन stdio और HTTP ट्रांसपोर्ट्स में कैसे अलग होता है?
लोकल stdio सर्वर्स के लिए, व्यवहार में ऑथेंटिकेशन वैकल्पिक है; आप पहले ही उस प्रोसेस पर भरोसा कर रहे होते हैं जिसे आपने लॉन्च किया। HTTP-आधारित रिमोट सर्वर्स के लिए, OAuth 2.1 फ्रेमवर्क है, और 2025-06-18 स्पेक के अनुसार सर्वर्स को OAuth 2.0 रिसोर्स सर्वर के रूप में वर्गीकृत किया गया है। MCP में हर जगह OAuth आवश्यक नहीं है।
टूल पॉइज़निंग क्या है?
यह एक टूल के मेटाडाटा—आम तौर पर विवरण या स्कीमा—में छिपाया गया दुर्भावनापूर्ण निर्देश होता है, जिसे मॉडल टूल चुनने का निर्णय करते समय पढ़ता है। यह मायने रखने के लिए टूल का इनवोक होना आवश्यक नहीं है, क्योंकि टूल लिस्ट होने पर मॉडल ने वे निर्देश पहले ही देख लिए होते हैं।
रग पुल अटैक टूल पॉइज़निंग से कैसे अलग है?
टूल पॉइज़निंग एंट्री-प्वाइंट समस्या है। रग पुल परसिस्टेंस समस्या है: टूल आपकी स्वीकृति के समय साफ़ दिखता है, फिर बाद में उसकी डेफिनिशन बदल जाती है, और अधिकतर क्लाइंट्स में पुनः-स्वीकृति बाध्य करने का कोई बिल्ट-इन तरीका नहीं होता। एक के खिलाफ़ रक्षा, दूसरे के खिलाफ़ रक्षा नहीं है।
एंटरप्राइज़-मैनेज्ड ऑथराइज़ेशन क्या है, और अभी यह क्यों महत्वपूर्ण है?
EMA एक MCP एक्सटेंशन है जो 18 जून, 2026 को स्थिर हुआ। यह ऑथराइज़ेशन का निर्णय प्रत्येक कर्मचारी की प्रति-सर्वर कंसेंट क्लिक की बजाय संगठन के आइडेंटिटी प्रोवाइडर में शिफ्ट कर देता है। क्लाइंट सिंगल साइन-ऑन के दौरान एक साइन किया हुआ Identity Assertion JWT प्राप्त करता है और उसे सर्वर के ऑथराइज़ेशन सर्वर से एक स्कोप्ड एक्सेस टोकन के लिए एक्सचेंज करता है। Anthropic, Microsoft और Okta इसका समर्थन करते हैं।
MCP और AI एजेंट इंटरव्यू प्रश्न
यही वह जगह है जहाँ प्रोटोकॉल एजेंट डिज़ाइन से जुड़ना शुरू करता है।
खासतौर पर एजेंट्स के लिए MCP क्यों मायने रखता है?
एजेंट्स को कॉन्टेक्स्ट और एक्शन दोनों चाहिए। MCP दोनों को एक ही प्रोटोकॉल में रखता है। जैसा पहले बताया, tools/list एजेंट को यह खोजने देता है कि क्या उपलब्ध है—एजेंट के कोड में हार्डकोडेड सूची पर निर्भर रहने के बजाय।
एजेंट होस्ट, क्लाइंट, और सर्वर मॉडल। छवि: लेखक द्वारा।
MCP और A2A में क्या फर्क है?
संक्षिप्त नियम: MCP एजेंट्स को टूल्स से जोड़ता है, A2A एजेंट्स को दूसरे एजेंट्स से जोड़ता है। दोनों प्रोटोकॉल अब Agentic AI Foundation के अंतर्गत हैं, इसलिए इन्हें आम तौर पर अलग लेयर्स के रूप में देखा जाता है, प्रतिद्वंद्वी के रूप में नहीं।
सैंपलिंग प्रिमिटिव क्या है, और क्या मुझे अब भी इसका ज़िक्र करना चाहिए?
