Yapay zeka (YZ) dünyasında, Model Context Protocol (MCP) olarak bilinen bir kavram büyük ilgi görüyor. Bu protokol sistemi, OpenAI’ın en son model sürümlerini bile geride bırakarak sektördeki tartışmaların odak noktası haline geldi.
Manus’un yükselişiyle tetiklenen Agent teknolojisinin popülaritesi, dünya çapındaki geliştiricilerin coşkusunu artırdı. Agent aracı çağırma için ‘birleşik protokol’ olarak konumlandırılan MCP, OpenAI ve Google gibi büyük oyuncuların desteğini hızla kazandı. Bu hızlı yükseliş, MCP’yi nispeten belirsiz bir teknik özellikten, YZ ekosisteminde temel bir standarda dönüştürerek, YZ altyapısı alanında ‘olağanüstü bir olay’ olarak nitelendirildi.
Ancak, ilk heyecan dindikten sonra, kritik sorular ortaya çıkıyor: MCP gerçekten evrensel olarak uygulanabilir mi? Yeteneklerine ilişkin beklentiler abartıldı mı?
Bu inceleme, MCP’nin kökenlerine inerek, temel güçlü ve zayıf yönlerini analiz ederek, yaygın yanlış anlamaları açıklığa kavuşturarak ve potansiyel gelecekteki yörüngesini inceleyerek devam edecektir. Amaç, MCP’nin doğasında var olan değeri reddetmek değil, rolü ve sınırları hakkında daha gerçekçi bir anlayış geliştirmektir. Potansiyelinin tam olarak gerçekleşmesi ancak bu netlikle mümkündür.
MCP’yi Ortaya Çıkarmak: Birleşik Araç Çağırma Protokolü
MCP’nin Tanımı
MCP, Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) harici araçlar ve hizmetlerle etkileşim biçimini standartlaştırmak için tasarlanmış açık bir teknik protokoldür. Bunu, YZ dünyasında bir evrensel çevirmen olarak düşünebilirsiniz; YZ modellerinin çok çeşitli harici araçlarla ‘konuşmasını’ sağlar. LLM’lerin farklı uygulamalar ve hizmetler tarafından sunulan işlevleri talep etmesi ve kullanması için ortak bir dil ve yapı sağlar.
MCP’ye Neden İhtiyaç Duyuldu?
MCP’nin ortaya çıkışından önce, YZ aracı çağırması iki temel sorunla karşı karşıyaydı:
- Arayüz Parçalanması: Her LLM farklı talimat formatları kullanırken, her araç API’si kendine özgü veri yapılarına sahipti. Geliştiriciler, her kombinasyon için özel bağlantı kodu yazmak zorunda kalarak karmaşık ve verimsiz bir geliştirme sürecine yol açtı.
- Geliştirme Verimsizliği: Bu ‘bire bir çeviri’ yaklaşımı maliyetli ve ölçeklendirilmesi zor olduğunu kanıtladı. Her yabancı müşteri için özel bir çevirmen tutmaya benziyordu, bu da üretkenliği ve çevikliği engelliyordu.
MCP, LLM’lerin harici araçlarla etkileşim kurması için standart bir çerçeve sağlayarak, geliştirme sürecini basitleştirerek ve daha fazla ölçeklenebilirlik sağlayarak bu sorunları çözer.
MCP’nin İşlevselliğini Anlamak
MCP’nin teknik mimarisi, üç temel bileşenden oluşan bir sistem olarak kavramsallaştırılabilir: MCP Host, MCP Client ve MCP Server. Bu öğeler, YZ modelleri ve dış dünya arasında kusursuz iletişimi kolaylaştırmak için sinerjik olarak çalışır.
MCP’nin rolünü anlamak için modern bir kurumsal ortamı ele alalım. Bu benzetmede:
- Kullanıcılar, kullanıcı ihtiyaçlarını anlama ve nihai kararlar verme sorumluluğuna sahip üst düzey yöneticileri temsil eder.
- Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) (Claude veya GPT gibi), yönetici talimatlarını anlar, görev adımlarını planlar, harici hizmetleri ne zaman kullanacağını belirler ve cevaplar sağlamak için bilgileri birleştirir.
- Agent Sistemleri, talimat verildiği gibi görevleri yerine getiren kişisel asistanlar veya yönetici sekreterleri olarak işlev görür.
- MCP, sekreterler tarafından kullanılan standartlaştırılmış bir iletişim platformu veya kurumsal hizmet erişim sistemi görevi görür. Karar vermez, bunun yerine talimatları izler, çeşitli hizmet sağlayıcılarla birleşik bir format ve protokolle iletişim kurar.
MCP’den önce, YZ’nin harici araçlarla etkileşimi, kaotik iletişim standartları çağına benziyordu. Bir sekreterin (Agent) farklı bir departman veya harici bir tedarikçiyle her iletişim kurması gerektiğinde, farklı bir iletişim cihazı veya yazılımı kullanması gerekiyordu. Bu, farklı sistemlere aşinalık gerektiriyordu ve bu da verimsizliklere yol açıyordu. Geliştiriciler, her araç için ayrı bağlantı kodları yazmak zorunda kalarak zaman kaybına ve sınırlı ölçeklenebilirliğe yol açıyordu.
MCP, sekreterlerin aynı sistemi ve iletişim protokolünü kullanarak herhangi bir departman veya hizmet sağlayıcısıyla iletişim kurmasını sağlayarak bu süreci kolaylaştırır. Geliştiricilerin MCP arayüzünü yalnızca bir kez uygulaması gerekir, bu da YZ sistemlerinin protokolü destekleyen tüm araçlarla etkileşim kurmasını sağlar.
MCP: İşlev Çağrısına Dayalı Bir Araç Kutusu
MCP’nin geleneksel İşlev Çağrısının yerine geçmediğini, bunun yerine yeteneklerini geliştiren tamamlayıcı bir bileşen olduğunu anlamak önemlidir.
İşlev Çağrısı, LLM’lerin harici araçlar veya API’lerle etkileşim kurduğu temel mekanizmadır. Bir aracın ne zaman gerekli olduğunu ve ne tür bir aracın gerekli olduğunu belirlemesini sağlayan LLM’lerin temel bir yeteneğidir.
MCP, çeşitli araçları düzenlemek ve erişmek için yapılandırılmış bir çerçeve sağlayarak bir araç sınıflandırma sistemi görevi görür. Bu nedenle, MCP İşlev Çağrısının yerine geçmez, bunun yerine karmaşık görevleri tamamlamak için Agent’larla birlikte çalışır.
Komple araç çağırma işlemi, ‘İşlev Çağrısı + Agent + MCP Sistemi’ kombinasyonunu içerir.
Esasen, LLM İşlev Çağrısı aracılığıyla belirli bir aracı çağırma ihtiyacını ifade eder. Agent, araç çağırmasını yürütmek için talimatları izlerken, MCP standartlaştırılmış bir araç çağırma spesifikasyonu sağlar.
Aşağıdaki benzetmeyi düşünün: bir patron (kullanıcı) kahve ister. Ofiste (MCP Host), ofis yöneticisi (LLM), sekretere (Agent) bir Americano (İşlev Çağrısı) almasını söyler. Sekreter, tedarikçi listesini kontrol eder ve bir Americano kahve tedarikçisinin Meituan veya şirketin birleşik satın alma sistemiyle (MCP Server uygulandı) entegre olduğunu görür. Sekreter daha sonra tedarikçiyi satın alma sisteminde (MCP Client) bulur ve sipariş verir.
Daha önce, MCP olmadan, LLM bir İşlev Çağrısı yayınladığında, Agent çevirir ve aracı çağırmak için doğrudan API’ye bağlanırdı. Her API ayrı bir çağırma modu ve Agent’ın yorumlaması için tanımlı bir araç listesi ve çağırma modu gerektiriyordu. MCP ile birçok API doğrudan tedarikçinin MCP Client’ı aracılığıyla sipariş edilebilir, bu da Agent’ın zamandan ve emekten tasarruf etmesini sağlar. Ancak, LLM’nin İşlev Çağrısı değişmeden kalır, hala {tool: ‘kahve al’, ‘type’: ‘Americano’} biçiminde kalır.
İşlev Çağrısı ve MCP arasında ayrım yaparak, MCP’nin hangi aracın kullanılacağına karar vermediği ve görev planlamasını veya kullanıcı niyetini ele almadığı açıkça görülür. Bu yönler Agent katmanının yetki alanına girer. MCP, sektörde tanınan standart bir protokol haline gelerek yalnızca birleşik bir araç arayüzü sağlar.
MCP’nin Geliştirme Zorlukları ve Pazar Ortamı
Geliştirme Çıkmazı
Şubat ayından bu yana, YZ geliştirme topluluğu bir ‘MCP altın hücumuna’ tanık oldu. Resmi bir uygulama mağazasının yokluğunda, binlerce araç üç ay içinde MCP protokolüyle gönüllü olarak entegre oldu.
Bu hızlı büyüme, MCP’yi sektörün gündemine taşıdı, ancak aynı zamanda özlem ve gerçeklik arasındaki boşluğu da ortaya çıkardı. Geliştiriciler başlangıçta MCP’yi ‘evrensel bir anahtar’ olarak görürken, bazı senaryolarda mükemmel olan ancak diğerlerinde daha az etkili olan ‘özel bir İngiliz anahtarı’ olduğunu fark ettiler.
MCP’ye katılanlar, yerel istemci uygulamaları, bulut istemci uygulamaları ve MCP sunucu geliştiricileri olarak kategorize edilebilir. Yerel uygulamalar yerel YZ asistanlarına benzerken, bulut istemci uygulamaları ChatGPT’nin web tabanlı sürümlerine benzer. MCP sunucu geliştiricileri, API’lerini MCP kurallarına uygun hale getirmesi gereken araçların gerçek sağlayıcılarıdır.
MCP’nin ortaya çıkışı başlangıçta yerel istemci uygulamaları tarafından memnuniyetle karşılansa da, bulut istemci uygulamaları ve MCP sunucu geliştiricileri zorluklarla karşılaştı.
MCP, başlangıçta yerel dosyaları ve işlevleri çağırmak için bir arayüz protokolü olarak tasarlanan ve derinden istemci tarafı ihtiyaçlarına dayanan Anthropic’in Claude Masaüstü uygulamasından ortaya çıktı.
Yerel istemci kullanıcıları için MCP, kullanıcılara YZ asistanlarının yeteneklerini sürekli olarak genişletmelerine olanak tanıyan, sonsuz genişletilebilir bir araç kutusu sunan bir devrimi temsil ediyordu.
Cursor ve Claude Desktop gibi yerel istemci uygulamaları, kullanıcıların bireysel ihtiyaçlarına göre araçları dinamik olarak eklemelerine olanak tanımak için MCP’yi kullanarak YZ asistanı yeteneklerinin sınırsız genişlemesini sağlıyor.
MCP, yerel istemci geliştirmede temel bir sorunu ele alıyor: YZ uygulamalarının, her araç için ayrı arayüzler geliştirmeden yerel ortamlarla ve harici araçlarla sorunsuz bir şekilde etkileşim kurmasını nasıl sağlamalı? Bu birleşik protokol, entegrasyon maliyetlerini önemli ölçüde azaltır ve küçük girişimlere ve bireysel geliştiricilere sınırlı kaynaklarla zengin özelliklere sahip YZ uygulamaları oluşturmak için bir kısayol sağlar.
Ancak, MCP’nin çekiciliği sunucu tarafı geliştirme (MCP Server) ve bulut istemciler düşünüldüğünde azalır. MCP’nin ilk sürümleri, sunucudan istemciye tek yönlü mesaj gönderme için bir SSE uzun bağlantısı ve mesaj gönderme için bir HTTP kısa bağlantısı kullanan bulut sunucuları (uzak) için çift bağlantılı bir mekanizma kullanıyordu.
Bu yaklaşım, zamanında kullanıcı geri bildirimi ve müdahalesi için iyi çalıştı, ancak sunucu tarafı ortamlarda bir dizi mühendislik zorluğu yarattı.
İlk olarak, MCP arayüzünü uygulamak, büyük kurumsal hizmet sağlayıcıları için mutlaka karşılık gelen faydalar sağlamadan ek bir iş yükünü temsil eder. Bu hizmetler genellikle olgun API sistemlerine sahiptir ve ek bir MCP uyarlama katmanı sağlamak, önemli bir değer yaratmadan yalnızca bakım maliyetlerini artırabilir. Birçok kurumsal düzeydeki uygulama, MCP’nin açık ekosistemine kıyasla kapalı, kontrol edilebilir araç çağırma mekanizmalarını tercih eder.
Ayrıca, yüksek eşzamanlı çağırmaları işlemek için MCP hizmetlerinin genellikle çok sunuculu mimarilere ölçeklenmesi gerekir. MCP’nin çift bağlantılı modeli, makineler arası adresleme karmaşıklığını ortaya çıkarır. Bir sunucuda uzun bir bağlantı kurulduğunda ve bir istek başka bir sunucuya yönlendirildiğinde, bu dağıtılmış bağlantıları koordine etmek için ek bir yayın kuyruğu mekanizmasına ihtiyaç duyulur, bu da uygulama zorluğunu ve bakım maliyetlerini önemli ölçüde artırır.
İkinci olarak, MCP’nin bulut uygulamaları alanında sınırlamaları vardır. Bulut YZ Agent’ları (sunucu tarafı Agent’ları) tipik olarak durumsuz hizmetlerde çalışır, kabul edildikten sonra görevleri işler ve tamamlandığında kaynakları serbest bırakır. Sunucu tarafında MCP Client kullanmak, geçici olarak bir SSE bağlantısı oluşturmayı, bir araç çağırma isteği göndermeyi, sonucu SSE’den almayı ve ardından SSE bağlantısını kapatmayı gerektirir; bu da verimsiz bir yaklaşımdır, karmaşıklığı artırır ve performansı düşürür. Bu senaryoda tek bir RPC isteği yeterli olmalıdır.
Uygulamada, MCP kullanan bulut uygulamaları genellikle önceden ayarlanmış araç kümelerine güvenir ve MCP’nin dinamik araç keşfi ve esnek yükleme imzasını kullanmaz.
Bulut ortamlarının veri etkileşim modu, MCP’nin amaçladığı gibi araçları serbestçe kullanma yeteneğini sınırlar. Esnekliği feda ederek belirli, sabit kodlu araçları çağırmak için oldukça standartlaştırılmış bir süreç gerektirir.
MCP ekibi, kullanıcı geri bildirimlerine duyarlılık göstermiştir. Sunucu tarafı geliştiricilerden geri bildirim aldıktan sonra, MCP 26 Mart’ta protokolünü güncelleyerek orijinal SSE aktarımını akışlı HTTP aktarımıyla değiştirdi. Yeni protokol, hem yalnızca tek araç çağırma istekleri gerektiren durumsuz hizmet senaryolarını hem de daha önce HTTP + SSE çift bağlantıları aracılığıyla karşılanan gerçek zamanlı gönderme gereksinimlerini destekler.
Bu iyileştirmeler, mevcut MCP sorunlarının ilk tasarım sınırlamalarından kaynaklandığını, ancak aşılmaz olmadığını göstermektedir.
Pazarın Düzensizliği
MCP’nin karşılaştığı bir diğer zorluk, pazardaki birçok uygulamanın düşük kullanılabilirliğidir.
Mevcut MCP pazarı tipik bir teknoloji abartı döngüsü yaşıyor. Erken Uygulama Mağazası’nın kaosuna benzer şekilde, şu anda mevcut olan binlerce MCP aracının %20’sinden azı pratik değere sahip. Birçok uygulamada basit yapılandırma hatalarından tamamen kullanılamaz duruma kadar ciddi sorunlar var. Bazıları yeterli test yapılmadan piyasaya sürülürken, diğerleri pratik kullanım için tasarlanmamış deneysel ürünlerdir.
Daha temel bir sorun, birçok MCP uygulamasının pazar tarafından gerekli olmayabileceğidir. MCP aracılığıyla sunulan birçok araç, MCP’nin ortaya çıkışından önce zaten mevcut olan ve kullanılan, çok az benzersiz değer katan basitçe yeniden paketlenmiş API’lerdir.
Örneğin, MCP aracılığıyla düzinelerce arama hizmeti sunulmaktadır, ancak kaliteleri önemli ölçüde değişmektedir. Bazı hizmetler yanlış veya yavaş olabilir, bu da onları mevcut çözümlerden daha az arzu edilir hale getirir.
Ayrıca, MCP’de güvenilir ölçütlere göre en uygun aracı seçmeyi Agent’lar için zorlaştıran sağlam bir değerlendirme sistemi yoktur. Bu verimsiz seçim süreci, işlem kaynaklarını boşa harcar, görev tamamlama sürelerini uzatır ve kullanıcı deneyimini bozar.
Değerlendirme sisteminin olmaması, agent’ların en uygun aracı seçmesini zorlaştırır. Birden çok MCP hizmeti benzer adlara ve açıklamalara sahip araçlar sunuyorsa, agent en iyi seçeneği seçmekte zorlanabilir ve bu da boşa harcanan belirteçlere ve verimliliğin azalmasına yol açar.
En başarılı YZ uygulamaları genellikle daha fazla araç sağlamak yerine daha kesin araçlar sağlayarak tersine bir yaklaşım izler. Örneğin Manus, var olmasına rağmen MCP protokolünü benimsemek yerine dahili uygulamalar oluşturmayı seçti. Manus, MCP ekosistemiyle entegre olmaktan çok arama doğruluğuna ve kararlılığına öncelik verdi.
Cursor gibi kod düzenleyicilerde yerleşik geliştirme işlevleri bulunur, bu da çoğu harici MCP aracını gereksiz kılar.
MCP pazarının mevcut kaotik durumu mutlaka bir başarısızlık işareti değildir, ancak herhangi bir gelişmekte olan teknoloji ekosistemi için gerekli bir büyüme aşamasıdır. Tarihi emsal, bu ilk aşırı genişlemenin pazar seçim mekanizmaları yoluyla kademeli olarak birleşeceğini ve en değerli unsurları geride bırakacağını göstermektedir.
Bu süreç, sektörün mevcut zorluklardan ders çıkarmasına ve daha güçlü, daha güvenilir bir MCP çerçevesi oluşturmasına olanak tanıyacaktır. Tıpkı dot-com balonunun e-ticaret ve sosyal medyada oyun değiştiren yeniliklere yol açması gibi, MCP eğilimi de daha akıcı ve değerli bir araç ekosistemine yol açabilir.
MCP ekibinin kullanıcı geri bildirimlerine yönelik açık tutumu cesaret vericidir ve sektörün ekosistemi daha kullanılabilir hale getirecek MCP hizmetlerinin kalitesini değerlendirmek ve garanti etmek için daha iyi araçlara ihtiyacı vardır.
MCP İyi, Her Derde Deva Değil
Yukarıda bahsedilen sorunlar, MCP’nin sınırlamalarından ve eksikliklerinden kaynaklanmaktadır ve gerçekçi olarak neler başarabileceğini vurgulamaktadır. Ancak, diğer eleştiriler gerçekçi olmayan beklentilerden kaynaklanmaktadır.
Yakın tarihli bir eleştiri, MCP’yi kusurlu bir protokol olarak etiketlemektedir, çünkü LLM’ler ve MCP arasındaki etkileşim modellerini dikte etmemektedir.
Bazıları MCP’nin YZ sisteminin karar verme yeteneğini otomatik olarak geliştirmesini veya görev planlama verimliliğini artırmasını bekliyor. Bu beklenti araçları zanaatkarlarla karıştırıyor.
Sorun, bilişsel bir uyuşmazlıktan kaynaklanıyor; bir iletişim protokolünün akıllı bir sistemin görevlerini yerine getirmesini beklemek. Bu, fotoğrafları düzenlemediği için USB’yi suçlamak veya kod yazmadığı için 5G standartlarını suçlamak gibidir. MCP öncelikle standartlaştırılmış bir ‘araç soketidir’ ve hangi cihazın kullanılacağını veya nasıl kullanılacağını dikte etmek yerine fiş uyumluluğunu sağlar.
Agent-araç çağırmasının etkinliği, araç seçimi yeterliliği, görev planlama becerileri ve bağlam anlama gibi faktörlere bağlıdır ve bunların hiçbiri MCP’nin yetki alanına girmez. MCP, bu araçların nasıl seçileceğini ve birleştirileceğini dikte etmek yerine yalnızca standartlaştırılmış bir araç arayüzü garanti eder.
Teknolojide genellikle evrensel olarak uygulanabilir çözümler olan gümüş kurşunlar ararız. Yazılım mühendisliğinin ‘gümüş kurşun yok’ aksiyomu gibi, YZ araç kullanımında sihirli bir çözüm yoktur. Güçlü bir YZ sisteminin tasarlanmış bileşenlere ihtiyacı vardır: anlama ve oluşturma için LLM’ler, planlama ve yürütme için Agent çerçeveleri ve birleşik araç arayüzlerine odaklanan MCP.
MCP iyi bir protokol tasarımı gösterir - tek bir soruna odaklanmak ve her şeyi çözmek yerine onu iyi çözmek. Kısıtlaması, istemci tarafı araç entegrasyonunda ilerlemesine yardımcı olur.
Alibaba’nın Qwen, Baidu’nun ‘Xinxiang’ ve ByteDance’ın Kouzi Space gibi varlıkları, daha verimli dahili MCP ekosistemleri kurmaya çalışarak MCP protokolünü benimser.
Ancak, dağıtımda önemli farklılıklar vardır: Baidu ve ByteDance daha agresif. Baidu, kullanıcının günlük yaşamına entegre olmak ve benimsemeyi teşvik etmek için çeşitli YZ modellerini ve harici araçları ‘Xinxiang’ (Kokone) aracılığıyla birleştirerek, öncelikle mobil cihazlar için MCP protokolünü kullanan bir C-end yaklaşımına girişiyor.
ByteDance’ın Kouzi Space’inde 60’tan fazla MCP uzantı eklentisi bulunuyor. Bir web sayfası aracılığıyla erişilebilen bu alan, öncelikle üretkenlik senaryolarını hedefleyen MCP’yi destekleyen yapay zeka tabanlı bir IDE olan Trae’yi de başlattı.
Alibaba, tek tıklamayla yapay zeka aracı çağırmayı sağlayan MCP protokolünü Alipay gibi ürünlere entegre etti ve Agent yeteneklerini geliştirerek MCP protokolünü destekleyen Qwen3 modelini açık kaynaklı hale getirdi.
Tencent Cloud geliştiricileri, MCP eklenti barındırma hizmetlerini destekleyen bir YZ geliştirme paketi yayınladı. Tencent Cloud’un büyük model bilgi motoru, kullanıcıların MCP eklentilerini çağırmasını sağlar. Tencent Cloud’un CodeBuddy’si tarafından başlatılan Craft yazılım geliştirme akıllı ajanı, MCP açık ekosistemiyle uyumludur. Ek olarak, Tencent Maps ve Tencent Cloud Storage kendi MCP SERVER’larını yayınladı.
YZ araç kullanımı, tıpkı programlama stillerinin montaj dilinden nesne yönelime evrilmesi gibi, doğrudan, tek araçlı kullanımdan profesyonel Agent işbirliğine evrilebilir.
Bu paradig içinde, MCP bir kullanıcı veya geliştiriciye yönelik arayüz yerine, yalnızca temel altyapının bir parçası haline gelebilir. Daha eksiksiz bir plan, soyutlama düzeylerini artırarak görev planlamasını ve araç seçim verimliliğini artırmak için Agent’tan Agent’lara (A2A) gibi mimariler gerektirebilir.
MCP’yi ‘protokol’ rolüne döndürerek, sektör standardizasyonunu yönlendirme konusundaki gerçek gücünü tanıyabiliriz - bu, teknoloji evriminde en değerli ‘gizemi çözme’ anı olabilir.