Yapay zeka birlikte çalışabilirliği (AI interoperability) etrafındaki söylem yoğunlaşıyor. Baidu’nun geçen hafta geliştirici konferansında kapsamlı MCP hizmetlerini duyurmasının ardından, Alibaba, ByteDance ve Tencent gibi büyük Çinli teknoloji firmaları da MCP yolculuğuna başladılar.
MCP veya Model Context Protocol, yapay zekanın çok sayıda uygulama ve hizmetle sorunsuz bir şekilde arayüz oluşturmasını sağlayan birleştirici bir standart olarak öngörülüyor. Bilgisayarlarda ve akıllı telefonlarda bulunan ve çeşitli harici cihazların tak ve çalıştır entegrasyonuna olanak sağlayan her yerde bulunan USB arayüzüne benzetilebilir. Esasen MCP, yapay zekaya araçlara erişmek ve görevleri yürütmek için evrensel bir ‘USB portu’ sağlamayı amaçlamaktadır.
Kasım 2024’te, Amerikalı bir yapay zeka şirketi olan Anthropic, MCP standardını tanıttı ve bu standart, OpenAI ve Google gibi rakipleri tarafından hızla benimsendi, bu da tescilli ekosistemlerin geleneksel rekabetçi uygulamasından bir sapmayı işaret etti. Nisan ayından itibaren, Alibaba Cloud’un Bailian’ı, Tencent Cloud’un Knowledge Engine’i, ByteDance’ın Kouzi Space’i ve Baidu AI Cloud dahil olmak üzere önde gelen Çinli teknoloji şirketleri, kendi kapsamlı MCP hizmetlerini başlattılar.
Birleşmenin Vaadi ve Zorlukları
MCP’nin temel amacı birleşmeyi teşvik etmektir, ancak bu çaba önemli zorluklarla karşı karşıyadır. Birden fazla geliştirici ve araştırmacıya göre, MCP yerel kurumsal verilere erişmek için etkili olsa da, uçak bileti rezervasyonu, fiyat kontrolü ve seyahat rehberleri oluşturma gibi görevler için internet uygulamalarıyla entegre olmaya çalışırken engellerle karşılaşmaktadır. Bu zorluklar, yapay zekanın çağrı süreçlerinin olgunlaşmamış olmasından ve internet araçlarının sınırlı kullanılabilirliğinden kaynaklanmaktadır; birçok platform yalnızca çevresel işlevlere erişim sunmaktadır.
Tüm internet platformları, bu ortak standardı benimseme ve MCP hizmet sağlayıcı ağına katılma konusunda eşit derecede istekli değildir. Çin internet ekosisteminin kapalı yapısı, veri gizliliğine karşı artan hassasiyetle birleştiğinde, birçok platformun temkinli davranmasına neden olmuştur. Tamamen taahhüt etmeden önce MCP ekosisteminin uygulanabilirliğini ve gelişimini değerlendirmeyi tercih ediyorlar.
Yapay zeka ortamı, hızla gelişen terminoloji ve kavramlarıyla bilinir. Anthropic, geçen yılın sonlarında MCP protokolünü ilk kez açık kaynaklı hale getirdiğinde, sektör büyük ölçüde bekle ve gör yaklaşımını benimsedi. Ancak, Manus’un patlayıcı popülaritesi o zamandan beri Çin’de MCP’ye olan ilgiyi körükledi.
Yapay Zeka Ajansının Katalizörü Olarak MCP
Huazhong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi’nden Hou Xinyi’ye göre, ‘sohbet robotlarının’ sınırlamalarını aşmada önemli adım, yapay zekanın harici veriler ve araçlarla etkileşim kurmasını sağlamaktır ve MCP de tam olarak bunu kolaylaştırmaya çalışmaktadır.
