मार्केटिंग एजेंसियों के लिए एमसीपी का मतलब है कि क्लाउड जैसा एआई सहायक चिपकाए गए ब्रीफ के बजाय एक मानक कनेक्टर के माध्यम से लाइव श्रेणी डेटा (प्रतियोगी विज्ञापन, दर्शकों की बातचीत, अभियान परिणाम) को क्वेरी कर सकता है। 2026 में जो एजेंसी के मूल्य को अनुसंधान को इकट्ठा करने से दूर ले जाता है और डेटा स्रोतों, वर्कफ़्लो और सहायक के काम करने वाले निर्णय के मालिक होने की ओर ले जाता है। अधिकांश एजेंसियों को अच्छे डेटा से जुड़ना चाहिए, न कि उसका पुनर्निर्माण करना चाहिए।
मुख्य बातें
- मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) एक खुला मानक है जो एआई सहायकों को एक प्रकार के कनेक्टर के माध्यम से बाहरी सिस्टम से पढ़ने और उस पर कार्य करने की सुविधा देता है।
- एक बार जब कोई सहायक लाइव श्रेणी डेटा पढ़ सकता है, तो पिच या संक्षिप्त का अनुसंधान चरण दिनों से मिनटों में सिकुड़ जाता है, और बाधा निर्णय की ओर बढ़ जाती है।
- कनेक्टर स्वयं एक वस्तु है; इसके पीछे का डेटा और इसके आसपास की विधि वह जगह है जहां एक एजेंसी अंतर कर सकती है।
- प्लंबिंग और श्रेणी डेटा खरीदें, अपने स्वयं के कौशल और समीक्षा द्वार बनाएं, और ग्राहक डेटा को स्पष्ट स्वामित्व नियमों के तहत रखें।
सरल शब्दों में, मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल क्या है?
एमसीपी एआई सहायकों और उन स्थानों के बीच एक साझा प्लग मानक है जहां डेटा रहता है। एंथ्रोपिक ने इसे नवंबर 2024 में "एआई सहायकों को उन प्रणालियों से जोड़ने के लिए एक खुला मानक के रूप में पेश किया जहां डेटा रहता है" (एंथ्रोपिक)।
एमसीपी से पहले, एआई टूल और डेटा स्रोत की प्रत्येक जोड़ी को अपने स्वयं के कस्टम एकीकरण की आवश्यकता होती थी। एमसीपी के साथ, एक डेटा प्रदाता एक बार एमसीपी सर्वर प्रकाशित करता है, और कोई भी संगत सहायक, एमसीपी क्लाइंट, इसका उपयोग कर सकता है। एन्थ्रोपिक ने इसे एकल प्रोटोकॉल के साथ खंडित, एकबारगी एकीकरण को बदलने के रूप में तैयार किया।
गोद लेने का कार्य तेजी से हुआ। जब एंथ्रोपिक ने दिसंबर 2025 में लिनक्स फाउंडेशन के नए एजेंट एआई फाउंडेशन को एमसीपी दान किया, तो इसने चैटजीपीटी, जेमिनी, माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट, कर्सर और विजुअल स्टूडियो कोड में समर्थन के साथ 10,000 से अधिक सक्रिय सार्वजनिक एमसीपी सर्वर और 97 मिलियन मासिक एसडीके डाउनलोड की सूचना दी। (एंथ्रोपिक)। जुलाई 2026 विनिर्देश का संशोधन इसके मुख्य एसडीके (मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल ब्लॉग) पर लगभग आधे बिलियन मासिक डाउनलोड की रिपोर्ट करता है।
किसी एजेंसी के लिए, व्यावहारिक बिंदु सरल है। एमसीपी अब किसी एक विक्रेता का प्रयोग नहीं रह गया है। इस प्रकार सहायक डेटा तक पहुंचते हैं, आपके ग्राहक और आपकी टीम जो भी सहायक पसंद करते हैं।
जब कोई सहायक लाइव श्रेणी डेटा पढ़ सकता है तो क्या परिवर्तन होता है?
