Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka (AI) odaklı uygulamaların yeni neslinin temel standardı olma yolunda hızla ilerliyor. 2024’ün sonlarında Anthropic tarafından geliştirilen ve açık bir standart olarak yayınlanan MCP, AI ekosistemindeki temel bir sorunu ele almayı amaçlıyor: Büyük dil modellerini (LLM’ler) ve yapay zeka aracılarını, geniş ve sürekli değişen gerçek dünya verileri, araçları ve hizmetler alanına nasıl sorunsuz ve güvenli bir şekilde bağlayabiliriz?
Anthropic, AI asistanları ve bunların arkasındaki büyük dil modelleri geliştikçe, ‘en karmaşık modellerin bile verilerden yalıtılmış olmaları nedeniyle sınırlı kaldığını - bilgi adalarında ve eski sistemlerin ardında sıkışıp kaldığını’ belirtiyor. Her yeni veri kaynağı kendi özel uygulamasını gerektiriyor, bu da gerçekten bağlantılı bir sistemi ölçeklendirmeyi zorlaştırıyor.’
MCP, Anthropic’in bu soruna cevabıdır. Şirket, ‘AI sistemlerini veri kaynaklarına bağlamak için evrensel, açık bir standart sunacağını ve parçalanmış entegrasyonların yerini tek bir protokolle alacağını’ iddia ediyor.
MCP: Yapay Zeka Verileri İçin Evrensel Bir Adaptör
Bana göre MCP, yapay zeka verileri için evrensel bir adaptördür. AI merkezli bir şirket olan Aisera’nın dediği gibi, MCP’yi ‘AI için bir USB-C portu’ olarak düşünebilirsiniz. USB-C cihazlarımızı bağlama şeklimizi nasıl standartlaştırdıysa, MCP de AI modellerinin harici sistemlerle etkileşimini standartlaştırır. Başka bir deyişle, Linux Vakfı İcra Direktörü Jim Zemlin, MCP’yi ‘ağ için HTTP’nin yaptığına benzer şekilde, AI sistemleri için temel bir iletişim katmanı haline geliyor’ şeklinde tanımlıyor.
Spesifik olarak MCP, AI uygulamalarının tek, güvenli bir arayüz aracılığıyla fonksiyonları çağırmasına, veri almasına ve herhangi bir uyumlu araçtan, veritabanından veya hizmetten ipuçlarından yararlanmasını sağlayan JSON-RPC 2.0 tabanlı standart bir protokol tanımlar.
MCP’nin Mimarisi ve Bileşenleri
Bu, birkaç temel bileşene sahip bir istemci-sunucu mimarisini izleyerek gerçekleştirilir. Bunlar:
- Ana Bilgisayar (Host): Harici verilere erişmesi gereken AI odaklı uygulama (örneğin, Claude Desktop, Entegre Geliştirme Ortamı (IDE), sohbet robotu).
- İstemci (Client): Tek bir MCP sunucusuna özel, durumlu bir bağlantıyı yönetir, iletişimi ve yetenek müzakeresini ele alır.
- Sunucu (Server): MCP protokolü aracılığıyla belirli işlevleri - araçları (fonksiyonlar), kaynakları (veriler) ve ipuçlarını - yerel veya uzak veri kaynaklarına bağlayarak sunar.
- Temel Protokol (Base protocol): Standartlaştırılmış mesajlaşma katmanı (JSON-RPC 2.0), tüm bileşenlerin güvenilir ve güvenli bir şekilde iletişim kurmasını sağlar.
Bu mimari, ‘M×N entegrasyon sorununu’ (burada M sayıda AI uygulamasının N sayıda araca bağlanması gerekir ve M×N sayıda özel konektör gereklidir) daha basit bir ‘M+N sorununa’ dönüştürür. Bu nedenle, her araç ve uygulamanın birlikte çalışabilirlik için MCP’yi yalnızca bir kez desteklemesi gerekir. Bu, geliştiriciler için gerçekten zaman tasarrufu sağlayabilir.
MCP Nasıl Çalışır?
İlk olarak, bir AI uygulaması başlatıldığında, MCP istemcisini başlatır ve her istemci farklı bir MCP sunucusuna bağlanır. Bu istemciler protokol sürümlerini ve yeteneklerini müzakere eder. İstemci ile bir bağlantı kurulduktan sonra, kullanılabilir araçlar, kaynaklar ve ipuçları için sunucuyu sorgular.
Bir bağlantı kurulduktan sonra, AI modeli artık sunucunun gerçek zamanlı verilerine ve yeteneklerine erişebilir ve bu da bağlamını dinamik olarak günceller. Bu, MCP’nin AI sohbet robotlarının önceden indekslenmiş veri kümelerine, gömülmelere veya LLM’lerdeki önbelleğe alınmış bilgilere güvenmek yerine en son gerçek zamanlı verilere erişmesini sağladığı anlamına gelir.
Bu nedenle, bir AI’dan bir görev gerçekleştirmesini istediğinizde (örneğin, ‘New York’tan Los Angeles’a en son uçuş fiyatları nelerdir?’), AI, isteği MCP istemcisi aracılığıyla ilgili sunucuya yönlendirir. Sunucu daha sonra bu işlevi yürütür, sonuçları döndürür ve AI bu en son verileri cevabınıza dahil eder.
Ek olarak, MCP, AI modellerinin çalışma zamanında yeni araçlar keşfetmesini ve kullanmasını sağlar. Bu, AI aracınızın önemli kod değişiklikleri veya makine öğrenimi (ML) yeniden eğitimi gerektirmeden yeni görevlere ve ortamlara uyum sağlayabileceği anlamına gelir.
Kısacası, MCP parçalanmış, özel olarak oluşturulmuş entegrasyonların yerini tek, açık bir protokolle alır. Bu, geliştiricilerin bir AI modelini herhangi bir uyumlu veri kaynağına veya araca bağlamak için MCP’yi yalnızca bir kez uygulamaları gerektiği anlamına gelir, bu da entegrasyon karmaşıklığını ve bakım maliyetini önemli ölçüde azaltır. Bu, geliştiricilerin hayatını kolaylaştırır.
Daha doğrudan bir şekilde, MCP kodunu oluşturmak ve uygulama zorluklarını çözmek için AI kullanabilirsiniz.
MCP’nin Temel Avantajları
İşte MCP’nin sundukları:
Birleşik ve Standartlaştırılmış Entegrasyon: MCP, geliştiricilerin hizmetlerini, API’lerini ve veri kaynaklarını tek, standartlaştırılmış bir arayüz aracılığıyla herhangi bir AI istemcisine (örneğin, sohbet robotu, IDE veya özel aracı) bağlamasını sağlayan evrensel bir protokol görevi görür.
Çift Yönlü İletişim ve Zengin Etkileşim: MCP, AI modelleri ve harici sistemler arasında güvenli, gerçek zamanlı, çift yönlü iletişimi destekler ve yalnızca veri alımını değil, aynı zamanda araç çağırmayı ve işlem yürütmeyi de sağlar.
Ölçeklenebilirlik ve Ekosistem Yeniden Kullanımı: Bir hizmet için MCP’yi uyguladıktan sonra, herhangi bir MCP uyumlu AI istemcisi ona erişebilir, bu da yeniden kullanılabilir konektörlerden oluşan bir ekosistemi teşvik eder ve benimsenmeyi hızlandırır.
Tutarlılık ve Birlikte Çalışabilirlik: MCP, tutarlı JSON istek/yanıt formatlarını zorunlu kılar. Bu, altta yatan hizmet veya AI modelinden bağımsız olarak entegrasyonları hata ayıklamayı, bakımını yapmayı ve ölçeklendirmeyi kolaylaştırır. Bu aynı zamanda modelleri değiştirseniz veya yeni araçlar ekleseniz bile entegrasyonun güvenilir kalacağı anlamına gelir.
Gelişmiş Güvenlik ve Erişim Kontrolü: MCP, şifreleme, ayrıntılı erişim kontrolleri ve kullanıcıların hassas işlemleri onaylaması desteği ile güvenlik göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır. Ayrıca, verilerinizi dahili olarak tutmanızı sağlayan MCP sunucularını kendiniz barındırabilirsiniz.
Azaltılmış Geliştirme Süresi ve Bakım: Parçalanmış, tek seferlik entegrasyonlardan kaçınarak, geliştiriciler kurulum ve sürekli bakım için zaman kazanır, bu da daha yüksek düzeyde uygulama mantığına ve yeniliğe odaklanmalarını sağlar. Ek olarak, MCP’nin aracı mantığı ve arka uç yetenekleri arasındaki net ayrımı, kod tabanını daha modüler ve bakımı daha kolay hale getirir.
MCP’nin Benimsenmesi ve Gelecek Beklentileri
Herhangi bir standart için en önemli şey şudur: ‘İnsanlar onu benimseyecek mi?’ Sadece birkaç ay sonra, cevap yüksek ve net: Evet. OpenAI, Mart 2025’te desteğini ekledi. 9 Nisan’da Google DeepMind lideri Demis Hassabis desteğini açıkladı. Google CEO’su Sundar Pichai hızla onayladı. Microsoft, Replit ve Zapier dahil diğer şirketler de onu takip etti.
Bu sadece sözden ibaret değil. Önceden oluşturulmuş MCP konektörlerinden oluşan büyüyen bir kütüphane ortaya çıkıyor. Örneğin Docker, kısa süre önce MCP dizini aracılığıyla MCP’yi destekleyeceğini duyurdu. MCP’nin piyasaya sürülmesinden bu yana altı aydan kısa bir süre içinde, dizin zaten Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch ve diğer şirketlerden 100’den fazla MCP sunucusu içeriyor.
Docker’ın erişebildiklerine ek olarak, zaten yüzlerce MCP sunucusu var. Bu sunucular aşağıdaki görevler için kullanılabilir:
- Müşteri Desteği Sohbet Robotları: AI asistanları, doğru, bağlamsal yardım sağlamak için CRM verilerine, ürün bilgilerine ve destek biletlerine gerçek zamanlı olarak erişebilir.
- Kurumsal AI Arama: AI, belge depolarını, veritabanlarını ve bulut depolamayı arayabilir ve yanıtları ilgili kaynak belgelerine bağlayabilir.
- Geliştirici Araçları: Kodlama asistanları, CVS ve diğer sürüm kontrol sistemleri, sorun izleyiciler ve belgelerle etkileşim kurabilir.
- AI Aracıları: Tabii ki, özerk aracıları çok adımlı görevler planlayabilir, kullanıcılar adına eylemler gerçekleştirebilir ve MCP bağlantılı araçları ve verileri kullanarak değişen ihtiyaçlara uyum sağlayabilir.
Asıl soru, MCP’nin ne için kullanılamayacağıdır.
MCP, izole edilmiş, statik AI’dan derinlemesine entegre edilmiş, bağlamsal olarak farkında olan ve harekete geçebilir sistemlere doğru bir paradigma değişimini temsil ediyor. Protokol olgunlaştıkça, her türlü dijital araç ve veri arasında güvenli, verimli ve büyük ölçekte akıl yürütebilen, eylemde bulunabilen ve işbirliği yapabilen yeni nesil AI aracılarını ve asistanlarını destekleyecektir.
Üretken AI’nın 2022’de ilk patlamasından bu yana, bu kadar hızlı bir şekilde gelişen başka bir teknoloji görmedim. Ancak, beni gerçekten büyüleyen şey, on yıldan uzun bir süre önce Kubernetes’in ortaya çıkması. O zamanlar, birçok kişi Swarm ve Mesosphere gibi artık neredeyse unutulmuş olan konteyner orkestratörlerinde bir rekabet olacağını düşünüyordu. Kubernetes’in kazanan olacağını en başından beri biliyordum.
Bu yüzden, şimdi tahmin ediyorum. MCP, AI’nın bağlantısı olacak ve AI’nın kurumsal, bulut ve daha geniş alanlardaki tüm potansiyelini açığa çıkaracak.