सैंपलिंग सर्वर को क्लाइंट के माध्यम से मॉडल कम्प्लीशन अनुरोध करने देती है—यही तरीका है जिससे सर्वर API कीज़ रखे बिना एजेंट-जैसा व्यवहार चला सकता है। प्रिमिटिव जानिए, पर यह सावधानी जोड़ें: 2026-07-28 RC नई फीचर लाइफसाइकिल पॉलिसी के तहत Sampling, Roots, और Logging को डिप्रिकेटेड चिह्नित करता है। वे कम से कम बारह महीनों तक फ़ंक्शनल रहेंगे, लेकिन सर्वर ऑथर्स को बढ़ते हुए सीधे मॉडल प्रोवाइडर के API कॉल करने को कहा जा रहा है।
एजेंट्स टूल डेफिनिशन्स से अपना कॉन्टेक्स्ट विंडो कैसे बचाते हैं?
हर टूल डेफिनिशन upfront लोड न करके। Anthropic का Tool Search अप्रोच टूल स्कीमाज़ को तब तक डिफर करता है जब तक उनकी ज़रूरत न हो, और इंजीनियरिंग राइटअप के अनुसार टूल-हेवी सेटअप्स में टोकन उपयोग 85% तक कम करता है, जबकि पूरी टूल लाइब्रेरी सुलभ रहती है। इंटरव्यू उत्तर में, मैं डिफर्ड लोडिंग को संकीर्ण-स्कोप्ड सर्वर्स के साथ जोड़ूँगा/जोड़ूँगी।
MCP सिस्टम डिज़ाइन इंटरव्यू प्रश्न
परिदृश्य-आधारित प्रश्न जाँचते हैं कि आप बाधाओं में इन विचारों को लागू कर सकते हैं, सिर्फ़ परिभाषाएँ दोहराना नहीं।
MCP का उपयोग करके एक डॉक्यूमेंट रिट्रीवल सिस्टम डिज़ाइन करें।
यहाँ MCP और RAG प्रतिस्पर्धी नहीं हैं। RAG प्री-इंडेक्स्ड वेक्टर रिट्रीवल संभालता है; MCP उस रिट्रीवल को एक टूल या रिसोर्स के रूप में एक्सपोज़ करता है जिसे एजेंट लाइव कॉल कर सके—उन अन्य कार्रवाइयों के साथ जो एजेंट को चाहिएँ। सवाल को इस रूप में लें कि ये दोनों हिस्से कैसे जुड़ते हैं, न कि कौन किसे रिप्लेस करता है।
आंतरिक कंपनी डाटा के लिए एक MCP सर्वर डिज़ाइन करें।
सिंगल रिस्पॉन्सिबिलिटी से शुरू करें: एक डोमेन पर एक सर्वर—जैसे एक डेटाबेस सर्वर और अलग फाइल सर्वर—सब कुछ करने वाले एक सर्वर के बजाय। OAuth 2.1 जोड़ें, प्रति टूल न्यूनतम-अधिकार स्कोप्स दें, और शुरुआत से ऑडिट लॉगिंग रखें, क्योंकि एक्सेस कंट्रोल को सर्वर लाइव होने के बाद सुधारना कठिन होता है।
स्टेटलेस स्पेक शिप होने से पहले, आज आप MCP डिप्लॉयमेंट को कैसे स्केल करेंगे?
उम्मीदवार अक्सर भविष्य के स्पेक को ऐसे बताते हैं मानो वह पहले ही शिप हो चुका हो। सर्वर सेक्शन में बताई स्टेटफुलनेस ही यहाँ स्केलिंग इश्यू है: हॉरिजॉन्टल स्केलिंग के लिए स्टिकी रूटिंग, एक साझा सेशन स्टोर, या एक MCP गेटवे चाहिए। 2026-07-28 RC प्रोटोकॉल-स्तरीय सेशंस हटाती है, पर वह हिस्सा अभी लाइव नहीं है।
आप बड़े मल्टी-सर्वर डिप्लॉयमेंट को मॉडल को टोकन्स में डुबोने से कैसे बचाते हैं?