MCP’den önce, algılanan ‘yapay zeka ajansı’ eksikliğini gidermek için alternatif yaklaşımlar keşfedildi. 2023’ün sonlarında OpenAI, ChatGPT’nin tanımlanmış bir dizi standarda dayalı eklentiler aracılığıyla harici araçlardan yararlanmasına olanak tanıyan bir uygulama mağazası (GPT Store) kavramını tanıttı. ByteDance’ın Kouzi’si, Baidu’nun Qianfan’ı ve Alibaba’nın Bailian’ı gibi benzer yapay zeka uygulama mağazaları da bunu takip etti.
Ancak, bu yaklaşımlar sonunda sınırlarına ulaştı. Eklentiler ve uygulama mağazaları ortak bir sorunu paylaştı: siloizasyon. Her aracın kendine özgü geliştirme dokümantasyonu, parametre formatları ve arayüz özellikleri vardı. Bu, geliştiricilerin yapay zekaya yeni bir araç entegre ettiklerinde tekerleği her seferinde yeniden icat etmek zorunda kaldıkları ve bu da verimsizliklere yol açtığı anlamına geliyordu.
Zamanla, uygulama mağazalarına eklenen yeni araçların sayısı azaldı ve eklentilerin kalitesi önemli ölçüde farklılık gösterdi, bu da karmaşık görevlerin ele alınmasını engelledi. Bu, mevcut yaklaşımların sınırlarına yaklaştığını gösteriyordu.
Birleştirici Bir Çözüm Olarak MCP
MCP, birleşmeye yaptığı vurgu nedeniyle umut verici bir çözüm olarak görülüyor. Resmi belgelerinde Anthropic, MCP’yi yapay zeka dünyası için evrensel bir USB-C arayüzüne benzetiyor. Hou Xinyi, bunu bir ‘yerleştirme istasyonu’ olarak tanımlamayı tercih ediyor; yapay zekanın aynı anda birden fazla harici araca bağlanmasına olanak tanıyan çok yönlü bir adaptör, bu da format dönüştürme ihtiyacını ortadan kaldırıyor.
Birçok kişi, MCP’nin, Qin Shi Huang’ın, daha önce parçalanmış olan Bahar ve Güz döneminin devletleri arasında ticareti ve iletişimi kolaylaştıran ağırlık ve ölçülerin standardizasyonuna benzer şekilde dönüştürücü bir etkiye sahip olacağını öngörüyor.
Büyük bir teknoloji şirketinin akıllı ara bağlantı çalışma grubundaki bir teknik sorumlusuna göre, MCP ayrıca yapay zekanın dil etkileşimlerini de optimize ediyor. Daha önce, yapay zeka, bir navigasyon hizmetinin API’sini kullanmak için kullanıcıların tam olarak ‘Navigasyon yapmak istiyorum’ demesini gerektiriyordu. Küçük bir sapma bile yapay zekanın başarısız olmasına neden olabilirdi. Artık her araç, standartlaştırılmış adlar, parametreler ve işlevsel açıklamalar sağlamalıdır. Sonuç olarak, yapay zekanın yalnızca kullanıcının niyetini anlaması ve ardından açıklamalarına göre en uygun MCP sunucusuyla eşleştirmesi gerekiyor.
Bu yaklaşım, büyük dil modellerinin doğal yetenekleriyle daha yakından uyumludur ve kullanıcıların hizmetleri tek bir cümleyle çağırmasını sağlayarak, önceki doğrudan arayüzden arayüze iletişim gereksiniminden uzaklaşır.
MCP’nin Mevcut Benimsenmesi ve Sınırlamaları
Algılanan potansiyeline rağmen, MCP henüz yaygın bir şekilde benimsenmedi ve pratik uygulamaları sınırlı kaldı. Şu anda, MCP en çok kurumsal teknik personel ve bağımsız geliştiriciler arasında popülerdir.
