MCP कैसे इस्तेमाल करें: Claude, Cursor और ChatGPT में शुरुआती सेटअप

आपका AI असिस्टेंट सेकंडों में ईमेल का ड्राफ़्ट बना सकता है, फिर भी जब आप उससे अपने डेस्कटॉप पर रखी स्प्रेडशीट पढ़ने को कहते हैं, तो वह अटक जाता है। MCP यह दीवार हटा देता है। Model Context Protocol एक ओपन स्टैंडर्ड है, जो AI ऐप को एक साझा कनेक्शन फ़ॉर्मेट के ज़रिए आपकी फ़ाइलों, डेटाबेस, कैलेंडर और दूसरे टूल्स तक पहुँचने देता है। आप कोई टूल एक बार सेट करते हैं, और हर कंपैटिबल ऐप उसे इस्तेमाल कर सकता है।

यह आर्टिकल आपको ज़ीरो से MCP इस्तेमाल करना सिखाता है। आप MCP के तीन हिस्सों से परिचित होंगे, Claude, Cursor और ChatGPT में पहला काम करने वाला कॉन्फ़िग बनाएँगे, पहले दिन से अपनाने लायक सुरक्षा की आदतें समझेंगे, और वे एरर ठीक करेंगे जो लगभग हर शुरुआती यूज़र को आती हैं। तीनों ऐप के लिए लगभग एक घंटे का समय रखें, या सिर्फ़ एक ऐप के लिए दस मिनट।

MCP क्या करता है

MCP का पूरा नाम Model Context Protocol है। Anthropic ने इसे नवंबर 2024 में पेश किया था, और यह प्रोजेक्ट अब Agentic AI Foundation के तहत है, जो Linux Foundation का एक डायरेक्टेड फ़ंड है और जिसे Anthropic, Block और OpenAI ने मिलकर बनाया है। आधिकारिक डॉक्स इसे AI ऐप्स के लिए USB-C पोर्ट कहते हैं: एक ही प्लग शेप, जो कई डिवाइसों के साथ काम करता है।

MCP से पहले हर इंटीग्रेशन अलग से बनाना पड़ता था। एक ऐप के लिए बना कनेक्टर किसी दूसरे ऐप के काम नहीं आता था। अब एक बार लिखा गया सर्वर हर उस क्लाइंट में चलता है जो यह प्रोटोकॉल समझता है, और Claude, ChatGPT, Cursor और Visual Studio Code, सभी ऐसा करते हैं।

तीन हिस्से

हर MCP सेटअप में एक ही तरह के किरदार होते हैं:

• Host: वह AI ऐप जिससे आप बात करते हैं, जैसे Claude Desktop, Claude Code या Cursor।
• Client: एक कनेक्टर, जिसे host हर सर्वर के लिए बनाता है। यह host के अंदर रहता है, इसलिए आपको इसे खुद कॉन्फ़िगर नहीं करना पड़ता।
• Server: एक प्रोग्राम जो कॉन्टेक्स्ट और एक्शन उपलब्ध कराता है, जैसे फ़ाइलसिस्टम सर्वर, GitHub सर्वर या इमेज जनरेटर।

नीचे दी गई कॉन्फ़िग फ़ाइल एडिट करते समय आप host को बता रहे होते हैं कि कौन से सर्वर शुरू करने या कॉल करने हैं।

💡 शुरुआती शॉर्टकट: ज़्यादातर ट्यूटोरियल खुद ऐप (Claude, Cursor, ChatGPT) को "client" कहते हैं। यह फ़र्क तभी मायने रखता है जब आप अपना सर्वर बनाते हैं।

टूल्स, रिसोर्सेज़ और प्रॉम्प्ट्स

एक सर्वर तीन तरह की चीज़ें दे सकता है:

आप सबसे पहले Tools इस्तेमाल करेंगे। जब आप Claude से फ़ाइलों के फ़ोल्डर का नाम बदलने को कहते हैं, तो वह सर्वर की लिस्ट से एक टूल चुनता है और चलाने से पहले आपके अप्रूवल का इंतज़ार करता है।

लोकल और रिमोट सर्वर

सर्वर दो तरह के होते हैं, और यही फ़र्क तय करता है कि कौन से ऐप उन्हें इस्तेमाल कर सकते हैं:

