WebMCP के सबसे सही तरीके

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper
GitHub Bluesky

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.
  • साफ़ भाषा और सिमेंटिक एचटीएमएल का इस्तेमाल करें.
  • अपने स्कीमा डिज़ाइन करें और इनपुट मैनेज करें.
  • भरोसेमंद टूल बनाना.
  • जांच और डीबग करें.

टूल से जुड़ी रणनीति बनाना

किसी भी सॉफ़्टवेयर ऐप्लिकेशन की तरह, आपको भी टूल इस्तेमाल करने की रणनीति बनानी चाहिए. इसके लिए, यह पहला चरण 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 का रजिस्ट्रेशन मैनेज करना. 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 और unregisterTool 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 करें: ज़्यादातर ऐप्लिकेशन के लिए, स्टैटिक रजिस्ट्रेशन को डिफ़ॉल्ट तरीका होना चाहिए.
  • टास्क पूरा करने के लिए एजेंट पर भरोसा करें*. सख्त या नकारात्मक निर्देश देने के बजाय, यह मान लें कि एजेंट को टास्क पूरा करने के लिए ज़रूरी जानकारी समझ में आ गई है. यह उम्मीद न करें कि एजेंट, चरणों के सटीक फ़्लो को मैनेज करेगा.

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 कौनसा तरीका सही 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 सीधे शब्दों का इस्तेमाल करें. इससे एजेंट को वह जानकारी ढूंढने में मदद मिलती है जिसकी उसे ज़रूरत है. साथ ही, उसे यह समझने में मदद मिलती है कि उसे क्या जानकारी मिली है और डेवलपर के मुताबिक, उसे उस जानकारी का इस्तेमाल कैसे करना है.

टूल के नाम लिखते समय, यह बताएं कि टूल को शुरू कैसे किया जाता है और उसे इस्तेमाल कैसे किया जाता है. साथ ही, ऐसे शब्दों का इस्तेमाल करें जिनसे यह पता चले कि टूल क्या काम करता 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.

ऐसा न करें

"मौसम की जानकारी के लिए इस टूल का इस्तेमाल न करें."

अच्छी तरह से लिखे गए ब्यौरे में, सीमाओं के बारे में जानकारी शामिल होनी चाहिए.
यह करें

"यह टूल, किसी तारीख और समय के लिए कैलेंडर इवेंट बना सकता है."

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 न पूछें 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 का हिसाब लगाने 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. 'क्यों' से एजेंट को बेहतर विकल्प चुनने में मदद मिलती है. उदाहरण के लिए, अगर आपके पास कोई ई-कॉमर्स स्टोर है, तो शिपिंग के टाइप का एलान करने के लिए, अस्पष्ट आईडी का इस्तेमाल करने के बजाय सामान्य भाषा का इस्तेमाल करें: shipping="Express" के बजाय shipping_id=1.

भरोसेमंद होने को प्राथमिकता दें

एजेंट और लोगों 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 की दर सीमित है, तो गड़बड़ी का मतलब बताने वाला मैसेज दिखाएं या उपयोगकर्ता को टास्क को 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, इनकी गारंटी नहीं होती. 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

इवैलुएशन टेस्ट बनाएं और अपने टूल को डीबग करने के लिए उपलब्ध कराएं. डिटरमिनिस्टिक यूनिट टेस्ट के उलट, इवैलुएशन 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 पर आधारित जांच और LLM-as-a-judge शामिल है.

किसी मॉडल से जुड़ी समस्याओं को ठीक करने के लिए, छोटे-छोटे नियम न जोड़ें. उदाहरण के लिए, अगर आपने आदरसूचक शब्दों के लिए कोई चुनने का फ़ील्ड शामिल किया है, तो मॉडल गलत विकल्प चुन सकता है. इस समस्या को ठीक करने के लिए, संकीर्ण नियम जोड़ने के बजाय, अपने टूल को ऐब्स्ट्रैक्ट और अडजस्ट करें. इस फ़ील्ड को 'ज़रूरी नहीं है' के तौर पर सेट करना सबसे सही तरीका है. इसके बाद, एजेंट से उपयोगकर्ता से यह पूछने के लिए कहें कि उसे कौनसी जानकारी सही लगी, ताकि यह पक्का किया जा सके कि उपयोगकर्ता को जवाब से संतुष्टि मिली है.

उपयोगकर्ताओं से जुड़ना और सुझाव/राय देना या शिकायत करना

WebMCP पर अब भी काम चल रहा है. इसलिए, आने वाले समय में इसमें बदलाव हो सकता है. अगर आपने इन एपीआई को आज़माया है और आपके पास कोई सुझाव, शिकायत या राय है, तो हमें ज़रूर बताएं.