Model Bağlam Protokolü (MCP) ile Yapay Zeka Aracısı Devrimi

Yapay zeka (AI) ajanlarının kullanım alanı hızla gelişmekte ve bu ajanların harici araçlar ve verilerle etkileşim kurması için daha karmaşık yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Geçmişte, Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) harici araçlarla entegre etmek karmaşık ve parçalı bir süreçti. Şimdi, Model Bağlam Protokolü (MCP) dönüştürücü bir çözüm olarak ortaya çıkıyor. MCP, çeşitli modellerde yapay zeka aracı araç çağrısı için standartlaştırılmış, basitleştirilmiş ve geleceğe hazır bir yaklaşım sunarak ölçeklenebilir, güvenli ve birlikte çalışabilir iş akışlarının önünü açıyor.

Geleneksel Yapay Zeka-Araç Entegrasyonunun Zorlukları

MCP’nin ortaya çıkışından önce, LLM’ler harici araçlara erişmek için geçici, modele özgü entegrasyonlara güveniyordu. ReAct, Toolformer, LangChain ve LlamaIndex ve Auto-GPT gibi yaklaşımlar yenilikçi olmakla birlikte, parçalanmış ve bakımı zor kod tabanlarına yol açtı. Her yeni veri kaynağı veya API kendi sarmalayıcısını gerektiriyordu ve aracının bunu kullanmak için özel olarak eğitilmesi gerekiyordu. Bu yaklaşım, izole, standart olmayan iş akışlarını zorunlu kılarak birleşik bir çözüme olan ihtiyacı vurguladı.

• Geçici Entegrasyonlar: LLM’ler geleneksel olarak harici araçlara erişmek için özel, modele özgü entegrasyonlar kullanıyordu.
• Parçalanmış Kod Tabanları: Her yeni veri kaynağı veya API, kendi sarmalayıcısını gerektiriyordu, bu da karmaşık ve bakımı zor bir koda neden oluyordu.
• Standart Olmayan İş Akışları: İzole iş akışları, farklı modeller ve araçlar arasında sorunsuz entegrasyon sağlamayı zorlaştırdı.

Model Bağlam Protokolü’nün (MCP) Tanıtımı

Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka ajanlarının harici araçları ve veri kaynaklarını nasıl keşfettiğini ve çağırdığını standartlaştırır. MCP, LLM ana bilgisayarları ve sunucular arasındaki ortak bir JSON-RPC tabanlı API katmanını tanımlayan açık bir protokoldür. Yapay zeka uygulamaları için bir "USB-C bağlantı noktası" işlevi gören MCP, herhangi bir modelin araçlara erişmek için kullanabileceği evrensel bir arayüz sağlar. Bu, bir kuruluşun veri kaynakları ve yapay zeka destekli araçları arasında güvenli, iki yönlü bağlantılar sağlayarak geçmişin parçalı bağlayıcılarının yerini alır.

MCP’nin Temel Avantajları

• Modeli Araçlardan Ayırma: Ajanlar, modele özgü istemlere veya sabit kodlanmış fonksiyon çağrılarına ihtiyaç duymadan MCP sunucularına bağlanabilir.
• Standartlaştırılmış Arayüz: MCP, modellerin araçlara erişmesi için ortak bir arayüz sağlayarak entegrasyon sürecini basitleştirir.
• Güvenli Bağlantılar: Veri kaynakları ve yapay zeka destekli araçlar arasında güvenli, iki yönlü bağlantıları etkinleştirir.
• Evrensel Erişilebilirlik: Herhangi bir model araçlara erişmek için MCP’yi kullanabilir, bu da onu çok yönlü bir çözüm haline getirir.

Bir aracı, modele özgü istemler yazmak veya sabit kodlama fonksiyon çağrıları yapmak yerine, her biri verileri veya yetenekleri standart bir şekilde ortaya koyan bir veya daha fazla MCP sunucusuna bağlanır. Aracı (veya ana bilgisayar), sunucudan adları, açıklamaları ve girdi/çıktı şemaları dahil olmak üzere mevcut araçların bir listesini alır. Model daha sonra herhangi bir aracı ada göre çağırabilir. Bu standardizasyon ve yeniden kullanım, önceki yaklaşımlara göre temel avantajlardır.

MCP Tarafından Tanımlanan Temel Roller

MCP’nin açık spesifikasyonu üç temel rolü tanımlar: Ana Bilgisayar, İstemci ve Sunucu.

1. Ana Bilgisayar: Kullanıcının etkileşimde bulunduğu LLM uygulaması veya kullanıcı arayüzü (örneğin, bir sohbet kullanıcı arayüzü, IDE veya aracı düzenleme motoru). Ana bilgisayar, LLM’yi gömer ve bir MCP istemcisi olarak hareket eder.
2. İstemci: MCP protokolünü uygulayan ana bilgisayar içindeki yazılım modülü (tipik olarak SDK’ler aracılığıyla). İstemci, mesajlaşmayı, kimlik doğrulamayı ve model istemlerini ve yanıtlarını sıralamayı işler.
3. Sunucu: Bağlam ve araçlar sağlayan bir hizmet (yerel veya uzak). Her MCP sunucusu bir veritabanını, API’yi, kod tabanını veya başka bir sistemi sarabilir ve yeteneklerini istemciye duyurur.

MCP, IDE’lerde kullanılan Dil Sunucusu Protokolü’nden (LSP) açıkça esinlenmiştir: LSP düzenleyicilerin dil özelliklerini nasıl sorguladığını standartlaştırdığı gibi, MCP de LLM’lerin bağlamsal araçları nasıl sorguladığını standartlaştırır. Ortak bir JSON-RPC 2.0 mesaj biçimi kullanılarak, MCP’ye uyan herhangi bir istemci ve sunucu, kullanılan programlama dili veya LLM’den bağımsız olarak birlikte çalışabilir.

Teknik Tasarım ve Mimari

MCP, üç tür mesajı taşımak için JSON-RPC 2.0’a dayanır: istekler, yanıtlar ve bildirimler, ajanların hem senkron araç çağrıları gerçekleştirmesine hem de asenkron güncellemeler almasına olanak tanır. Yerel dağıtımlarda, istemci genellikle bir alt işlem oluşturur ve stdin/stdout üzerinden (stdio aktarımı) iletişim kurar. Buna karşılık, uzak sunucular genellikle mesajları gerçek zamanlı olarak akış yapmak için Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylarla (SSE) HTTP kullanır. Bu esnek mesajlaşma katmanı, araçların ana bilgisayar uygulamasının ana iş akışını engellemeden çağrılabilmesini ve sonuçların teslim edilmesini sağlar.

Her sunucu üç standartlaştırılmış varlık sunar: kaynaklar, araçlar ve istemler.

• Kaynaklar: İstemcinin kimliğe göre alabileceği metin dosyaları, veritabanı tabloları veya önbelleğe alınmış belgeler gibi getirilebilir bağlam parçaları.
• Araçlar: İster bir arama API’si, bir hesap makinesi veya özel bir veri işleme rutini olsun, iyi tanımlanmış girdi ve çıktı şemalarına sahip adlandırılmış fonksiyonlar.
• İstemler: Modelin çok adımlı etkileşimler boyunca rehberlik ettiği isteğe bağlı, daha yüksek düzeyde şablonlar veya iş akışları.

Her varlık için JSON şemaları sağlayarak, MCP yetenekli herhangi bir büyük dil modelinin (LLM) özel ayrıştırma veya sabit kodlanmış entegrasyonlar gerektirmeden bu yetenekleri yorumlamasını ve çağırmasını sağlar.

Modüler Tasarım

MCP mimarisi, üç rolde endişeleri temiz bir şekilde ayırır. Ana bilgisayar, LLM’yi gömer ve kullanıcı sorgularını modele geçirerek ve çıktılarını işleyerek konuşma akışını düzenler. İstemci, tüm mesaj sıralama, kimlik doğrulama ve aktarım ayrıntılarını yöneterek MCP protokolünü kendisi uygular. Sunucu, mevcut kaynakları ve araçları duyurur, gelen istekleri yürütür (örneğin, araçları listelemek veya bir sorgu gerçekleştirmek) ve yapılandırılmış sonuçlar döndürür. Ana bilgisayardaki yapay zeka ve kullanıcı arayüzünü, istemcideki protokol mantığını ve sunucudaki yürütmeyi kapsayan bu modüler tasarım, sistemlerin bakımı, genişletilmesi ve geliştirilmesi kolay kalmasını sağlar.

Etkileşim Modeli ve Aracı İş Akışları

Bir aracıda MCP kullanmak, basit bir keşif ve yürütme modelini izler. Aracı bir MCP sunucusuna bağlandığında, önce mevcut tüm araçları ve kaynakları almak için list_tools() yöntemini çağırır. İstemci daha sonra bu açıklamaları LLM’nin bağlamına entegre eder (örneğin, bunları isteme biçimlendirerek). Model şimdi bu araçların var olduğunu ve hangi parametreleri aldığını biliyor.

Basitleştirilmiş İş Akışı

1. Keşif: Aracı, bir MCP sunucusuna bağlanır ve list_tools() yöntemini kullanarak mevcut araçların ve kaynakların bir listesini alır.
2. Entegrasyon: İstemci, bu açıklamaları LLM’nin bağlamına entegre eder.
3. Yürütme: Aracı bir araç kullanmaya karar verdiğinde, LLM yapılandırılmış bir çağrı yayar (örneğin, call: tool_name, args: {...} ile bir JSON nesnesi).
4. Çağırma: Ana bilgisayar bunu bir araç çağırma olarak tanır ve istemci sunucuya karşılık gelen bir call_tool() isteği gönderir.
5. Yanıt: Sunucu aracı yürütür ve sonucu geri gönderir. İstemci daha sonra bu sonucu modelin bir sonraki istemine besleyerek ek bağlam olarak görünmesini sağlar.

Aracı bir araç kullanmaya karar verdiğinde (genellikle bir kullanıcının sorgusuyla tetiklenir), LLM yapılandırılmış bir çağrı yayar (örneğin, \"call\": \"tool_name\", \"args\": {…} ile bir JSON nesnesi). Ana bilgisayar bunu bir araç çağırma olarak tanır ve istemci sunucuya karşılık gelen bir call_tool() isteği gönderir. Sunucu aracı yürütür ve sonucu geri gönderir. İstemci daha sonra bu sonucu modelin bir sonraki istemine besleyerek ek bağlam olarak görünmesini sağlar. Bu protokol, keşfet→istem→araç→yanıt döngüsünü şeffaf bir şekilde ele alır.

Uygulamalar ve Ekosistem

MCP uygulamadan bağımsızdır. Resmi spesifikasyon GitHub’da tutulur ve TypeScript, Python, Java, Kotlin ve C# dahil olmak üzere birden çok dil SDK’sı mevcuttur. Geliştiriciler, tercih ettikleri yığınlarda MCP istemcileri veya sunucuları yazabilir. Örneğin, OpenAI Agents SDK, Python’dan standart MCP sunucularına kolay bağlantı sağlayan sınıflar içerir. InfraCloud’un eğitim kılavuzu, bir LLM’nin yerel dosyalara göz atmasına izin vermek için Node.js tabanlı bir dosya sistemi MCP sunucusu kurmayı gösterir.

Büyüyen Ekosistem

• Dil SDK’ları: TypeScript, Python, Java, Kotlin ve C#’da mevcuttur.
• Açık Kaynak Sunucuları: Anthropic, Google Drive, Slack, GitHub, Postgres, MongoDB ve Puppeteer ile web’de gezinme gibi birçok popüler hizmet için bağlayıcılar yayınladı.
• Entegre Platformlar: Claude Desktop, Google’ın Agent Development Kit’i ve Cloudflare’in Agents SDK’sı MCP desteğini entegre etti.
• Otomatik Ajanlar: Auto-GPT, dinamik araç keşfi ve kullanımını etkinleştirerek MCP’ye bağlanabilir.

Bir ekip Jira veya Salesforce için bir sunucu oluşturduktan sonra, uyumlu herhangi bir aracı yeniden çalışmaya gerek kalmadan kullanabilir. İstemci/ana bilgisayar tarafında, birçok aracı platformu MCP desteğini entegre etti. Claude Desktop, MCP sunucularına bağlanabilir. Google’ın Agent Development Kit’i, MCP sunucularını Gemini modelleri için araç sağlayıcıları olarak ele alır. Cloudflare’in Agents SDK’sı, herhangi bir FogLAMP’nin yerleşik kimlik doğrulama desteği ile bir MCP istemcisi haline gelebilmesi için bir McpAgent sınıfı ekledi. Auto-GPT gibi otomatik ajanlar bile MCP’ye bağlanabilir: aracı, her API için belirli bir işlev kodlamak yerine, araçları çağırmak için bir MCP istemci kitaplığı kullanır. Evrensel bağlayıcılara yönelik bu eğilim, daha modüler bir otonom aracı mimarisi vaat ediyor.

Uygulamada, bu ekosistem herhangi bir yapay zeka asistanının aynı anda birden fazla veri kaynağına bağlanmasını sağlar. Bir oturumda kurumsal belgeler için bir MCP sunucusu, başka bir oturumda CRM sorguları için ve başka bir oturumda cihaz üzerindeki dosya araması için kullanan bir aracı hayal edebilirsiniz. MCP, adlandırma çakışmalarını bile zarif bir şekilde ele alır: iki sunucunun her birinde ‘analiz et’ adlı bir araç varsa, istemciler bunları ad alanına (örneğin, ‘ImageServer.analiz et’ ve ‘CodeServer.analiz et’) koyabilir, böylece her ikisi de çakışma olmadan kullanılabilir.

Önceki Paradigmalar Üzerindeki Avantajlar

MCP, önceki yöntemlerin sahip olmadığı birkaç temel avantaj sunar:

• Standartlaştırılmış Entegrasyon: MCP, tüm araçlar için tek bir protokol sağlar.
• Dinamik Araç Keşfi: Ajanlar, araçları çalışma zamanında keşfedebilir.
• Birlikte Çalışabilirlik ve Yeniden Kullanım: Aynı araç sunucusu birden fazla LLM istemcisine hizmet verebilir.
• Ölçeklenebilirlik ve Bakım: MCP, yinelenen çalışmayı önemli ölçüde azaltır.
• Birleştirilebilir Ekosistem: MCP, bağımsız olarak geliştirilmiş sunucuların bir pazar yerini etkinleştirir.
• Güvenlik ve Kontrol: Protokol, net yetkilendirme akışlarını destekler.

Temel Avantajlar Özetlendi

• Birleşik Protokol: MCP, tüm araçlar için tek, standartlaştırılmış bir protokol sunarak geliştirme sürecini kolaylaştırır ve özel ayrıştırma mantığına olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
• Çalışma Zamanı Keşfi: Ajanlar, yeni araçlar eklendiğinde yeniden başlatmaya veya yeniden programlamaya gerek kalmadan mevcut yetenekleri dinamik olarak keşfedebilir.
• Modelden Bağımsız: MCP, aynı araç sunucusunun birden fazla LLM istemcisine hizmet vermesini sağlayarak satıcı kilidinden kaçınır ve yinelenen mühendislik çabalarını azaltır.
• Azaltılmış Yinelenme: Geliştiriciler, dosya araması gibi görevler için tek bir MCP sunucusu yazabilir ve tüm modellerdeki tüm ajanlara fayda sağlayabilir.
• Açık Ekosistem: MCP, web API’lerine benzer şekilde açık bir bağlayıcı pazar yerini teşvik eder.
• Yetkilendirme Akışları: MCP, serbest biçimli isteme kıyasla denetlenebilirliği ve güvenliği artıran net yetkilendirme akışlarını destekler.

Sektör Etkisi ve Gerçek Dünya Uygulamaları

MCP benimsenmesi hızla artıyor. Büyük satıcılar ve çerçeveler, MCP’ye veya ilgili aracı standartlarına kamuoyuna yatırım yaptı. Kuruluşlar, CRM, bilgi tabanları ve analitik platformları gibi dahili sistemleri yapay zeka asistanlarına entegre etmek için MCP’yi araştırıyor.

Somut Kullanım Durumları

• Geliştirici Araçları: Kod düzenleyiciler ve arama platformları, asistanların kod depolarını, belgelerini ve taahhüt geçmişini sorgulamasını sağlamak için MCP’yi kullanır.
• Kurumsal Bilgi ve Sohbet Robotları: Yardım masası botları, açık biletlerle ilgili soruları yanıtlayarak veya gerçek zamanlı kurumsal verilere göre raporlar oluşturarak MCP sunucuları aracılığıyla Zendesk veya SAP verilerine erişebilir.
• Gelişmiş Geri Alma Destekli Üretim: RAG ajanları, veritabanı sorguları veya grafik aramaları için özel MCP araçlarıyla gömme tabanlı geri almayı birleştirebilir.
• Proaktif Asistanlar: Olay odaklı ajanlar, e-postayı veya görev akışlarını izler ve MCP aracılığıyla takvim ve not alma araçlarını çağırarak toplantıları otomatik olarak planlar veya eylem öğelerini özetler.

Her senaryoda, MCP ajanların entegrasyon kodunu yeniden yazmayı gerektirmeden çeşitli sistemlerde ölçeklenmesini sağlayarak bakımı kolay, güvenli ve birlikte çalışabilir yapay zeka çözümleri sunar.

Önceki Paradigmalarla Karşılaştırmalar

MCP, önceki yaklaşımları birleştirir ve genişleterek dinamik keşif, standartlaştırılmış şemalar ve tek bir protokolde modeller arası birlikte çalışabilirlik sunar.

• ReAct’a Karşı: MCP, modele JSON şemaları kullanarak resmi bir arayüz sağlar ve istemcilerin yürütmeyi sorunsuz bir şekilde yönetmesini sağlar.
• Toolformer’a Karşı: MCP, araç arayüzlerini tamamen modelden dışsallaştırarak yeniden eğitime gerek kalmadan kayıtlı herhangi bir araç için sıfır atış desteğini etkinleştirir.
• Çerçeve Kitaplıklarına Karşı: MCP, entegrasyon mantığını yeniden kullanılabilir bir protokole kaydırarak ajanları daha esnek hale getirir ve kod yinelenmesini azaltır.
• Otonom Ajanlara Karşı: MCP istemcilerini kullanarak, bu tür ajanların yeni hizmetler için özel koda ihtiyacı yoktur, bunun yerine dinamik keşif ve JSON-RPC çağrılarına güvenir.
• Fonksiyon Çağırma API’lerine Karşı: MCP, akış, keşif ve çoklu hizmetler desteğiyle fonksiyon çağırmayı herhangi bir istemci ve sunucu arasında genelleştirir.

Sınırlamalar ve Zorluklar

Vaatlerine rağmen MCP hala olgunlaşıyor:

• Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme: Mevcut çözümler, birleşik bir kimlik doğrulama standardı olmadan dağıtımları karmaşıklaştırabilen OAuth veya API anahtarlarını harici olarak katmanlamayı gerektirir.
• Çok Adımlı İş Akışları: Uzun süreli, durumlu iş akışlarını düzenlemek, protokolde yerleşik bir oturum kavramı olmadığından genellikle harici zamanlayıcılara veya istem zincirlemeye dayanır.
• Ölçekte Keşif: Çok sayıda MCP sunucu uç noktasını yönetmek, büyük ortamlarda külfetli olabilir.
• Ekosistem Olgunluğu: MCP yeni olduğundan, her araç veya veri kaynağının mevcut bir bağlayıcısı yoktur.
• Geliştirme Yükü: Tek, basit araç çağrıları için, MCP kurulumu hızlı, doğrudan bir API çağrısına kıyasla ağır gelebilir.