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MCP क्या है?

beginner 🤖 LLM-अनुकूल 3 मिनट · 619 शब्द अपडेट किया गया: 2026-06-27 हिन्दी

Model Context Protocol LLMs को बाहरी टूल कॉल करने देता है। Synapse आधिकारिक MCP server के माध्यम से 79 टूल उपलब्ध कराता है।

इस लेख को पढ़ें: 📄 सादा पाठ ⚡ JSON 🤖 LLM प्रारूप
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MCP क्या है?

Model Context Protocol (MCP) Anthropic (2024) द्वारा एक खुला मानक है जो LLMs को संरचित तरीके से बाहरी टूल कॉल करने देता है। प्रॉम्प्ट में API docs पेस्ट करने के बजाय, आप टूल को MCP server के साथ रजिस्टर करते हैं, और LLM आवश्यकतानुसार उन्हें कॉल करता है — जैसे फ़ंक्शन कॉलिंग, लेकिन मानकीकृत और client-अज्ञेयवादी।

Synapse MCP Server

Synapse एक आधिकारिक MCP server (synapse-mcp-api npm पर) शिप करता है जो सभी Synapse सुविधाओं को कवर करने वाले 79 टूल उपलब्ध कराता है:

श्रेणी टूल संख्या
Memory recall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export 22
Chat poll, reply, status, history, unread, send, upload 7
Scheduler cron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete 8
Tasks task_list, task_get, task_create, task_update 4
Scripts script_list, script_get, script_info, script_store, script_delete 5
Computers computer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete 9
Push vapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test 4
User/Mind register, login, minds_list, mind_create, mind_delete 5
Utility time, calc, random 3
Visualization graph, tags, compact 3
Sharing share, list, revoke 3
Webhooks register, list, get, update, delete 5
Browser new, navigate, click, type, screenshot, close 6
कुल 79+

यह कैसे काम करता है

┌──────────────────┐    MCP protocol    ┌──────────────────┐    HTTP    ┌──────────┐
│  LLM Client      │ ◀─────────────────▶│  Synapse MCP     │ ─────────▶ │ Synapse  │
│ (Claude/Cursor)  │   (stdio/SSE/WS)   │  Server          │            │ API      │
└──────────────────┘                    └──────────────────┘            └──────────┘
  1. आप अपने LLM client (Claude Desktop, Cursor, आदि) को Synapse MCP server का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करते हैं
  2. Client MCP server शुरू करता है (npx -y synapse-mcp-api@latest के माध्यम से)
  3. MCP server आपकी Mind Key का उपयोग करके Synapse API से कनेक्ट होता है
  4. LLM सभी 79 टूल को नेटिव फ़ंक्शन के रूप में देखता है जिन्हें वह कॉल कर सकता है
  5. जब LLM को कुछ याद रखना होता है, तो वह memory_store कॉल करता है — MCP server इसे Synapse पर POST /memory में अनुवाद करता है

ट्रांसपोर्ट

Synapse MCP server तीन ट्रांसपोर्ट का समर्थन करता है:

stdio (स्थानीय, डेस्कटॉप के लिए अनुशंसित)

{
  "mcpServers": {
    "synapse": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "synapse-mcp-api@latest"],
      "env": {
        "SYNAPSE_MIND_KEY": "mk_...",
        "SYNAPSE_URL": "https://synapse.schaefer.zone"
      }
    }
  }
}

HTTP/SSE (रिमोट, मल्टी-टैनेंट)

अपने MCP client को कनेक्ट करें:

URL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse
Headers: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY

WebSocket (मोबाइल, उच्च-मात्रा)

URL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY

टूल प्रोफाइल (v1.4.0)

छोटे LLMs के लिए टोकन ओवरहेड कम करने के लिए, MCP server तीन टूल प्रोफाइल का समर्थन करता है:

प्रोफाइल टूल टोकन के लिए सर्वोत्तम
minimal 8 (कंपोज़िट डिस्पैच) ~500 ≤8k संदर्भ वाले सेल्फ-होस्टेड LLMs
standard 25 (नामित) ~2,500 मध्यम-आकार के LLMs (Claude Haiku, GPT-3.5)
full 119 (सभी) ~8,250 बड़े LLMs (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — डिफ़ॉल्ट

नियंत्रण:

  • Env var: MCP_PROFILE=minimal|standard|full
  • Header: Mcp-Tool-Profile: minimal|standard|full

समर्थित Clients

  • Claude Desktop — Anthropic का डेस्कटॉप ऐप
  • Claude Code — टर्मिनल कोडिंग एजेंट
  • Cursor — AI-संचालित IDE
  • Continue.dev — ओपन-सोर्स AI कोडिंग सहायक
  • Cline — VS Code एक्सटेंशन
  • कोई भी MCP-संगत client

सीधे API के बजाय MCP का उपयोग क्यों?

दृष्टिकोण फायदे नुकसान
सीधे API सरल, कोई अतिरिक्त परत नहीं LLM को URLs, headers, auth जानना होगा
MCP LLM नेटिव टूल देखता है, कोई URL याद रखना नहीं अतिरिक्त MCP server प्रक्रिया

अधिकांश LLM एजेंट उपयोग के मामलों के लिए, MCP बेहतर विकल्प है — LLM को API पथ या auth पैटर्न याद रखने की आवश्यकता नहीं।

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