MCP सर्वर क्या है? अर्थ, उदाहरण और यह कैसे काम करता है

AI असिस्टेंट से पिछली तिमाही की सेल्स का सार बताने को कहें, तो वह विनम्रता से बताएगा कि वह आपकी स्प्रेडशीट नहीं देख सकता। मॉडल चतुर है, पर वह बिना दरवाज़ों के एक डिब्बे में बैठा है। MCP सर्वर वह दरवाज़ा है। यह एक छोटा प्रोग्राम है जो किसी भी ऐसे AI ऐप को, जो Model Context Protocol समझता है, एक क्षमता देता है, जैसे फ़ाइलें पढ़ना, डेटाबेस से क्वेरी करना या इमेज जनरेट करना। सर्वर एक बार लिखें, और हर संगत ऐप उसे बिना कस्टम ग्लू कोड के इस्तेमाल कर सकता है।

यह लेख समझाता है कि MCP सर्वर क्या है, अनुरोध आपकी चैट विंडो से टूल तक और वापस कैसे जाता है, आज कौन से सर्वर चलाए जा रहे हैं, सुरक्षा जोखिम कहाँ हैं, और लगभग बीस लाइनों के TypeScript में एक काम करने वाला सर्वर कैसे बनाएँ।

MCP सर्वर का असल मतलब

MCP का पूरा नाम Model Context Protocol है, एक ओपन स्टैंडर्ड जिसे Anthropic ने नवंबर 2024 में जारी किया था। प्रोटोकॉल बस बात करने का एक तय तरीका है। MCP सर्वर वह कोई भी प्रोग्राम है जो सप्लाई करने वाली तरफ़ से इन नियमों का पालन करे: वह बताता है कि वह क्या कर सकता है, अनुरोधों का इंतज़ार करता है, और नतीजे एक पहले से तय फ़ॉर्मैट में लौटाता है। अब Anthropic, OpenAI, Google और Microsoft के प्रोडक्ट MCP को सपोर्ट करते हैं, और Git रिपॉज़िटरी से लेकर कैलेंडर तक, हर चीज़ के लिए हज़ारों कम्युनिटी सर्वर मौजूद हैं।

शब्द सर्वर लोगों को उलझा देता है। MCP सर्वर को डेटा सेंटर में रहना ज़रूरी नहीं है। ज़्यादातर आपके अपने लैपटॉप पर बैकग्राउंड प्रोसेस के रूप में चलते हैं, जो आपका AI ऐप खुलते ही शुरू हो जाता है। कुछ दूसरे किसी वेब पते के पीछे रिमोट रूप से चलते हैं, बिल्कुल किसी भी वेबसाइट की तरह।

सरल भाषा में MCP

एक पुराने टेलीफ़ोन एक्सचेंज की कल्पना करें। कॉल करने वालों को यह जानने की ज़रूरत नहीं होती कि हर घर की वायरिंग कैसी है। वे ऑपरेटर को बताते हैं कि उन्हें किससे बात करनी है, और ऑपरेटर सही कॉर्ड सही सॉकेट में लगा देता है। MCP AI ऐप और बाहरी दुनिया के बीच वही ऑपरेटर की भूमिका निभाता है। ऐप कहता है मुझे यह फ़ाइल पढ़नी है या मुझे यह क्वेरी चलानी है, और प्रोटोकॉल अनुरोध को उस सर्वर तक पहुँचा देता है जो यह काम जानता है।

💡 त्वरित परिभाषा: MCP सर्वर एक प्रोग्राम है जो अपने दिए गए टूल, डेटा और प्रॉम्प्ट टेम्पलेट की सूची बनाता है, और AI ऐप को एक मानक मैसेज फ़ॉर्मैट के ज़रिए उन्हें कॉल करने देता है।

