ChatGPT प्लगइन 9 अप्रैल 2024 को बंद हो गए, और तब से असिस्टेंट्स के बाहरी टूल्स से जुड़ने का तरीका दो बार बदल चुका है: पहले Actions वाले कस्टम GPTs आए, फिर Model Context Protocol पर बने कनेक्टर और ऐप्स। यह आर्टिकल तारीख़वार टाइमलाइन बताता है, प्लगइन और MCP की साथ-साथ तुलना करता है, और बताता है कि अब क्या बनाएँ या इस्तेमाल करें।
ChatGPT प्लगइन अब नहीं रहे। वे 9 अप्रैल 2024 को काम करना बंद कर गए, और उसके बाद उनसे मिलता-जुलता कुछ वापस नहीं आया। उसकी जगह एक बड़ा विचार आया: Model Context Protocol (MCP), एक ओपन स्टैंडर्ड जो एक ही टूल सर्वर को ChatGPT, Claude, Gemini और कई दूसरे असिस्टेंट्स से बात करने देता है। अगर आपने 2023 में कोई प्लगइन बनाया था, या आज अपना पहला AI इंटीग्रेशन जोड़ने वाले हैं, तो सवाल सीधा है: क्या बदला, और अब क्या इस्तेमाल करना चाहिए?
इस आर्टिकल में आपको तारीख़ें, साथ-साथ तुलना वाली टेबल, MCP के काम करने का सरल-भाषा में विवरण और एक छोटी निर्णय-सूची मिलेगी। हर सेक्शन के अंत में कुछ ऐसा है जिस पर आप अमल कर सकते हैं।
प्लगइन मार्च 2023 में बीटा में लॉन्च हुए थे, ताकि ChatGPT बाहरी सेवाओं को कॉल कर सके: फ़्लाइट सर्च, रेस्टोरेंट बुकिंग, मैथ इंजन, शॉपिंग असिस्टेंट। लगभग एक साल तक वे इस सवाल का OpenAI का मुख्य जवाब थे कि "ChatGPT मेरे डेटा तक कैसे पहुँचता है?" फिर उन्हें बंद कर दिया गया।
प्लगइन एक छोटी वेब सेवा और दो फ़ाइलों से मिलकर बना था। पहली फ़ाइल, ai-plugin.json, आपके डोमेन पर एक तय पते पर रहती थी और ChatGPT को प्लगइन का नाम और सरल-भाषा में विवरण देती थी। दूसरी फ़ाइल एक OpenAPI specification थी, जिसमें प्लगइन के हर एंडपॉइंट की सूची होती थी। ChatGPT विवरण पढ़ता था, तय करता था कि उपयोगकर्ता का अनुरोध कब मेल खाता है, आपके एंडपॉइंट को कॉल करता था और जवाब को अपने उत्तर में पिरो देता था।
उपयोगकर्ता की तरफ़ से यह काम मैन्युअल था। आप प्लगइन स्टोर खोलते थे, प्लगइन इंस्टॉल करते थे और बातचीत के लिए उसे चालू करते थे, और एक समय में तीन सक्रिय प्लगइन की सीमा थी, क्योंकि हर विवरण प्रॉम्प्ट में जगह घेरता था।
इस डिज़ाइन की चार विशेषताएँ याद रखने लायक हैं:
💡 टिप: प्लगइन मैनिफ़ेस्ट मूल रूप से मॉडल के लिए लिखा गया एक पिच था। आपका विवरण जितना साफ़ होता, ChatGPT उतनी ज़्यादा बार आपका एंडपॉइंट चुनता। MCP टूल विवरण भी इसी तरह काम करते हैं, इसलिए अच्छी लिखाई आज भी फ़ायदा देती है।
कारण नाटकीय नहीं, व्यावहारिक थे। स्टोर में कोई अच्छा प्लगइन ढूँढना तुक्के जैसा था। हर प्लगइन एक ही असिस्टेंट के लिए लिखा गया एक-बार का इंटीग्रेशन था। मॉडल भी फ़ंक्शन को सीधे कॉल करने में बेहतर होते गए, और नवंबर 2023 में कस्टम GPTs आए, जो निर्देश, फ़ाइलें और Actions को एक साझा की जा सकने वाली चीज़ में बाँध देते थे। उसे किसी को हाथ से जोड़ना नहीं पड़ता था।
