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बाड़ असली सवाल है, आग नहीं

Sun, 06 Sep 2026 00:00:00 +0000

नॉर्थ लास वेगास के एक गोदाम में Amazon एक ऐसी मशीन चलाता है, जो पुरानी किताबों की रीढ़ काट देती है। खुले पन्ने स्कैनर से गुज़रते हैं, और फिर काग़ज़ लुगदी बनने चला जाता है। एआई को खिलाने के लिए किताबें नष्ट करना: इस कहानी में सांस्कृतिक कांड बनने का हर मसाला मौजूद था। ने इसे आधुनिक ज़माने की किताबों की होली बताया और रास्ते में कोई घिसा-पिटा मुहावरा नहीं छोड़ा: सावोनारोला का हवाला, देखने में दुर्लभ लगती किताबों की स्टॉक तस्वीरें और, ज़ाहिर है, बर्लिन की चिता। जैसी उम्मीद थी, गंभीर अख़बार ठंडे रहे, लेकिन वही तुलना हवा में लटकी छोड़ गए। पर अपने सारे आक्रोश के बावजूद इन लेखों ने एआई उद्योग को हैरतअंगेज़ ढंग से बख़्श दिया। काग़ज़ का अंजाम मंच के बीचोबीच है; इससे बनने वाले डिजिटल पुस्तकालयों का मालिकाना तस्वीर में मुश्किल से आता है। जो ज्ञान स्कैन हो रहा है, उस पर नियंत्रण किसका होगा? इस सवाल को इंतज़ार करना होगा, जब तक हम किताब-दहन की इस बकवास से निपट न लें।

स्कैनर कोई चिता नहीं

सावोनारोला की चिताओं या नाज़ी किताब-दहन से यह तुलना बेतुकी है: एक प्रति नष्ट करना किसी पाठ को दबाना नहीं है। वे चिताएँ सार्वजनिक परित्याग की कार्रवाइयाँ थीं। वह बेचारा भिक्षु सावोनारोला, जिसका नाम किताब जलाने के हर विवाद में घसीटा जाता है, लोगों से कह रहा था कि वे सार्वजनिक प्रायश्चित के रूप में अपनी कुछ संपत्ति की आहुति दें। नाज़ी चिताओं ने एक अलग तरह का परित्याग मंचित किया: किताबें सरेआम जलाकर यह घोषणा की गई कि उनके लेखकों के लिए जर्मन सांस्कृतिक जीवन में कोई जगह नहीं। दोनों ही मामलों में, चाहे जितना अप्रिय हो, विनाश एक प्रदर्शन था। विनाशक स्कैनिंग – डिजिटलीकरण की एक प्रचलित विधि – का मक़सद दूसरा है: प्रति की गर्दन इसलिए काटी जाती है कि उसकी अंतर्वस्तु बच जाए। किताब नष्ट होती है; पाठ अभौतिक हो जाता है। जो लोग Fahrenheit 451 की दुहाई दे रहे हैं, उन्हें उसका केंद्रीय सबक याद कर लेना चाहिए: पाठ वह काग़ज़ नहीं है जिस पर वह छपा है।

Daily Mail से ज़्यादा तीखा पर उतना ही फूहड़, ने अपने शीर्षक में “दुर्लभ किताबें” डालकर हंगामे में और हवा दी। लेकिन उसी की जाँच-रिपोर्ट में उद्धृत एक पुस्तक-विक्रेता ने बताया कि इन थोक ऑर्डरों में – जिसका इशारा मोटे तौर पर 1970 के आसपास ISBN की शुरुआत के बाद छपे संस्करणों की ओर है। यह रद्दी बाज़ार और ख़ैराती दुकानों का माल है, जिसे अक्सर घर की एक सफ़ाई ही कूड़े तक पहुँचा देती है। सांस्कृतिक विपदा का ऐलान करने से पहले पुस्तकालय का कैटलॉग देख लेना चाहिए। ये ठीक वही प्रकाशन हैं जिन्हें सहेजने के लिए वैधानिक-निक्षेप वाले पुस्तकालय बने हैं। माना कि ISBN किसी बची हुई निक्षेप-प्रति की गारंटी नहीं है, लेकिन पुराने बाज़ार में किसी किताब का कम मिलना भी पाठ के लुप्त हो जाने का सबूत नहीं है।

किताबों का, ज़ाहिर है, एक भौतिक इतिहास भी होता है। जिन प्रतियों की टिप्पणियाँ, हस्ताक्षर या स्वामित्व-इतिहास उन्हें ऐतिहासिक महत्व देते हैं, वे पहचानी और सहेजी जानी चाहिए। यहाँ पुरानी किताबों के विक्रेताओं की एक भूमिका है: ऐसी प्रति पहचान लेना उसे लुगदी की ओर जाती खेप से बाहर रखने की वजह होनी चाहिए। हम आउट-ऑफ़-प्रिंट किताबों की घटती भौतिक प्रतियों की चिंता भी कर सकते हैं। लेकिन तब हमें यह भी पूछना चाहिए कि उनके अधिकार-धारक उन्हें दोबारा क्यों नहीं छापते, और मौजूद डिजिटल प्रतिरूपों तक पहुँच की अनुमति भी क्यों नहीं देते। शोधकर्ता इस खीज को जानते हैं: Google Books आपको ज़रूरी अंश ढूँढ़ देता है, फिर ऐसी किताब की एक झलक भर दिखाता है जिसे आप न नई ख़रीद सकते हैं, न ऑनलाइन पढ़ सकते हैं। तो यहाँ बहस लायक़ नुक़सान हैं, पर वे स्कैनर को नाज़ी चिता में नहीं बदल देते।

इधर पुस्तक-व्यापार तो बिना बिकी किताबें बरसों से दस्तूर की तरह लुगदी बनाता आया है। अकेले फ़्रांस में 2023 में अनुमानतः – वितरकों को बिना बिके लौटे माल का लगभग 60 प्रतिशत। इसे स्टॉक प्रबंधन कहते हैं। बची हुई प्रतियाँ और दुर्लभ पुरानी किताबें पहुँच के अलग-अलग सवाल उठाती हैं, लेकिन काग़ज़ नष्ट करना अपने-आप में सेंसरशिप या तानाशाही नहीं है।

ज़्यादा किताबें, बेहतर एआई?

