WebMCP के सबसे सही तरीके

Alexandra Klepper

पब्लिश होने की तारीख: 18 मई, 2026

WebMCP टूल के बारे में साफ़ तौर पर जानकारी दी जानी चाहिए. साथ ही, डेवलपर या एजेंट को आउटपुट देखने और फिर से कोशिश करने की ज़रूरत नहीं होनी चाहिए. चाहे Imperative API का इस्तेमाल किया जा रहा हो या Declarative API का, इन सबसे सही तरीकों को अपनाएं:

• टूल बनाने से पहले, टूल की रणनीति बनाएं.
• सटीक भाषा और सिमेंटिक एचटीएमएल का इस्तेमाल करें.
• अपने स्कीमा डिज़ाइन करें और इनपुट मैनेज करें.
• भरोसेमंद टूल बनाना.
• जांच करें और डीबग करें.

हमने सुरक्षा को ध्यान में रखकर टूल बनाने के बारे में अलग से लिखा है.

टूल से जुड़ी रणनीति बनाना

किसी भी सॉफ़्टवेयर ऐप्लिकेशन की तरह, आपको भी टूल इस्तेमाल करने की रणनीति बनानी चाहिए. इसके लिए, यह तरीका अपनाएं:

• हर टूल में सिर्फ़ एक फ़ंक्शन होना चाहिए. उदाहरण के लिए, एक टूल का इस्तेमाल करके उपयोगकर्ता को किसी खास तरह के फ़ॉर्म पर रीडायरेक्ट किया जा सकता है. वहीं, दूसरे टूल का इस्तेमाल करके, इनपुट फ़ील्ड में मौजूद जानकारी को उपयोगकर्ता की जानकारी से मैच किया जा सकता है. ध्यान रखें कि एक जैसे काम करने वाले टूल न बनाएं, क्योंकि इससे एजेंट को यह तय करने में मुश्किल हो सकती है कि कौनसे टूल का इस्तेमाल करना है. खुद से पूछें: क्या एक ही फ़ंक्शन से कई टास्क पूरे किए जा सकते हैं?
• टूल रजिस्ट्रेशन मैनेज करें. टूल को तब रजिस्टर करें, जब वे किसी पेज की स्थिति में काम के हों. इसके बाद, जब टूल का इस्तेमाल न किया जा सके, तो उन्हें अनरजिस्टर करें.
  • Imperative API: registerTool की मदद से, रजिस्ट्रेशन को डाइनैमिक तरीके से मैनेज किया जा सकता है.
  • Declarative API: toolname और tooldescription की मदद से, फ़ॉर्म में टूल एट्रिब्यूट जोड़कर या हटाकर, रजिस्ट्रेशन को डाइनैमिक तरीके से मैनेज किया जा सकता है.
• जटिलता कम करना: ज़्यादातर ऐप्लिकेशन के लिए, स्टैटिक रजिस्ट्रेशन को डिफ़ॉल्ट तरीका होना चाहिए.
• टास्क पूरा करने के लिए एजेंट पर भरोसा करें. सख्त या नकारात्मक निर्देश लिखने के बजाय, यह मान लें कि एजेंट को यह समझ में आता है कि टास्क पूरा करने के लिए क्या ज़रूरी है. इसके बजाय, एजेंट से चरणों के सटीक फ़्लो को मैनेज करने की उम्मीद न करें.

हालांकि, ज़्यादा से ज़्यादा टूल इस्तेमाल करने की कोई सीमा नहीं है, लेकिन हर टूल कॉन्टेक्स्ट विंडो का कुछ हिस्सा इस्तेमाल करता है. साथ ही, इससे जवाब मिलने में लगने वाला समय भी बढ़ जाता है. जितने ज़्यादा टूल उपलब्ध कराए जाएंगे और जितने ज़्यादा टूल एक-दूसरे से मिलते-जुलते होंगे, एजेंट के लिए सही टूल चुनना उतना ही मुश्किल होगा. यह तय करने के लिए एक्सपेरिमेंट करें कि आपके ऐप्लिकेशन के लिए सबसे सही क्या है.

