Yapay zeka (YZ) alanında sürekli olarak yeni kısaltmalar ortaya çıkıyor ve takip etmek zorlaşıyor. Özellikle Google Cloud Next etkinliğinde dikkat çeken Model Bağlam Protokolü (MCP), bu kısaltmalardan biri olarak öne çıkıyor. Peki MCP tam olarak nedir ve yapay zekanın geleceği için neden bu kadar önemli?
MCP’nin Kökenleri ve Tanımı
MCP, yapay zeka alanının öncülerinden Anthropic tarafından ilk olarak Kasım 2024’te, işletmelerin ve geliştiricilerin farklı depolarda bulunan verilere erişirken karşılaştıkları zorlukları çözmek amacıyla ortaya atıldı. Basitçe söylemek gerekirse, MCP, yapay zeka modellerini çeşitli veri kaynaklarına ve araçlara bağlamak için standart bir yol sunarak, birden fazla entegrasyon çözümü tasarlama ve dağıtma zahmetinden kurtarır.
Cloudflare Ürün Başkan Yardımcısı Rita Kozlov, MCP’yi 1990’ların başlarındaki HTTP’ye benzeterek, insanların, işletmelerin ve hizmetlerin etkileşim biçiminde devrim yaratma ve yepyeni iş modelleri oluşturma potansiyeline sahip olduğunu belirtiyor.
MCP’nin resmi web sitesi, onu yapay zeka uygulamaları için bir USB-C portuna benzetiyor ve cihazları çeşitli çevre birimlerine ve aksesuarlara bağlamak için standart bir yol sunarak veri erişim sürecini kolaylaştırıyor.
MCP: Yapay Zekanın Güçlendiricisi
MCP’nin önemi sadece veri erişimini kolaylaştırmaktan çok daha fazlasını kapsıyor. Yapay zeka ajanlarının gelecekteki gelişimini yönlendirecek kilit bir araç haline gelecek. Kozlov, MCP’nin yapay zeka ajanlarını daha bağımsız çalışmaya ve kullanıcıları adına görevleri tamamlamaya yetkilendireceğini vurguluyor.
Yapay zeka ajanları çağında, karmaşık sorunları çözebilecek uzman yapay zekalar eğitmemiz ve dağıtmamız gerekiyor. Bunu başarmak için yapay zeka ajanlarının, doğru zamanda çeşitli arka uç sistemlerinden doğru verilere erişebilmesi gerekiyor. Google Cloud Makine Öğrenimi, Sistemler ve Bulut Başkan Yardımcısı ve Genel Müdürü Amin Vahdat, buradaki arka uç sistemlerinin AlloyDB, Cloud SQL ve Google Cloud Spanner gibi veritabanları ve veri depolama sistemlerini içerdiğini açıklıyor.
Ek olarak, MongoDB Ürün Yönetimi Direktörü ve şirketin yapay zeka uzmanı Ben Flast, MCP’nin REST API’lerinden veya programatik bir arayüzü ortaya çıkarabilen herhangi bir hizmetten veri çekebileceğini belirtiyor.
Flast, MCP’nin yapay zeka gelişiminde iki temel rol oynayacağını vurguluyor. Birincisi, ajan geliştirme; MCP, kod üretimi ve otomasyonu kolaylaştırmak için gerekli verilere erişmeye yardımcı olmak için kullanılacak. İkincisi, MCP, çalışmakta olan ajanlara ve büyük dil modellerine (LLM) gerekli bağlamsal bilgileri sağlayarak yapay zekanın çeşitli sistemlerle etkileşim kurmasını sağlayacak.
Flast, şu anda kritik olanın, ajanların uygulama veritabanından tam olarak ne alması gerektiğini belirlemek olduğunu, örneğin performans gereksinimlerini karşılamak için ne tür depolama veya bellek özelliklerine ihtiyaç duyduklarını ekliyor.
MCP ile Yapay Zekayı Bağlamak
Yapay zeka ajanlarının sürekli veri girişine ihtiyacı olduğu gibi, birbirleriyle iletişim kurmaları da gerekiyor. MCP, ajanlar arasında birlikte çalışabilirlik sağlamak için kullanılabilir. Kozlov, geliştiricilerin MCP’yi kullanarak diğer ajanlarla ‘konuşabilen’ ajanlar inşa etmeye başladığını belirtiyor.