एआई कंपनियों का किताबें ख़रीदना और स्कैन करना दरअसल अच्छी ख़बर है। जिस तकनीक की मानव-संस्कृति की उथली समझ के लिए रोज़ आलोचना होती है, वह उसमें से और अपना रही है – और उम्मीद तो यह थी कि शोधकर्ता इस कोशिश का स्वागत करेंगे।

किसी भाषा के संचित अभिलेख का वेब एक कमज़ोर विकल्प है। किसी भाषा के दर्ज जीवन का बड़ा हिस्सा – उपन्यास और संस्मरण से लेकर लोकप्रिय गीत और लिखित बातचीत तक – कभी छपाई से वेब तक पहुँचा ही नहीं। इनमें से बहुत-सी किताबें अपने प्रकाशकों से ज़्यादा जी चुकी हैं। उन्हें प्रशिक्षण-डेटा में लाना वहाँ सबसे ज़्यादा मायने रखता है, जहाँ और कुछ उपलब्ध ही नहीं। अंग्रेज़ी में कुछ और किताबें शायद मामूली सुधार ला दें। लेकिन किसी कम प्रतिनिधित्व वाली भाषा में वही किताबें काम के सिस्टम और बेकार सिस्टम के बीच का फ़र्क़ हो सकती हैं। ये उपकरण हमारी सार्वजनिक सेवाओं या रोज़मर्रा की ज़िंदगी में होने चाहिए या नहीं, यह सार्वजनिक बहस का सवाल है। लेकिन जहाँ भी हम उन्हें इस्तेमाल करने का फ़ैसला करें, हमें ऐसा अपनी भाषा में कर पाना चाहिए।

स्पेन और नीदरलैंड से आई ऑर्डरों की ख़बरें भाषाई दाँव को ठोस बनाती हैं। मई में ने बादालोना के एक पुस्तक-विक्रेता का ज़िक्र किया, जिसे बार-बार ऑर्डर मिल रहे थे – ख़ास तौर पर कातालान की ग़ैर-कथा किताबों के: इतिहास की किताबें, तकनीकी मैनुअल और पुराने सम्मेलनों की कार्यवाहियाँ। अगस्त तक डच रिपोर्टों में De Slegte से की माँग का ज़िक्र था। किताबों की भाषा कम से कम उतने ही ध्यान की हक़दार है जितना उनकी जिल्दों का अंजाम। Daily Mail से शायद इतनी उम्मीद ज़्यादा है। पर ज़्यादा संजीदा अख़बारों के पास भी इन भाषाओं के बारे में कहने को कम ही था।

बड़े प्रकाशकों के साथ लाइसेंस-समझौते भी मूल्यवान सामग्री दे सकते हैं, लेकिन उनके डिजिटल कैटलॉग छपी हुई चीज़ों के एक अंश भर को समेटते हैं। जो किताबें कभी डिजिटल हुई ही नहीं, या जिनके अधिकार अब प्रकाशक के पास नहीं, वे इस पेशकश से बाहर रह जाती हैं। उदार से उदार लाइसेंस-सौदा भी प्रकाशन के इतिहास की जगह नहीं ले सकता, किसी संस्कृति के इतिहास की तो बात ही क्या। पुरानी प्रतियाँ ख़रीदना इन व्यावसायिक सीमाओं के पार पहुँचने का एक तरीक़ा है।

“चोरी” कोई दलील नहीं

इसे “चोरी” कहने से भी कुछ नहीं बनता। जून 2025 में अमेरिका की दो ज़िला अदालतों ने अपने सामने आए मामलों में माना कि भाषा मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए किताबों का इस्तेमाल उचित उपयोग (fair use) है। में अदालत ने प्रशिक्षण के रूपांतरकारी चरित्र पर ज़ोर दिया: किताबें एक ऐसा सिस्टम बनाने के लिए इस्तेमाल हुईं जो नई अभिव्यक्ति पैदा कर सके। मॉडल अंश याद रख सकते हैं, लेकिन किसी किताब को प्रशिक्षण में इस्तेमाल करने से पूरा पाठ माँगने पर हाज़िर नहीं हो जाता। और शब्दशः पुनरुत्पादन का न होना हर आपत्ति को निपटा भी नहीं देता। में न्यायाधीश ने चेताया कि एआई-निर्मित रचनाएँ बाज़ार में बाढ़ ला सकती हैं और ऐसे नुक़सान का सबूत उचित-उपयोग के बचाव को हरा सकता है। पर इन वादियों ने अपनी रचनाओं को हुए ऐसे नुक़सान का कोई ठोस सबूत पेश नहीं किया था। दोनों में से कोई फ़ैसला एआई कंपनियों को खुली छूट नहीं देता, न नैतिक विवाद को सुलझाता है। वे हमसे फ़र्क़ करने की माँग करते हैं – किताबें कैसे हासिल की गईं, प्रतियाँ कैसे रखी गईं, और प्रशिक्षण उनके साथ क्या करता है। इस सब को “चोरी” कह देना इन सवालों को अनुत्तरित छोड़ देता है।

संयोग से, Anthropic वाला फ़ैसला गिलोटिन का एक तर्क भी मुहैया कराता है। अदालत ने ख़रीदी गई प्रतियों के डिजिटलीकरण को सही ठहराया और पाइरेटेड किताबों को एक स्थायी पुस्तकालय में जमा करने को ख़ारिज किया – जिस पर कंपनी बाद में पर राज़ी हुई। डिजिटलीकरण इसलिए भी पास हुआ कि रूपांतरण में हर छपी प्रति नष्ट कर दी गई: डिजिटल प्रति ने उसकी जगह ली और कंपनी के बाहर साझा नहीं हुई। जो विनाश कुछ लोगों को इतना विचलित करता है, उसी ने Anthropic को यह साबित करने में मदद की कि उसका डिजिटलीकरण कार्यक्रम उचित उपयोग था। ख़रीदना, स्कैन करना और फेंक देना – उस मामले में एक क़ानूनी रास्ता साबित हुआ। गिलोटिन यहाँ नियम-पालन का औज़ार है।

यह चाहने की अच्छी वजहें हैं कि एआई ज़्यादा भाषाओं, ज़्यादा शोध और इंटरनेट से पहले की दुनिया के ज़्यादा हिस्से से सीखे। ये वजहें इसलिए ग़ायब नहीं हो जातीं कि एक ऐसी कंपनी ने, जो हमें पसंद नहीं, इसमें व्यावसायिक मौक़ा देख लिया है।