एजेंट सेक्शन से डिफर्ड लोडिंग का विचार यहाँ भी मददगार है। डिप्लॉयमेंट स्तर पर, डाटा को मॉडल के कॉन्टेक्स्ट तक पहुँचने से पहले सर्वर-साइड फ़िल्टर और एग्रीगेट करें, और जो भी सूची लौटाए उसे पेजिनेट करें। मुख्य नियम है—कॉन्टेक्स्ट विंडो में क्या प्रवेश करता है, उसे नियंत्रित करें।
MCP इंटीग्रेशन इंटरव्यू प्रश्न
इंटीग्रेशन प्रश्न यह जाँचते हैं कि आप समझते हैं MCP आम डेवलपर टूल्स में कहाँ दिखाई देता है।
Claude प्रोडक्ट्स में MCP कैसे दिखता है?
Claude.ai, Claude Desktop, और Claude Code सभी MCP सपोर्ट करते हैं, और Anthropic प्री-बिल्ट सर्वर्स के साथ एक कनेक्टर डायरेक्टरी चलाता है। रिमोट सर्वर्स के लिए Messages API में भी एक MCP कनेक्टर है, जो लेखन के समय बीटा में है।
Claude Desktop कनेक्टेड MCP सर्वर दिखाता हुआ। छवि: लेखक द्वारा।
क्या MCP सिर्फ Claude के साथ ही उपयोगी है?
नहीं। OpenAI ने मार्च 2025 से अपने Agents SDK और Apps SDK में MCP अपनाया। VS Code ने 2025 के मध्य में पूरे स्पेक का सपोर्ट शिप किया, Cursor mcp.json के माध्यम से MCP सपोर्ट करता है, और Google Cloud के पास अप्रैल 2026 तक 50 से अधिक मैनेज्ड MCP सर्वर्स सामान्य उपलब्धता या प्रीव्यू में थे।
MCP RAG से ठोस रूप से कैसे अलग है?
यह सिस्टम डिज़ाइन उत्तर का संक्षिप्त रूप है: RAG शेड्यूल्ड नॉलेज बेस से जवाब देता है, जबकि MCP लाइव लुकअप्स और एक्शंस संभालता है।
उन्नत MCP इंटरव्यू प्रश्न
उन्नत प्रश्न यह जाँचते हैं कि आप प्रोटोकॉल को बदलते समय ट्रैक कर रहे हैं या नहीं—सिर्फ़ यह नहीं कि आज यह कैसे काम करता है।
क्या आप स्पेक वर्ज़न हिस्ट्री समझा सकते हैं?
इंटरव्यूअर यह इसलिए पूछते हैं कि देखें क्या आपको पता है क्या बदला और कब। पाँच संशोधन महत्वपूर्ण हैं, और केवल एक अभी भी अटकल है:
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संस्करण |
तारीख |
क्या बदला |
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2024-11-05 |
नवंबर 2024 |
प्रारंभिक रिलीज़ |
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2025-03-26 |
मार्च 2025 |
Streamable HTTP ने HTTP+SSE को रिप्लेस किया; OAuth 2.1 पेश किया गया |
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2025-06-18 |
जून 2025 |
स्ट्रक्चर्ड टूल आउटपुट्स, elicitation, OAuth रिसोर्स सर्वर वर्गीकरण |
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2025-11-25 |
नवंबर 2025 |
मौजूदा स्थिर स्पेक; async Tasks (प्रायोगिक), गवर्नेंस औपचारिक |
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2026-07-28 |
RC मई 2026 में लॉक |
स्टेटलेस कोर, MCP Apps, एक्सटेंशंस फ्रेमवर्क |
कुंजी यह जानना है कि कौन-सी पंक्ति वास्तव में शिप हो चुकी है।
अब MCP का वास्तविक गवर्नेंस कौन करता है?