समय-सीमा छोटी थी। प्लगइन 19 मार्च 2024 के बाद कोई नई बातचीत स्वीकार नहीं करते थे, और 9 अप्रैल 2024 को मौजूदा प्लगइन बातचीतें भी काम करना बंद कर गईं। अगर आपका कोई प्लगइन प्रोडक्शन में था, तो वही तारीख़ उसका अंत थी।
प्लगइन से आज के सेटअप तक का रास्ता ज़्यादातर सारांश जितना मानते हैं उससे ज़्यादा चरणों वाला है। ये रहे तारीख़वार पड़ाव।
| तारीख़ | क्या हुआ |
|---|---|
| मार्च 2023 | ChatGPT प्लगइन बीटा में लॉन्च हुए |
| नवंबर 2023 | Actions वाले कस्टम GPTs की घोषणा हुई |
| जनवरी 2024 | GPT Store खुला |
| 9 अप्रैल 2024 | प्लगइन हमेशा के लिए बंद हुए |
| नवंबर 2024 | Anthropic ने MCP पेश किया |
| मार्च 2025 | OpenAI ने MCP अपनाया |
| 6 अक्टूबर 2025 | MCP पर बने Apps SDK की घोषणा DevDay में हुई |
| 9 दिसंबर 2025 | MCP, Linux Foundation के अंतर्गत Agentic AI Foundation में शामिल हुआ |
| 9 जुलाई 2026 | OpenAI का App Directory, Plugin Directory बन गया |
| 28 जुलाई 2026 | MCP specification का नया रिविज़न जारी हुआ |
कस्टम GPT में क्रिएटर निर्देश लिख सकता था, ज्ञान वाली फ़ाइलें जोड़ सकता था और Actions जोड़ सकता था, जो OpenAPI से वर्णित API कॉल होती हैं, वही फ़ॉर्मेट जो प्लगइन इस्तेमाल करते थे। इस अर्थ में Actions एक आसान रैपर में लिपटे प्लगइन ही थे। उपयोगकर्ता को अब कुछ जोड़ना नहीं पड़ता था: वह एक तैयार GPT खोलता था और उससे बात करता था। लेकिन दिक्कत वही रही। GPT सिर्फ़ ChatGPT के अंदर रहता था, और कहीं नहीं।
Anthropic ने नवंबर 2024 में MCP पेश किया, जो AI सिस्टम को टूल्स और डेटा से जोड़ने का एक ओपन स्टैंडर्ड है। विचार सीधा था: हर असिस्टेंट के लिए अलग इंटीग्रेशन लिखने के बजाय एक सर्वर लिखें, जिसे कोई भी संगत असिस्टेंट इस्तेमाल कर सके। कल्पना कीजिए एक ही यूनिवर्सल पोर्ट, जो चार्जरों से भरी दराज़ की जगह ले ले।
मार्च 2025 में OpenAI ने यह प्रोटोकॉल अपनाया, और 2025 के दौरान उसने Gmail, Google Drive और Microsoft 365 जैसे वर्क डेटा के लिए कनेक्टर भी लॉन्च किए। समर्थन तेज़ी से फैला: MCP अब ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, Cursor और Visual Studio Code में इंटीग्रेटेड है। दिसंबर 2025 में जब यह प्रोजेक्ट Linux Foundation में गया, तब उसने 10,000 से ज़्यादा सक्रिय सर्वर और 97 मिलियन से ज़्यादा मासिक SDK डाउनलोड की रिपोर्ट दी।
6 अक्टूबर 2025 को DevDay में OpenAI ने Apps in ChatGPT की घोषणा की, जो Apps SDK पर बना है, और Apps SDK खुद MCP पर बना है। फिर 9 जुलाई 2026 को App Directory, Plugin Directory बन गया। अब एक प्लगइन में skills, ऐप्स और app templates एक साथ बंडल होते हैं, जबकि ऐप्स वे इंटीग्रेशन हैं जो ChatGPT या Codex को बाहरी डेटा और कार्रवाइयों से जोड़ते हैं। मौजूदा ऐप कनेक्शन काम करते रहे, और हर मौजूदा ऐप को एक प्लगइन में पैक कर दिया गया।