USB-C से तुलना

सबसे लोकप्रिय उपमा USB-C की है। उससे पहले हर डिवाइस का अपना प्लग होता था और हर लैपटॉप को अडैप्टर की एक दराज़ चाहिए होती थी। MCP से पहले हर AI ऐप को हर सर्विस के लिए एक अलग कनेक्टर चाहिए था: एक इस असिस्टेंट में Slack के लिए, दूसरा उसमें Slack के लिए। संयोजन गिनें। पाँच ऐप और दस सर्विस का मतलब था पचास अलग-अलग इंटीग्रेशन। MCP के साथ हर ऐप क्लाइंट साइड एक बार लागू करता है और हर सर्विस सर्वर एक बार लागू करती है, इसलिए पचास की जगह पंद्रह काम के टुकड़े हो जाते हैं।

MCP सर्वर कैसे काम करता है

हर MCP सेटअप में तीन भूमिकाएँ दिखती हैं, और इन्हें साफ़ रखने से ज़्यादातर उलझन खत्म हो जाती है।

होस्ट, क्लाइंट और सर्वर

होस्ट हर सर्वर के लिए एक क्लाइंट बनाता है। पाँच सर्वर जोड़ें तो आपका ऐप पाँच क्लाइंट चलाता है, हर एक का अपने सर्वर से निजी कनेक्शन होता है। मैसेज JSON-RPC 2.0 के रूप में चलते हैं, एक हल्का रिक्वेस्ट और रिस्पॉन्स फ़ॉर्मैट जो वर्षों से मौजूद है। इसमें कुछ भी अनोखा नहीं है।

एक अनुरोध में क्या होता है

एक होस्ट के ज़रिए, जो एक अकाउंटिंग सर्वर से जुड़ा है, एक सवाल कौन से इनवॉइस की समय-सीमा निकल गई है? का रास्ता यहाँ है:

1. हैंडशेक। होस्ट शुरू होने पर क्लाइंट initialize भेजता है। क्लाइंट और सर्वर प्रोटोकॉल वर्ज़न पर सहमत होते हैं और अपनी क्षमताएँ एक-दूसरे को बताते हैं।
2. टूल लिस्टिंग। क्लाइंट tools/list कॉल करता है। सर्वर हर टूल का नाम, एक सादा विवरण और इनपुट के लिए एक JSON Schema लौटाता है।
3. निर्णय। मॉडल आपका सवाल और उन टूल विवरणों को पढ़ता है और तय करता है कि list_overdue_invoices सही कदम है।
4. मंज़ूरी। ज़्यादातर होस्ट कॉल दिखाते हैं और कोई भी ऐसा काम चलाने से पहले आपसे पूछते हैं जो डेटा बदलता है।
5. एक्ज़ीक्यूशन। क्लाइंट टूल के नाम और आर्गुमेंट्स के साथ tools/call भेजता है। सर्वर असली काम करता है, जैसे SQL क्वेरी चलाना।
6. जवाब। सर्वर नतीजा लौटाता है, मॉडल उसे पढ़ता है और एक सामान्य जवाब लिखता है।

चरण 5 में कॉल एक छोटा JSON मैसेज है:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 7,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "list_overdue_invoices",
    "arguments": { "days_overdue": 30 }
  }
}

प्रॉम्प्ट कॉपी करें

मॉडल आपके डेटाबेस को कभी नहीं छूता। वह सिर्फ़ एक अनुरोध बनाता है। क्रेडेंशियल सर्वर के पास रहते हैं और काम भी सर्वर करता है, यही वजह है कि सीमाएँ लागू करने के लिए सर्वर सही जगह हैं।

लोकल बनाम रिमोट ट्रांसपोर्ट

ट्रांसपोर्ट वह पाइप है जो ये JSON मैसेज ले जाता है। MCP दो स्टैंडर्ड ट्रांसपोर्ट परिभाषित करता है।

stdio इस्तेमाल करने वाले सर्वर standard input और output के ज़रिए बात करते हैं, इसलिए कोई नेटवर्क पोर्ट नहीं होता जिस पर हमला हो सके। Streamable HTTP सर्वर एक साथ कई यूज़र्स को सेवा दे सकते हैं, इसी वजह से सॉफ़्टवेयर कंपनियाँ इन्हें प्रकाशित करती हैं। पुराने ट्यूटोरियल HTTP+SSE ट्रांसपोर्ट का ज़िक्र करते हैं। मौजूदा स्पेसिफ़िकेशन ने उसकी जगह Streamable HTTP ले ली है।

