MCP: AI Ajan Araç Etkileşiminde Yeni Dönem

2025 yılındayız ve Yapay Zeka Ajanları, teorik kavramlardan pratik araçlara hızla geçiş yapıyor. Anthropic’in Claude 3.7’sinin kodlama görevlerinde mükemmelleşmesi ve açık kaynak topluluklarının tarayıcı işlemleri aracılığıyla karmaşık işlevler sağlaması gibi yenilikler, önemli bir değişimi vurguluyor. Yapay zekanın yetenekleri, sadece konuşmanın ötesine geçerek aktif yürütmeye doğru evriliyor. Ancak temel bir zorluk devam ediyor: Bu akıllı ajanların gerçek dünyayla verimli ve güvenli bir şekilde etkileşime girmesini nasıl sağlarız? Kasım 2024’te Anthropic, Büyük Dil Modelleri’nin (LLM’ler) harici araçlara ve veri kaynaklarına bağlanması için birleşik bir arayüz sağlayarak Yapay Zeka Ajanlarının geliştirilmesinde ve uygulanmasında devrim yaratmaya hazırlanan açık kaynaklı, standartlaştırılmış bir protokol olan Model Context Protocol (MCP)‘ü tanıttı. Lansmanından sonraki dört ay içinde MCP, 2000’den fazla sunucudan destek aldı.

MCP’yi Anlamak

Tanım ve Kökenleri

MCP veya Model Context Protocol, Kasım 2024’te Anthropic tarafından tanıtılan standartlaştırılmış bir protokoldür. Yapay zeka modelleri ile harici araçlar ve veriler arasındaki parçalanmış etkileşimi ele alır. Genellikle ‘Yapay Zeka için USB-C’ olarak benzetilen MCP, yapay zeka ajanlarının veritabanları, dosya sistemleri, web siteleri ve API’ler gibi harici kaynaklara, her araç için karmaşık, özel yapım uyarlama koduna ihtiyaç duymadan sorunsuz bir şekilde erişmesini sağlayan birleşik bir arayüz sunar.

API’ler, sunucuları ve istemcileri birbirine bağlayan internetin evrensel diliyse, MCP, akıllı ajanlarla gerçek dünya arasındaki boşluğu dolduran yapay zeka araçları için birleştirici dildir. Yapay zekanın, insanların akıllı telefonları kullanmasına benzer şekilde, doğal dil aracılığıyla araçları manipüle etmesini sağlar. Görevler, ‘Bugünün hava durumunu söyle’ gibi basit sorgulardan, ‘Hava durumunu kontrol et ve bana şemsiye almamı hatırlat’ veya ‘3D bir model oluştur ve buluta yükle’ gibi karmaşık işlemlere dönüşür.

Temel Vizyon: MCP, verimliliği artırmayı ve yapay zeka ajanlarını anlamanın ötesine geçerek somut eyleme geçebilme yeteneğiyle güçlendirmeyi amaçlar. Bu, geliştiricilerin, işletmelerin ve hatta teknik olmayan kullanıcıların akıllı ajanları özelleştirmesini sağlayarak, onları sanal zeka ile fiziksel dünya arasında bir köprü haline getirir.

MCP’nin oluşturulması tesadüfi değildi. Eski OpenAI üyeleri tarafından kurulan Anthropic, LLM’lerin sınırlamalarını fark etti. LLM’ler genellikle ‘bilgi silolarına’ hapsolmuş, bilgileri eğitim verileriyle sınırlı ve harici bilgilere gerçek zamanlı erişimi yoktu. 2024’te Claude serisi modellerinin başarısının ardından Anthropic, yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için evrensel bir protokole ihtiyaç olduğunu fark etti. MCP’nin açık kaynak sürümü hızla ilgi gördü. Mart 2025’e kadar, dosya yönetiminden blockchain analizine kadar uzanan senaryoları kapsayan 2000’den fazla topluluk tarafından geliştirilen MCP Sunucusu çevrimiçiydi, 300’den fazla GitHub projesi dahil edildi ve %1200’lük bir büyüme oranı vardı. MCP sadece teknik bir protokol değil, aynı zamanda topluluk odaklı bir işbirliği çerçevesidir.

