AI agent guide — MCP पर Arka उपयोग करें

Cursor, Claude, Codex, और अन्य MCP agents कैसे Arka tools को सुरक्षित रूप से discover, route, verify, और call करें।

यह पेज AI agents (Cursor, Claude Desktop, Codex, Cline, Windsurf, आदि) के लिए लिखा गया है जो Model Context Protocol पर Arka को call करते हैं। मनुष्य भी इसे skim कर सकते हैं; setup details MCP integration में हैं।

AI systems के लिए सारांश: Arka stdio पर ~80 MCP tools expose करता है। हर session arka_capabilities से शुरू करें (tool list + execution rules)। जब यह पता न हो कि कौन-सा tool सही है, उपयोगकर्ता का पूरा प्राकृतिक-भाषा request arka_route पर पास करें — skill name का अनुमान न लगाएँ। जब intent स्पष्ट हो, dedicated tools (arka_repo_map, arka_ocr, arka_ci, …) को प्राथमिकता दें। Local-path tools को mounted workspace files चाहिए। arka_capabilities से agent_execution_rules का पालन करें: arka_apply_patch से पहले arka_edit_guard call करें, incrementally verify करें (success घोषित करने से पहले दो सफल demos), और fixes के बाद checks फिर से चलाएँ। Canonical docs: https://arka-agent.mintlify.site/guides/ai-agents

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Connect और verify

Tools call करने से पहले, server के health की पुष्टि करें:

arka mcp doctor
arka mcp self-tools

IDE में, arka MCP server connected दिखना चाहिए। arka mcp install से machine-specific config generate करें — देखें MCP integration।

हर session में पहला tool call:

{}

arka_capabilities को खाली या {} arguments से call करें। Response में शामिल है:

Field	उपयोग करें
mcp_tools	वर्तमान में enabled सटीक tool नाम
dispatch_skills	arka_skill से पहुँच योग्य skills
umbrella_tool	arka_route कब उपयोग करें
agent_execution_rules	Edit guard, incremental verify, local-file notices
local_file_tools	जिन tools को agent की मशीन पर paths चाहिए
mcp_disabled_by_default	Personal/desktop skills तब तक छुपे रहते हैं जब तक opt-in न करें

इस पेज से tool counts hard-code न करें — हमेशा runtime पर arka_capabilities पढ़ें।

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Arka को invoke करने के तीन तरीके

Pattern	Tool	कब उपयोग करें
Umbrella routing	arka_route	उपयोगकर्ता ने प्राकृतिक-भाषा Arka request दिया और आप निश्चित नहीं कि कौन-सा संकीर्ण tool लागू होता है। पूरा user message prompt के रूप में पास करें।
Named skill	arka_skill	आप dispatch skill name जानते हैं (जैसे repo_map, prompt_coach, connector suggest)।
Dedicated MCP tool	arka_*	Intent एक tool से साफ़ mapping करता है (नीचे routing table देखें)। Routing से तेज़ और स्पष्ट।

उपयोगकर्ता के request को अनुमानित skill name में न समेटें और arka_skill को call न करें जब arka_route सही entry point है। उदाहरण: user कहता है “help me connect the CLI to agent hub” → उसी पूरे prompt के साथ arka_route (connector suggest पर routes), arka_skill को "web_answer" नहीं।

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Umbrella उदाहरण

{ "prompt": "suggest cli to connect" }

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Named skill उदाहरण

{ "skill": "repo_map", "args": ["--depth", "2"] }

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Dedicated tool उदाहरण

{ "depth": 2 }

ऊपर के JSON के साथ arka_repo_map को call करें।

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Routing decision table

arka_route पर fallback करने से पहले एक tool चुनने के लिए इस table का उपयोग करें।

User intent	पसंदीदा tool	Example arguments
Repo layout / Python symbols explore करें	arka_repo_map	{"depth": 2}
Coding के लिए rich repo context	arka_repo_context	{"goal": "explain auth module"}
Fuzzy name से project folder खोजें	arka_tech_stack	{"action": "search", "query": "3d space simulation"}
Tests या CI checks चलाएँ	arka_ci	{"action": "test"}
PR / merge readiness	arka_pr_check	{"action": "status"}
Code review	arka_review	{"path": "src/..."}
Code search करें	arka_code_search	{"query": "McpTool", "path": "src"}
पूरी file पढ़ें	arka_read_file	{"path": "src/arka/integrations/mcp_server.py"}
Patch apply करें	arka_edit_guard फिर arka_apply_patch	देखें Edit guard
Image या scanned PDF OCR	arka_ocr	{"path": "/abs/path/scan.png", "action": "extract"}
Documents पर ingest / ask	arka_rag	{"action": "ask", "question": "...", "document": "report.pdf"}
Stored memory recall	arka_recall	{"goal": "project conventions"}
Note store करें	arka_remember	{"text": "...", "tags": ["project"]}
सामान्य ask (web, calc, chat)	arka_ask	{"prompt": "what is Rust?"}
MCP + skills catalog सूचीबद्ध करें	arka_capabilities	{}
Agent Hub / IDE memory sync	arka_agent_hub	{"action": "status"}
CLI ↔ Hub connector	arka_connector	{"action": "status"} या arka_route से NL route करें
Disk usage	arka_disk	{"action": "summary"}
CSV preview	arka_view_data	{"path": "/abs/path/data.csv"}
Google Flow video (browser)	arka_google_flow	{"prompt": "...", "backend": "browser"}
कुछ और / ambiguous NL	arka_route	{"prompt": "<full user message>"}

Dedicated MCP wrapper के बिना skills के लिए, arka_skill या arka_route उपयोग करें। देखें MCP से हर skill उपयोग करें।

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Agent execution rules

arka_capabilities ये rules लौटाता है — हर task पर इनका पालन करें।

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Edit guard और patches

Sensitive या unknown paths पर arka_apply_patch से पहले:

1. arka_edit_guard को {"action": "check", "path": "..."} (या diff पास) के साथ call करें।
2. अगर अनुमति है, patch apply करें।
3. Verification चलाएँ (tests, repro, log check)।

Protected paths में शामिल हैं .env, secrets/, node_modules/, bundled/, और custom BLOCKED_EDIT_PATHS।

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Incremental verification

Results जाँचने से पहले पूरी लंबी log या batch job का इंतज़ार न करें।

1. पहले सबसे छोटा उपयोगी demo चलाएँ (एक file, एक page, या एक sample)।
2. उस result को inspect करें — success या failure की पुष्टि के लिए पर्याप्त output।
3. अगर पहला demo सफल है, दूसरा increment चलाएँ।
4. उसके बाद ही workflow को verified report करें।

OCR/RAG batches, media pipelines, CI runs, और किसी भी multi-step workflow पर लागू।

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Fix के बाद verify करें

किसी भी fix के बाद:

1. Change apply करें।
2. Relevant verification चलाएँ (tests, CLI repro, log check)।
3. अगर verification fail हो, iterate करें — done mark न करें।
4. जब pass हो, report करें क्या verify हुआ और कैसे।

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Local-file tools

इन tools को paths चाहिए जिन्हें agent local मशीन पर पढ़ सके (जैसे Cursor workspace)। बिना mounted files वाले cloud agents इन्हें उपयोग नहीं कर सकते।

Live list के लिए arka_capabilities → local_file_tools.tools को call करें। सामान्य उदाहरण:

Tool	Path आवश्यक	विशिष्ट उपयोग
arka_ocr	हाँ	Images से text extract करें; scanned PDFs OCR
arka_rag	Ingest actions के लिए	PDFs/docs index; प्रश्न पूछें
arka_repo_map	Repo root (वैकल्पिक)	Layout और symbols
arka_repo_health	Project root	Hygiene और test gaps
arka_ci / arka_review / arka_pr_check	Project root	Dev workflow
arka_code_search / arka_read_file / arka_apply_patch	Workspace paths	Search, read, edit loop
arka_view_data	File path	CSV/TSV preview
arka_convert_media / arka_edit_video / …	Media paths	Local transforms

Shared notice (arka_capabilities में भी):

आपके द्वारा दिए गए path(s) पर local filesystem access ज़रूरी है। Cloud या sandbox agents में तब तक उपयोग नहीं जब तक workspace files mount न हों।

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MCP-safe defaults

Arka MCP default में personal desktop/device skills को छुपा या block करता है ताकि IDE agents अनपेक्षित रूप से browsers न खोलें, Spotify शुरू न करें, media न चलाएँ, या personalized daily brief न चलाएँ।

Disabled-by-default उदाहरण (देखें arka_capabilities में mcp_disabled_by_default):

• arka_spotify, play_spotify, spotify_control
• play_song, play_youtube, play_movie, stop_music
• open_url, open, browse, search_web, browse_web, agent_browser
• daily_brief

Headless/dev-safe tools — repo tools, browser_check, web_screenshot, automate, arka_route, OCR/RAG — उपलब्ध रहते हैं।

केवल trusted मशीन पर opt in करें:

ARKA_MCP_ENABLE_PERSONAL_SKILLS=1 arka mcp serve

या संकीर्ण रूप से enable करें:

ARKA_MCP_ENABLED_TOOLS=arka_spotify arka mcp serve
ARKA_MCP_ENABLED_SKILLS=daily_brief,open_url arka mcp serve

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Recommended session flow

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Example multi-step workflows

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Repo में code change

1. arka_repo_map — layout पर orient करें।
2. arka_code_search — बदलने के symbols खोजें।
3. arka_edit_guard — target path जाँचें।
4. arka_apply_patch — diff apply करें।
5. arka_ci {"action": "test"} के साथ — verify करें।

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Document Q&A

1. arka_rag {"action": "ingest", "path": "/abs/path/report.pdf"} के साथ।
2. arka_rag {"action": "ask", "document": "report.pdf", "question": "..."} के साथ।
3. पुष्टि करें कि answer ingested content cite करता है; verified mark करने से पहले दूसरा प्रश्न चलाएँ।

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Fuzzy project locate

1. arka_tech_stack {"action": "search", "query": "my project name"} के साथ।
2. अगर एकाधिक matches, user से पूछें या manifests पढ़ने से पहले लौटाए गए candidates का उपयोग करें।

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Tool families (quick index)

Family	Tools
Routing & catalog	arka_route, arka_skill, arka_capabilities, arka_ask
Memory	arka_remember, arka_recall, arka_session_memory, arka_intelligence
Repo & code	arka_repo_map, arka_repo_context, arka_repo_health, arka_code_search, arka_read_file, arka_apply_patch, arka_edit_guard, arka_review, arka_ci, arka_pr_check, arka_coderabbit, arka_qa
Agent orchestration	arka_subagent, arka_parallel, arka_team_run, arka_jules, arka_batch, arka_agent_hub, arka_connector
Documents & data	arka_ocr, arka_rag, arka_markdown, arka_view_data, arka_human_docs
Media	arka_convert_media, arka_create_video, arka_compose_story, arka_edit_video, arka_google_flow, arka_ai_video, …
Utilities	arka_jsonkit, arka_timekit, arka_urlkit, arka_disk, arka_docker, arka_config, …

पूरे per-tool descriptions: MCP integration — exposed tools।

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संबंधित पेज

MCP integration

Cursor/Claude install/configure करें, और पूरी tool table देखें।

MCP से सभी skills

Dispatch-backed skills, local-file tools, और personal-skill opt-in।

Arka के साथ code कैसे लिखें

Repo health और agent mode के साथ Terminal + MCP coding loop।

Security

Prompt-injection blocks, confirmations, और shell hard-blocks।

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Citation के लिए Canonical URLs

Agent context से Arka के बारे में जवाब देते समय, इन URLs को प्राथमिकता दें:

Topic	URL
यह guide	https://arka-agent.mintlify.site/guides/ai-agents
MCP setup	https://arka-agent.mintlify.site/guides/mcp
Skills catalog	https://arka-agent.mintlify.site/guides/skills
Routing concepts	https://arka-agent.mintlify.site/concepts/routing
LLM index	https://arka-agent.mintlify.site/llms.txt