Claude Desktop और Claude Code लोकल सर्वर शुरू कर सकते हैं। Cursor दोनों तरह के सर्वर संभालता है। ChatGPT सिर्फ़ रिमोट सर्वर से जुड़ता है। इस टेबल को याद रखें, क्योंकि यह नीचे के ज़्यादातर भ्रम को समझा देती है।

💡 प्रोटोकॉल लगातार बदलता रहता है (सबसे नया रिविज़न 2026-07-28 की तारीख का है), लेकिन शुरुआती सेटअप को स्पेसिफ़िकेशन की बारीकियों की ज़रूरत नहीं होती। अपने ऐप अपडेट रखें और आगे बढ़ें।

अपनी मशीन को तैयार करें

Node.js जाँचें

ज़्यादातर कम्युनिटी सर्वर npx से शुरू होते हैं, जो Node.js के साथ आता टूल है। टर्मिनल खोलें और यह चलाएँ:

node --version

प्रॉम्प्ट कॉपी करें

अगर आपको वर्ज़न नंबर दिखता है, तो आप तैयार हैं। अगर कमांड नहीं मिलती, तो nodejs.org से LTS रिलीज़ इंस्टॉल करें और फिर टर्मिनल दोबारा खोलें। LTS का मतलब है Long Term Support, और यह स्थिर विकल्प है।

पहला सुरक्षित सर्वर चुनें

आधिकारिक फ़ाइलसिस्टम सर्वर से शुरू करें, जो @modelcontextprotocol/server-filesystem के रूप में प्रकाशित है। यह असिस्टेंट को आपके बताए फ़ोल्डरों के अंदर फ़ाइलें पढ़ने, बनाने, ले जाने और खोजने देता है।

mcp-sandbox नाम का एक अस्थायी फ़ोल्डर बनाएँ और उसमें दो-तीन टेक्स्ट फ़ाइलें डालें। इस आर्टिकल के हर टेस्ट के लिए उसी फ़ोल्डर का इस्तेमाल करें।

⚠️ लोकल सर्वर आपके यूज़र अकाउंट की परमिशन के साथ चलता है। सिर्फ़ वही फ़ोल्डर जोड़ें जिन्हें असिस्टेंट के पढ़ने और बदलने में आपको कोई दिक़्क़त न हो। पूरा होम डायरेक्टरी पहले टेस्ट के लिए अच्छी पसंद नहीं है।

Claude में MCP सेट अप करें

Anthropic के ऐप्स में दो रास्ते हैं। Claude Desktop JSON कॉन्फ़िग फ़ाइल इस्तेमाल करता है। Claude Code, जो टर्मिनल ऐप है, एक कमांड से काम करता है। जो रोज़ इस्तेमाल करते हैं वह चुनें, या दोनों करें।

डेस्कटॉप कॉन्फ़िग एडिट करें

1. अपने सिस्टम मेन्यू बार में Claude मेन्यू खोलें (चैट विंडो के अंदर की सेटिंग्स नहीं) और Settings चुनें।
2. Developer टैब खोलें और Edit Config पर क्लिक करें।
3. फ़ाइल न हो तो Claude उसे बना देता है। वह यहाँ रहती है:

कॉन्टेंट को अपने सिस्टम के स्निपेट से बदलें, और अपना यूज़रनेम डालें। macOS पर:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/mcp-sandbox"]
    }
  }
}

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Windows पर डबल बैकस्लैश इस्तेमाल करें:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\Users\\username\\mcp-sandbox"]
    }
  }
}

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हर हिस्से का एक काम है:

• "filesystem" वह दोस्ताना नाम है जो ऐप में दिखता है।
• "command": "npx" Node.js के ज़रिए सर्वर चलाता है।
• -y पैकेज डाउनलोड की पुष्टि करता है, ताकि लॉन्च किसी प्रॉम्प्ट पर अटके नहीं।
• आख़िरी आर्गुमेंट वह एक फ़ोल्डर है जिसे सर्वर छू सकता है। एब्सोल्यूट पाथ इस्तेमाल करें, रिलेटिव पाथ नहीं।