इससे आपको अलग-अलग टूल बनाने में मदद मिलती है. साथ ही, यह तय करने में मदद मिलती है कि ये टूल कब उपलब्ध होंगे.

सटीक भाषा और सिमैंटिक कोड का इस्तेमाल करना

टूल के नाम और उनके इस्तेमाल के बारे में बताने के लिए, साफ़ और सटीक भाषा का इस्तेमाल करें. इससे एजेंट को अपनी ज़रूरत की जानकारी ढूंढने, उसे समझने, और डेवलपर के मुताबिक उसका इस्तेमाल करने में मदद मिलती है.

टूल के नाम लिखते समय, उन्हें शुरू करने और उन्हें लागू करने के बीच अंतर करें. साथ ही, ऐसे क्रिया शब्दों का इस्तेमाल करें जिनसे यह पता चले कि क्या हो रहा है. उदाहरण के लिए, create-event एक ऐसा टूल है जिसकी मदद से तुरंत इवेंट बनाया जा सकता है. वहीं, start-event-creation-process एक ऐसा टूल है जो उपयोगकर्ता को इवेंट बनाने के लिए, फ़ॉर्म पर रीडायरेक्ट करता है.

टूल के बारे में साफ़ तौर पर जानकारी दी जानी चाहिए. इसमें यह बताया जाना चाहिए कि टूल क्या काम करता है और इसे कब इस्तेमाल करना चाहिए. नकारात्मक भाषा के बजाय, सकारात्मक भाषा और प्राथमिकताओं का इस्तेमाल करें. जैसे, सीमाओं के बारे में बताने के बजाय, फ़ायदों के बारे में बताना.

कॉग्निटिव कंप्यूटिंग को कम से कम इस्तेमाल करना

जिस तरह आपको मुश्किल टास्क पूरा करने वाले लोगों के लिए, कॉग्निटिव लोड को कम करना चाहिए उसी तरह आपको मॉडल के लिए भी कॉग्निटिव कंप्यूटिंग को कम करना चाहिए:

• उपयोगकर्ता से मिले रॉ इनपुट को स्वीकार करें. एजेंट से गणित के सवाल हल करने या इनपुट स्ट्रिंग को बदलने के लिए न कहें. उदाहरण के लिए, अगर कोई उपयोगकर्ता "11:00 से 15:00" कहता है, तो टूल को इसे स्ट्रिंग के तौर पर स्वीकार करना चाहिए. मॉडल से इन समय के बीच के मिनटों को कैलकुलेट करने के लिए न कहें.
• पैरामीटर के लिए खास टाइप तय करें, जैसे कि स्ट्रिंग, नंबर या enum.
• बताएं कि आपने कुछ विकल्प क्यों चुने हैं. आपने जो विकल्प चुना है उसके बारे में साफ़ तौर पर जानकारी दी जानी चाहिए. इस वजह से, एजेंट बेहतर विकल्प चुन पाते हैं. उदाहरण के लिए, अगर आपकी कोई ई-कॉमर्स दुकान है, तो शिपिंग के टाइप का एलान करने के लिए, नैचुरल भाषा का इस्तेमाल करें. इसके लिए, अस्पष्ट आईडी का इस्तेमाल न करें: shipping="Express" के बजाय shipping_id=1.

भरोसेमंद होने को प्राथमिकता दें

एजेंट और इंसानों को ऐसे टूल से फ़ायदा मिलता है जो उम्मीद के मुताबिक काम करते हैं:

• दर की सीमाओं के लिए, ग्रेसफ़ुल फ़ेलियर सेट करें. टूल में, कीमत की तुलना करने जैसे कामों के लिए, कुछ हद तक दोहराव की अनुमति होनी चाहिए. अगर किसी टूल के इस्तेमाल पर सीमा तय की गई है, तो गड़बड़ी का मतलब समझाएं या उपयोगकर्ता को टास्क मैन्युअल तरीके से पूरा करने की सलाह दें.
• फ़ंक्शन पूरे होने के बाद, इंटरफ़ेस की स्थिति अपडेट करें. एजेंट, अगले चरणों की योजना बनाने के लिए इंटरफ़ेस पर भरोसा कर सकते हैं. वहीं, फ़ंक्शन को इंटरफ़ेस लोड होने में ज़्यादा समय लग सकता है. इंटरफ़ेस अपडेट होने के बाद, एजेंट को पुष्टि करनी चाहिए कि फ़ंक्शन पूरा हो गया है. इसके अलावा, वह अपडेट के लिए फिर से अनुरोध कर सकता है.
• कोड में सख्ती से पुष्टि करें और स्कीमा में सामान्य तौर पर पुष्टि करें. बाइनरी लॉजिक वाले फ़ंक्शन और कोड के लिए, शर्तों और टेस्टिंग का इस्तेमाल किया जाना चाहिए. स्कीमा की पाबंदियां मददगार हो सकती हैं. हालांकि, इस बात की गारंटी नहीं है कि वे काम करेंगी. अपने फ़ंक्शन कोड में जानकारी देने वाली गड़बड़ियां जोड़ें, ताकि मॉडल खुद ही गड़बड़ियों को ठीक कर सके. साथ ही, नए और मान्य पैरामीटर के साथ फिर से कोशिश कर सके.

ईवैल टेस्टिंग और डीबग करना

जांच के लिए टेस्ट बनाएं और अपने टूल को डीबग करने के लिए उपलब्ध कराएं. डिटरमिनिस्टिक यूनिट टेस्ट के उलट, जांच को हार्ड-कोड नहीं किया जा सकता, क्योंकि आउटपुट अप्रत्याशित फ़ॉर्म ले सकते हैं.

• समस्या के बारे में बताएं. अपनी समस्या को एपीआई अनुबंध की तरह फ़्रेम किया जा सकता है. इसमें इनपुट टाइप, आउटपुट फ़ॉर्मैट, और अन्य पाबंदियां शामिल होती हैं.
• बेसलाइन और सबसे सही नतीजे तय करें. खास तौर पर, टेक्स्ट इनपुट के मामले में यह समझना ज़रूरी है कि किस तरह के नतीजों से आपको मनमुताबिक आउटपुट मिल सकता है.
• तय करें कि आउटपुट का आकलन कैसे किया जाएगा. इनमें, इनपुट की क्वालिटी, काम के होने, और अगले टास्क को पूरा करने की क्षमता के आधार पर, व्यक्तिपरक और गुणात्मक नतीजों की पहचान और उन्हें मेज़र किया जाता है. आउटपुट का आकलन करने के लिए, कई तकनीकों का इस्तेमाल किया जा सकता है. इनमें नियमों के आधार पर तैयार किए गए आउटपुट (वर्ण सीमा) के लिए कोड आधारित जांच और LLM-as-a-judge शामिल है.

किसी मॉडल से जुड़ी समस्याओं को ठीक करने के लिए, बहुत कम शब्दों वाले नियम न जोड़ें. उदाहरण के लिए, अगर आपने आदरसूचक शब्दों के लिए कोई चुनिंदा फ़ील्ड शामिल किया है, तो मॉडल गलत विकल्प चुन सकता है. इस समस्या को ठीक करने के लिए, बहुत कम शब्दों वाले नियम जोड़ने के बजाय, अपने टूल को बेहतर बनाएं और उसमें बदलाव करें. इस फ़ील्ड को 'ज़रूरी नहीं' के तौर पर सेट करने से आपको सबसे अच्छे नतीजे मिल सकते हैं. इसके बाद, एजेंट से कहें कि वह उपयोगकर्ता से पूछे कि कौनसे विकल्प का इस्तेमाल करना सही रहेगा. इससे यह पक्का किया जा सकेगा कि उपयोगकर्ता को नतीजे पसंद आएं.

सुझाव/राय देना या शिकायत करना

WebMCP पर अभी काम चल रहा है. आने वाले समय में, इसमें बदलाव हो सकता है. अगर आपने इन एपीआई को आज़माया है और आपको कोई सुझाव/राय देनी है या शिकायत करनी है, तो हमें ज़रूर बताएं.

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