{"title":"MCP क्या है?","slug":"what-is-mcp","category":"mcp","summary":"Model Context Protocol LLMs को बाहरी टूल कॉल करने देता है। Synapse आधिकारिक MCP server के माध्यम से 79 टूल उपलब्ध कराता है।","audience":["human","llm"],"tags":["mcp","intro","overview"],"difficulty":"beginner","updated":"2026-06-27","word_count":619,"read_minutes":3,"llm_context":"MCP = Model Context Protocol (Anthropic, 2024). Open standard for LLM-tool integration.\nSynapse has official MCP server: synapse-mcp-api (npm package, npx -y synapse-mcp-api@latest)\n79 tools exposed: 22 memory, 7 chat, 8 scheduler, 4 tasks, 5 scripts, 9 computers, 4 push, 5 user, 3 utility\n3 transports: stdio (local), HTTP/SSE (remote), WebSocket (mobile)\nSupported clients: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Continue, Cline, any MCP-compatible client\nTool Profiles (v1.4.0): minimal (8 tools), standard (25), full (119) — controlled via MCP_PROFILE env or Mcp-Tool-Profile header\n","lang":"hi","translated":true,"requested_lang":"hi","content_markdown":"\n# MCP क्या है?\n\n**Model Context Protocol (MCP)** Anthropic (2024) द्वारा एक खुला मानक है\nजो LLMs को संरचित तरीके से बाहरी टूल कॉल करने देता है। प्रॉम्प्ट में API\ndocs पेस्ट करने के बजाय, आप टूल को MCP server के साथ रजिस्टर करते हैं, और LLM\nआवश्यकतानुसार उन्हें कॉल करता है — जैसे फ़ंक्शन कॉलिंग, लेकिन मानकीकृत और\nclient-अज्ञेयवादी।\n\n## Synapse MCP Server\n\nSynapse एक आधिकारिक MCP server (`synapse-mcp-api` npm पर) शिप करता है जो\nसभी Synapse सुविधाओं को कवर करने वाले **79 टूल** उपलब्ध कराता है:\n\n| श्रेणी | टूल | संख्या |\n|----------|-------|-------|\n| 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 |\n| Chat | poll, reply, status, history, unread, send, upload | 7 |\n| Scheduler | cron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete | 8 |\n| Tasks | task_list, task_get, task_create, task_update | 4 |\n| Scripts | script_list, script_get, script_info, script_store, script_delete | 5 |\n| Computers | computer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete | 9 |\n| Push | vapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test | 4 |\n| User/Mind | register, login, minds_list, mind_create, mind_delete | 5 |\n| Utility | time, calc, random | 3 |\n| Visualization | graph, tags, compact | 3 |\n| Sharing | share, list, revoke | 3 |\n| Webhooks | register, list, get, update, delete | 5 |\n| Browser | new, navigate, click, type, screenshot, close | 6 |\n| **कुल** | | **79+** |\n\n## यह कैसे काम करता है\n\n```\n┌──────────────────┐ MCP protocol ┌──────────────────┐ HTTP ┌──────────┐\n│ LLM Client │ ◀─────────────────▶│ Synapse MCP │ ─────────▶ │ Synapse │\n│ (Claude/Cursor) │ (stdio/SSE/WS) │ Server │ │ API │\n└──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────┘\n```\n\n1. आप अपने LLM client (Claude Desktop, Cursor, आदि) को Synapse MCP server का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करते हैं\n2. Client MCP server शुरू करता है (`npx -y synapse-mcp-api@latest` के माध्यम से)\n3. MCP server आपकी Mind Key का उपयोग करके Synapse API से कनेक्ट होता है\n4. LLM सभी 79 टूल को नेटिव फ़ंक्शन के रूप में देखता है जिन्हें वह कॉल कर सकता है\n5. 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\n\n## ट्रांसपोर्ट\n\nSynapse MCP server तीन ट्रांसपोर्ट का समर्थन करता है:\n\n### stdio (स्थानीय, डेस्कटॉप के लिए अनुशंसित)\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"synapse\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\"-y\", \"synapse-mcp-api@latest\"],\n \"env\": {\n \"SYNAPSE_MIND_KEY\": \"mk_...\",\n \"SYNAPSE_URL\": \"https://synapse.schaefer.zone\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### HTTP/SSE (रिमोट, मल्टी-टैनेंट)\n\nअपने MCP client को कनेक्ट करें:\n\n```\nURL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse\nHeaders: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY\n```\n\n### WebSocket (मोबाइल, उच्च-मात्रा)\n\n```\nURL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY\n```\n\n## टूल प्रोफाइल (v1.4.0)\n\nछोटे LLMs के लिए टोकन ओवरहेड कम करने के लिए, MCP server तीन\nटूल प्रोफाइल का समर्थन करता है:\n\n| प्रोफाइल | टूल | टोकन | के लिए सर्वोत्तम |\n|---------|-------|--------|----------|\n| `minimal` | 8 (कंपोज़िट डिस्पैच) | ~500 | ≤8k संदर्भ वाले सेल्फ-होस्टेड LLMs |\n| `standard` | 25 (नामित) | ~2,500 | मध्यम-आकार के LLMs (Claude Haiku, GPT-3.5) |\n| `full` | 119 (सभी) | ~8,250 | बड़े LLMs (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — डिफ़ॉल्ट |\n\nनियंत्रण:\n\n- Env var: `MCP_PROFILE=minimal|standard|full`\n- Header: `Mcp-Tool-Profile: minimal|standard|full`\n\n## समर्थित Clients\n\n- [Claude Desktop](/docs/mcp/claude-desktop) — Anthropic का डेस्कटॉप ऐप\n- [Claude Code](/docs/mcp/claude-code) — टर्मिनल कोडिंग एजेंट\n- [Cursor](/docs/mcp/cursor) — AI-संचालित IDE\n- [Continue.dev](/docs/mcp/continue) — ओपन-सोर्स AI कोडिंग सहायक\n- [Cline](/docs/mcp/claude-code) — VS Code एक्सटेंशन\n- कोई भी MCP-संगत client\n\n## सीधे API के बजाय MCP का उपयोग क्यों?\n\n| दृष्टिकोण | फायदे | नुकसान |\n|----------|------|------|\n| सीधे API | सरल, कोई अतिरिक्त परत नहीं | LLM को URLs, headers, auth जानना होगा |\n| MCP | LLM नेटिव टूल देखता है, कोई URL याद रखना नहीं | अतिरिक्त MCP server प्रक्रिया |\n\nअधिकांश LLM एजेंट उपयोग के मामलों के लिए, MCP बेहतर विकल्प है — LLM को\nAPI पथ या auth पैटर्न याद रखने की आवश्यकता नहीं।\n\n## अगले कदम\n\n- [Claude Desktop Setup](/docs/mcp/claude-desktop) — 2-मिनट कॉन्फ़िग\n- [Claude Code Setup](/docs/mcp/claude-code) — टर्मिनल एकीकरण\n- [Custom MCP Client](/docs/mcp/custom-client) — अपना खुद का बनाएँ\n","content_html":"

