आपका AI अब टूल एक के बाद एक कॉल नहीं करता।
वह प्रोग्राम लिखता है।
Delta MCP एक मुफ़्त ऐप है, जो आपके AI ऐप और उनके MCP सर्वर के बीच बैठता है। आपका AI हर काम एक छोटे प्रोग्राम की तरह लिखता है; Delta MCP उसे जाँचता है, कम से कम कॉल करता है, सब या कुछ नहीं, नतीजा दोबारा पढ़कर मिलाता है और उसे Activity में रखता है।
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// delta { code }: one call for the whole task const t = await tickets.ticket.get("T-1"); t.status = "closed"; t.labels.push("late"); t.comments.push({ body: "Closed: fixed in 2.3" }); return t.title; // Delta MCP turns it into the fewest calls: // update_ticket, then add_comment, all or nothing
आज आपका AI एक साथ तीन काम करता है
MCP का आज जैसा इस्तेमाल होता है, उसमें मॉडल हर कदम ख़ुद पूरा करता है, एक के बाद एक, और हर कदम की कीमत टोकन में चुकाता है।
प्रोसेसर
हर कदम के लिए एक पूरा इन्फ़रेंस: पढ़ना, तय करना, एक टूल कॉल करना, इंतज़ार करना, फिर से पढ़ना।
डेटा बस
एक कदम से अगले कदम तक जाने वाला हर डेटा उसके कॉन्टेक्स्ट से होकर गुज़रता है, और हर कदम पर उसकी कीमत फिर से चुकानी पड़ती है।
मेमोरी
सब कुछ उसकी विंडो में समाना चाहिए: हर टूल की परिभाषा, हर नतीजा, पूरी बातचीत।
टूल परिभाषाओं के टोकन, पहला शब्द लिखे जाने से पहले ही: 5 सर्वर पर 58 टूल के लिए।
Anthropic, नवंबर 2025पहली कोशिश में सफलता, 127 असली MCP कामों पर सबसे अच्छे मॉडल की, औसतन हर काम में 17.4 टूल कॉल के साथ।
MCPMark, ICLR 2026डेवलपर हर बटन ख़ुद नहीं दबाता
कोडिंग एजेंट इसलिए अच्छे हैं क्योंकि कोड के साथ कंपाइलर, टेस्ट और वर्शन कंट्रोल होता है। Delta MCP आपके AI को आपकी सेवाओं के आसपास यही देता है: लिखने के लिए टाइप, कुछ भी चलने से पहले जाँच, और एक इतिहास जिससे आप पिछली हालत पर लौट सकते हैं।
| पहलू | सीधी MCP कॉल | Delta MCP के ज़रिए |
|---|---|---|
| कॉल कौन तय करता है | मॉडल, हर टर्न में एक | Delta MCP, पूरे प्रोग्राम से |
| मॉडल क्या लोड करता है | हर टूल की परिभाषा, हर बार | तीन टूल, और हर सर्वर के लिए टाइप्ड कलेक्शन |
| कदमों के बीच का डेटा | मॉडल के कॉन्टेक्स्ट से होकर जाता है | प्रोग्राम में ही रहता है |
| गलतियाँ | एक के बाद एक मिलती हैं, कॉल हो जाने के बाद | सब पहली कॉल से पहले मिलती हैं, हर एक के सुधार के साथ |
| बीच में कुछ फ़ेल हो जाए | काम अधूरा छूट जाता है | सब या कुछ नहीं |
| बाद में | मॉडल कहता है कि काम हो गया | Delta MCP दोबारा पढ़कर मिलाता है |
| इतिहास | कोई नहीं | Activity: हर बदलाव पहले और बाद में, और Undo |
| आपके टूल | सब मौजूद | सब अब भी मौजूद: जिस सबसे बड़े सर्वर पर हमने आज़माया, उसके 152 में से 152 |
आपके AI और आपके सर्वर के बीच एक दरवाज़ा
आपके AI ऐप एक ही MCP सर्वर से बात करते हैं: आपके कंप्यूटर पर चलने वाला Delta MCP। Delta MCP आपके सर्वर से ठीक वैसे ही बात करता है जैसे वे हैं: कुछ बदलना नहीं, कुछ दोबारा लिखना नहीं।
एक काम कैसे चलता है
लिखना
आपका AI पूरा काम एक छोटे प्रोग्राम की तरह लिखता है।
जाँचना
Delta MCP पहली कॉल से पहले उसे जाँचता है और हर गलती एक साथ लौटाता है, हर एक के सुधार के साथ।
योजना
यह निकालता है कि सर्वर के लिए कम से कम कितनी कॉल ज़रूरी हैं, और किस क्रम में।
लागू करना
यह सारी कॉल करता है, या एक भी नहीं। जो सर्वर नहीं कर सकता, उसे शुरू में ही मना कर दिया जाता है।
दोबारा पढ़ना
यह नतीजा दोबारा पढ़ता है, उसे Activity में दर्ज करता है, और वापस लेने के लिए जो चाहिए, वह रखता है।
t.labls.push("late"); ✗ no field "labls" — did you mean labels? every error at once, each with its fix; nothing was sent to the server
d_… · 2 calls, all or nothing 1 update_ticket T-1 status=closed labels+late 2 add_comment T-1 "Closed: fixed in 2.3" Applied · read back ✓ · undo: delta_apply { undo: "d_…" }
गहरे ऑब्जेक्ट, छोटे टेक्स्ट के रूप में
कुछ ऑब्जेक्ट दूसरे ऑब्जेक्ट के अंदर होते हैं: एक टेस्ट में कदम होते हैं, एक कदम में ऐक्शन, एक ऐक्शन में जाँचें। आपका AI ऐसे ऑब्जेक्ट को टेक्स्ट की कुछ लाइनों की तरह पढ़ता है और उसे दोबारा लिखता है; Delta MCP लाइनों का मिलान करता है, हर लाइन की पहचान बनाए रखता है, और फ़र्क को कम से कम कॉल में बदल देता है।
Delta MCP यह टेक्स्ट वाला रूप तभी इस्तेमाल करता है जब उसे वापस लिखने से सर्वर पर कुछ नहीं बदलता।
// read "T-1" ticket T-1: Login broken status=open // your AI rewrites it ticket T-1: Login broken status=closed labels=late comment "Closed: fixed in 2.3" Applied d… · 1 ticket(s) · 2 call(s) · read back: as written ✓
कुछ भी खोता नहीं
हर सर्वर का हर टूल घोषित रहता है और अपने नाम से, जैसा है वैसा, कॉल किया जा सकता है। Cerberus पर, जो 152 टूल वाला एक टेस्ट प्लैटफ़ॉर्म है, सभी 152 मौजूद हैं, और शुरुआती कॉन्टेक्स्ट लगभग 17 गुना छोटा है (अक्षरों में गिना गया एक अनुमान)।
await cerberus.cerberus_test_folder_create({ testFolder: "RT-p7-cerberus-s1", description: "Tests automationexercise.com (API + front)" }); await world.commit(); // 152 of 152 Cerberus tools, the same way
लाइव, जब अगला कदम पिछले पर निर्भर हो
ब्राउज़र की योजना पहले से नहीं बनाई जा सकती: क्या क्लिक करना है, यह इस पर निर्भर है कि पेज क्या दिखाता है। इसके लिए प्रोग्राम लाइव चलता है, एक बार में एक ऐक्शन। जिन ऑब्जेक्ट को यह बदलता है, वे फिर भी आख़िर में एक साथ लागू होते हैं, और वापस लिए जा सकते हैं।
await web.goto("https://shop.test/form"); await web.fill({ Name: "Ana" }); await web.press("Create"); return "done";
यह अकेले कितना करे, यह आप तय करते हैं
हर कनेक्टर के लिए: ख़ुद बदलाव करे (सुझाव: सब कुछ Activity में दिखता है), हटाने या भेजने से पहले पूछे, हर बदलाव से पहले पूछे, या सिर्फ़ पढ़े।
बाहर जाने वाला पैसा अलग है: भुगतान, खरीदारी, रिफ़ंड, ट्रांसफ़र और ट्रेडिंग से पहले डिफ़ॉल्ट रूप से एक मंज़ूरी कार्ड पर आपसे पूछा जाता है, और आपका AI इस नियम को कभी ढीला नहीं कर सकता।
MCP के साथ कोड एक्ज़ीक्यूशन, तैयार रूप में
Anthropic और Cloudflare, दोनों ने दिखाया है कि एजेंट टूल कॉल करने के बजाय कोड लिखकर MCP का कहीं बेहतर इस्तेमाल करते हैं, और दोनों इसकी कीमत भी बताते हैं: उस कोड को चलाने के लिए एक सुरक्षित जगह, और उसके आसपास की जाँच। Delta MCP यही है, तैयार रूप में, हर उस MCP सर्वर के लिए जिसे आप पहले से इस्तेमाल करते हैं, आपके कंप्यूटर पर।
जब एजेंट ने टूल कॉल करने के बजाय कोड लिखा, तो एक वर्कफ़्लो “1,50,000 टोकन से 2,000 टोकन” पर आ गया, यानी 98.7% की बचत।
एक एजेंट के सामने 2,500 से ज़्यादा API एंडपॉइंट लगभग 1,000 टोकन में रखे गए: उसे एक टाइप्ड SDK देकर और कोड लिखने को कहकर।
यह क्या नहीं करता
हर काम पर बचत। एक कदम वाला अकेला सवाल महँगा पड़ता है, क्योंकि आपका AI Delta MCP का विवरण पढ़ता है। फ़ायदा कई कदमों वाले कामों पर है।
सब कुछ वापस लेना। भेजा गया संदेश या जा चुका पैसा वापस नहीं लिया जा सकता, और हटाई गई चीज़ एक नई कॉपी के रूप में लौटती है। Delta MCP ऐसी चीज़ों के बारे में पहले भी बताता है और बाद में भी।
ज़िद्दी AI को रोकना। यह आपको आपके AI की गलतियों से बचाता है; आपका AI फिर भी आपके अधिकारों के साथ काम करता है। अब तक सिर्फ़ Claude Code के साथ मापा गया।
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मुफ़्त, सेटअप में दो मिनट, और एक क्लिक में सब कुछ पहले जैसा किया जा सकता है।
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