💡 शब्दावली पर ध्यान दें: "प्लगइन" शब्द वापस आ गया है, लेकिन उसका अर्थ बदल गया है। आज प्लगइन skills, ऐप्स और templates का बंडल है, OpenAPI मैनिफ़ेस्ट नहीं। अगर कोई ट्यूटोरियल
ai-plugin.jsonका वर्णन करता है, तो वह 2023 की व्यवस्था का वर्णन कर रहा है।
MCP तब तक अमूर्त लगता है जब तक आप उसके तीन हिस्से और यह न देखें कि एक सर्वर क्या दे सकता है।
संदेश JSON-RPC 2.0 में आते-जाते हैं। सर्वर stdio के ज़रिए एक लोकल प्रोसेस के रूप में चल सकता है, या Streamable HTTP के ज़रिए एक रिमोट सेवा के रूप में, और होस्ट किए गए असिस्टेंट्स इसी तरह उस तक पहुँचते हैं।
एक सर्वर अधिकतम तीन तरह की चीज़ें दे सकता है:
create_invoice या generate_image।प्लगइन सिर्फ़ पहली तरह की चीज़ देते थे, और वह भी साधारण HTTP एंडपॉइंट के रूप में। यही खाई दोनों के बीच का सबसे बड़ा व्यावहारिक फ़र्क है।
28 जुलाई 2026 को जारी specification रिविज़न लॉन्च के बाद का सबसे बड़ा बदलाव है। इसके मुख्य बदलाव ये हैं:
initialize हैंडशेक नहीं और कोई सेशन ID नहीं। हर अनुरोध खुद अपना वर्णन करता है, ताकि लोड बैलेंसर के पीछे का कोई भी सर्वर इंस्टेंस उसका जवाब दे सके।Mcp-Method और Mcp-Name हेडर में चलते हैं, ताकि गेटवे और फ़ायरवॉल JSON बॉडी पढ़े बिना रूट और ऑथराइज़ कर सकें।ttlMs और cacheScope वैल्यू होती हैं, ताकि क्लाइंट टूल लिस्ट को कैश कर सकें।💡 अपग्रेड से पहले: अगर आपका सर्वर किसी पुराने रिविज़न के हिसाब से लिखा गया है, तो पहले अपने SDK के रिलीज़ नोट्स पढ़ें। stateless बदलाव इस बात को प्रभावित करता है कि सेशन स्टेट कैसे संभाला जाता है।
| फ़ीचर | ChatGPT प्लगइन (2023 से 2024) | MCP (2024 से अब तक) |
|---|---|---|
| स्थिति | 9 अप्रैल 2024 को बंद | Linux Foundation के अंतर्गत ओपन स्टैंडर्ड |
| कहाँ काम करता है | सिर्फ़ ChatGPT | ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Cursor, VS Code |
| विवरण का फ़ॉर्मेट | ai-plugin.json के साथ OpenAPI | JSON-RPC पर टूल्स, रिसोर्सेज़ और प्रॉम्प्ट |
| दिशा | मॉडल आपका API कॉल करता है | दो-तरफ़ा, सर्वर उपयोगकर्ता से इनपुट माँग सकते हैं |
| क्या उपलब्ध कराता है | HTTP एंडपॉइंट | Actions, लाइव डेटा और दोबारा इस्तेमाल होने वाले टेम्पलेट |
| होस्टिंग | आपकी अपनी वेब सेवा | लोकल प्रोसेस या रिमोट सर्वर |
| लंबे काम | समर्थित नहीं | Tasks एक्सटेंशन |
| इंटरैक्टिव स्क्रीन | नहीं | MCP Apps एक्सटेंशन |
2023 की हर चीज़ बेकार नहीं गई। प्लगइन लेखकों ने तीन आदतें अपनाईं जो बिना बिगड़े आज भी काम आती हैं:
छोटा जवाब: MCP पर बनाएँ, और ChatGPT उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने के लिए Plugin Directory का इस्तेमाल करें। लंबा जवाब इस पर निर्भर करता है कि आप टेबल के किस तरफ़ बैठे हैं।
MCP सर्वर लिखें। एक सर्वर उस हर असिस्टेंट तक पहुँचता है जो यह प्रोटोकॉल समझता है, और वही कोड ChatGPT ऐप को भी दे सकता है। बनाने का एक समझदारी भरा क्रम:
search_orders, orders से बेहतर है।अगर आपको ChatGPT के अंदर कोई इंटरैक्टिव स्क्रीन चाहिए, जैसे फ़ॉर्म या चार्ट, तो अपना UI लेयर बनाने के बजाय Apps SDK और MCP Apps एक्सटेंशन देखें।
आपको MCP को खुद शायद ही छूना पड़ता है। ChatGPT में Plugin Directory खोलें, कोई प्लगइन चुनें और उसके पीछे का ऐप जोड़ें। Claude, Cursor या VS Code में क्लाइंट की सेटिंग्स से एक MCP सर्वर जोड़ें। जुलाई 2026 के नाम-बदलाव से पहले बने मौजूदा ऐप कनेक्शन प्रभावित नहीं हुए।
चुनने के लिए यह टेबल इस्तेमाल करें:
| आपकी स्थिति | सबसे अच्छा विकल्प |
|---|---|
| आप एक API चलाते हैं और चाहते हैं कि हर असिस्टेंट उस तक पहुँचे | MCP सर्वर |
| आप चाहते हैं कि ChatGPT उपयोगकर्ता आपका प्रोडक्ट खोजें | ऐप पर बनी Plugin Directory एंट्री |
| आपको अपनी टीम के लिए एक-बार का वर्कफ़्लो चाहिए | Actions वाला कस्टम GPT |
| आप अपने कोड एडिटर में एक टूल चाहते हैं | stdio पर MCP सर्वर |
| आपके पास अभी भी 2023 का प्लगइन मैनिफ़ेस्ट है | उसे MCP सर्वर के रूप में फिर से बनाएँ |
💡 मोटा नियम: अगर आपके पास बस एक प्लगइन मैनिफ़ेस्ट है, तो उसे लाइन-दर-लाइन पोर्ट न करें। तीन-चार काम के एक्शन को MCP टूल्स के रूप में दोबारा बनाएँ और विवरण फिर से लिखें।
विवरण तय करते हैं कि मॉडल आपका टूल चुनेगा या नहीं, और लार्ज लैंग्वेज मॉडल इन्हें कसने में अच्छे होते हैं। PicassoIA पर आप यह Claude Sonnet 5 से कर सकते हैं:
यही काम करने के लिए आज़माने लायक अन्य मॉडल हैं GPT 5.6 Sol स्ट्रक्चर्ड आउटपुट के लिए, और Gemini 3.5 Flash जब आपको तेज़ ड्राफ़्ट चाहिए। एजेंट-शैली के काम के लिए Kimi K2.6 टूल यूज़ और कोड के हिसाब से बना है।
टूल एक कार्रवाई है, और कार्रवाई नुकसान कर सकती है। MCP प्लगइन से बेहतर ढाँचा देता है, लेकिन यह लापरवाह सर्वर को सुरक्षित नहीं बना देता।
MCP की सबसे अच्छी पहचान तब होती है जब आप उसे असली काम करते देखते हैं। PicassoIA इमेज और वीडियो जनरेशन को MCP क्लाइंट्स के लिए उपलब्ध कराता है, ताकि कोई असिस्टेंट किसी भी दूसरे टूल की तरह तस्वीर भी माँग सके। यह पैटर्न ध्यान देने लायक है: अनुरोध तुरंत एक ID लौटाता है, और क्लाइंट तब तक पोल करता है जब तक नतीजा तैयार न हो। यही create-then-poll लय Tasks एक्सटेंशन के इर्द-गिर्द बनाई गई थी, और PicassoIA प्रति खाते 5 एक साथ चलने वाली predictions तक की अनुमति देता है।
आप जनरेटर्स को सीधे ब्राउज़र में भी आज़मा सकते हैं:
एक चुनें, दो वाक्यों में कोई दृश्य बताएँ और नतीजे की तुलना उससे करें जो आपने सोचा था। फिर एक डिटेल बदलें, रोशनी, लेंस या कोण, और दोबारा चलाएँ। दस मिनट का यह अभ्यास प्रॉम्प्टिंग के बारे में किसी भी आर्टिकल से ज़्यादा सिखाएगा, और यही आदत अच्छे टूल विवरण लिखने में सीधे काम आती है। picassoia.com पर जाएँ और आज ही अपनी पहली इमेज बनाएँ।
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