उधार का आक्रोश

तो लौटते हैं Daily Mail पर। उसका लेख का हिस्सा है – अख़बार-मालिकों और प्रकाशकों का एक अभियान, जो एआई के लिए चाहता है। दो सुविधाजनक अदला-बदलियाँ सारा काम करती हैं: Big Tech एआई की जगह खड़ा हो जाता है, और अधिकार-धारक “ब्रिटिश रचनात्मकता” की जगह। पाठकों को संस्कृति की रक्षा के लिए बुलाया जाता है, जबकि प्रकाशक उसकी बिक्री की शर्तों पर मोल-भाव कर रहे होते हैं। इस कहानी को साझा करने वाले शोधकर्ता ख़ुद से पूछ सकते हैं कि उनका आक्रोश किसका काम कर रहा है।

Big Tech और किराये पर झगड़ रहे हैं, लेकिन बाड़ पर किसी को आपत्ति नहीं। टेक-दिग्गज के हाथों लुटे अकेले लेखक की कहानी उस चीज़ को ढँक देती है, जो महँगे लाइसेंस-सौदे दोनों कॉर्पोरेट खेमों को देते हैं: प्रकाशकों को पैसा मिलता है, और Big Tech को ऐसा बाज़ार, जिसमें उसके छोटे प्रतिद्वंद्वी मुक़ाबले का ख़र्च ही नहीं उठा सकते। पीटर थील ने सिलिकॉन वैली की पसंद को और दो-टूक कहा था: ।

लाइसेंसिंग का यह नतीजा निकलना ज़रूरी नहीं। किफ़ायती, ग़ैर-अनन्य पहुँच छोटे डेवलपरों की मदद कर सकती है। लेकिन जो व्यवस्था हर नए प्रवेशी को बड़े अधिकार-धारकों से महँगे सौदे करने पर मजबूर करे, वह ख़रीदने की ताक़त को प्रवेश की शर्त बना देती है। सांस्कृतिक उद्योगों को रियायत के रूप में पेश किया गया भुगतान अंततः भावी प्रतिद्वंद्वियों से सुरक्षा ख़रीद लेता है।

एआई Big Tech की जागीर नहीं

एक और गहरा मसला है। एआई की बहुत-सी आलोचना उसके सबसे बड़े व्यावसायिक आपूर्तिकर्ताओं को ही पूरा क्षेत्र मान लेती है। उत्पाद सुर्ख़ियों पर छाए रहते हैं; उन कंपनियों से बाहर का शोध और विकास नज़र से ओझल हो जाता है। Big Tech इससे ज़्यादा फ़ायदेमंद ग़लतफ़हमी की कामना नहीं कर सकता। पूरे क्षेत्र पर क़ब्ज़े की उसकी महत्वाकांक्षा उसी के ख़िलाफ़ की जाने वाली आलोचना की पूर्वधारणा बन जाती है। एकाधिकार अभी पक्का नहीं हुआ है। उसे तय मान लेना इन कंपनियों पर बहुत बड़ा एहसान है। और यह ध्यान को ओपन सोर्स से भी हटा देता है: उसकी ज़रूरतों से, उसके अस्तित्व की संभावनाओं से, उसके हितों से, विकल्प के रूप में उसकी वैधता से।

ओपन-सोर्स एआई लोगों को ऐसे सिस्टम बनाने और ढालने देता है, जो भाषाओं, संस्कृतियों और अभिव्यक्ति के रूपों की ज़्यादा विविधता को दर्शाएँ। यूरोप, अफ़्रीका, लातिन अमेरिका और एशिया के देशों के लिए यह तकनीकी और सांस्कृतिक संप्रभुता का व्यावहारिक आधार है: यह तय कर पाने की क्षमता कि सिस्टम कैसे काम करें, किन भाषाओं की सेवा करें और कहाँ इस्तेमाल हों। एआई इस्तेमाल करना है या नहीं, और किन उद्देश्यों के लिए, यह सार्वजनिक चुनाव रहना चाहिए – न कि किसी विदेशी अल्पतंत्र पर निर्भरता से थोपा गया फ़ैसला।

लेकिन किसी सिस्टम को बदलने की आज़ादी बदलने के साधनों के बिना ज़्यादा मायने नहीं रखती। स्वतंत्र काम के लिए विशेषज्ञता, कंप्यूटिंग इन्फ़्रास्ट्रक्चर और प्रशिक्षण-सामग्री तक पहुँच चाहिए। और यहीं हम किताबों पर लौट आते हैं। अगर हर शोध-दल या सार्वजनिक संस्था को अपने-अपने प्रकाशन-सौदे करने या अपना निजी पुस्तकालय जुटाना पड़े, तो स्वतंत्रता कुछ धनी देशों की भी पहुँच से बाहर हो जाएगी।

किताबें तो पहले से यहीं हैं

पुस्तकालय और अभिलेखागार पीढ़ियों से वही सामग्री जुटाते आए हैं, जिसकी इन सिस्टमों को ज़रूरत है। उनके संग्रह इसलिए हैं कि ज्ञान तक पहुँच उसे बेचने के व्यावसायिक हित से ज़्यादा टिकनी चाहिए। बहुत कुछ पहले ही स्कैन हो चुका है: के पास शोध-पुस्तकालयों से आए क़रीब 1.9 करोड़ डिजिटल खंड हैं, जिनमें से कई अब भी कॉपीराइट में हैं। पुस्तकालय किताब स्कैन करता है और उसे रख लेता है। वहाँ किसी को गिलोटिन नहीं चाहिए। HathiTrust , लेकिन उसने की घोषणा भी की है – ग़ैर-व्यावसायिक एआई शोध और विकास के लिए कॉर्पस तक पहुँच देने की परियोजना। इन शर्तों पर पहुँच भी कुछ स्वतंत्र डेवलपरों को बाहर ही छोड़ देगी।

हालाँकि किताबों का मालिक होना किसी पुस्तकालय को उनकी कॉपीराइट-सुरक्षित अंतर्वस्तु को प्रशिक्षण-कॉर्पस के रूप में बाँटने का हक़ नहीं देता। शोध-संस्थाओं और पुस्तकालयों को वैज्ञानिक शोध के लिए क़ानूनी रूप से सुलभ रचनाओं की माइनिंग की अनुमति देता है, और जहाँ अधिकार-धारकों ने अपने अधिकार आरक्षित नहीं किए हैं, वहाँ व्यापक माइनिंग की भी। : उसका माइनिंग-अपवाद ग़ैर-व्यावसायिक शोध तक सीमित है और प्रतियों के हस्तांतरण को सीमित करता है। दोनों में से कोई ढाँचा पुस्तकालयों को यह सामान्य अधिकार नहीं देता कि वे अपनी कॉपीराइट-सुरक्षित सामग्री दूसरों के निर्माण के लिए साझा करें।