रीस्टार्ट करें और टेस्ट करें

फ़ाइल सेव करें, फिर Claude Desktop को पूरी तरह बंद करके दोबारा खोलें। सिर्फ़ विंडो बंद करना काफ़ी नहीं है, क्योंकि ऐप कॉन्फ़िग लॉन्च के समय पढ़ता है।

मैसेज बॉक्स के नीचे बाएँ कोने में फ़ाइलें, कनेक्टर और अन्य जोड़ें बटन पर क्लिक करें, कनेक्टर पर होवर करें और कनेक्टर मैनेज करें चुनें। इसके टूल देखने के लिए filesystem चुनें। फिर एक सामान्य अनुरोध आज़माएँ:

मेरे mcp-sandbox फ़ोल्डर की फ़ाइलों की लिस्ट दिखाएँ और बताएँ कि कौन सी फ़ाइल सबसे हाल में बदली गई।

Claude हर फ़ाइल ऑपरेशन से पहले अप्रूवल माँगता है। अनुरोध पढ़ें, फिर उसे अप्रूव करें या अस्वीकार करें।

💡 रिमोट सर्वर में JSON की ज़रूरत नहीं। claude.ai पर Settings में जाएँ, फिर Connectors, Add custom connector पर क्लिक करें, उसे नाम दें और सर्वर का URL पेस्ट करें। आमतौर पर आपको OAuth से साइन-इन करना होगा। फ़्री अकाउंट में सिर्फ़ एक कस्टम कनेक्टर की अनुमति है।

Claude Code में सर्वर जोड़ें

Claude Code टर्मिनल से सर्वर जोड़ता है। कमांड का स्वरूप सर्वर के प्रकार पर निर्भर करता है:

# Remote server over HTTP
claude mcp add --transport http example https://example.com/mcp

# Local server over stdio (note the double dash)
claude mcp add --transport stdio files -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /Users/username/mcp-sandbox

# See what is configured
claude mcp list
claude mcp get files
claude mcp remove files

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-- Claude के अपने विकल्पों को उस कमांड से अलग करता है जो सर्वर लॉन्च करती है। इसे छोड़ दिया तो आर्गुमेंट गलत पढ़े जाएँगे। Claude Code सेशन के अंदर /mcp टाइप करें, ताकि हर सर्वर का स्टेटस देख सकें या OAuth साइन-इन पूरा कर सकें।

सर्वर कहाँ सेव होगा, यह उसके स्कोप पर निर्भर करता है:

--scope project जोड़ें ताकि एक .mcp.json फ़ाइल बने, जिसे आप कमिट कर सकें, और टीममेट्स को वही सर्वर मिलें। जो टूल्स आपको हर जगह चाहिए, उनके लिए --scope user इस्तेमाल करें।

Cursor में MCP सेट अप करें

प्रोजेक्ट या ग्लोबल चुनें

Cursor दो स्तरों में से किसी एक पर JSON फ़ाइल पढ़ता है:

• Project: प्रोजेक्ट रूट में .cursor/mcp.json, उन टूल्स के लिए जो एक ही कोडबेस से जुड़े हों।
• Global: आपकी होम डायरेक्टरी में ~/.cursor/mcp.json, उन टूल्स के लिए जो हर प्रोजेक्ट में चाहिए।

फ़ॉर्मेट Claude Desktop जैसा ही है:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/mcp-sandbox"]
    }
  }
}

प्रॉम्प्ट कॉपी करें

Cursor तीन ट्रांसपोर्ट सपोर्ट करता है, इसलिए एक ही फ़ाइल में लोकल और रिमोट सर्वर मिला सकते हैं:

डिफ़ॉल्ट रूप से Cursor MCP टूल चलाने से पहले अप्रूवल माँगता है। रन मोड उन टूल्स को ऑटो-अप्रूव कर सकते हैं जिन्हें आपने allowlist में डाला है, इसलिए शुरू सख़्ती से करें और बाद में ढील दें।

रिमोट सर्वर जोड़ें

होस्टेड सर्वर के लिए command और args की जगह एक URL रखें:

{
  "mcpServers": {
    "example": {
      "url": "https://example.com/mcp"
    }
  }
}

