C# SDK ile Aracılı Yapay Zeka Hızlanıyor

Model Bağlam Protokolü (MCP) Nedir?

Model Bağlam Protokolü (MCP), Anthropic tarafından geçen Kasım ayında tanıtılan ve yapay zeka ajanları için çığır açan bir yaklaşımdır. Kısa sürede büyük bir ivme kazanmıştır. Şimdi, bir C# Yazılım Geliştirme Kiti (SDK) mevcut olup, erişimini ve potansiyelini daha da genişletmektedir.

MCP, Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) harici araçlar ve çeşitli veri kaynaklarıyla sorunsuz bir şekilde entegre etmek için standartlaştırılmış bir çerçeve görevi görür. Esasen, yapay zeka ajanlarını otonom olarak görevleri yerine getirme, uçuş rezervasyonu yapma veya programları yönetme gibi eylemleri yürütmek için kullanıcı arayüzleriyle etkileşim kurma olanağı tanır.

Anthropic, MCP’yi açık kaynaklı hale getirme girişimini üstlendi ve Microsoft, Anthropic ile yakın işbirliği içinde, ModelContextProtocol NuGet paketini takip ediyor. Henüz erken aşamalarında olmasına rağmen (sürüm 0.1.0-preview.8), bu paket şimdiden önemli ilgi gördü ve yaklaşık üç hafta önceki ilk sürümünden bu yana 21.000’den fazla indirmeye sahip.

Microsoft, 2 Nisan’da yaptığı açıklamada, “MCP, yapay zeka topluluğu içinde hızla benimsendi ve bu ortaklık, yapay zeka modellerinin C# uygulamalarına entegrasyonunu güçlendirmeyi amaçlıyor” dedi.

MCP’nin Hızlı Yükselişi

“Hızlı benimseme” ifadesi, MCP’nin yörüngesini tanımlarken belki de bir eksikliktir. Protokol, sektör genelinde hızla destek görmüş ve yaygın olarak uygulanmaktadır. MCP ile birlikte çalışan yapay zeka modelleri arasındaki iletişimi kolaylaştıran Google’ın yeni A2A protokolü ile birlikte, aracılı yapay zekanın geleceğini şekillendirmede önemli bir rol oynamaktadır.

OpenAI, Google DeepMind ve diğerleri gibi endüstri devleri de dahil olmak üzere çok sayıda kuruluş, standardı benimsemiş ve kendi platformlarına entegre etmektedir.

GitHub Copilot Agent Modunda MCP’nin Rolü

MCP, ayrıca en son Visual Studio Code v1.99’da GitHub Copilot Agent Modunu etkinleştirmede de etkilidir. Geliştirme ekibi, VS Code’da aracı modu kullanılarak bir sohbet istemi girildiğinde, modelin dosya işlemleri, veritabanı erişimi ve web veri alma gibi görevleri gerçekleştirmek için çeşitli araçlardan yararlanabileceğini açıkladı. Bu entegrasyon, daha dinamik ve bağlama duyarlı kodlama yardımına olanak tanır.

Microsoft, ayrıca Semantic Kernel gibi tekliflerinde de protokolü kullanmaktadır.

MCP Sunucuları ile İşlevselliği Genişletme

Microsoft, birçok ürününün işlevlerine erişmek için MCP sunucuları oluşturduğunu da vurguladı. GitHub MCP Sunucusu ve tarayıcı otomasyonu için Playwright MCP, önde gelen örneklerdir ve şu anda geliştirilmekte olan çok sayıda başka sunucu bulunmaktadır. Bir MCP sunucusu, verileri veya işlevleri LLM’lere MCP arabirimi aracılığıyla sunan hafif, standartlaştırılmış bir program görevi görür.

SDK’nın tanıtımı, C# kullanarak MCP sunucuları oluşturma ve diğer ilgili görevleri gerçekleştirme sürecini basitleştirir.