एक सर्वर क्या दे सकता है

टूल, रिसोर्स और प्रॉम्प्ट

एक MCP सर्वर अधिकतम तीन तरह के बिल्डिंग ब्लॉक दिखा सकता है।

टूल्स को लगभग सारा ध्यान मिलता है, क्योंकि वे AI को काम करने देते हैं। रिसोर्सेज़ शांत हैं पर उतने ही काम के हैं: वे टूल कॉल के बिना बातचीत में कॉन्टेक्स्ट डालते हैं। प्रॉम्प्ट उन स्लैश कमांड की तरह काम करते हैं जो सर्वर अपने साथ लेकर आता है।

विवरण इतना क्यों मायने रखते हैं

मॉडल टूल चुनते समय सिर्फ़ उनके नाम और विवरण पढ़ता है, और कुछ नहीं। run नाम का टूल जिसका विवरण "does stuff" है, गलत तरीके से इस्तेमाल होगा या नज़रअंदाज़ किया जाएगा। search_invoices नाम का टूल जिसका विवरण है "ग्राहक के नाम, स्टेटस या तारीख़ की सीमा से इनवॉइस खोजें। अधिकतम 20 परिणाम लौटाता है।" सही समय पर चुना जाता है।

अच्छा टूल डिज़ाइन चार आदतों पर आता है:

• क्रिया और संज्ञा के साथ नाम रखें, जैसे create_ticket या list_branches।
• बताएँ कि क्या लौटेगा, सिर्फ़ यह नहीं कि टूल क्या करता है।
• इनपुट छोटे और टाइप किए हुए रखें, और जहाँ संभव हो तय विकल्प दें।
• एरर को पढ़ने योग्य टेक्स्ट में लौटाएँ, ताकि मॉडल अपना इनपुट ठीक करके दोबारा कोशिश कर सके।

💡 टिप: अगर कोई असिस्टेंट बार-बार गलत टूल चुनता रहे, तो कोई कोड छूने से पहले विवरण दोबारा लिखें। व्यवहार में इससे ज़्यादातर गड़बड़ियाँ ठीक हो जाती हैं।

असली MCP सर्वर के उदाहरण

इस विचार को जल्दी समझने का सबसे तेज़ तरीका यह है कि लोग असल में क्या चलाते हैं, वह देखें।

फ़ाइल सिस्टम सर्वर

रेफ़रेंस फ़ाइल सिस्टम सर्वर असिस्टेंट को आपके चुने हुए फ़ोल्डरों के अंदर फ़ाइलें पढ़ने, खोजने और बदलने देता है। उसे किसी प्रोजेक्ट डायरेक्टरी की ओर इंगित करें और फ़ाइल के हिसाब से समूहित हर TODO कमेंट माँगें। सर्वर केवल उन्हीं फ़ोल्डरों तक पहुँच सकता है जो आपने सूचीबद्ध किए हैं, इसलिए असिस्टेंट उस बाड़ के भीतर काम करता है जिसे आपने खुद खींचा है।

डेटाबेस और सर्च सर्वर

डेटाबेस सर्वर एक क्वेरी टूल देते हैं, और कभी-कभी टेबल का ढाँचा एक रिसोर्स के रूप में भी। पूछें कि सितंबर में किन तीन ग्राहकों ने सबसे ज़्यादा खर्च किया, तो मॉडल SQL लिखता है, सर्वर उसे चलाता है और रो वापस आती हैं। कई टीमें इन्हें जानबूझकर केवल-पढ़ने योग्य सेट करती हैं। सर्च और वेब सर्वर भी इसी तरह काम करते हैं, और मॉडल को पुराने ट्रेनिंग डेटा की जगह ताज़ा पेज देते हैं। दूसरे लोकप्रिय सर्वर GitHub, Slack, Google Drive, Notion, Postgres और ब्राउज़र ऑटोमेशन से जुड़ते हैं।