Aynı zamanda, Google Cloud kendi standardı olan Agent2Agent protokolünü de önerdi. Vahdat, MCP ve A2A’nın birbirini tamamladığını açıklıyor. MCP, verilere açık standart bir şekilde erişilmesini sağlarken, A2A farklı ajanlar arasında birlikte çalışabilirliği sağlıyor. MCP, modelden veriye bağlantısı olarak düşünülebilirken, A2A ajandan ajana bağlantısı olarak düşünülebilir. İkisini bir araya getirmek, daha güçlü ajanlar oluşturmayı daha kolay ve daha verimli hale getiriyor.
MCP’nin Benimsenme Eğrisi
MCP protokolü hala yeni olmasına rağmen, Kozlov ve Flast, yapay zeka alanındaki diğer teknolojiler gibi hızla ivme kazandığını belirtiyorlar.
Flast, Anthropic’in en büyük rakibi OpenAI’nin bile MCP desteği eklemeye karar verdiğini belirtiyor. Protokol Kasım 2024’te yayınlanmasına rağmen, şimdiden binlerce MCP sunucusu inşa edildi.
Cloudflare de yakın zamanda geliştirici platformuna uzak MCP sunucusu özelliği ekleyerek MCP sunucularına katıldı. Kozlov, Cloudflare’in bunu, geliştiricilerin ve kuruluşların öne geçmelerini ve MCP’nin gelecekteki gelişimi için hazırlanmalarını sağlamak amacıyla yaptığını, çünkü bunun mobil internet gibi önemli bir yeni etkileşim modu olacağını öngördüklerini söylüyor.
Özetle, MCP, yapay zeka alanında yükselen bir güç olarak büyük bir potansiyele sahip. Veri erişimini kolaylaştırıyor, yapay zeka ajanlarını yetkilendiriyor ve yapay zeka arasında birlikte çalışabilirliği teşvik ediyor. MCP geliştikçe ve olgunlaştıkça, yapay zekanın gelecekteki gelişiminde giderek daha önemli bir rol oynayacağına inanmak için nedenlerimiz var.
MCP’nin Teknik Detaylarına Derinlemesine Bakış
MCP’yi daha kapsamlı bir şekilde anlamak için teknik detaylarına daha derinlemesine bakmamız gerekiyor. MCP’nin özünde, yapay zeka modellerinin çeşitli veri kaynaklarıyla nasıl etkileşim kuracağını tanımlayan standartlaştırılmış protokolü yatar. Bu protokol aşağıdaki temel bileşenleri içerir:
- Veri Bağlayıcıları: Veri bağlayıcıları, yapay zeka modellerini farklı veri kaynaklarına bağlamaktan sorumlu olan MCP’nin temel bileşenleridir. Veri bağlayıcıları, veritabanları, API’ler ve dosya sistemleri dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarını destekleyebilir.
- Veri Dönüştürücüler: Veri dönüştürücüler, farklı veri kaynaklarından gelen verileri yapay zeka modelinin anlayabileceği bir biçime dönüştürmekten sorumludur. Veri dönüştürücüler, veri türü dönüştürme, veri biçimi dönüştürme ve veri temizleme dahil olmak üzere çeşitli veri dönüştürme işlemleri gerçekleştirebilir.
- Metaveri Yönetimi: Metaveri yönetimi, veri kaynaklarıyla ilgili metaveri bilgilerini yönetmekten sorumludur. Metaveri bilgileri, veri kaynağının adını, açıklamasını, konumunu ve erişim izinlerini içerir.
Bu bileşenler aracılığıyla MCP, yapay zeka modelleri ile çeşitli veri kaynakları arasında kesintisiz bağlantı sağlayarak veri erişim sürecini kolaylaştırır.