C# SDK’sının Faydaları

Microsoft, C#’ın özellikle kurumsal ortamda yaygın olarak kullanılan bir programlama dili olduğunu vurguluyor. Microsoft, MCP için resmi bir C# SDK’sı sağlayarak, yapay zeka modellerinin C# uygulamalarına entegrasyonunu ve C# kullanarak MCP sunucularının oluşturulmasını kolaylaştırmayı amaçlıyor. C# SDK’sı, ayrıca modern .NET’te bulunan önemli performans iyileştirmelerinden de yararlanarak, yapay zeka uygulamaları için gelişmiş hız ve verimlilik sunar. Dahası, .NET’in optimize edilmiş çalışma zamanı ve kapsayıcılaştırma desteği, yerel geliştirme senaryolarında optimum hizmet performansı sağlar. Visual Studio, Azure hizmetlerinin çoğu, Microsoft Teams ve XBOX’a güç veren hizmetler ve daha pek çokları dahil olmak üzere Microsoft’un temel ürünlerinin çoğu C# ile yazılmıştır. Bu ürünlerin tümü Model Bağlam Protokolünden yararlanabilir ve C# SDK’sı bunun için temel sağlar.

Örnek uygulamalar, projenin GitHub deposunda mevcuttur.

Aracılı Yapay Zeka ve MCP’ye Daha Derinlemesine Bakış

MCP’nin ve C# SDK’sının önemini tam olarak kavramak için, aracılı yapay zekanın temel kavramlarını, ele aldığı zorlukları ve MCP’nin gelişimini nasıl kolaylaştırdığını keşfetmek önemlidir.

Aracılı Yapay Zeka: Bir Paradigma Değişimi

Geleneksel yapay zeka sistemleri tipik olarak pasif bir şekilde çalışır, belirli sorgulara veya komutlara yanıt verir. Öte yandan, Aracılı Yapay Zeka, karmaşık ortamlarda proaktif olarak algılayabilen, akıl yürütebilen ve hareket edebilen yapay zeka varlıkları oluşturmayı amaçlar. Bu aracılar şunları yapabilir:

• Gözlemleyin: Sensörler veya API’ler aracılığıyla çevrelerinden bilgi toplayın.
• Akıl Yürütün: Toplanan bilgileri analiz edin, hedefleri belirleyin ve eylemleri planlayın.
• Hareket Edin: Hedeflerine ulaşmak için eylemleri yürütün, aktüatörler veya yazılım arayüzleri aracılığıyla ortamla etkileşim kurun.

Aracılı Yapay Zeka, karmaşık görevleri otomatikleştirerek, karar vermeyi iyileştirerek ve kişiselleştirilmiş deneyimler yaratarak çeşitli endüstrilerde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Örnekler şunları içerir:

• Otonom Araçlar: Yollarda gezinme, engellerden kaçınma ve insan müdahalesi olmadan sürüş kararları alma.
• Kişisel Asistanlar: Programları yönetme, randevuları ayarlama ve kullanıcı tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunma.
• Robotik: Üretim, sağlık hizmetleri ve lojistikte minimum insan denetimi ile görevleri yerine getirme.

Entegrasyon Zorluğu

Aracılı yapay zeka sistemleri geliştirmede karşılaşılan en büyük engellerden biri, LLM’lerin harici araçlar ve veri kaynaklarıyla entegrasyonudur. LLM’ler, metin üretebilen, dilleri çevirebilen ve soruları kapsamlı bir şekilde yanıtlayabilen güçlü dil modelleridir. Ancak, gerçek dünyayla doğrudan etkileşim kurma veya eğitim verilerinin ötesindeki bilgilere erişme yetenekleri yoktur.

Yapay zeka aracılarının pratik görevleri yerine getirmesini sağlamak için, şunları yapabilmeleri gerekir:

• Harici verilere erişin: Veritabanlarından, web sitelerinden ve diğer kaynaklardan bilgi alın.
• API’lerle etkileşim kurun: Harici sistemleri ve cihazları yazılım arayüzleri aracılığıyla kontrol edin.
• Özel araçlar kullanın: Görüntü tanıma, veri analizi veya finansal modelleme gibi belirli görevler için araçlardan yararlanın.

MCP: Entegrasyona Bir Köprü

Model Bağlam Protokolü, LLM’lerin harici araçlar ve veri kaynaklarıyla iletişim kurması için standartlaştırılmış bir yol sağlayarak bu zorluğu ele alır. LLM’lerin şunları yapmasına olanak tanıyan ortak bir arabirim tanımlar:

• Mevcut araçları keşfedin: Ortamda bulunan araçları ve işlevleri belirleyin.
• Araç yeteneklerini tanımlayın: Her aracın amacını, girdilerini ve çıktılarını anlayın.
• Araçları çağırın: Belirli parametrelerle araçları yürütün ve sonuçları alın.

MCP, standartlaştırılmış bir arabirim sağlayarak entegrasyon sürecini basitleştirir ve geliştiricilerin harici kaynaklara sorunsuz bir şekilde erişebilen ve kullanabilen yapay zeka aracılarının oluşturulmasına olanak tanır.