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Cursor Marketplace और cursor.directory पर एक Add to Cursor बटन भी मिलता है, जो सर्वर इंस्टॉल करता है और OAuth साइन-इन एक ही कदम में संभालता है। अगर सर्वर को टोकन चाहिए, तो सीक्रेट को फ़ाइल में पेस्ट करने के बजाय ${env:NAME} इंटरपोलेशन इस्तेमाल करें। Cursor कॉन्फ़िग वैल्यू में ${userHome} और ${workspaceFolder} भी स्वीकार करता है।

ChatGPT में MCP सेट अप करें

ChatGPT को क्या चाहिए

ChatGPT बाकी दोनों ऐप से अलग तरह से काम करता है। यह HTTPS पर पहुँच योग्य रिमोट सर्वर से जुड़ता है। आप अपनी मशीन पर npx से जो सर्वर शुरू करते हैं, वह नहीं दिखेगा, क्योंकि ChatGPT आपके कंप्यूटर पर कोई प्रोसेस लॉन्च नहीं कर सकता।

OpenAI के अनुसार प्रक्रिया यह है:

1. कोई पेड प्लान इस्तेमाल करें। फ़्री अकाउंट इसमें शामिल नहीं हैं।
2. ChatGPT की सेटिंग्स में डेवलपर मोड चालू करें।
3. Plugins सेटिंग्स खोलें, प्लस बटन दबाएँ और Add custom MCP server चुनें।
4. सर्वर का URL डालें और ऑथेंटिकेशन का तरीका चुनें, आमतौर पर OAuth।
5. रिस्क चेतावनी स्वीकार करें, फिर नई चैट में कनेक्टर चालू करें।

OpenAI बताता है कि कस्टम MCP सर्वर थर्ड-पार्टी सेवाएँ हैं, जिन्हें OpenAI न विकसित करता है और न वेरिफ़ाई करता है। मेन्यू के नाम कई बार बदल चुके हैं, इसलिए अगर लेबल अलग दिखे तो OpenAI के डेवलपर डॉक्स में "developer mode" खोजें। कुछ प्लान बदलाव वाले एक्शन भी सीमित करते हैं, इसलिए हो सकता है कनेक्टर डेटा पढ़ ले पर कुछ बदलने से मना कर दे। जो असल में प्लान की सीमा है, उसे डीबग करने से पहले अपना प्लान जाँच लें।

जो डेवलपर API से बनाते हैं, वे Responses API के ज़रिए उसी सर्वर को एक type: "mcp" टूल एंट्री के साथ जोड़ सकते हैं, साथ में एक server_label, एक server_url, एक allowed_tools लिस्ट और एक require_approval सेटिंग।

💡 एक सर्वर, तीन ऐप। एक रिमोट सर्वर होस्ट करें तो उसका URL Claude के कस्टम कनेक्टर, Cursor के mcp.json और ChatGPT में पेस्ट कर सकते हैं। यही साझा प्रोटोकॉल का फ़ायदा है।

टूल्स के साथ सुरक्षित रहें

टूल्स वाला असिस्टेंट एक्शन ले सकता है, और एक्शन के नतीजे होते हैं। दो आदतें ज़्यादातर जोखिम खत्म कर देती हैं।

सबसे कम एक्सेस दें

• एक ही फ़ोल्डर साझा करें, पूरी होम डायरेक्टरी नहीं।
• सिर्फ़ पढ़ने वाले टूल्स से शुरू करें, और राइट एक्सेस तभी जोड़ें जब ज़रूरत हो।
• क्लिक करने से पहले हर अप्रूवल प्रॉम्प्ट पढ़ें। उसमें दिखता है कि आगे क्या होने वाला है।
• कोई भी सर्वर, जो आपने न लिखा हो या जाँचा न हो, थर्ड-पार्टी कोड मानें। Anthropic और OpenAI दोनों चेतावनी देते हैं कि कस्टम कनेक्टर उनके द्वारा वेरिफ़ाई नहीं होते।
• याद रखें कि फ़ाइलों और वेब पेजों के टेक्स्ट में असिस्टेंट के लिए निर्देश छिपे हो सकते हैं। अगर कोई टूल कुछ अजीब लौटाए, तो रुककर खुद पढ़ें।