Bir ön uç mühendisi olarak Gong Dian, yapay zeka programlama asistanı Cursor’a büyük ölçüde güveniyor. Ancak, Cursor, şirketinin dahili proje sistemleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olmakta zorlandı ve bu da manuel müdahale gerektiriyordu. Eklentiler veya fonksiyon çağrıları daha önce kullanılabilirken, harici yapay zeka şirketin dahili sistemlerine erişemiyordu ve gerçek zamanlı çağrı güvenlik endişelerini artırıyordu. Öte yandan MCP, şirketin dahili ağı içinde başlatılabilir ve bu da onu daha güvenilir ve uyumlu hale getirir.
Bağımsız geliştirici Zhu Mama yakın zamanda Cursor’a MCP belgelerini öğrenmesini ve Google Haritalar ve Arama API’lerini bir MCP sunucusuna paketlemesini ve ardından bunun Google’ın Gemini büyük dil modelini çağırmak için kullanılmasını emretti. Ortaya çıkan MCP donanımlı Gemini, bir seyahat rehberi asistanına dönüştürüldü. Singapur Havaalanı’ndan çeşitli cazibe merkezlerine toplu taşıma güzergahları sorulduğunda, asistan Doubao’nun yanıtına kıyasla daha ayrıntılı ve doğru bilgiler sağladı.
Geliştirici topluluğu içinde çeşitli seyahat asistanları ortaya çıkıyor. ByteDance’ın Kouzi Space’i 19 Nisan’da dahili betasın başlattığında, gösterim vakası da bir seyahat yapay zeka asistanıydı ve bu da bazılarının sektörün seyahat takıntısı hakkında şaka yapmasına neden oldu.
Zhu Mama, seyahat senaryolarına odaklanmanın temel olarak günlük tüketici ihtiyaçlarıyla olan ilgilerinden kaynaklandığını dürüstçe kabul ediyor. Bir diğer neden ise, Çin’de MCP uyumlu internet yazılımlarının sınırlı kullanılabilirliğidir ve bu da pazarın potansiyelini kısıtlamaktadır.
Navigasyon platformu MCP.so’dan alınan en son istatistiklere göre, dünya çapında 11.028’den fazla MCP hizmet sağlayıcısı var ve sayı hızla artıyor. Ancak, Çin’de şu anda yalnızca AutoNavi, Baidu Haritalar ve Tencent Haritalar gibi birkaç büyük coğrafi konum uygulaması büyük ölçekli MCP sunucusu olarak işlev görüyor.
Bu sınırlama, Zhu Mama’nın Çince bir seyahat asistanı oluşturma planının neden hızla duraksadığıdır. Çince bir seyahat rehberi geliştirmek için, yerli harita hizmetlerini kullanmak ideal olacaktır. Ancak, Zhu Mama, AutoNavi tarafından sağlanan resmi MCP sunucusunun çok sınırlı bilgi sunduğunu keşfetti. İki konum arasında rota sorguları sağlayabilse de, önemli simge yapılar, incelemeler, otel bilet fiyatları ve diğer temel ayrıntılar hakkında ayrıntılı bilgiye sahip değildi.
Buna karşılık, Google Haritalar API, ayrıntılı rezervasyon yöntemleri, otel fiyatları, otel incelemeleri, otel olanakları ve hatta birden fazla platformda fiyat karşılaştırmaları sağlıyor; bu, Çin ekosistemi içinde hayal etmesi zor bir ayrıntı düzeyi.
Tencent, Alibaba, ByteDance ve Baidu ürünleri MCP’yi benimserken, yüksek frekanslı uygulamaları henüz resmi olarak MCP hizmet sağlayıcı ağına katılmadı. WeChat, Xiaohongshu ve Douyin gibi platformların yanı sıra Ele.me, Meituan ve Ctrip gibi yaşam tarzı hizmet platformları da göze çarpıcı bir şekilde eksik.