MCP’nin Uygulama Senaryoları
MCP’nin uygulama senaryoları çok geniş ve çeşitli yapay zeka uygulamalarında kullanılabilir. İşte tipik uygulama senaryolarından bazıları:
- Doğal Dil İşleme: Doğal dil işleme (NLP) alanında, MCP, büyük dil modellerini (LLM) çeşitli metin veri kaynaklarına bağlamak ve böylece LLM’nin performansını artırmak için kullanılabilir. Örneğin, bir LLM, haber makalesi veritabanlarına, sosyal medya veri kaynaklarına ve müşteri yorumu veri kaynaklarına bağlanabilir, bu da LLM’nin metni daha iyi anlamasını ve üretmesini sağlar.
- Bilgisayarlı Görü: Bilgisayarlı görü alanında, MCP, görüntü tanıma modellerini çeşitli görüntü veri kaynaklarına bağlamak ve böylece görüntü tanıma modellerinin doğruluğunu artırmak için kullanılabilir. Örneğin, bir görüntü tanıma modeli, görüntü veritabanlarına, kameralara ve video akışlarına bağlanabilir, bu da görüntü tanıma modelinin görüntüleri daha iyi tanımasını sağlar.
- Tavsiye Sistemleri: Tavsiye sistemleri alanında, MCP, tavsiye modellerini çeşitli kullanıcı davranış veri kaynaklarına ve ürün veri kaynaklarına bağlamak ve böylece tavsiye sistemlerinin kişiselleştirme derecesini artırmak için kullanılabilir. Örneğin, bir tavsiye modeli, kullanıcı göz atma geçmişine, satın alma geçmişine ve ürün özellik veri kaynaklarına bağlanabilir, bu da tavsiye sisteminin kullanıcıların ilgisini çeken ürünleri daha doğru bir şekilde önermesini sağlar.
- Finansal Analiz: Finansal analiz alanında, MCP, finansal analiz modellerini çeşitli finansal veri kaynaklarına bağlamak ve böylece finansal analizin doğruluğunu artırmak için kullanılabilir. Örneğin, bir finansal analiz modeli, hisse senedi piyasası verilerine, ekonomik gösterge verilerine ve şirket finansal tabloları verilerine bağlanabilir, bu da finansal analiz modelinin piyasa trendlerini daha doğru bir şekilde tahmin etmesini sağlar.
MCP’nin Zorlukları ve Gelecekteki Gelişimi
MCP büyük bir potansiyele sahip olmasına rağmen, bazı zorluklarla da karşı karşıya. İşte temel zorluklardan bazıları:
- Standardizasyon: MCP hala gelişmekte olan bir protokol ve farklı satıcıların ürünleri arasında birlikte çalışabilirliği sağlamak için daha da standartlaştırılması gerekiyor.
- Güvenlik: MCP, veri kaynaklarının güvenliğini korumak ve yetkisiz erişimi önlemek için güçlü güvenlik mekanizmaları sağlamalıdır.
- Performans: MCP, yapay zeka uygulamalarının ihtiyaçlarını karşılamak için yüksek performanslı veri erişimi sağlamalıdır.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için MCP’nin gelecekteki gelişim yönleri şunları içerir:
- Daha Fazla Standardizasyon: Farklı satıcıların ürünleri arasında birlikte çalışabilirliği sağlamak için MCP’nin standardizasyon sürecini teşvik etmek.
- Güvenliği Güçlendirmek: Veri kaynaklarının güvenliğini korumak için güçlü güvenlik mekanizmaları sağlayarak MCP’nin güvenliğini güçlendirmek.
- Performansı Artırmak: Yapay zeka uygulamalarının ihtiyaçlarını karşılamak için yüksek performanslı veri erişimi sağlayarak MCP’nin performansını artırmak.
- Uygulama Senaryolarını Genişletmek: MCP’nin uygulama senaryolarını genişletmek ve onu daha fazla yapay zeka uygulamasında kullanmak.
Sonuç olarak, MCP, yapay zeka alanında yükselen bir güç olarak büyük bir potansiyele sahip. MCP geliştikçe ve olgunlaştıkça, yapay zekanın gelecekteki gelişiminde giderek daha önemli bir rol oynayacağına inanmak için nedenlerimiz var.