टोकन फ़ाइलों से बाहर रखें

जिस कॉन्फ़िग फ़ाइल को आप कमिट या शेयर कर सकते हैं, उसमें कभी सीक्रेट न डालें। उसके बजाय एनवायरनमेंट वेरिएबल से पास करें। Cursor में ${env:NAME} इस्तेमाल करें। Claude Code में, लोकल सर्वर रजिस्टर करते समय --env NAME=value जोड़ें। .mcp.json या .cursor/mcp.json कमिट करने से पहले फ़ाइल खोलकर जाँच लें कि उसमें कोई टोकन नहीं है।

आम एरर ठीक करें

लॉग से शुरू करें। Claude Desktop MCP लॉग macOS पर ~/Library/Logs/Claude और Windows पर %APPDATA%\Claude\logs में लिखता है। फ़ाइल mcp.log कनेक्शन की कोशिशों और विफलताओं को दर्ज करती है, और हर सर्वर को अपनी mcp-server-NAME.log मिलती है, जिसमें वह stderr पर जो भी प्रिंट करे, वह होता है।

Windows पर अगर लॉग में किसी पाथ के अंदर ${APPDATA} दिखे, तो सर्वर के env ब्लॉक में विस्तारित वैल्यू जोड़ें, जैसे "APPDATA": "C:\\Users\\username\\AppData\\Roaming\\", फिर ऐप दोबारा लॉन्च करें।

जब कुछ और काम न करे, तो सर्वर कमांड खुद हाथ से चलाएँ। अगर वह टर्मिनल में फ़ेल होती है, तो ऐप के अंदर भी फ़ेल होगी, और टर्मिनल आपको पूरी एरर दिखा देगा।

PicassoIA पर आज़माएँ

फ़ाइलसिस्टम टेस्ट काम करने के बाद एक ऐसा सर्वर जोड़ें जो कुछ ऐसा बनाए जिसे आप देख सकें। इमेज जनरेशन दूसरा कदम अच्छा है, क्योंकि नतीजा एक नज़र में परखा जा सकता है।

PicassoIA एक MCP कनेक्टर देता है, जो आपके असिस्टेंट को चार मॉडल देता है: टेक्स्ट-टू-इमेज के लिए PicassoIA Image, एडिट के लिए PicassoIA Image Editor Pro, टेक्स्ट या इमेज से वीडियो के लिए PicassoIA Video, और ऑडियो के साथ वीडियो के लिए Seedance 2.5 Lite। साइन इन करने के बाद आप अपने PicassoIA अकाउंट से कनेक्शन मैनेज कर सकते हैं।

जनरेशन एसिंक्रोनस होता है। असिस्टेंट एक जॉब शुरू करता है, एक प्रेडिक्शन ID और अनुमानित समय पाता है, फिर सुझाए गए इंतज़ार के बाद स्टेटस जाँचता है, जब तक जॉब सफलता या विफलता न बताए। विफलता अंतिम होती है, इसलिए असिस्टेंट बस नई जनरेशन शुरू कर देता है। हर अकाउंट एक साथ अधिकतम पाँच प्रेडिक्शन चला सकता है, जो उसके सभी कनेक्शनों में साझा होते हैं।

कनेक्शन परखने के लिए ऐसा पहला प्रॉम्प्ट आज़माएँ:

सुबह की नरम रोशनी में लैपटॉप और कॉफ़ी मग वाली लकड़ी की मेज़ की फ़ोटोरियलिस्टिक इमेज बनाएँ, फिर मुझे लिंक दिखाएँ।

जानना चाहते हैं कि अलग-अलग मॉडल एक ही सेटअप सवाल को कैसे हैंडल करते हैं? एक टूटा हुआ कॉन्फ़िग Claude Sonnet 5 और GPT 5.6 Sol में पेस्ट करें और देखें कौन JSON एरर को ज़्यादा साफ़ समझाता है।

आपके अगले दस मिनट आसान हैं। इस आर्टिकल से कोई एक ऐप चुनें, फ़ाइलसिस्टम सर्वर जोड़ें और टेस्ट प्रॉम्प्ट चलाएँ। फिर Picasso IA खोलें, पूरी मॉडल सूची से कोई मॉडल चुनें और अपनी पहली इमेज बनाएँ। काम करता सेटअप सिर्फ़ शुरुआत है। असली मज़ा तब आता है जब आपका असिस्टेंट उन टूल्स से चीज़ें बनाने लगे, जो आपने उसे दिए हैं।