Günlük Kullanıcı İçin MCP

Bireysel kullanıcılar için MCP, yapay zekaya bir ‘sihirli anahtar’ görevi görerek, karmaşık akıllı araçları erişilebilir ve kullanıcı dostu hale getirir. Bireylerin, programlama bilgisi gerektirmeden günlük görevleri tamamlamak için doğal dili kullanarak yapay zekaya komuta etmelerini sağlar. Claude’a ‘Programımı düzenle ve yarınki toplantılarımı hatırlat’ talimatı verdiğinizi hayal edin. MCP, takvimlere, e-postalara ve hatırlatma araçlarına otomatik olarak bağlanır ve görevi saniyeler içinde tamamlar. Veya, ‘Doğum günü kartı tasarlamama yardım et’ dediğinizi düşünün. MCP, bir tasarım sunucusunu (Figma gibi) çağırır, kişiselleştirilmiş bir kart oluşturur ve buluta kaydeder. Teknik olmayan kullanıcılar için MCP, sıkıcı işlemleri basit konuşmalara dönüştüren, teknolojiyi gerçekten hayata hizmet eder hale getiren görünmez bir süper asistan işlevi görür.

• Basit Anlayış: MCP, yapay zeka yardımcınızı ‘sadece sohbet etmekten’ ‘işleri halletmeye’ yükselten, dosya yönetmenize, hayatınızı planlamanıza ve hatta içerik oluşturmanıza yardımcı olan akıllı bir asistan görevi görür.
• Gerçek Değer: Yapay zekayı erişilemeyen bir teknolojiden kişisel bir yaşam asistanına dönüştürerek zaman kazandırır, verimliliği artırır ve gizliliği korur.

Daha Geniş Senaryolar: Ev İşlerinden Yaratıcılığa

MCP, sadece bir araçtan daha fazlasıdır; herkesin pahalı profesyonel hizmetlere ihtiyaç duymadan yapay zeka asistanını ‘özelleştirmesini’ sağlayan bir yaşam tarzı değişikliğini temsil eder. Yaşlılar için MCP işlemleri basitleştirebilir - ‘İlacımı almamı hatırlat ve ailemi bilgilendir’ demek, yapay zekanın görevi otomatik olarak tamamlamasına ve bağımsızlığı artırmasına neden olur. MCP, basit görevlerin ötesine geçerek yaratıcılığı teşvik eder ve günlük ihtiyaçları karşılar:

• Günlük Yönetim: ‘Bu haftanın alışverişini listeleyin ve bana hatırlatın’ demek, MCP’nin buzdolabı stokunu ve fiyat karşılaştırma web sitelerini kontrol etmesini, bir liste oluşturmasını ve SMS yoluyla göndermesini sağlar.
• Öğrenme ve Gelişim: Öğrencilerin ‘Biyoloji notlarını düzenleyin ve bir çalışma planı yapın’ demesi, MCP’nin notları taramasına, öğrenme platformlarına bağlanmasına ve bir çalışma planı ve sınav soruları çıkarmasına neden olur.
• İlgi Alanlarını Keşfetme: Yemek yapmayı mı öğreniyorsunuz? ‘İtalyan makarna tariflerini ve malzemelerini bulun’ demek, MCP’nin web sitelerini aramasını, stoğu kontrol etmesini ve menüler oluşturmasını sağlayarak kitapları karıştırma zahmetinden kurtarır.
• Duygusal Bağlantı: Doğum günleri için ‘Bir kart tasarlayın ve anneme gönderin’ demek, MCP’nin Figma’yı kullanarak tasarlamasına ve e-posta yoluyla göndermesine olanak tanır.

Gizlilik ve Kontrol: Kullanıcılar İçin Güvence

Gizlilik, bireysel kullanıcılar için en önemli endişedir ve MCP’nin izin kontrol mekanizması, kullanıcıların veri akışı üzerinde tam kontrolü sürdürmesini sağlar. Örneğin, ‘Yapay zekanın takvimi okumasına izin verin, ancak fotoğraflara dokunmasına izin vermeyin’ şeklinde izinler ayarlayabilir ve güvenilir yetkilendirme sağlayabilirsiniz. Ayrıca, MCP’nin ‘örnekleme’ işlevi, kullanıcıların yapay zeka hassas görevleri yürütmeden önce istekleri gözden geçirmesine olanak tanır; örneğin, kullanıcıların ‘sadece son ayın verileri’nin kullanıldığını onaylayabileceği banka hesap özetlerini analiz etmek gibi. Bu şeffaflık ve kontrol, kolaylığı korurken güveni teşvik eder.