इमेज और वीडियो जनरेशन सर्वर

जनरेशन वह जगह है जहाँ MCP दृश्य रूप लेता है। एक इमेज सर्वर generate_image टूल दिखाता है। असिस्टेंट प्रॉम्प्ट लिखता है, सर्वर एक मॉडल को कॉल करता है, और चैट में एक फ़ाइल URL वापस आ जाता है। वीडियो भी इसी तरह काम करता है, बस एक अंतर है: क्लिप बनने में ज़्यादा समय लगता है, इसलिए सर्वर एक जॉब शुरू करता है और असिस्टेंट तब तक जाँचता रहता है जब तक वह पूरी न हो जाए।

PicassoIA इसी पैटर्न पर चलता है। इसका डेवलपर API https://api.picassoia.com/v1 पर है और यह एक Bearer टोकन इस्तेमाल करता है जो pia_sk_ से शुरू होता है। अनुरोध Replicate स्टाइल का पालन करते हैं: एक प्रेडिक्शन बनाएँ, उसके पूरा होने तक पोल करें, फिर नतीजा लाएँ। हर अकाउंट एक समय में 5 प्रेडिक्शन चला सकता है। वही चार मॉडल API के ज़रिए और PicassoIA MCP कनेक्टर के ज़रिए दोनों से उपलब्ध हैं:

• PicassoIA Image टेक्स्ट-टू-इमेज के लिए
• PicassoIA Image Editor Pro मौजूदा तस्वीरें एडिट करने के लिए
• PicassoIA Video टेक्स्ट या इमेज से वीडियो के लिए
• Seedance 2.5 Lite ऑडियो वाले वीडियो के लिए

MCP कनेक्शन आपके PicassoIA अकाउंट के MCP पेज से मैनेज होते हैं, और प्राइसिंग पेज बताता है कि हर प्लान में क्या शामिल है। अगर आप असिस्टेंट के ज़रिए नहीं बल्कि हाथ से क्लिप बनाना चाहते हैं, तो Seedance 2.0 और Veo 3.1 जैसे मॉडल बस एक क्लिक दूर हैं।

व्यवहार में एक पब्लिशिंग सर्वर

एक और उदाहरण, जो हमारे अपने रोज़ के काम से ज़्यादा जुड़ा है। एक ब्लॉग पब्लिशिंग सर्वर चार टूल दिखा सकता है: इमेज जनरेट करना, जाँचना कि कोई URL slug उपलब्ध है या नहीं, उपलब्ध AI मॉडल की सूची देना, और तैयार लेख को डेटाबेस में सेव करना। किसी विषय के दिए जाने पर असिस्टेंट ये टूल क्रम से कॉल करता है, जो इमेज विफल होती है उसे दोबारा बनाता है, और नतीजा स्टोर करता है। किसी ने "लेख बॉट" नहीं लिखा। मॉडल के पास बस सही टूल थे और एक साफ़ काम।

MCP बनाम सामान्य API

MCP सर्वर आम तौर पर एक साधारण API को ही लपेटता है, तो एक और परत क्यों जोड़ें? क्योंकि पाठक अलग है। REST API उन डेवलपर्स के लिए लिखा जाता है जो डॉक्यूमेंटेशन पढ़ते हैं। MCP सर्वर उस मॉडल के लिए लिखा जाता है जिसे रनटाइम पर डॉक्यूमेंटेशन पढ़नी होती है।

MCP function calling की जगह नहीं लेता। होस्ट सर्वर की टूल लिस्ट को उस function calling फ़ॉर्मैट में बदल देता है जिसे मॉडल पहले से जानता है। MCP सिर्फ़ यह मानकीकृत करता है कि वह लिस्ट कहाँ से आती है।

💡 सामान्य नियम: क्या आप एक ऐसा ऐप बना रहे हैं जिसमें कुछ निजी फ़ंक्शन हैं? तो सादा function calling काफ़ी है। वही क्षमता कई असिस्टेंट में चाहिए, या आपकी टीम के साथी उसे जोड़ना चाहते हैं? तो एक MCP सर्वर लिखें।

