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Model Context Protocol (MCP) परिचय
मध्यमकौशल स्तर
अपडेट किया गया 06/2026
PythonArtificial Intelligence3 घंटे11 वीडियो34 अभ्यास2,850 XP2,271उपलब्धि का प्रमाण पत्र
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मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल क्यों सीखें?
बड़े भाषा मॉडल वास्तविक समय के डेटा तक पहुँच नहीं सकते या अपने आप कोई कार्रवाई नहीं कर सकते, और हर टूल या API को कस्टम कोड के साथ जोड़ना स्केल नहीं करता। मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) इसे एक ही, मानकीकृत तरीके से हल करता है, जिससे AI अनुप्रयोग बाहरी टूल्स, डेटा और सेवाओं से जुड़ सकते हैं—जिसे अक्सर "AI के लिए USB-C पोर्ट" कहा जाता है। इस पाठ्यक्रम में, आप Python में शुरू से MCP सर्वर और क्लाइंट बनाएँगे और उन्हें एक LLM से जोड़ेंगे।मैं अपना पहला MCP सर्वर कैसे बनाऊँ और कनेक्ट करूँ?
आप MCP आर्किटेक्चर—होस्ट, क्लाइंट, और सर्वर—और हर सर्वर द्वारा उपलब्ध कराए जाने वाले तीन प्रिमिटिव्स: टूल्स, रिसोर्सेज़, और प्रॉम्प्ट्स, से शुरुआत करेंगे। फिर आप FastMCP का उपयोग करके एक मुद्रा परिवर्तक सर्वर बनाएँगे, डॉकस्ट्रिंग्स और टाइप हिंट्स जोड़ेंगे ताकि एक LLM आपके टूल्स को खोज सके, और एक async Python क्लाइंट लिखेंगे जो stdio ट्रांसपोर्ट के माध्यम से उन टूल्स को सूचीबद्ध और कॉल करता है।मैं एक LLM को रियल-टाइम टूल्स और संदर्भ कैसे दूँ?
केवल टूल्स ही पर्याप्त नहीं हैं—मॉडलों को डेटा और व्यवहारिक निर्देशों की भी आवश्यकता होती है। आप केवल-पठन संदर्भ और मॉडल को मार्गदर्शन देने वाले संकेतों के लिए संसाधन जोड़ेंगे, फिर इन तीनों प्रिमिटिव्स को पाँच-चरणीय टूल-कॉलिंग वर्कफ़्लो के माध्यम से OpenAI LLM में जोड़ेंगे, ताकि वह आत्मविश्वास से उत्तर दे सके या ज़रूरत पड़ने पर स्पष्टीकरण माँग सके।मैं MCP सर्वरों को प्रोडक्शन में कैसे लाऊँ?
वास्तविक दुनिया के सर्वरों को सिर्फ़ happy-path कोड से कहीं ज़्यादा की ज़रूरत होती है। आप फ़ाइल-आधारित संसाधनों को डेटाबेस-समर्थित क्वेरीज़ से बदलेंगे, अनुरोध टाइमआउट जोड़ेंगे, संरचित त्रुटि प्रबंधन, और सुरक्षित API प्रमाणीकरण जो कुंजियों को सर्वर-साइड रखता है। अंत में, आप एक तृतीय-पक्ष MCP सर्वर से कनेक्ट करेंगे और देखेंगे कि वही क्लाइंट कोड किसी भी ऐसे सर्वर के साथ काम करता है जो इस प्रोटोकॉल को बोलता है।पूर्व आवश्यकताएं
Introduction to APIs in PythonWriting Functions in Python1
MCP के मूल आधार
देखिए कि MCP कैसे AI एप्लिकेशनों को आसपास के सिस्टम्स से जोड़ना पहले से कहीं आसान बना सकता है! जानें MCP कैसे काम करता है, अपने MCP टूल्स कैसे परिभाषित करें, और क्लाइंट व सर्वर के बीच पुल कैसे बनाएं।
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MCP-सक्षम LLM एप्लिकेशन
MCP सर्वर्स में resources और prompts जोड़ें ताकि LLMs को read-only कॉन्टेक्स्ट और महत्वपूर्ण निर्देश मिलें जो उनके व्यवहार को प्रभावित करें। LLMs के साथ practically काम करें और उन्हें अपने MCP सर्वर से कनेक्ट करें ताकि वे टूल्स कॉल कर सकें और कॉन्टेक्स्ट प्राप्त कर सकें।
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प्रोडक्शन के लिए MCP सर्वर्स तैयार करना
गहराई से समझें कि MCP सर्वर्स को प्रोडक्शन में ले जाने के लिए क्या ज़रूरी है—खासकर MCP सर्वर्स में डेटाबेस और APIs, और उनके साथ आने वाले अतिरिक्त पहलुओं को। अंत में, थर्ड-पार्टी MCPs को सुरक्षित और भरोसेमंद तरीके से इंटीग्रेट करें, ताकि पसंदीदा इंटीग्रेशन्स के लिए आपको पहिया फिर से न बनाना पड़े।
Model Context Protocol (MCP) परिचय
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