Araç Kullanılabilirliği ve Yapay Zeka Planlamasında Zorluklar
Araçların sınırlı kullanılabilirliğine ek olarak, yapay zekanın planlama yetenekleri de bir sınırlama oluşturuyor. Zhu Mama, Google Oteller, Haritalar ve Arama dahil olmak üzere 6-8 API arayüzünü tek bir MCP sunucusuna paketledi; bu, maksimum limitin (Cursor, aracı başına maksimum 40 araca izin veriyor) çok altında. Ancak, yapay zeka zaten hangi aracın çağrılacağını belirlemekte zorlanıyordu. Karmaşık isteklerle karşılaştığında, yapay zeka süreci parçalara ayıramadı ve MCP’yi aşamalar halinde çağıramadı, bunun yerine her şeyi aynı anda ele almaya çalıştı.
Gong Dian’a göre, MCP’nin değeri hem istemci hem de sunucu taraflarının kalitesine bağlı. Tıpkı bir USB bağlantı noktasının doğal yeteneklere sahip olmaması ve arkasındaki hizmetlere güvenmesi gibi, MCP’nin de potansiyelini gerçekleştirmek için sağlam hizmetlere ihtiyacı var.
MCP, yapay zeka aracıları için zemin hazırlıyor, ancak tüm sorunları çözmüyor. Kullanılmayan bir standart sadece bir kağıt parçasıdır.
Yukarıda bahsedilen teknik sorumlusu, Anthropic’in MCP standardının yaygın olarak benimsenmesinin açık kaynaklı, kar amacı gütmeyen yapısından ve yaratıcısının güvenilirliğinden kaynaklandığını öne sürüyor. Diğer kuruluşlar, saygın bir kuruluş tarafından belirlenen bir standardı takip etmeye isteklidir.
Şu anda, küçük ve orta ölçekli şirketler ve gelir akışlarını çeşitlendirmek isteyen büyük internet şirketleri MCP standardını benimseyen başlıca kuruluşlardır.
Yapay zeka arkadaşlık şirketi MiniMax yakın zamanda bir MCP sunucusu başlattı; topluluk yöneticisi Cai Jiaren, geliştiricilerin video oluşturma, ses oluşturma ve ses klonlama için MiniMax’ın çok modlu yeteneklerini çağırmak için MCP’yi kullanabileceğini belirtti. MCP, işletmelerin dahili verilere erişirken uyumluluğu sağlamak için katı erişim kontrol mekanizmaları içerir. Genel çağrı süreci de basitleştirilmiştir, bu da ekstra jeton maliyetleri eklemez.
MiniMax’in bir MCP sunucusu başlatma kararı, küresel geliştiricilerin MiniMax’in model yeteneklerinden kolayca yararlanmalarını ve daha esnek ve verimli oluşturmanın kilidini açmalarını sağlama arzusundan kaynaklandı.
Diğer başlangıçlar da benzer özlemleri paylaşıyor. Biu Technology bir röportajda, geliştiricilerin ulaşım verilerini elde etmek için AutoNavi MCP’yi kullanabileceğini ve ardından bir PPT oluşturmak için Biu’nun ürünlerini kullanabileceğini belirtti. MCP, AutoNavi’nin arayüzüne erişim sağlayarak giriş engelini düşürüyor; bu, aksi takdirde onlara kullanılamaz.
Yukarıda bahsedilen teknik sorumlu, MCP’nin esasen hizmet sağlayıcıları hakkında bir hikaye olduğuna inanıyor. Uygulama hizmeti sağlayıcıları, API’lerini MCP standardına göre kapsülleyerek hizmetlerini tüm yapay zekanın erişimine açık hale getirebilirler.
Hizmet Sağlayıcılar Arasında Uyuşmazlıklar ve Endişeler
Ancak, hizmet sağlayıcılar arasında anlaşmazlıklar ortaya çıkıyor. Birçok şirket fikre tam olarak bağlı değil. AutoNavi ve Baidu Haritalar gibi büyük platformlar MCP sunucuları başlatmış olsa da, öncelikle mevcut API arayüzlerini yeniden paketliyor, temel kullanıcı izinleri ve işlem verileri üzerinde sıkı kontrolü sürdürürken geleneksel işlevler sunuyorlar.