पूछने लायक सुरक्षा सवाल

MCP सर्वर एक ऐसा कोड है जिसे AI ट्रिगर कर सकता है, और अक्सर उसके पीछे असली क्रेडेंशियल होते हैं। उसे किसी भी दूसरे सॉफ़्टवेयर की तरह समझें जो आपके अकाउंट्स को छूता है। पाँच सवाल ज़्यादातर समस्याएँ पकड़ लेते हैं:

• इसे किसने लिखा? किसी अनजान लेखक का सर्वर आपकी अनुमतियों के साथ चलता है। सोर्स पढ़ें या भरोसेमंद प्रकाशकों तक सीमित रहें।
• यह किस तक पहुँच सकता है? हर सर्वर को सबसे संकीर्ण एक्सेस दें: एक फ़ोल्डर, एक केवल-पढ़ने योग्य डेटाबेस रोल, एक ही रिपॉज़िटरी तक सीमित टोकन।
• कार्रवाइयों को कौन मंज़ूरी देता है? जो भी लिखे, भेजे या मिटाए, उसके लिए पुष्टि प्रॉम्प्ट चालू रखें।
• सीक्रेट कहाँ रहते हैं? टोकन एनवायरनमेंट वेरिएबल में रखें, कभी टूल विवरण या प्रॉम्प्ट में नहीं।
• यह क्या पढ़ता है? वेब पेज, ईमेल और दस्तावेज़ों में मॉडल के लिए छिपे निर्देश हो सकते हैं, इस समस्या को प्रॉम्प्ट इंजेक्शन कहते हैं। जो सर्वर बाहर का टेक्स्ट लाता है उसे कड़ी अनुमतियाँ मिलनी चाहिए।

⚠️ सावधान: टूल विवरण ऐसा टेक्स्ट है जिस पर मॉडल भरोसा करता है। एक दुर्भावनापूर्ण सर्वर उसके भीतर निर्देश छिपा सकता है। केवल ऐसे सर्वर जोड़ें जिन्हें आप सॉफ़्टवेयर की तरह इंस्टॉल करने में सहज हों।

अपना खुद का बनाएँ कैसे

सर्वर बनाने में ज़्यादातर लोगों की उम्मीद से कम मेहनत लगती है। TypeScript, Python, Java, C# और कई दूसरी भाषाओं के लिए आधिकारिक SDK मौजूद हैं। इन सब में वही तीन कदम लागू होते हैं: सर्वर बनाएँ, एक टूल रजिस्टर करें, एक ट्रांसपोर्ट कनेक्ट करें।

TypeScript में एक न्यूनतम सर्वर

यह उदाहरण एक टूल रजिस्टर करता है जो शब्द गिनता है और उसे stdio पर सर्व करता है। इसे एक ES module के रूप में सेव करें।

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({ name: "word-counter", version: "1.0.0" });

server.registerTool(
  "count_words",
  {
    description: "Count the words in a piece of text. Returns a single number.",
    inputSchema: { text: z.string() },
  },
  async ({ text }) => ({
    content: [
      { type: "text", text: String(text.trim().split(/\s+/).filter(Boolean).length) },
    ],
  })
);

await server.connect(new StdioServerTransport());

प्रॉम्प्ट कॉपी करें

इसे बिल्ड करें, फिर अपने होस्ट की कॉन्फ़िग फ़ाइल में एक एंट्री जोड़ें: एक नाम, कमांड node और बनी हुई फ़ाइल का पाथ। होस्ट को दोबारा शुरू करें और count_words उसकी टूल लिस्ट में दिखेगा। पूछें "इस पैराग्राफ़ में कितने शब्द हैं?" और असिस्टेंट अनुमान लगाने की जगह आपका कोड कॉल करेगा।

Inspector से टेस्टिंग

मॉडल को दोष देने से पहले सर्वर को अकेले टेस्ट करें। आधिकारिक MCP Inspector (npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js) एक ब्राउज़र पेज खोलता है जहाँ आप टूल की सूची देख सकते हैं, आर्गुमेंट भर सकते हैं और कच्चे रिस्पॉन्स पढ़ सकते हैं। अगर वह वहाँ काम करता है, तो समस्या होस्ट कॉन्फ़िग में या टूल विवरण में है।

PicassoIA के साथ आज़माएँ

MCP सर्वर ज़्यादातर टेक्स्ट में बात करते हैं, फिर भी कई वर्कफ़्लो एक तस्वीर या क्लिप पर खत्म होते हैं। काम का एक अच्छा क्रम यह है कि भाषा मॉडल से आइडिया का ड्राफ़्ट बनाएँ, फिर उसे विज़ुअल में बदलें। PicassoIA Image तस्वीरें बनाता है, PicassoIA Image Editor Pro उन्हें ठीक और आकार देता है, और PicassoIA Video नतीजे को एनिमेट करता है।

Claude Sonnet 5 का इस्तेमाल कैसे करें

टूल यूज़ और कोड संभालने वाला मॉडल ऊपर बताए सर्वर को बनाने में एक मज़बूत साथी है। PicassoIA पर Claude Sonnet 5 के साथ तेज़ तरीका यह है:

1. मॉडल पेज खोलें। PicassoIA पर Claude Sonnet 5 पेज पर जाएँ।
2. Prompt लिखें। यही एकमात्र अनिवार्य फ़ील्ड है। आज़माएँ: "TypeScript में एक MCP सर्वर लिखें जिसमें एक टूल हो जो आज की तारीख़ लौटाए।"
3. Effort लेवल चुनें। डिफ़ॉल्ट, low, तेज़ और सस्ता है। जब कोई काम कई फ़ाइलों में फैला हो या कोई मुश्किल बग छिपा हो, तो high या max पर जाएँ।
4. System Prompt सेट करें। उदाहरण: "आप एक सीनियर TypeScript डेवलपर हैं। चलने योग्य कोड और एक वाक्य की व्याख्या लौटाएँ।" इसे पूरे प्रोजेक्ट में दोबारा इस्तेमाल करें।
5. Max Tokens समायोजित करें। डिफ़ॉल्ट 8192 है, जो एक पूरी सर्वर फ़ाइल के लिए काफ़ी है। अगर मददगार हो, तो कोई Image जोड़ें, जैसे किसी एरर का स्क्रीनशॉट। अनुरोध तेज़ रखने के लिए Max Image Resolution डिफ़ॉल्ट रूप से 0.5 मेगापिक्सल है।
6. जनरेट करें और टेस्ट करें। कोड पर भरोसा करने से पहले उसे Inspector से चलाएँ।

PicassoIA पर दूसरे भाषा मॉडल के साथ साइड-बाय-साइड टेस्ट भी काम के हैं: प्रोडक्शन-तैयार टेक्स्ट के लिए GPT 5.6 Terra, त्वरित जवाबों के लिए Gemini 3.5 Flash, और एजेंट-स्टाइल कामों के लिए Kimi K2.6।

आज ही अपनी पहली इमेज बनाएँ

अब आप जानते हैं कि MCP सर्वर क्या करता है, अनुरोध उसमें से कैसे गुज़रता है और जोखिम कहाँ छिपे रहते हैं। इस विचार को महसूस करने का सबसे तेज़ तरीका है एक ऐसा टूल इस्तेमाल करना जो कुछ ऐसा लौटाए जिसे आप देख सकें। PicassoIA खोलें, एक दृश्य को एक वाक्य में बताएँ और उसे जनरेट करें। फिर वही प्रॉम्प्ट एक दूसरे मॉडल पर चलाएँ और नतीजों की तुलना करें। छोटे, आसानी से बदले जा सकने वाले टूल वही आदत है जिसे MCP इनाम देता है, और पहली इमेज में एक मिनट से कम लगता है। अभी PicassoIA के साथ आज़माएँ और देखें आपका प्रॉम्प्ट कहाँ ले जाता है।