सहायक श्रेणी के बारे में अनुमान लगाना बंद कर देता है और उसे पढ़ना शुरू कर देता है। एक सामान्य मॉडल से पूछें कि पिछले महीने सिंगापुर खाद्य वितरण में प्रतिस्पर्धियों ने क्या कहा था और यह प्रशिक्षण डेटा और खुले वेब पर जो कुछ भी पाता है, उसके आधार पर उत्तर देता है। उसी मॉडल को एक श्रेणी-डेटा कनेक्टर दें और यह वास्तविक विज्ञापनों, पोस्ट और दर्शकों की बातचीत को खींच सकता है, फिर उन पर तर्क कर सकता है।
यह बदलाव हर हफ्ते तीन नौकरी एजेंसियां दोहराती हैं।
पिच और ऑनबोर्डिंग अनुसंधान
जिस श्रेणी को पढ़ने में योजनाकार को कई दिन लग जाते थे, वह एक प्रश्न बन जाती है। हमारा रणनीति एजेंट 13 मिनट के मध्य में संक्षिप्त से पूर्व-स्कोर किए गए अवधारणाओं के ढेर तक जाता है, प्रति श्रेणी 4,000 से अधिक डिकोड किए गए प्रतिस्पर्धी विज्ञापनों से काम करता है (SOMIN के AI एजेंट देखें)। योजनाकार का समय संग्रहण से चयन की ओर बढ़ता है।
संक्षेप और रचनात्मक दिशा
लाइव डेटा से लिखे गए एक संक्षिप्त विवरण में उस तनाव का नाम दिया गया है जिसे श्रेणी अनदेखा कर रही है, न कि वह तनाव जिसका हर प्रतियोगी पहले से ही दावा करता है। सुरक्षित कार्य उत्पन्न करने वाले ब्रीफ और रचनात्मक टीम को वास्तविक शुरुआत देने वाले ब्रीफ के बीच यही अंतर है।
रिपोर्टिंग और ग्राहक बैठकें
खाता टीमें पूछ सकती हैं कि पिछली समीक्षा के बाद से श्रेणी में क्या बदलाव आया है और उत्तर स्मृति के बजाय पोस्ट के आधार पर प्राप्त किया जा सकता है। बैठक की शुरुआत राय के बजाय सबूतों से होती है।
आवश्यकता बातचीत में ही प्रकट हो जाती है। SOMIN के सामाजिक-श्रवण कार्यक्षेत्र में, 129 पोस्ट (अक्टूबर 2026) के एक परिप्रेक्ष्य अध्ययन ने उनमें से 36 को एक तनाव के तहत समूहीकृत किया: खंडित दर्शक डेटा जो तेज़ एआई टूल के बावजूद रणनीतियों को अप्रभावी छोड़ देता है। बिखरे हुए डेटा के शीर्ष पर तेज़ उपकरण समस्या को ठीक नहीं करते हैं। कनेक्टेड डेटा करता है.
अधिकांश ब्रांडों की तुलना में एमसीपी एजेंसियों के लिए अधिक महत्वपूर्ण क्यों है?
क्योंकि एजेंसियां प्रत्येक ग्राहक, प्रत्येक पिच और प्रत्येक त्रैमासिक समीक्षा के लिए समान शोध लूप चलाती हैं। एक ब्रांड टीम एक श्रेणी का गहराई से अध्ययन करती है; एक एजेंसी दस का अध्ययन करती है, जो अक्सर दिनों में मापी गई समय सीमा के विरुद्ध होती है। प्रत्येक लूप जो एक सहायक लाइव डेटा के विरुद्ध चला सकता है वह समय रणनीति में वापस आ जाता है।
यह एजेंसियों द्वारा पहले से महसूस की जा रही गुणवत्ता संबंधी समस्या को भी ठीक करता है। SOMIN के श्रोता-अनुसंधान कार्यक्षेत्र में, 220 पोस्टों (सितंबर 2026) के 30-दिवसीय व्हाइटस्पेस अध्ययन ने मार्केटिंग में AI के बारे में तनाव के तहत 91 पोस्टों को समूहीकृत किया: AI-जनित सामग्री जिसमें पर्याप्त मानव संशोधन की आवश्यकता है, और एजेंसियां AI-संचालित खुदरा परिवर्तन के लिए मीडिया रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए संघर्ष कर रही हैं। भारी पुनरीक्षण आमतौर पर एक संदर्भ समस्या है। एक सहायक जिसने श्रेणी को पढ़ा है वह ऐसे ड्राफ्ट लिखता है जिन्हें कम पुनर्लेखन की आवश्यकता होती है, क्योंकि वह बाजार का आविष्कार नहीं कर रहा है।
एजेंसियों को क्या बनाना चाहिए और क्या खरीदना चाहिए?
प्लंबिंग और कच्ची श्रेणी का डेटा खरीदें; विधि और निर्णय का निर्माण करें। नीचे दी गई तालिका यह बताती है कि हम इसे एक विशिष्ट स्वतंत्र या नेटवर्क एजेंसी के लिए कैसे विभाजित करेंगे।
| परत | बनाएं, खरीदें या कनेक्ट करें | क्यों |
|---|---|---|
| श्रेणी डेटा के लिए एमसीपी कनेक्टर | खरीदें या कनेक्ट करें | प्रोटोकॉल मानक है; सार्वजनिक विज्ञापन और सामाजिक डेटा डुप्लिकेट के लिए अपना स्वयं का सर्वर लिखना कार्य विक्रेता पहले से ही बनाए रखते हैं। |
| श्रेणी डेटा: प्रतिस्पर्धी विज्ञापन, पोस्ट, दर्शकों की बातचीत | खरीदें, फिर समृद्ध करें | इसे बाजारों में एकत्रित करना महंगा है; आपके टैग, पिच परिणाम और शीर्ष पर एनोटेशन स्वामित्व बन जाते हैं। |
| ग्राहक प्रथम-पक्ष डेटा: सीआरएम, बिक्री, मीडिया परिणाम | ग्राहक के नियंत्रण में कनेक्ट करें | स्वामित्व और सहमति ग्राहक के पास होती है, इसलिए पहुंच को दायरे में रखा जाना चाहिए, डिफ़ॉल्ट रूप से केवल पढ़ने के लिए और लॉग इन किया जाना चाहिए। |
| कौशल और कार्यप्रवाह: आप किसी श्रेणी को कैसे चलाते हैं पढ़ें, एक संक्षिप्त विवरण, एक समीक्षा | निर्माण | यह आपकी विधि है. इसे एन्कोड करने से आउटपुट मॉडल के बजाय आपका हो जाता है। |
| गेट और साइन-ऑफ नियमों की समीक्षा करें | निर्माण | वे निर्णय लेते हैं कि एक एजेंट स्वयं क्या कर सकता है और एक रणनीतिकार की क्या आवश्यकता है। |
ग्राहक बिल्कुल इसी विभाजन का परीक्षण करना शुरू कर रहे हैं। जून 2026 में डिजीडे ने 3सी वेंचर्स विश्लेषण की रिपोर्ट दी जिसमें एजेंसी एआई प्लेटफॉर्म के विवरण इतने समान पाए गए कि उन्हें अलग करना मुश्किल था, और उन प्रश्नों को सूचीबद्ध किया जो विज्ञापनदाताओं को पूछना चाहिए: मालिकाना क्या है, स्वचालन कहां रुकता है, और क्या संबंध समाप्त होने पर दर्शकों की परिभाषा और अभियान की सीख ग्राहक के साथ चलती है (डिजीडे)। एक एजेंसी जिसने खरीदे गए डेटा के आधार पर अपना कौशल विकसित किया है, उसके पास प्रत्येक का उत्तर है।
एआई को क्लाइंट और श्रेणी डेटा से जोड़ने के जोखिम क्या हैं?
मुख्य जोखिम अत्यधिक व्यापक पहुंच, बिना समीक्षा की गई कार्रवाइयां और अस्पष्ट स्वामित्व हैं। यदि आप पहले कनेक्टर के लाइव होने से पहले उनके लिए डिज़ाइन करते हैं तो तीनों को प्रबंधित किया जा सकता है।
- लिखने से पहले पढ़ें। केवल पढ़ने योग्य कनेक्टर्स से प्रारंभ करें। किसी भी उपकरण को रखें जो मानव साइन-ऑफ के पीछे खर्च करता है, भेजता है या प्रकाशित करता है; उदाहरण के लिए, हमारा भुगतान किया गया मीडिया एजेंट, रुके हुए अभियानों में शीर्ष-स्कोरिंग विज्ञापन बनाता है, इसलिए बिना अनुमोदन के कुछ भी नहीं चलता है।
- क्लाइंट द्वारा दायरा. प्रति क्लाइंट या श्रेणी के लिए एक कार्यस्थान रखें, ताकि एक खाते पर काम करने वाला सहायक दूसरे का डेटा न पढ़ सके।
- साक्ष्य का निशान रखें। प्रत्येक निष्कर्ष को उसके पीछे के पोस्ट या विज्ञापनों पर आधारित होना चाहिए, ताकि एक रणनीतिकार ग्राहक तक पहुंचने से पहले इसकी जांच कर सके।
- प्रवाह में पुष्टि करें. जुलाई 2026 विनिर्देश एक एमसीपी सर्वर को टूल कॉल के दौरान उपयोगकर्ता से पुष्टि या गुम विवरण के लिए पूछने की सुविधा देता है। इसका उपयोग किसी भी ऐसी चीज़ के लिए करें जिसे पूर्ववत नहीं किया जा सकता।
कोई एजेंसी इस तिमाही में एमसीपी के साथ कैसे शुरुआत कर सकती है?
एक दोहराए गए वर्कफ़्लो से प्रारंभ करें और इसे अपनी वर्तमान प्रक्रिया के विरुद्ध मापें। पांच चरणों वाला पायलट एक महीने के भीतर फिट बैठता है।
- वह लूप चुनें जिसे आप सबसे अधिक दोहराते हैं, आमतौर पर पिच श्रेणी पढ़ी जाती है या नए-क्लाइंट को शामिल किया जाता है।
- एमसीपी के माध्यम से एक सहायक को श्रेणी-डेटा स्रोत से कनेक्ट करें। हमारा मुफ़्त क्लाउड के लिए मार्केटिंग मंडे प्लगइन 26 कौशल स्थापित करता है और SOMIN कनेक्टर के माध्यम से वे आपके डेटा को लगभग तीन मिनट में पढ़ते हैं।
- दो या तीन लाइव ब्रीफ पर अपनी मैन्युअल प्रक्रिया के साथ वर्कफ़्लो चलाएं, और तुलना करें कि प्रत्येक को क्या मिला और इसमें कितना समय लगा।
- अपने तरीके को कौशल के रूप में लिखें: आपका सर्वश्रेष्ठ रणनीतिकार कौन से प्रश्न पूछता है, किस क्रम में पूछता है, और ग्राहक किस प्रारूप की अपेक्षा करता है।
- द्वारों पर सहमत हों: सहायक क्या मसौदा तैयार कर सकता है, एक रणनीतिकार को क्या अनुमोदित करना चाहिए, और क्या ग्राहक के कार्यक्षेत्र को कभी नहीं छोड़ता है।
यदि पायलट काम करता है, तो इसे अगले लूप तक बढ़ाएँ। पिच टीमों से लेकर प्रदर्शन प्रथाओं तक, पहले से ही इस तरह से चलने वाली एजेंसियों का वर्णन हमारे एजेंसी पेज पर किया गया है। उन इनपुट के लिए जो एक कनेक्टेड सहायक को कुछ विशिष्ट लिखने में मदद करते हैं, मार्केटिंग के लिए संदर्भ इंजीनियरिंग पर हमारी मार्गदर्शिका देखें।
FAQ
मार्केटिंग में MCP सर्वर क्या है?
एमसीपी सर्वर एक कनेक्टर है जो मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल के माध्यम से एआई सहायकों के लिए एक डेटा स्रोत या टूल, जैसे सामाजिक-श्रवण डेटाबेस, एक विज्ञापन खाता या सीआरएम को उजागर करता है। कोई भी संगत सहायक कस्टम एकीकरण के बिना इसे क्वेरी कर सकता है।
क्या एमसीपी केवल क्लाउड के लिए है?
नहीं, एंथ्रोपिक ने एमसीपी बनाया, लेकिन अब यह लिनक्स फाउंडेशन के एजेंटिक एआई फाउंडेशन के तहत एक खुला मानक है, और चैटजीपीटी, जेमिनी, माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट और अन्य उत्पाद इसका समर्थन करते हैं।
क्या एजेंसियों को एमसीपी का उपयोग करने के लिए डेवलपर्स की आवश्यकता है?
शुरू करने के लिए नहीं. कई कनेक्टर सहायक की सेटिंग से या प्लगइन के रूप में इंस्टॉल होते हैं। आंतरिक सिस्टम के लिए अपना स्वयं का एमसीपी सर्वर बनाने के लिए इंजीनियरिंग समय की आवश्यकता होती है।
क्या क्लाइंट डेटा को AI असिस्टेंट से कनेक्ट करना सुरक्षित है?
यह हो सकता है, यदि पहुंच प्रति ग्राहक के दायरे में है, डिफ़ॉल्ट रूप से केवल पढ़ने के लिए, लॉग इन किया गया है और क्लाइंट अनुबंध द्वारा कवर किया गया है। जो कुछ भी पैसा खर्च करता है या प्रकाशित करता है उसे मानवीय अनुमोदन के पीछे रखा जाना चाहिए।
क्या एमसीपी एजेंसी के रणनीतिकारों की जगह लेगी?
नहीं, यह जानकारी एकत्र करने में लगने वाले घंटों को हटा देता है, लेकिन यह तय नहीं करता है कि किसी ब्रांड को क्या कहना चाहिए, ग्राहक संबंध बनाए रखना चाहिए या परिणाम की जिम्मेदारी लेनी चाहिए।
अगला कदम छोटा और मापने योग्य है: वह शोध कार्य चुनें जिसे आपकी टीम सबसे अधिक दोहराती है, इसे लाइव श्रेणी डेटा से कनेक्ट करें, और जिस तरह से आप इसे आज करते हैं, उसके मुकाबले घंटों और गुणवत्ता की तुलना करें। यदि आप पहले पूरा लूप देखना चाहते हैं, तो प्लगइन पेज में वास्तविक श्रेणी डेटा पर क्लाउड में SOMIN एजेंटों का रिकॉर्ड किया गया रन है।