C# SDK’sına Daha Derinlemesine Bakış

MCP için C# SDK’sı, yapay zeka modellerini uygulamalarına entegre etmek isteyen C# geliştiricileri için geliştirme sürecini önemli ölçüde kolaylaştırır. Şunları kolaylaştıran bir dizi kitaplık ve araç sağlar:

• MCP sunucuları oluşturun: Verileri veya işlevleri LLM’lere MCP arabirimi aracılığıyla sunan standartlaştırılmış programlar geliştirin.
• MCP istemcileri oluşturun: Yapay zeka modellerini C# uygulamalarına entegre edin ve MCP sunucularıyla etkileşim kurmalarını sağlayın.
• MCP entegrasyonlarını test edin ve hata ayıklayın: Yapay zeka aracılarının harici kaynaklara doğru bir şekilde erişebildiğinden ve kullanabildiğinden emin olun.

C# SDK’sının Temel Özellikleri

C# SDK’sı, MCP geliştirmesini basitleştiren bir dizi özellik sunar:

• Otomatik Kod Oluşturma: SDK, MCP sunucularıyla etkileşim kurmak için belirtimlerine göre otomatik olarak C# kodu oluşturabilir. Bu, geliştiricilerin her araç veya işlev için manuel olarak kod yazma ihtiyacını ortadan kaldırır.
• Yerleşik Veri Doğrulama: SDK, LLM’ler ve harici araçlar arasında değiş tokuş edilen verilerin MCP standardına uygun olmasını sağlayan yerleşik veri doğrulama mekanizmaları içerir. Bu, hataları önlemeye yardımcı olur ve yapay zeka aracılarının güvenilirliğini artırır.
• Basitleştirilmiş Hata İşleme: SDK, MCP entegrasyonlarındaki sorunları algılama ve çözme sürecini basitleştiren birleşik bir hata işleme mekanizması sağlar.
• .NET Ekosistemi ile Entegrasyon: C# SDK’sı, mevcut .NET kitaplıklarından ve araçlarından yararlanmaya olanak tanıyan .NET ekosistemi ile sorunsuz bir şekilde entegre olur.

Örnek Kullanım Durumları

C# SDK’sı çeşitli senaryolarda kullanılabilir, örneğin:

• Yapay Zeka Destekli Sohbet Robotları Oluşturma: Daha kapsamlı ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlamak için hava durumu verileri, hisse senedi fiyatları veya ürün bilgileri gibi harici bilgilere erişebilen ve kullanabilen sohbet robotları geliştirin.
• Akıllı Otomasyon Sistemleri Oluşturma: MCP arabirimi aracılığıyla çeşitli yazılım sistemleri ve cihazlarla etkileşim kurarak karmaşık görevleri gerçekleştirebilen otomasyon sistemleri oluşturun.
• Akıllı Asistanlar Geliştirme: Kullanıcıların programlarını yönetmelerine, randevuları ayarlamalarına ve harici hizmetlere erişmek ve bunları kontrol etmek için MCP’den yararlanarak diğer görevleri gerçekleştirmelerine yardımcı olabilecek akıllı asistanlar oluşturun.

MCP ve Aracılı Yapay Zekanın Geleceği

Model Bağlam Protokolü, aracılı yapay zekanın evriminde önemli bir rol oynamaya hazırlanıyor. Protokol daha geniş bir kabul gördükçe, gerçek dünyayla sorunsuz bir şekilde etkileşim kurabilen ve karmaşık görevleri gerçekleştirebilen yapay zeka aracılarının oluşturulması kolaylaşacaktır.

C# SDK’sı, MCP’nin gücünden yararlanmak ve yenilikçi yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak isteyen C# geliştiricileri için değerli bir araçtır. MCP ve C# SDK’sı, standartlaştırılmış bir arabirim sağlayarak ve entegrasyon sürecini basitleştirerek, yapay zeka aracılarının günlük hayatımıza sorunsuz bir şekilde entegre edildiği bir geleceğin önünü açıyor.

Açık Kaynağın Önemi

Anthropic ve Microsoft’un MCP’yi ve ilişkili SDK’larını açık kaynaklı hale getirme kararı, yapay zeka alanında işbirliğinin ve açık standartların öneminin bir kanıtıdır. Teknolojiyi ücretsiz olarak kullanıma sunarak, yeniliği teşvik ediyorlar ve aracılı yapay zekanın gelişimini hızlandırıyorlar.

MCP gibi açık kaynaklı girişimler, teknolojinin evrimine katkıda bulunabilecek, potansiyel sorunları belirleyip ele alabilecek ve yeni ve yenilikçi uygulamalar oluşturabilecek canlı bir geliştirici ve araştırmacı ekosistemini teşvik eder. Bu işbirlikçi yaklaşım, teknolojinin yapay zekanın sürekli değişen ortamına uygun ve uyarlanabilir kalmasını sağlar.

Güvenlik Endişelerini Ele Alma

Yapay zeka aracıları kritik sistemlere ve süreçlere daha fazla entegre hale geldikçe, güvenlik en önemli endişe haline gelir. MCP’nin kendisi, potansiyel riskleri azaltmak için çeşitli güvenlik önlemleri içerir:

• Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme: MCP, LLM’lerin belirli araçlara ve veri kaynaklarına erişmek için kimliklerini doğrulama ve yetkilendirme mekanizmaları tanımlar. Bu, yalnızca yetkili aracıların hassas eylemler gerçekleştirebilmesini sağlar.
• Veri Şifreleme: MCP, LLM’ler ve harici sistemler arasında değiş tokuş edilen hassas bilgileri korumak için veri şifrelemeyi destekler.
• Korumalı Alan: MCP, LLM’lerin erişimini belirli kaynaklarla kısıtlamak ve kötü amaçlı eylemler gerçekleştirmelerini önlemek için korumalı alan oluşturulmasına olanak tanır.

Ancak, MCP’nin güvenlik için sihirli bir değnek olmadığını unutmamak önemlidir. Geliştiriciler, yapay zeka sisteminin tüm seviyelerinde sağlam güvenlik uygulamaları uygulamalıdır, örneğin:

• Güvenli Kodlama Uygulamaları: Yapay zeka aracısının kodundaki güvenlik açıklarını önlemek için güvenli kodlama uygulamalarını takip edin.
• Düzenli Güvenlik Denetimleri: Potansiyel güvenlik risklerini belirlemek ve ele almak için düzenli güvenlik denetimleri yapın.
• İzleme ve Günlüğe Kaydetme: Güvenlik olaylarını tespit etmek ve yanıtlamak için sağlam izleme ve günlüğe kaydetme mekanizmaları uygulayın.

Etik Sonuçlar

Aracılı yapay zekanın geliştirilmesi, proaktif olarak ele alınması gereken önemli etik düşünceleri de beraberinde getirir. Bunlar şunları içerir:

• Önyargı ve Adalet: Yapay zeka aracıları, eğitim verilerinden önyargıları miras alabilir ve bu da adaletsiz veya ayrımcı sonuçlara yol açabilir. Yapay zeka sistemlerindeki önyargıları tespit etmek ve azaltmak için yöntemler geliştirmek çok önemlidir.
• Şeffaflık ve Açıklanabilirlik: Özellikle kritik uygulamalarda, yapay zeka aracılarının nasıl karar verdiğini anlamak önemlidir. Güven ve hesap verebilirliği oluşturmak için şeffaf ve açıklanabilir yapay zeka sistemleri geliştirmek esastır.
• Gizlilik: Yapay zeka aracıları, çok miktarda kişisel veri toplayabilir ve işleyebilir, bu da gizlilik konusunda endişelere yol açar. Kullanıcı verilerini korumak için sağlam gizlilik koruma mekanizmaları uygulamak çok önemlidir.
• İşten Çıkarma: Aracılı yapay zekanın otomasyon yetenekleri, belirli sektörlerde işten çıkarmalara yol açabilir. Yapay zekanın sosyal ve ekonomik etkilerini göz önünde bulundurmak ve potansiyel olumsuz etkileri azaltmak için stratejiler geliştirmek önemlidir.

Yapay Zekanın Geleceğinde Gezinme

Model Bağlam Protokolü ve C# SDK’sı, aracılı yapay zekanın geliştirilmesinde önemli bir adımı temsil ediyor. Ancak, bunun devam eden bir yolculuk olduğunu ve önümüzde hala birçok zorluk ve fırsat olduğunu kabul etmek önemlidir. Açık standartları benimseyerek, güvenliğe ve etiğe öncelik vererek ve işbirliğini teşvik ederek, yapay zekanın bir bütün olarak topluma fayda sağlamasını sağlayabiliriz.