Model Context Protocol (MCP) සඳහා 2026-07-28 නව විස්තරය අද දින නිලවශයෙන් නිකුත් විය. මෙම නවතම සංස්කරණය ප්රොටොකෝලයෙහි මුලික වශයෙන් Stateless සර්වර් මූලික කොටසක්, දිගුකාලීන වැඩ සඳහා නව Tasks දිගුව, සේවාදායක‑පැමිණෙන UI සඳහා MCP Apps, සහ අධිකාරි පාලනය සඳහා සය SEPs සමඟ සවිස්තරාත්මකව ඉදිරිපත් කරයි.
ඉදිරියට, පළමු SDK සංස්කරණයන් මේ නව ප්රොටොකෝලය සපෝට් කරන බවට බලාපොරොත්තු වන අතර, මැයි මාසයේදී ප්රසිද්ධ වූ රිලීස් කන්ඩිඩේට් පරික්ෂා කාලය තුළ එය සත්ය පරිසරයට ගෙන යා හැකිය. ඉහළම ප්රයෝජනයක් වන්නේ, දුරස්ථ MCP සර්වර් දැන් Sticky Sessions, Shared Session Store වැනි කාර්යභාරයන් අහිමි කර, Round‑Robin ලෝඩ් බාලන්සර් එකක් මත සරලව ක්රියාත්මක විය හැකි බවයි. මෙය සංවර්ධක කණ්ඩායම් සඳහා දිනයක් තුළම ස්ථාපනය කළ හැකි පරිසරයක් බවට පත් කරයි.
Stateless මූලික කොටසේ වෙනස්කම්
පෙර පැරණි නියමයන් යටතේ, දුරස්ථ MCP සර්වර් එකක් Stateful වීම නිසා Session‑Pinning, Deep Packet Inspection, සහ Session Store ගැටලු මතුවුණි. ඒවාය නිසා සර්වර් එකක් ගොඩනැගීමට වැඩි කාලයක් ගත විය. නව Stateless සැලසුම ඒ සියලු තදබදය ඉවත් කරමින්, Mcp-Method Header එකක් මත රවුට් කරමින්, TTL (Time‑to‑Live) ගණනාවක් පමණ කෑෂ් කළ හැකි Tool List එකක් ලබා දේ. එමඟින් සර්වර් එකක් ඉතා පහසුවෙන් හරිතාකාරී කරගත හැකි අතර, Horizontal Scaling එකත් අඩු පිරිවැයකින් සිදු කළ හැක.
Extensions Framework එකත් සමඟ Tasks සහ Apps වැනි අතිරේක හැකියාවන් මූලික කොටසට බර නොඑන පරිදි එක් කර ඇත. මෙය සංස්ථා සඳහා අනාගතයේදී MCP පදනම්ව නව සේවා නිර්මාණය කිරීමට ස්ථායි පදනමක් සපයයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ සංවර්ධකයන්, විශ්ව විද්යාල සිසුන්, සහ තාක්ෂණික ව්යාපාර සඳහා මේ අලුත්කම බොහෝ වශයෙන් ප්රයෝජනවත් වේ:
- ඉක්මන් ප්රොටොකෝල සැලසුම – සර්වර් එකක් Stateless ලෙස සකස් කිරීමේදී, ලෝඩ් බාලන්සර් එකක් පමණක් භාවිතා කරමින්, දේශීය දත්ත මධ්යස්ථානයක් අවශ්ය නොවීම.
- ආරක්ෂා වැඩිදියුණු කිරීම – නව SEPs හතක් සමඟ ප්රවේශ පාලනය ශක්තිමත් කර, දත්ත රහස්යතාවය සහ අනුමත කිරීමේ ගැටලු අඩු කරයි.
- ඉගෙනුම් හා නව්යකරණය – Tasks Extension එක සමඟ වැඩි දියුණු වූ workflow automation, AI‑agent ගේ tool selection ගැටලුවට නව විසඳුම් සපයයි.
- වෙළඳපල විහිදුම – Stateless සැලසුම නිසා, ලෝකයේ SaaS සපයන්නන්ගේ MCP Server එකක් දේශීය වශයෙන් ඉතා අඩු පිරිවැයකින් භාවිතා කරගත හැක, එමඟින් තාක්ෂණික ආරම්භකයන්ට නව APIs හඳුන්වා දීමට අවකාශය ලැබේ.
ඇතිවූ ප්රධාන ගැටළුවක් නම්, මෙවලම් කැටලොග් එකේ විශාල වර්ධනයයි. සැබැවින්ම සර්වර් සැකසීම පහසු වුවත්, AI‑agent එකට 150‑200 මෙවලම් අතරින් නිවැරදිව තේරීම අභියෝගයක්. මෙය ප්රොටොකෝලයෙහි අඩුපාඩුවක් නොව, මොඩලයේ පුහුණු දත්ත වලින් උදව් ලබන “judgment” ගැටළුවක්. ඉදිරියේදී, සංවර්ධකයන්ට මෙවලම් විස්තරයන් වඩාත් පැහැදිලි කර, schema එකට අනුකූලව පරාමිතීන් ලබා දීම අත්යවශ්ය වනු ඇත.
අවසන් වශයෙන්, MCP නව සංස්කරණය තාක්ෂණික වශයෙන් ඉතා සාර්ථකයි, නමුත් මෙය ගෙන오는 මෙවලම් කැටලොග් විස්තාරය සහ AI‑agent තේරීමේ නව අභියෝගයන්ට සූදානම් වීමට අපට අවශ්යය.