हम इस पर भी दोबारा सोच सकते हैं कि किताबों के कंप्यूटेशनल उपयोग पर अधिकार-धारकों का नियंत्रण कितने समय तक रहना चाहिए। औषधि-पेटेंट एक सौदे की मिसाल हैं: अस्थायी एकाधिकार नवाचार का इनाम देता है, फिर आविष्कार दूसरों के इस्तेमाल के लिए खुल जाता है। उनकी सामान्य बीस-वर्षीय अवधि कॉपीराइट की – लेखक के जीवनकाल और उसके बाद सत्तर साल की – सुरक्षा से कहीं छोटी है। किताबों के कंप्यूटेशनल उपयोग पर ऐसा ही सिद्धांत क्यों न लागू हो? मान लीजिए, पहले प्रकाशन के बीस साल बाद कोई किताब बिना लाइसेंस-शुल्क के टेक्स्ट और डेटा माइनिंग के लिए उपलब्ध हो जाए, जबकि पुनर्प्रकाशन और बिक्री के अधिकार सुरक्षित रहें। लेखक अपनी किताबों से कमाते रह सकते हैं, और शोधकर्ताओं की पीढ़ियों को उनका विश्लेषण करने की इजाज़त के लिए मोल-भाव नहीं करना पड़ेगा।

मैंने दो साल पहले में दलील दी थी कि विरासत-डेटा को सार्वजनिक संपदा माना जाए। सरकारों को पुस्तकालयों और अभिलेखागारों को अपने संग्रहों के डिजिटलीकरण, प्रतिलेखन और दस्तावेज़ीकरण के लिए धन देना चाहिए, और उन्हें यह क़ानूनी अधिकार भी कि वे इससे बने कॉर्पस दूसरों के निर्माण के लिए उपलब्ध कराएँ। Big Tech एक समर्पित उपकर के ज़रिये इस ख़र्च में हाथ बँटा सकता है।

सार्वजनिक धन के साथ प्रकाशित संग्रह-नीतियाँ और पहुँच के नियम आने चाहिए, जो अकादमिक और व्यावसायिक काम दोनों को समेटें – बिना अनन्य सौदों या दानदाताओं के लिए विशेष पहुँच के। प्रशिक्षण के लिए पहुँच का मतलब कॉपीराइट-सुरक्षित किताबों का बेरोक पुनर्वितरण होना ज़रूरी नहीं। लेखकों को सार्वजनिक योजना के डिज़ाइन में शामिल होना चाहिए – इसमें भी कि वह सहमति, पारिश्रमिक और उनकी रचनाओं से प्रतिस्पर्धा के सवालों को कैसे सँभाले। उपयोगकर्ताओं के लिए मुफ़्त पहुँच का यह मतलब नहीं कि लेखकों को सार्वजनिक धन से पारिश्रमिक न मिल सके। ब्रिटेन की योजना – जो किताबें उधार लिए जाने पर लेखकों को सार्वजनिक कोष से भुगतान करती है – एक मिसाल है। आग कभी असली कहानी थी ही नहीं। बाड़ है।

प्रिय संपादको: मेरी आवाज़ चाहिए तो मेरी भाषा लौटा दीजिए

Thu, 27 Aug 2026 00:00:00 +0000

फिर एक दिन, फिर एक पत्रिका अपनी एआई-नीति का ढोल पीटती हुई। इस बार Progress in Human Geography है, जिसके संपादकों ने छापकर चेताया है कि अपने पढ़ने, सोचने और लिखने की जगह एआई को बिठा देना “साहित्यिक चोरी जैसा अकादमिक नैतिकता का उल्लंघन” है। उल्लंघन में पकड़े गए लेख “वापस लिए जा सकते हैं”; अच्छे से अच्छे मामले में उन्हें सुधारा जाएगा, और पत्रिका में एक सूचना छपेगी। लेखकों को, संपादक जोड़ते हैं, “ध्यान से सोच लेना चाहिए कि क्या वे चाहते हैं कि उनका नाम वापसी और सुधार-सूचनाओं से जुड़े”।

इस वाक्य पर ज़रा ठहरिए। अकादमिक प्रकाशन की सज़ाओं में लेख की वापसी सबसे ऊपर है – वह दंड जो आम तौर पर मनगढ़ंत आँकड़ों और धोखाधड़ी के लिए रखा जाता है। यहाँ उसे एक ऐसे अपराध से जोड़ दिया गया है, जिसे वही संपादकीय परिभाषित तक नहीं कर पाता। संपादक मानते हैं कि “सचमुच धुँधले क्षेत्र” हैं और “‘ग़ैर-ज़िम्मेदारी’ के दायरे को सीमांकित करने वाली कोई स्पष्ट रेखाएँ नहीं”। नीति लागू होगी “विवेक-आधारित फ़ैसलों” से, “जो कुछ लेखकों को नागवार लग सकते हैं, जो दावा करेंगे कि उन्होंने एआई का अनुचित उपयोग नहीं किया”: यानी आपकी अपनी घोषणा को ख़ारिज किया जा सकता है। इसके बाद सलाह है कि “‘ज़िम्मेदारी’ के दायरे में सुरक्षित” रहिए – और सुरक्षा की सलाह वहीं दी जाती है जहाँ ख़तरा हो। जिस रेखा को आप ख़ुद मानते हैं कि खींच नहीं सकते, उसे लाँघने पर लोगों को सज़ा देना तभी समझ में आता है, जब मक़सद डर का राज क़ायम करना हो। इस बात को याद रखिए, आगे काम आएगी।

आवाज़ का बहाना

तो ज़िम्मेदार उपयोग दिखता कैसा है? लेखकों से कहा गया है: “बहुत सावधानी बरतनी चाहिए … अपनी आवाज़ बचाए रखने की”। दुरुपयोग है एआई का सहारा लेकर “ऐसी भाषा में लिखना जिसे लेखक सामान्यतः कभी ख़ुद इस्तेमाल न करते”। मातृभाषी के लिए यह बात समझ में आती है: जो आप नहीं हैं, वह होने का ढोंग मत कीजिए। लेकिन उन विदेशियों के लिए, जिन्हें पराई भाषा में लिखना ही पड़ता है, यह आदेश ख़ुद को ही काटता है। नीति जिस आवाज़ की हिफ़ाज़त करती है, वही एकमात्र चीज़ है जो पत्रिका के अपने नियम हमसे छीन लेते हैं।