MCP क्या है?

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

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Synapse MCP Server

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

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श्रेणीटूलसंख्या
Memoryrecall, 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-export22
Chatpoll, reply, status, history, unread, send, upload7
Schedulercron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete8
Taskstask_list, task_get, task_create, task_update4
Scriptsscript_list, script_get, script_info, script_store, script_delete5
Computerscomputer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete9
Pushvapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test4
User/Mindregister, login, minds_list, mind_create, mind_delete5
Utilitytime, calc, random3
Visualizationgraph, tags, compact3
Sharingshare, list, revoke3
Webhooksregister, list, get, update, delete5
Browsernew, navigate, click, type, screenshot, close6
कुल79+
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यह कैसे काम करता है

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

ट्रांसपोर्ट

\n

Synapse MCP server तीन ट्रांसपोर्ट का समर्थन करता है:

\n

stdio (स्थानीय, डेस्कटॉप के लिए अनुशंसित)

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

HTTP/SSE (रिमोट, मल्टी-टैनेंट)

\n

अपने MCP client को कनेक्ट करें:

\n
URL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse\nHeaders: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY

WebSocket (मोबाइल, उच्च-मात्रा)

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

टूल प्रोफाइल (v1.4.0)

\n

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

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
प्रोफाइलटूलटोकनके लिए सर्वोत्तम
minimal8 (कंपोज़िट डिस्पैच)~500≤8k संदर्भ वाले सेल्फ-होस्टेड LLMs
standard25 (नामित)~2,500मध्यम-आकार के LLMs (Claude Haiku, GPT-3.5)
full119 (सभी)~8,250बड़े LLMs (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — डिफ़ॉल्ट
\n

नियंत्रण:

\n\n

समर्थित Clients

\n\n

सीधे API के बजाय MCP का उपयोग क्यों?

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
दृष्टिकोणफायदेनुकसान
सीधे APIसरल, कोई अतिरिक्त परत नहींLLM को URLs, headers, auth जानना होगा
MCPLLM नेटिव टूल देखता है, कोई URL याद रखना नहींअतिरिक्त MCP server प्रक्रिया
\n

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

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अगले कदम

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