Harita konum hizmetlerine ek olarak, üçüncü taraf bir geliştiricinin Xiaohongshu otomatik yayıncısı (içeriği arama ve yayınlamayı otomatikleştirir) şu anda Modeng topluluğunun MCP meydanındaki en popüler öğedir. Hou Xinyi, bunun Xiaohongshu gibi sosyal içerik platformları üzerinde sınırlı bir etkisi olabileceğini, ancak veri ve izinlerin gıda dağıtım platformları gibi işlem yoğun senaryolarda özellikle hassas hale geldiğini öne sürüyor.
Hizmet sağlayıcılar için temel endişelerden biri, kullanıcı deneyiminin kontrolüdür.
Örneğin, eksiksiz bir gıda dağıtım hizmetini açmak, yapay zeka aracılarına fiyatlar, mağaza bilgileri ve kullanıcı adresleri ve iletişim bilgileri gibi hassas kişisel verilere erişim izni vermeyi gerektirir. Anthropic, MCP’nin izin yönetimi ve çağrı denetimi dahil olmak üzere güvenlik sisteminin hala geliştirme aşamasında olduğunu kabul etti. Sonuç olarak, bazı platformlar MCP’ye bağlanırken yetkisiz çağrı riskinden endişe duyuyor.
Bazı platformlar nispeten güvenli işlem senaryolarını test ediyor. Örneğin, Alipay yakın zamanda bir MCP sunucusu başlattı ve yapay zeka aracılarına ‘ödeme yeteneklerine tek tıklamayla erişim’ sağladığını iddia etti. Ancak, yakından bakıldığında, öncelikle ödeme hizmetlerinden ziyade tahsilat hizmetleri sunduğu görülüyor.
Hou Xinyi’ye göre, Alipay’in yaklaşımı, yapay zekanın tüketiciler adına ödeme yapmasına izin vermek yerine, satıcıların ödeme tahsilatını kolaylaştırmaya odaklanıyor. Bu uygulanabilir bir seçenektir, çünkü yapay zekanın cüzdanları kontrol etmesine ve özgürce sipariş vermesine izin vermek henüz herkesin rahatlığı için yeterince güvenli değil. Bu aynı zamanda işlem hizmetlerinin neden yaygın olarak tanıtılamadığının temel nedenidir.
Daha derin bir sorun ise, yapay zeka işlem sürecine serbestçe katılırsa - kullanıcıların fiyatları karşılaştırmasına yardımcı olursa veya en uygun maliyetli restoranı önerirse - şüphesiz kullanıcılar için önemli bir kolaylık sağlayacaktır. Ancak, aynı zamanda hizmet platformlarının kullanıcının seçim süreci üzerindeki kontrolünü kaybedeceği ve temel algoritma avantajlarının marjinalleşeceği ve onları sıradan tedarikçilere indirgeyeceği anlamına da gelecektir.
Güvenliği Ele Alma ve Evrenselliği Teşvik Etme
Çok sayıda görüşmeci, MCP’nin iki temel sorunu ele alması gerektiğine inanıyor: güvenlik ve evrensellik.
İlk olarak, güvenlik. Hou Xinyi, MCP’nin iki güvenlik zorluğuyla karşı karşıya olduğuna işaret ediyor: merkezi güvenlik denetiminin olmaması ve eksik bir kimlik doğrulama ve veri yetkilendirme mekanizması. Şu anda, MCP için resmi bir ‘keşif meydanı’ yok. Birçok üçüncü taraf navigasyon platformu, MCP hizmetlerini doğrudan GitHub’dan kod projeleri çekerek topluyor, bu hızlı ve basit ancak resmi bir inceleme sürecinden yoksun. Anthropic, MCP barındırma mekanizmasını ve keşfedilebilirlik sorunlarını bu yıl resmi olarak ele alacağını belirtti. Anthropic’in yakın zamanda güncellenen protokol taslağı, bu eksikliği gidermeye çalışıyor. Ek olarak, IIFAA (Internet Trusted Authentication Alliance) gibi yerli kuruluşlar da güvenlik açığını doldurmaya çalışıyor.