मिसाल के तौर पर मुझे ही ले लीजिए। अंग्रेज़ी मेरी चौथी भाषा है – ठीक वैसी, जिसे मैं “सामान्यतः” कभी इस्तेमाल न करता। अंग्रेज़ीभाषी विश्वविद्यालयों ने मुझे उसे छोटे वाक्यों में, संकेत-पट्टियों के साथ, लगभग यांत्रिक ढंग से लिखना सिखाया: मुख्य वाक्य सबसे पहले, संकोच-सूचक शब्द तय जगहों पर, संयोजक तय सूची से। प्रशिक्षण कामयाब रहा: मेरी अंग्रेज़ी में बचाने लायक़ कोई आवाज़ कभी थी ही नहीं; सबसे पहले उसी की बलि चढ़ी थी। संपादकों की अपनी परिभाषा के मुताबिक़, मैंने अंग्रेज़ी में जो कुछ भी लिखा है, वह अनुचित उपयोग ठहरेगा – मशीन के साथ या उसके बिना।

दोतरफ़ा फंदा

संपादक कहते हैं कि उन्होंने हमारे बारे में सोचा है: नीति मानती है कि ग़ैर-मातृभाषी लेखकों को अपनी अंग्रेज़ी एआई से जँचवाने का फ़ायदा मिलता है, यहाँ तक कि उसकी “अनुवाद, लेखन और संपादन सेवाओं” का भी। लेकिन लेखन में एआई की भागीदारी “अधिक से अधिक संपादन और प्रूफ़-रीडिंग की सहायता तक” सीमित रहनी चाहिए, और “एआई-लिखित पाठ के बड़े-बड़े टुकड़ों” से पहले रुक जानी चाहिए। मशीन से अनूदित लेख पहले शब्द से आख़िरी शब्द तक एआई-लिखित है; वह ऐसे टुकड़ों के सिवा कुछ है ही नहीं। तो यह रियायत तभी टिकती है, जब अनुवाद करना लिखना न हो। यह रेखा कहाँ से गुज़रती है? वे हमें पहले ही बता चुके हैं: “कोई स्पष्ट रेखाएँ नहीं”।

बात इससे भी बदतर है, क्योंकि यह संदेह सिर्फ़ अखंडनीय नहीं है। इसका पलड़ा पहले से झुका हुआ है। 2023 में स्टैनफ़ोर्ड की एक टीम ने इंसानों के लिखे निबंधों पर सात प्रचलित एआई-डिटेक्टर आज़माए: डिटेक्टरों ने ग़ैर-मातृभाषियों के TOEFL निबंधों में से औसतन 61% को मशीन-निर्मित ठहराया, जबकि मातृभाषियों के निबंधों को लगभग पूरी सटीकता से पहचाना; एक डिटेक्टर ने तो TOEFL सेट के 97.8% पर झंडी लगा दी ( )। वजह शिक्षाप्रद है। डिटेक्टर पूर्वानुमेयता नापते हैं, और दूसरी भाषा के रूप में सीखी गई अंग्रेज़ी – जिसे औसत की ओर ढाला गया है – बनावट से ही पूर्वानुमेय है: सबसे संभावित शब्द, सबसे संभावित क्रम में। उसी अध्ययन ने यह संकेत असली शोध में भी पाया: ग़ैर-मातृभाषी प्रथम लेखकों के सम्मेलन-पत्रों में भाषाई विविधता कम थी। जो शैलीगत लक्षण “एआई” जैसे पढ़े जाते हैं, वे दक्ष द्वितीय-भाषा अंग्रेज़ी के लक्षण हैं, और इंसान का विवेक-आधारित फ़ैसला उन्हीं लक्षणों को मशीन की तरह पढ़ता है। फंदा दोनों तरफ़ से कस गया: अपनी अंग्रेज़ी लिखूँ तो मशीन जैसा दिखूँ; मशीन इस्तेमाल करूँ तो उनका नियम टूटे।

भाषा का कर

यह विरोधाभास बेज़रर होता, अगर उसके साथ धमकियाँ न जुड़ी होतीं। लेकिन धमकियाँ एक और गहरी, और पुरानी समस्या उघाड़ती हैं, जिसका नाम नीति कभी नहीं लेती: एकभाषिकता। “यथासंभव व्यापक अंतरराष्ट्रीय दायरे” की माँग करते हैं, और उसी पन्ने पर लिखते हैं: “पत्रिका की भाषा अंग्रेज़ी है।”

इस व्यवस्था की क़ीमत काल्पनिक नहीं है। 908 पर्यावरण-वैज्ञानिकों के सर्वेक्षण में अमानो और उनके सहयोगियों ने पाया कि जिनकी मातृभाषा अंग्रेज़ी नहीं, वे एक लेख लिखने में 51% तक ज़्यादा समय लगाते हैं, उनके लेख 2.5 गुना ज़्यादा बार अस्वीकृत होते हैं और 12.5 गुना ज़्यादा बार संशोधन के लिए लौटाए जाते हैं – सिर्फ़ भाषा के आधार पर ( )। यह कर किसी एआई-नीति के आने से पहले ही वसूला जा रहा है; घोषणा-पत्र और उसकी धमकियाँ उसके ऊपर लदा एक ऑडिट भर हैं।

Fin d’empire

एकभाषिकता वह स्वयंसिद्ध है जिस पर कोई चर्चा नहीं करता। यह एक साम्राज्यवादी विरासत है, जिसे समय के साथ एक व्यावहारिक औचित्य मिल गया: अनुवाद धीमा और महँगा था, और कोई संपादक-मंडल उस चीज़ को नहीं परख सकता था जिसे वह पढ़ न सके। लेकिन मशीनी अनुवाद की प्रगति के आगे इनमें से कुछ भी नहीं टिकता। अत्याधुनिक मशीनी अनुवाद को लेखकों और संपादकों के बीच एक भरोसेमंद परत के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है।