Anthropic ने 9 दिसंबर, 2025 को प्रोटोकॉल को Linux Foundation के अंतर्गत एक डायरेक्टेड फंड—Agentic AI Foundation—को दान कर दिया। Block और OpenAI ने Anthropic के साथ मिलकर AAIF की सह-स्थापना की, और Google, Microsoft, AWS, Cloudflare, तथा Bloomberg सहयोगी सदस्य हैं। मेंटेनर्स ने तकनीकी निर्णयों पर नियंत्रण रखा; गवर्नेंस एक व्यापक फाउंडेशन में चला गया।
2026-07-28 रिलीज़ में वास्तव में क्या बदल रहा है?
मुख्य बदलाव सिस्टम डिज़ाइन सेक्शन से स्टेटलेस कोर है: initialize/initialized हैंडशेक और Mcp-Session-Id हेडर दोनों हट जाते हैं, और हर अनुरोध में क्षमता संबंधी जानकारी _meta के भीतर जाती है। इससे स्टिकी-रूटिंग की आवश्यकता हटती है। एक एक्सटेंशंस फ्रेमवर्क यह भी परिभाषित करता है कि वैकल्पिक क्षमताएँ—जैसे MCP Apps और Tasks—कैसे अलग से शिप और स्थिर होती हैं।
MCP एक्सटेंशंस क्या हैं, और क्या वे हर जगह काम करते हैं?
नहीं। एक्सटेंशंस ऑप्ट-इन क्षमताएँ हैं—जैसे Enterprise-Managed Authorization, मशीन-टू-मशीन ऑथ के लिए OAuth Client Credentials, और होस्ट के अंदर इंटरैक्टिव UI के लिए MCP Apps। सपोर्ट क्लाइंट-टू-क्लाइंट बदलता है, इसलिए सर्वत्र एक्सटेंशन सपोर्ट मानकर डिज़ाइन न करें।
परिदृश्य-आधारित MCP इंटरव्यू प्रश्न
ये रटे हुए तथ्यों से ज़्यादा डायग्नोस्टिक तर्क की परीक्षा लेते हैं, इसलिए उत्तर को लक्षण → कारण → सुधार के रास्ते के रूप में संरचित करें।
टूल कॉल्स बीच-बीच में असफल हो रही हैं। पहले क्या जाँचेंगे?
देखें कि असफलताएँ टूल रिज़ल्ट में isError: true के रूप में आ रही हैं या प्रोटोकॉल-स्तरीय एरर के रूप में। यह बताएगा कि समस्या टूल की अपनी लॉजिक में है या ट्रांसपोर्ट में। वहाँ से, जिस चीज़ को टूल रैप करता है, उसके रेट लिमिट देखें, और टाइमआउट्स जाँचें—यह मानने से पहले कि यह मॉडल की समस्या है।
एक एजेंट बार-बार बासी रिसोर्स डाटा पर कार्य कर रहा है। क्यों?
यह पहले के रिसोर्स प्रश्न पर वापस जाता है: listChanged क्लाइंट को बताता है कि कोई रिसोर्स बदल गया। इसके घोषित न होने पर, क्लाइंट के पास कोई सिग्नल नहीं होता और वह तब तक कैश्ड स्नैपशॉट देता रहता है जब तक कुछ रिफ्रेश बाध्य न कर दे।
एक MCP सर्वर साफ़ बोतलनेक बन गया है। आपका कदम?
डोमेन लाइनों के अनुसार विभाजित करें, कनेक्शन पूलिंग जोड़ें, और हॉरिजॉन्टल स्केल करें। स्टेटलेस कोर शिप होने तक, आपको सिस्टम डिज़ाइन में चर्चा की गई सेशन एफिनिटी की ज़रूरत पड़ सकती है।
संवेदनशील डाटा एक टूल कॉल के माध्यम से लीक हो गया। यह कैसे हुआ?
दो आम कारण हैं: टूल को ज़रूरत से व्यापक परमिशन मिलना, या मॉडल के कॉन्टेक्स्ट तक पहुँचने से पहले आउटपुट सैनिटाइज़ेशन का गायब होना। प्रति टूल न्यूनतम-अधिकार और कॉन्टेक्स्ट से पहले सैनिटाइज़ेशन ही समाधान हैं। टूल पॉइज़निंग भी संबंधित है: बिना किसी के एक्सफ़िल्ट्रेशन कोड लिखे, मॉडल को डाटा फ़ॉरवर्ड करने के लिए निर्देशित किया जा सकता है।
MCP इंटरव्यू में आम गलतियाँ
कुछ पैटर्न इतने अक्सर आते हैं कि उन्हें सीधे रेखांकित करना बनता है:
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REST के फर्क को कवर करने के बाद भी MCP को ड्रॉप-इन REST रिप्लेसमेंट मान लेना
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कंट्रोल मॉडल समझाने के बाद भी टूल्स बनाम रिसोर्सेज़ को डाटा टाइप से परिभाषित करना
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stdioऔर HTTP पर समान ऑथ नियम मान लेना -
ट्रांसपोर्ट बदलाव कवर होने के बाद भी पुराना SSE वाला जवाब देना
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शिप्ड स्पेक को 2026-07-28 RC के साथ मिलाना
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टूल-कॉलिंग सिस्टम डिज़ाइन करते समय ऊपर कवर किए सुरक्षा जोखिमों को छोड़ देना
इनमें से अधिकतर गलतियाँ पुराने ट्यूटोरियल्स से आती हैं।
MCP इंटरव्यू के लिए कैसे तैयारी करें
इस प्रोटोकॉल के लिए हाथ-से अभ्यास मायने रखता है।
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FastMCP या TypeScript SDK के साथ एक छोटा सर्वर बनाइए, एक टूल और एक रिसोर्स एक्सपोज़ कीजिए, और उसे चलाइए
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आधिकारिक Inspector इंस्टॉल कीजिए (
npx @modelcontextprotocol/inspector) और वह जो कच्चा JSON-RPC ट्रैफिक दिखाता है, उसे देखिए -
अपने सर्वर को किसी वास्तविक क्लाइंट—Claude Desktop, VS Code, या Cursor—से कनेक्ट कीजिए, और इनिशियलाइज़ेशन हैंडशेक को होते हुए देखिए
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दूसरे हाथ के सारांश की बजाय असली स्पेक चेंजलॉग पढ़िए—खासकर 2025-06-18 और 2025-11-25 प्रविष्टियाँ
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इस लेख में से कोई एक सिस्टम डिज़ाइन परिदृश्य चुनिए और इंटरव्यू से पहले उसका पूरा उत्तर लिखिए
ये चरण परिभाषा-स्तरीय ज्ञान को हाथ-से परिचय से अलग कर देते हैं।
निष्कर्ष
मुझे नहीं लगता कि MCP की परिभाषाएँ रट लेना अब पर्याप्त है। कठिन हिस्सा यह जानना है कि कौन-सा उत्तर किस स्पेक संस्करण से संबंधित है। मौजूदा डिप्लॉयमेंट्स अब भी कनेक्शन-स्तरीय सेशंस से निपटते हैं; 2026-07-28 RC स्टेटलेस कोर की ओर इशारा करता है। यदि आप इन दोनों को धुंधला कर देते हैं, तो आपका आर्किटेक्चर उत्तर आत्मविश्वासी ज़्यादा और सटीक कम लगता है।
इसीलिए मैं MCP को सिर्फ़ पढ़ने की चीज़ नहीं, टेस्ट करने की चीज़ मानूँगा/मानूँगी। तैयारी सेक्शन वाला छोटा सर्वर बनाइए, देखें कैसे क्लाइंट टूल्स को लिस्ट करता है और रिसोर्सेज़ पढ़ता है, और ध्यान रखें कि प्रोटोकॉल कहाँ खत्म होता है और आपका एप्लिकेशन डिज़ाइन कहाँ शुरू। उपयोगी इंटरव्यू उत्तर "MCP AI का USB-C है" नहीं है। उपयोगी उत्तर है: "MCP क्या मानकीकृत करता है, क्या नहीं करता, और हाल में क्या बदला।"
एक अधिक संरचित फॉलो-अप के लिए, हमारा Building Scalable Agentic Systems कोर्स एजेंट डिज़ाइन, टेस्टिंग, और डिप्लॉयमेंट के संदर्भ में MCP और A2A को कवर करता है।