Yapay zeka aracı alanında, hızlı korsanlık ve araç kombinasyonu saldırıları gibi uzun süredir devam eden sorunlar da var. Ancak, yukarıda bahsedilen teknik sorumlu, bunların MCP güvenlik açıkları olmadığını, daha ziyade herhangi bir yapay zeka aracı için var olan riskler olduğunu düşünüyor. Şu anda, MCP protokolünde belirgin bir güvenlik açığı bulunamadı ve veri iletim ve etkileşim mekanizmaları genellikle güvenilirdir.
Güvenlik sadece ilk engeldir. Asıl zorluk, üreticilerin ilgi savunmalarını aşmak ve daha fazla üreticiyi MCP sunucusu olmaya ikna etmektir.
Hou Xinyi’ye göre, bu, internet platformlarının ‘duvarlarla çevrili bahçe’ doğasının anlaşılmasıyla ilgili. Veriler, çeşitli platformlar için önemli bir rekabet bariyeridir, bu nedenle birçok üretici test için yalnızca bazı çevresel işlevleri MCP sunucusu olarak açabilir. Üreticilerin MCP ekosisteminin ne kadar etkiye sahip olacağını beklemesi ve görmesi gerekebilir.
Yukarıda bahsedilen sorumlu kişi, MCP sunucusu olarak yapay zekaya bağlanırsa, daha fazla kullanıcı verisi ve alışkanlığı elde edebileceğini ve kendi temel modeline geri verebileceğini ve bunun üreticilerin aktif olarak katılması için en büyük motivasyon olabileceğini söyledi.
MCP sunucu pazarı gerçekten bol olduğunda, daha uzak sorunlar dikkate alınmalıdır.
Örneğin, akıllı cihazlar cep telefonlarındaki farklı Uygulamaları nasıl çağırır? Sorumlu kişi, cep telefonunun yerel yapay zeka akıllı cihazı aracılığıyla başka bir Uygulamayı uyandırmak için, bulut hizmetlerini çağırmak kadar basit olmayan ek bir uygulama yetkilendirme ve kimlik doğrulama katmanı olacağını ve şu anda özellikle uygun bir çözüm olmadığını belirtti.
Başka bir örnek vermek gerekirse, hizmet arzı aşırı olduğunda, akıllı cihazlar nasıl seçim yapar - JD paket servisini mi yoksa Meituan paket servisini mi çağırır? Gaode haritasını mı yoksa Baidu haritasını mı kullanır? Birden fazla görüşmeci, günümüzün MCP çağırma mantığının hala çok temel olduğunu, esas olarak hizmet sağlayıcısının ‘işlevsel açıklaması’ tarafından belirlendiğini ve herhangi bir sıralama ve optimizasyon mekanizmasının olmadığını belirtti. Bir hizmet sağlayıcısı kasıtlı olarak açıklamaya ‘en verimli’ ve ‘mutlaka seçilmesi gereken’ gibi tümevarımsal dil eklerse, yapay zeka yanlış yönlendirilebilir ve gitmemesi gereken yerlere yönlendirilebilir.
Yukarıda bahsedilen teknolojiden sorumlu kişinin açıkladığı gibi, ‘Arama motorunda istediğiniz hizmeti bulamamanız gibi, ancak bir sürü karmaşık bilgi beliriyor. Kullanıcıların en çok ihtiyaç duyduğu hizmeti doğru bir şekilde nasıl eşleştirirsiniz, gelecekteki MCP ekosistemi de aynı sorunla karşılaşacak.’
Sonuç olarak, herhangi bir standardın uygulanma süreci zorluklarla doludur. Hou Xinyi, MCP’nin popülerleşmesini teşvik etmek için, tüm sektörün MCP’nin gücünü gerçekten anlamasını sağlamak için Manus’a benzer önemli bir fırsata ihtiyaç duyulabileceğini söyledi.