आदर्श रास्ता इंसानी है: शोधकर्ताओं को एक से ज़्यादा भाषाएँ पढ़नी चाहिए। इसके बजाय अंग्रेज़ीभाषी विश्वविद्यालय आधुनिक भाषाओं के विभाग बंद करना पसंद करते हैं। ग़ौर कीजिए कि ये बंदियाँ एंग्लो-अमेरिकी परिघटना हैं: बाक़ी दुनिया के शोधकर्ताओं को एकभाषिकता का ऐशो-आराम कभी मिला ही नहीं। और समय पर भी ग़ौर कीजिए। भाषा-विभाग बंद करना एक दाँव लगाना है – कि अंग्रेज़ी हमेशा के लिए जीत चुकी है और पढ़ने लायक़ कोई चीज़ अब किसी और भाषा में कभी नहीं लिखी जाएगी। यह दाँव ठीक ग़लत वक़्त पर लगाया जा रहा है, और दोहरे ढंग से। पहला, क्योंकि मशीनी अनुवाद पहली बार यह संभव बना रहा है कि किसी साझा भाषा (lingua franca) के बिना ही काम चल जाए; दूसरा, क्योंकि जिस विश्व-व्यवस्था ने अंग्रेज़ी को डिफ़ॉल्ट बनाया, वह पीछे हट रही है: अंग्रेज़ी-जगत अंतर्मुखी हो रहा है, वैश्वीकरण का ज्वार उतर रहा है, मुक्त व्यापार अपने ही घर में विवादित है, और एक बहुध्रुवीय दुनिया आकार ले रही है, जिसमें पढ़ने लायक़ भाषाएँ बढ़ती जाएँगी। विश्वविद्यालय ऐसे शोधकर्ता तैयार कर रहे हैं जो सिर्फ़ अंग्रेज़ी पढ़ते हैं – एक ऐसी दुनिया के लिए, जहाँ अंग्रेज़ी काफ़ी नहीं होगी। इस नुक़सान की विरासत सबसे पहले संपादक-मंडलों को मिलेगी।

संपादकों के लिए एक परीक्षा

जब कोई संपादक-मंडल शिकायत करे कि उसे अपने लेखकों की अपनी आवाज़ नहीं सुनाई देती, तो शायद समस्या का एक हिस्सा ख़ुद मंडल में है।

यह गंभीर आरोप है, और इसके साथ एक गंभीर परीक्षा भी है। क्या Progress in Human Geography फ़्रांसीसी, इतालवी या जापानी में लिखे और मशीन-अनूदित अंग्रेज़ी संस्करण के साथ भेजे गए लेख की समीक्षा करवाएगा? पत्रिका के अपने दिशानिर्देश उन “अनुवाद” सेवाओं को मान्यता देते हैं, जो इसे संभव बनाती हैं। “हाँ” से समस्या ख़त्म हो जाती है। “नहीं” हमें बता देगा कि यह नीति असल में किस चीज़ की हिफ़ाज़त करती है।

दोनों ही सूरतों में, चुनाव संपादकों का है। अगर आवाज़ मायने रखती है, जैसा वे दावा करते हैं, तो पत्रिका को लेख उन भाषाओं में लेने चाहिए जिनमें लेखक सोचते हैं। अगर नहीं रखती, तो घोषणा-पत्र जाना चाहिए, और उसके साथ धमकियाँ भी।

tei-mcp v0.3: स्रोत को दोबारा लिखे बिना TEI एनकोडिंग

Tue, 05 May 2026 00:00:00 +0000

जब मैंने , तो मक़सद था एआई असिस्टेंटों को TEI मार्कअप गढ़ने से रोकना। स्कीमा-आधार ने समस्या का एक हिस्सा सुलझा दिया: P5 विनिर्देश तक सीधी, उपकरण-आधारित पहुँच मिल जाने पर मॉडल को अब यह अनुमान नहीं लगाना पड़ता कि किसी एलिमेंट का मतलब क्या है या वह कौन-से एट्रिब्यूट स्वीकार करता है। आउटपुट वैध निकलता है।

लेकिन TEI एनकोडिंग में मतिभ्रम के दो चेहरे हैं, और स्कीमा उनमें से सिर्फ़ एक को पकड़ती है। विनिर्देश पर परखने से इतना पता चलता है कि मार्कअप सही बना है। उस पाठ के बारे में यह कुछ नहीं कहती, जिसे वह मार्कअप लपेटे हुए है। और यहीं – पाठ में ही – ज़्यादा घातक मतिभ्रम बसते हैं। v0.3 की प्रमुख सुविधा, स्पैन-लॉक्ड कंपोज़िशन, ख़ास तौर पर इन्हीं को रोकने के लिए बनाई गई है।

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वह मतिभ्रम जिसे स्कीमा नहीं पकड़ सकती

किसी मॉडल से सोलहवीं सदी का एक फ़्रांसीसी पत्र एनकोड करने को कहिए, और अक्सर आपको एक ऐसा TEI दस्तावेज़ मिलेगा जो देखने में बेदाग़ लगेगा। हेडर भरा हुआ है, <persName> टैग सही जगह पर हैं, <dateline> ठीक बना है। उसे validate_document से गुज़ारिए, और वह पास हो जाता है।

फिर उसके मूल पाठ का स्रोत से मिलान कीजिए।

mesme बनकर même हो गया है। एक अल्पविराम अपनी जगह से खिसक गया है। luy चुपचाप आधुनिक होकर lui बन गया है। पांडुलिपि में जो वाक्यांश पढ़ने में कठिन था, उसे “सुधारकर” कुछ ज़्यादा साफ़-सुथरा बना दिया गया है। इनमें से कोई बदलाव माँगा नहीं गया था। कोई चिह्नित नहीं है। दस्तावेज़ स्कीमा के हिसाब से वैध है, और चुपचाप ग़लत।

अभिलेखीय वर्कफ़्लो में – जहाँ एनकोड किया गया पाठ वह स्थायी अभिलेख बन जाता है जिस पर आगे के पाठक, खोज-अनुक्रमणिकाएँ और उद्धरण टिके होते हैं – यही वह विफलता है जो सबसे ज़्यादा मायने रखती है। एक बिगड़ा हुआ टैग खीज पैदा करता है। एक आधुनिक की गई वर्तनी, जिस पर पाँच साल तक किसी की नज़र न पड़े, पाठ का भ्रष्ट हो जाना है।