MCP’nin Gerekliliği

LLM’lerin sınırlamaları, MCP’ye olan ihtiyacı doğurmuştur. Geleneksel olarak, yapay zeka modellerinin bilgisi eğitim verileriyle sınırlıdır ve gerçek zamanlı bilgilere erişimi engeller. Bir LLM Mart 2025 için kripto para piyasası trendlerini analiz etmek istiyorsa, verileri manuel olarak girmeli veya belirli API çağrıları yazmalıdır, bu da saatler veya günler sürebilir. Daha da önemlisi, geliştiriciler birden fazla model ve araçla uğraşırken bir ‘M×N problemi’ ile karşı karşıyadır - 10 yapay zeka modeli ve 10 harici araç varsa, 100 özel entegrasyona ihtiyaç vardır ve bu da karmaşıklığı katlanarak artırır. Bu parçalanma verimsizdir ve ölçeklendirilmesi zordur.

MCP, bu engelleri ele alarak bağlantıları N+M’ye (10 model ve 10 araç için yalnızca 20 yapılandırmaya ihtiyaç vardır) indirger ve yapay zeka ajanlarının araçları esnek bir şekilde çağırmasına olanak tanır. Geleneksel olarak 2 saat süren gerçek zamanlı hisse senedi fiyatlarıyla bir rapor oluşturmak, MCP ile sadece 2 dakikada yapılabilir.

MCP’nin Teknik Mimarisi ve İç İşleyişi

Teknik Altyapı ve Ekolojik Konumlandırma

MCP’nin teknik temeli, WebSockets’in yüksek performansına benzer şekilde, gerçek zamanlı çift yönlü etkileşimi destekleyen hafif, verimli bir iletişim standardı olan JSON-RPC 2.0’dır. Bir istemci-sunucu mimarisi aracılığıyla çalışır:

• MCP Host: Claude Desktop, Cursor veya Windsurf gibi kullanıcı etkileşimli uygulama, istekleri almaktan ve sonuçları görüntülemekten sorumludur.
• MCP Client: Host’a gömülmüş olan, sunucuyla bire bir bağlantı kurar, protokol iletişimini yönetir ve yalıtımı ve güvenliği sağlar.
• MCP Server: Belirli işlevler sağlayan, yerel (masaüstü dosyaları gibi) veya uzak (bulut API’leri gibi) veri kaynaklarını bağlayan hafif bir program.

İletim yöntemleri şunları içerir:

• Stdio: Dosya yönetimi gibi yerel hızlı dağıtım için uygun, gecikme milisaniyeler kadar düşük.
• HTTP SSE: Sunucu tarafından gönderilen olaylar, bulut API çağrıları gibi uzak gerçek zamanlı etkileşimi destekler, dağıtılmış senaryolar için uygundur.

Anthropic, uzak performansı daha da iyileştirmek için 2025’in sonuna kadar WebSockets’i tanıtmayı planlıyor. Yapay zeka ekosisteminde MCP, belirli bir platforma bağlı olan OpenAI’nin Function Calling’inden ve geliştirici odaklı olan LangChain’in araç kütüphanesinden farklı, benzersiz bir konuma sahiptir. MCP, açıklık ve standardizasyon yoluyla geliştiricilere, işletmelere ve teknik olmayan kullanıcılara hizmet eder.

Mimari Tasarım

MCP, bir restoran ortamına benzer şekilde, bir istemci-sunucu mimarisi kullanır: müşteri (MCP host) yemek (veri veya eylemler) sipariş etmek ister ve garson (MCP client) mutfakla (MCP Server) iletişim kurar. Verimliliği ve güvenliği sağlamak için MCP, her sunucuya özel bir istemci atar ve yalıtılmış bire bir bağlantı oluşturur. Temel bileşenler şunları içerir:

• Host: Claude Desktop gibi kullanıcı giriş noktası, istekleri başlatmaktan ve sonuçları görüntülemekten sorumludur.
• Client: İletişim aracısı, istekleri ve yanıtları yöneterek sunucuyla etkileşim kurmak için JSON-RPC 2.0’ı kullanır.
• Server: İşlev sağlayıcı, harici kaynakları bağlar ve dosyaları okumak veya API’leri çağırmak gibi görevleri gerçekleştirir.

İletim yöntemleri esnektir:

• Stdio: Metin dosyalarının sayısını saymak gibi masaüstü dosyalarına veya yerel veritabanlarına hızlı bir şekilde erişmek için uygun, gecikme milisaniyeler kadar düşük olan yerel dağıtım.
• HTTP SSE: Hava durumu API’lerini sorgulamak gibi bulut API çağrılarını destekleyen, güçlü gerçek zamanlı performansa sahip, dağıtılmış senaryolar için uygun uzak etkileşim.
• Gelecekteki Genişleme: Uzak performansı daha da iyileştirmek ve gecikmeyi azaltmak için 2025’in sonuna kadar WebSockets veya akışlı HTTP uygulanabilir.

Fonksiyonel Primitifler

MCP, fonksiyonları üç ‘primitif’ aracılığıyla uygular:

1. Araçlar: Yapay zekanın belirli görevleri tamamlamak için çağırdığı yürütülebilir fonksiyonlar. Örneğin, bir ‘döviz çevirme’ aracı 100 RMB’yi gerçek zamanlı olarak 14 USD ve 109 HKD’ye çevirir (Mart 2025’teki sabit bir döviz kuruna göre); bir ‘arama’ aracı bugünün film gösterim saatlerini sorgulayabilir.
2. Kaynaklar: Bağlam girişi olarak kullanılan yapılandırılmış veriler. Örneğin, bir GitHub deposundan bir README dosyasını okumak proje geçmişi sağlar veya 10 MB’lık bir PDF dosyasını taramak temel bilgileri çıkarır.
3. İstemler: Yapay zekaya araçları ve kaynakları kullanması için rehberlik eden önceden tanımlanmış talimat şablonları. Örneğin, bir ‘belgeyi özetle’ istemi 200 kelimelik bir özet oluşturur ve bir ‘seyahat planı yap’ istemi takvim ve uçuş verilerini entegre eder.

MCP, sunucunun bir görevi işlemesi için bir LLM’den istekte bulunabileceği ve kullanıcının isteği ve sonucu gözden geçirebileceği bir ‘örnekleme’ fonksiyonunu destekleyerek güvenlik ve şeffaflık sağlar. Örneğin, sunucu ‘dosya içeriğini analiz etmeyi’ isterse, kullanıcı bunu onaylar ve yapay zeka hassas verilerin kötüye kullanılmamasını sağlayarak güvenliği ve şeffaflığı artıran bir özet döndürür.

İletişim Süreci

MCP’nin çalışması dört aşamadan oluşur:

‘Masaüstü dosyalarını sorgulama’ örneğini ele alalım:

1. Kullanıcı ‘belgelerimi listeleyin’ girer.
2. Claude isteği analiz eder ve dosya sunucusunu çağırma ihtiyacını belirler.
3. İstemci sunucuya bağlanır ve kullanıcı izinleri onaylar.
4. Sunucu bir dosya listesi döndürür ve Claude bir yanıt oluşturur.

Bir başka örnek de ‘bir seyahat planı yapma’: kullanıcı ‘bir Cumartesi günü gezisi ayarlayın’ girer, Claude takvim ve uçuş sunucularını keşfeder, program ve biletleme verilerini alır, entegrasyonu ister ve ‘Cumartesi günü Paris’e saat 10:00 uçuşu’ döndürür.

Neden MCP’ye Dikkat Etmelisiniz?

Mevcut Yapay Zeka Ekosisteminin Acı Noktaları

LLM’lerin sınırlamaları açıktır:

• Bilgi Siloları: Bilgi eğitim verileriyle sınırlıdır ve gerçek zamanlı olarak güncellenemez. Örneğin, bir LLM Mart 2025’teki Bitcoin işlemlerini analiz etmek istiyorsa, verileri manuel olarak girmesi gerekir.
• M×N Problemi: Birden fazla model ve araç arasındaki entegrasyon katlanarak karmaşıktır. Örneğin, 10 model ve 10 araç 100 özel kod entegrasyonu gerektirir.
• Verimsizlik: Geleneksel yöntemler, hesaplama açısından maliyetli olan ve uzun yanıt gecikmelerine sahip olan gömülü vektörler veya vektör aramaları gerektirir.

Bu sorunlar, yapay zeka ajanlarının potansiyelini sınırlar ve ‘hayal etmekten’ ‘yapmaya’ geçmelerini zorlaştırır.

MCP’nin Çığır Açan Avantajları

MCP, standartlaştırılmış bir arayüz aracılığıyla yedi avantaj sağlar:

1. Gerçek Zamanlı Erişim: Yapay zeka, en son verileri saniyeler içinde sorgulayabilir. Claude Desktop, MCP aracılığıyla 0,5 saniyede bir dosya listesi alır ve verimliliği on kat artırır.
2. Güvenlik ve Kontrol: Verilere doğrudan erişilir, ara depolamaya gerek kalmaz ve izin yönetimi güvenilirliği %98’e ulaşır. Kullanıcılar yapay zekayı yalnızca belirli dosyaları okumakla sınırlandırabilir.
3. Düşük Hesaplama Yükü: Gömülü vektörlere olan ihtiyacı ortadan kaldırır ve bilgi işlem maliyetlerinin yaklaşık %70’ini azaltır. Geleneksel vektör aramaları 1 GB bellek gerektirirken, MCP yalnızca 100 MB’a ihtiyaç duyar.
4. Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: Bağlantıları N×M’den N+M’ye indirger. 10 model ve 10 araç yalnızca 20 yapılandırmaya ihtiyaç duyar.
5. Birlikte Çalışabilirlik: Bir MCP Server, Claude ve GPT gibi birden fazla model tarafından yeniden kullanılabilir. Bir hava durumu sunucusu, küresel kullanıcılara hizmet eder.
6. Satıcı Esnekliği: LLM’leri değiştirmek, altyapıyı yeniden yapılandırmayı gerektirmez.
7. Otonom Ajan Desteği: Yapay zeka dinamik araç erişimini destekler ve karmaşık görevleri gerçekleştirir. Bir gezi planlarken yapay zeka aynı anda takvimi sorgulayabilir, uçuş rezervasyonu yapabilir ve e-posta gönderebilir, bu da verimliliği artırır.

Önem ve Etki

MCP, ekolojik değişimin katalizörüdür. Yapay zeka ile dış dünya arasındaki iletişimin kilidini açan Rosetta Taşı gibidir. Bir ilaç şirketi, MCP aracılığıyla 10 veri kaynağını entegre etti, araştırma sorgulama süresini 2 saatten 10 dakikaya düşürdü ve karar verme verimliliğini %90 artırdı. Ayrıca, geliştiricileri evrensel araçlar oluşturmaya teşvik eder, bir sunucu dünyaya hizmet eder ve bir ekosistemin oluşumunu teşvik eder.

MCP’nin Uygulama Senaryoları ve Pratik Durumları

Çeşitli Uygulama Senaryoları

MCP’nin uygulamaları kapsamlıdır:

1. Geliştirme ve Verimlilik:
   • Kod Hata Ayıklama: Cursor AI, Browsertools Server aracılığıyla 100.000 satır kodu hata ayıklar ve hata oranlarını %25 azaltır.
   • Belge Arama: Mintlify Server, 2 saniyede 1000 sayfalık belgeyi arar ve zamandan %80 tasarruf sağlar.
   • Görev Otomasyonu: Google Sheets Server, 500 satış sayfasını otomatik olarak günceller ve verimliliği %300 artırır.
2. Yaratıcılık ve Tasarım:
   • 3D Modelleme: Blender MCP, modelleme süresini 3 saatten 10 dakikaya düşürür ve verimliliği 18 kat artırır.
   • Tasarım Görevleri: Figma Server, yapay zekanın düzenleri ayarlamasına yardımcı olur ve tasarım verimliliğini %40 artırır.
3. Veri ve İletişim:
   • Veritabanı Sorgusu: Supabase Server, kullanıcı kayıtlarını gerçek zamanlı olarak sorgular ve yanıt süresi 0,3 saniyedir.
   • Takım İşbirliği: Slack Server, mesaj göndermeyi otomatikleştirir ve manuel işlemlerde %80 tasarruf sağlar.
   • Web Kazıma: Firecrawl Server, verileri çıkarır ve hızı iki katına çıkarır.
4. Eğitim ve Sağlık Hizmetleri:
   • Eğitim Desteği: MCP Server, öğrenme platformlarına bağlanır ve yapay zeka ders özetleri oluşturur ve öğretmen verimliliğini %40 artırır.
   • Tıbbi Teşhis: Hasta veritabanlarına bağlanır ve yapay zeka %85 doğruluk oranına sahip teşhis raporları oluşturur.
5. Blockchain ve Finans:
   • Bitcoin Etkileşimi: MCP Server, blockchain işlemlerini sorgular ve gerçek zamanlı performansı saniye seviyesine çıkarır.
   • DeFi Analizi: Binance büyük yatırımcı işlemlerini analiz eder, karları tahmin eder ve doğruluk oranı %85’tir.

Spesifik Durum Analizi

• Durum Analizi: Claude, 1000 dosyayı tarar ve sadece 0,5 saniyede 500 kelimelik bir özet oluşturur. Geleneksel yöntemler, dosyaları manuel olarak buluta yüklemeyi gerektirir ve bu da birkaç dakika sürer.
• Blockchain Uygulaması: Yapay zeka, Mart 2025’te MCP Server aracılığıyla Binance büyük yatırımcı işlemlerini analiz etti ve potansiyel karları tahmin etti, bu da finans alanındaki potansiyelini gösterdi.

MCP Ekosistemi: Durum ve Katılımcılar

Ekosistem Mimarisi

MCP ekosistemi şekillenmeye başlıyor ve dört ana rolü kapsıyor:

1. Clients:
   • Ana Akım Uygulamalar: Claude Desktop, Cursor, Continue.
   • Yükselen Araçlar: Windsurf, LibreChat, Sourcegraph.
2. Servers:
   • Veritabanı Sınıfı: Supabase, ClickHouse, Neon, Postgres.
   • Araç Sınıfı: Resend, Stripe, Linear.
   • Yaratıcı Sınıf: Blender, Figma.
   • Veri Sınıfı: Firecrawl, Tavily, Exa AI.
3. Market:
   • mcp.so: Tek tıklamayla kurulum sağlayan Sunucuları içerir.
   • Diğer Platformlar: Mintlify, OpenTools.
4. Altyapı:
   • Cloudflare: Sunuculara ev sahipliği yaparak kullanılabilirliği sağlar.
   • Toolbase: Gecikmeyi optimize eder.
   • Smithery: Dinamik yük dengeleme sağlar.

Ekolojik Veriler

• Ölçek: Mart 2025’e kadar MCP Server, Aralık 2024’teki +birimlerden +birimlere yükseldi, bu da %’lik bir büyüme oranıdır.
• Topluluk: + GitHub projesi katıldı ve Sunucular geliştirici katkılarından geldi.
• Etkinlik: İlk Hackathon + geliştiriciyi çekti ve alışveriş asistanları ve sağlık izleme araçları gibi + yenilikçi uygulama üretti.

MCP’nin Sınırlamaları ve Zorlukları

Teknik Darboğazlar

• Uygulama Karmaşıklığı: MCP, istemleri ve örnekleme fonksiyonlarını içerir, bu da geliştirme zorluğunu artırır. Araç açıklamalarının dikkatlice yazılması gerekir, aksi takdirde LLM çağrıları hatalara yatkındır.
• Dağıtım Kısıtlamaları: Yerel terminallerde çalışmayı, sunucuyu manuel olarak başlatmayı, tek tıklamayla dağıtım veya web uygulamaları olmamasını gerektirir, bu da uzak senaryoları sınırlar.
• Hata Ayıklama Zorlukları: Zayıf platformlar arası uyumluluk, yetersiz günlük kaydı desteği. Örneğin, bir sunucu Claude Desktop’ta iyi çalışabilir, ancak Cursor’da başarısız olabilir.
• İletim Eksiklikleri: Yalnızca Stdio ve SSE’yi destekler, WebSockets gibi daha esnek seçenekler yoktur ve bu da uzak gerçek zamanlı performansı sınırlar.

Ekolojik Kalite Eksiklikleri

• Dengesiz Kalite: + Sunucu arasında, yaklaşık %’sinde kararlılık sorunları var veya dokümantasyon eksikliği var, bu da tutarsız kullanıcı deneyimlerine neden oluyor.
• Yetersiz Keşfedilebilirlik: Sunucu adreslerini manuel olarak yapılandırmayı gerektirir ve dinamik keşif mekanizması henüz olgunlaşmamıştır ve kullanıcıların kendilerinin araması ve test etmesi gerekir.
• Ölçek Sınırlamaları: Zapier’in + aracına veya LangChain’in + araç kütüphanesine kıyasla, MCP’nin kapsamı hala yetersiz.

Üretim Ortamlarında Uygulanabilirlik Zorlukları

• Çağrı Doğruluğu: Mevcut LLM araç çağrı başarı oranı yaklaşık %’dir ve karmaşık görevlerde başarısız olmaya yatkındır.
• Özelleştirme İhtiyaçları: Üretim Ajanlarının, araçlara göre sistem mesajlarını ve mimarileri optimize etmesi gerekir ve MCP’nin ‘tak ve çalıştır’ı karşılaması zordur.
• Kullanıcı Beklentileri: Model yeteneklerinin iyileştirilmesiyle birlikte, kullanıcılar güvenilirlik ve hız için daha yüksek gereksinimlere sahiptir ve MCP’nin genelliği performanstan ödün verebilir.

Alternatif Çözümlerden Rekabet ve Baskı

• Tescilli Çözümler: OpenAI’nin Agent SDK’sı, derin optimizasyon yoluyla daha yüksek güvenilirlik sağlar ve potansiyel olarak üst düzey kullanıcıları çeker.
• Mevcut Çerçeveler: LangChain’in araç kütüphanesi geliştiriciler arasında yerleşik bir bağımlılık oluşturmuştur ve MCP’nin yeni ekosisteminin yetişmesi zaman alacaktır.
• Pazar Karşılaştırması: OpenAI’nin Özel GPT’leri yaygın olarak başarılı olmamıştır ve MCP’nin hataları tekrarlamamak için benzersiz değerini kanıtlaması gerekir.

Gelecek Trendler: MCP’nin Evrim Yolu

Teknik Optimizasyonun Çok Boyutlu Yolu

• Protokol Basitleştirme: Gereksiz fonksiyonları kaldırın, araç çağrılarına odaklanın, geliştirme engellerini azaltın.
• Durumsuz Tasarım: Sunucu tarafı dağıtımını destekleyin, kimlik doğrulama mekanizmaları tanıtın, çok kiracılı sorunları çözün.
• Kullanıcı Deneyimi Standardizasyonu: Tutarlılığı iyileştirmek için araç seçimi mantığını ve arayüz tasarımını standartlaştırın.
• Hata Ayıklama Yükseltmesi: Ayrıntılı günlükler ve hata izleme sağlayan platformlar arası hata ayıklama araçları geliştirin.
• İletim Genişlemesi: Uzak etkileşim yeteneklerini geliştirmek için WebSockets ve akışlı HTTP’yi destekleyin.

Ekolojik Gelişimin Stratejik Yönü

• Pazar Yeri İnşası: Sunucu keşfini optimize etmek için derecelendirme, arama ve tek tıklamayla kurulum fonksiyonlarını entegre eden npm’ye benzer bir platform başlatın.
• Web Desteği: Bulut dağıtımını ve tarayıcı entegrasyonunu uygulayın, yerel kısıtlamalardan kurtulun, Web kullanıcılarını hedefleyin.
• İş Senaryosu Genişlemesi: Kodlama araçlarından müşteri desteğine, tasarıma, pazarlamaya ve diğer alanlara geçiş yapın.
• Topluluk Teşvikleri: Yüksek kaliteli sunucu gelişimini bonuslarla, sertifikalarla teşvik edin, sonuna kadar + Sunucuya ulaşmayı hedefleyin.