स्पैन-लॉक्ड कंपोज़िशन

नया रिलीज़ (v0.3) मतिभ्रम रोकने की एक ऐसी व्यवस्था लेकर आया है, जिसका निशाना ठीक यही विफलता है। डिज़ाइन का लक्ष्य: मूल पाठ के मतिभ्रम को केवल असंभाव्य नहीं, बल्कि बनावट से ही असंभव बना देना।

विचार सीधा-सा है: मॉडल मूल पाठ कभी टाइप नहीं करता।

इसके बजाय वर्कफ़्लो यों चलता है:

मॉडल get_source("letter_001") बुलाता है और उसे स्रोत का सादा पाठ एक अपरिवर्तनीय स्ट्रिंग के रूप में मिलता है।
जो भी टैग वह लगाना चाहता है, उसके लिए वह tag_span("letter_001", start, end, element_path, attrs) बुलाता है – यानी स्रोत की एक वर्ण-सीमा पर एक TEI एलिमेंट दर्ज करता है।
काम पूरा होने पर वह compose("letter_001") बुलाता है। सर्वर दर्ज किए गए टैगों को मूल सादे पाठ में पिरोता है, अंतिम TEI तैयार करता है, और फिर बाइट-दर-बाइट जाँचता है कि तैयार दस्तावेज़ का सपाट पाठ स्रोत के बराबर है या नहीं।

बाइट मिल गए, तो दस्तावेज़ लौट आता है। नहीं मिले – अगर मॉडल के टैगों से किसी तरह ऐसा मूल पाठ निकलता है जो स्रोत से एक भी वर्ण में भिन्न हो – तो compose() भ्रष्ट दस्तावेज़ लौटाने के बजाय त्रुटि उठा देता है।

इस वर्कफ़्लो में कोई ऐसा रास्ता नहीं जिससे मॉडल एक ऐसा TEI दस्तावेज़ बना सके जिसका मूल पाठ स्रोत से भिन्न हो। यह अपरिवर्तनीय शर्त यांत्रिक है, व्यवहार पर टिकी नहीं। आपको यह भरोसा नहीं करना कि मॉडल मतिभ्रम नहीं करेगा; आपको बस दो बाइट-स्ट्रिंगों के बीच एक == जाँच पर भरोसा करना है।

यह क्या है, और क्या नहीं

स्पैन-लॉक्ड कंपोज़िशन स्कीमा-आधार की पूरक है, उसका विकल्प नहीं। स्कीमा-आधार के उपकरण (validate_document, lookup_element, valid_children और मूल सोलह में से बाक़ी) मॉडल को वैध TEI बनाने में मदद करते हैं। स्पैन-लॉक्ड कंपोज़िशन इसकी गारंटी देती है कि उस TEI के भीतर का मूल पाठ स्रोत के प्रति वफ़ादार है। काम में लाने लायक़ एनकोडिंग वर्कफ़्लो को दोनों कसौटियों पर खरा उतरना होता है, और अब दोनों एक ही सर्वर से सधती हैं।

यह हर मर्ज़ की दवा भी नहीं है। compose() अभी यह नहीं जाँचता कि दर्ज किए गए टैग किसी लोड किए गए ODD अनुकूलन के अनुसार स्वीकार्य हैं या नहीं – यह अगला क़दम है। दर्ज किए गए टैग प्रोसेस की मेमोरी में रहते हैं और रीस्टार्ट के बाद नहीं बचते। और स्रोत फ़ाइलें वहाँ से पढ़ने योग्य होनी चाहिए जहाँ सर्वर चल रहा है। ये सब सुलझाए जा सकते हैं; इनमें से कोई भी मूल अपरिवर्तनीय शर्त को कमज़ोर नहीं करता।

TEI से आगे यह क्यों मायने रखता है

यह पैटर्न सामान्यीकृत होता है। जब भी किसी मॉडल से किसी पाठ पर टिप्पणी करने, उसे रूपांतरित करने या लपेटने को कहा जाए – और जब भी मूल पाठ की अखंडता मॉडल की “सुधारने” की क्षमता से ज़्यादा मायने रखे – तो इसी आकार का समाधान लागू होता है। मॉडल से पाठ दोबारा टाइप करने को मत कहिए। उससे पाठ पर निर्देश बनवाइए, और एक नियतात्मक कंपोज़र को समानता की अपरिवर्तनीय शर्त के तहत उन्हें लागू करने दीजिए।

ख़ास तौर पर डिजिटल संस्करणों के लिए इससे यह बदल जाता है कि आप ज़िम्मेदारी के साथ किसी मॉडल से क्या करवा सकते हैं। एनकोडिंग अचानक ऐसा काम बन जाती है जिसे आप हर आउटपुट का स्रोत से हाथ से मिलान किए बिना सौंप सकते हैं। मशीन उबाऊ रास्ता चलती है; संपादक मार्कअप की समीक्षा करता है, वर्तनी की नहीं।

अपडेट कैसे पाएँ

अगर tei-mcp पहले से इंस्टॉल है:

uvx tei-mcp@latest

या नए सिरे से:

pip install tei-mcp

स्पैन-लॉक्ड कंपोज़िशन इस्तेमाल करने के लिए सर्वर को स्रोत की सादा-पाठ फ़ाइलों की किसी डायरेक्टरी की ओर मोड़िए:

export TEI_MCP_SPAN_SOURCE_ROOT=/path/to/sources
uvx tei-mcp

हर फ़ाइल का मूल नाम उसका दस्तावेज़ ID बन जाता है (letter_001.txt → letter_001)।

स्रोत कोड, पूरा दस्तावेज़ीकरण और अपरिवर्तनीय शर्त के डिज़ाइन-नोट:

tei-mcp

Sun, 15 Mar 2026 00:00:00 +0000

tei-mcp: एआई एजेंटों के लिए TEI P5

tei-mcp एक ओपन-सोर्स सर्वर है, जो एआई कोडिंग असिस्टेंटों को विनिर्देश तक सीधी पहुँच देता है। प्रशिक्षण-डेटा की धुँधली याद के भरोसे रहने के बजाय – जिससे अक्सर देखने में ठीक-ठाक पर ग़लत मार्कअप निकलता है – एआई विनिर्देश से सीधे, उसी वक़्त पूछ सकता है।

विशेषताएँ

सर्वर TEI P5 के ODD को पार्स करता है और 16 उपकरण उपलब्ध कराता है:

किसी भी एलिमेंट, क्लास, मैक्रो या मॉड्यूल की खोज नाम से – बड़े-छोटे अक्षर का भेद किए बिना, और टाइपिंग की ग़लती पर सुझाव के साथ
पूरी TEI क्लास-श्रेणी में एट्रिब्यूट का निर्धारण (स्थानीय + विरासत में मिले)
क्लास और मैक्रो को खोलते हुए कंटेंट मॉडल का विस्तार संरचित वृक्ष के रूप में
नेस्टिंग की जाँच – सीधा अभिभावक-संतान संबंध या पथ के साथ पुनरावर्ती पहुँच
TEI P5 के विरुद्ध दस्तावेज़ की वैधता-जाँच: कंटेंट मॉडल, एट्रिब्यूट, बंद मान-सूचियाँ, संदर्भों की अखंडता और अप्रचलन की चेतावनियाँ
क्रमिक संपादन के लिए एकल एलिमेंट की वैधता-जाँच
स्कीमा को किसी परियोजना-विशेष उपसमुच्चय तक सीमित करने के लिए ODD अनुकूलन लोड करना
रेगुलर एक्सप्रेशन से सभी प्रकार की इकाइयों में खोज

इंस्टॉलेशन

pip install tei-mcp

या सीधे चलाइए:

uvx tei-mcp

उपयोग

किसी भी MCP-संगत क्लाइंट (Claude, Cursor, Windsurf आदि) में जोड़िए:

{
 "mcpServers": {
 "tei": {
 "command": "uvx",
 "args": ["tei-mcp"]
 }
 }
}

स्रोत कोड और दस्तावेज़ीकरण पर उपलब्ध हैं।

tei-mcp: एआई एजेंटों के लिए TEI P5

Sun, 15 Mar 2026 00:00:00 +0000

अगर आपने कभी किसी एआई कोडिंग असिस्टेंट से TEI XML लिखवाया है, तो ग़ौर किया होगा कि वह गड़बड़ कर बैठता है। एलिमेंट वहाँ आ जाते हैं जहाँ उन्हें नहीं होना चाहिए। एट्रिब्यूट गढ़ लिए जाते हैं। नेस्टिंग के नियम अनदेखे रह जाते हैं। मॉडल को मोटा-मोटी अंदाज़ा है कि TEI कैसी दिखती है, पर विनिर्देश का कोई भरोसेमंद ज्ञान नहीं।

tei-mcp इसका हल है: यह एआई एजेंटों को TEI P5 दिशानिर्देशों तक सीधी, उपकरण-आधारित पहुँच देता है।

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MCP क्या है?

(MCP) एक खुला मानक है, जो एआई ऐप्लिकेशनों को बाहरी डेटा-स्रोतों और उपकरणों से जोड़ने देता है। इसे एआई का USB पोर्ट समझिए: एक ही प्रोटोकॉल, जिससे कोई भी संगत क्लाइंट – Claude, Cursor, Windsurf और अन्य – विशेष सेवाओं में प्लग हो सकता है।

एक MCP सर्वर ऐसे उपकरण उपलब्ध कराता है, जिन्हें एआई बातचीत के दौरान बुला सकता है। रटे हुए प्रशिक्षण-डेटा के भरोसे रहने के बजाय मॉडल किसी जीवंत, प्रामाणिक स्रोत से पूछ सकता है।

tei-mcp क्या करता है

tei-mcp TEI P5 के ODD विनिर्देश को पार्स करता है और 16 उपकरण उपलब्ध कराता है, जो किसी संपादक या एनकोडर के सबसे आम सवालों का जवाब देते हैं:

यह एलिमेंट क्या है? किसी भी एलिमेंट, क्लास, मैक्रो या मॉड्यूल को नाम से खोजिए – बड़े-छोटे अक्षर का भेद किए बिना, और टाइपिंग की ग़लती पर सुझाव के साथ।
यह कौन-से एट्रिब्यूट लेता है? पूरी क्लास-श्रेणी में एट्रिब्यूट का निर्धारण – पहले स्थानीय, फिर क्रम से विरासत में मिले।
इसके भीतर क्या आ सकता है? कंटेंट मॉडल को संरचित वृक्ष के रूप में खोलिए, या वैध संतानों की सपाट सूची पाइए।
क्या यह एलिमेंट यहाँ आ सकता है? अभिभावक-संतान नेस्टिंग की जाँच कीजिए, या पूरी एलिमेंट-श्रेणी में पहुँच का पता लगाइए।
क्या मेरा दस्तावेज़ वैध है? किसी TEI XML फ़ाइल को विनिर्देश पर परखिए: कंटेंट मॉडल, एट्रिब्यूट के मान, बंद मान-सूचियाँ, संदर्भों की अखंडता और अप्रचलन की चेतावनियाँ।
और मेरी परियोजना की स्कीमा? ODD अनुकूलन फ़ाइल लोड कीजिए, ताकि ऊपर का सब कुछ आपकी परियोजना के TEI उपसमुच्चय तक सीमित रहे।

यह क्यों मायने रखता है

TEI एनकोडिंग में दिशानिर्देशों को बार-बार देखना पड़ता है। अनुभवी एनकोडर सबसे आम पैटर्न आत्मसात कर लेते हैं, लेकिन कम परिचित एलिमेंटों या जटिल कंटेंट मॉडलों के लिए उन्हें भी विनिर्देश खोलना पड़ता है। एआई असिस्टेंटों के पास ऐसा कोई आत्मसात ज्ञान नहीं होता, इसलिए उनकी समस्या और गंभीर है: वे देखने में ठीक-ठाक पर ग़लत मार्कअप गढ़ लेते हैं।

tei-mcp के साथ एआई को अनुमान लगाने की ज़रूरत नहीं। पहला कोण-कोष्ठक लिखने से पहले वह विनिर्देश में जवाब देख सकता है। नतीजा: ऐसा मार्कअप जो TEI P5 के – या आपकी परियोजना के ODD अनुकूलन के – अनुरूप हो।

शुरुआत कैसे करें

PyPI से इंस्टॉल कीजिए:

pip install tei-mcp

फिर इसे अपने MCP क्लाइंट की कॉन्फ़िगरेशन में जोड़िए:

{
 "mcpServers": {
 "tei": {
 "command": "uvx",
 "args": ["tei-mcp"]
 }
 }
}

सर्वर पहली बार चलने पर TEI विनिर्देश डाउनलोड करता है और किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।

स्रोत कोड और पूरा दस्तावेज़ीकरण: