Model Bağlam Protokolünü (MCP) Anlamak
Yapay zeka öncüsü Anthropic tarafından tasarlanan ve daha sonra açık kaynaklı hale getirilen Model Bağlam Protokolü, yapay zeka asistanlarının evriminde önemli bir standardı temsil eder. Bu protokol, akıllı ajanların çalışma zamanında harici araçları, veri depolarını ve işlevsel modülleri dinamik olarak keşfetmesini, erişmesini ve kullanmasını sağlar. Bu dinamik yetenek, kuruluşların özel MCP sunucuları oluşturmasına, dahili kaynaklarını ve iş akışlarını yapay zeka yardımcı pilotlarına sunarken, sıkı kontrol, güvenlik protokolleri ve yönetim politikalarını korumasına olanak tanır. Yeni açılan laboratuvar, bu teknolojinin Microsoft merkezli ortamda nasıl sorunsuz bir şekilde entegre edilebileceğinin pratik bir gösterimidir.
Microsoft Copilot Studio ve MCP Entegrasyonu
Microsoft’un yapay zeka güdümlü ajanları tasarlamak, uyarlamak ve dağıtmak için kullandığı sezgisel, düşük kodlu platformu Copilot Studio, geçen ay vurgulandığı gibi yakın zamanda MCP teknolojisini bünyesine kattı. Microsoft’a göre bu entegrasyon şunları kolaylaştırır:
- Sorunsuz Veri Kaynağı Bağlantısı: İster özel dahili API’lerle ister harici veri sağlayıcılarla uğraşıyor olun, MCP protokolü Copilot Studio içinde sorunsuz ve güvenilir entegrasyon sağlar.
- Mevcut Sunucuların Gelişen Pazaryerine Erişim: Özel bağlayıcılara ve entegrasyonlara ek olarak, kullanıcılar artık pazarda kolayca bulunan, önceden oluşturulmuş, MCP özellikli bağlayıcıların genişleyen bir deposundan yararlanabilirler. Bu işlevsellik, çeşitli araçlarla bağlantı kurma yollarını genişletir, kullanımlarını hızlandırır ve basitleştirir.
- Çok Yönlü Eylem Yetenekleri: MCP sunucuları, aracılara dinamik olarak araçlar ve veriler sağlama yeteneğine sahiptir, böylece geliştirilmiş esneklik sağlarken aynı zamanda bakım ve entegrasyon giderlerini azaltır.
Copilot Studio’nun Power Platform ile entegrasyonu, hem iş kullanıcılarının hem de deneyimli geliştiricilerin bağımsız yardımcı pilotlar, Power Platform uygulamaları içinde veya Microsoft Teams veya web siteleri gibi diğer uygulamalara gömülü olarak çalışan ajanlar oluşturmasını sağlar. Bu çok yönlülük, platformun çok çeşitli kullanım senaryolarına ve dağıtım senaryolarına uyarlanabilirliğinin altını çizer.
Copilot Studio’da Son Gelişmeler
Microsoft, Copilot Studio’nun yeteneklerini artırmak için aktif olarak çalışmaktadır ve yakın zamanda ‘bilgisayar kullanımı’ işlevinin erken erişim araştırma önizlemesini sunmuştur. Bu yenilikçi özellik, yapay zeka ajanlarının uygulamalar veya web siteleriyle görsel olarak etkileşim kurmasını, tıklama, yazma ve gezinme gibi insan benzeri etkileşimleri taklit etmesini sağlar. Eş zamanlı olarak, şirket MCP için yeni bir C# SDK’sı sunarak protokol etrafında sağlam bir geliştirme ekosistemi oluşturma taahhüdünü daha da sağlamlaştırmıştır.
Bu gelişmeler, Copilot Studio’yu, son zamanlarda önemli ilgi gören bir alan olan ajanlı yapay zeka geliştirme için zorlu bir platform olarak konumlandırıyor. Yeni GitHub deposunun tanıtımı bu gidişatla sorunsuz bir şekilde uyum sağlayarak, geliştiricilere Copilot Studio çerçevesi içinde MCP’nin potansiyelini keşfetmek ve kullanmak için gerekli kaynakları ve araçları sağlıyor.
Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP Deposu
Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP deposu, geliştiricilerin çabalarına yardımcı olmak için uyarlanmış çeşitli örnek ve örnek kod koleksiyonunu içerir. Özellikle, Power Platform bağlayıcı çerçevesini kullanarak Microsoft Copilot Studio’ya bir MCP Sunucusu oluşturmalarını, dağıtmalarını ve bağlamalarını sağlar.
Bu entegrasyon, Microsoft Power Platform uygulamaları ile harici hizmetler arasında standartlaştırılmış, yönetilen API’ler aracılığıyla güvenli ve yeniden kullanılabilir entegrasyonları kolaylaştıran mevcut Power Platform bağlayıcı çerçevesinden yararlanır. Bu çerçeve, farklı sistemler arasındaki veri alışverişinin ve etkileşimlerin yerleşik güvenlik protokollerine ve yönetim politikalarına uymasını sağlar.
Sinerjik Teknolojiler: MCP ve Power Platform Bağlayıcıları
Microsoft’un 28 Nisan’daki duyurusu, bu iki teknoloji arasındaki sinerjik ilişkiyi vurgulayarak, gelişmiş bir kullanıcı deneyimi sunmak için birbirini nasıl tamamladıklarını vurguladı. Geleneksel bağlayıcılar bilinen hizmetlere güvenli ve yönetilen erişim sağlarken, MCP, yardımcı pilotların talep üzerine yeni araçları keşfetmesini ve kullanmasını sağlayarak dinamik, çalışma zamanı genişletilebilirliği sunar. Geliştiriciler, MCP sunucularını tanıdık bağlayıcı çerçevesi içinde kapsülleyerek, güvenlik, uyumluluk veya kontrolden ödün vermeden Copilot Studio’nun yeteneklerini genişletebilir ve bu da güvenilir kurumsal sınırlar içinde daha uyarlanabilir ve güçlü bir yapay zeka deneyimiyle sonuçlanır.
Bu yaklaşım, yenilik ihtiyacı ile güvenli ve uyumlu bir ortamı sürdürme zorunluluğu arasında hassas bir denge kurar. Geliştiricilerin en son yapay zeka teknolojilerinden yararlanırken yerleşik yönetim politikalarına ve güvenlik protokollerine uymalarını sağlar.
Geliştiriciler için Pratik Rehberlik
Microsoft, laboratuvar içinde geliştiricilere aşağıdaki temel süreçlerde yol gösteren ayrıntılı rehberlik sağlar:
- Bir MCP Sunucusu Dağıtmak: Verileri, modelleri ve etkileşimleri işlemeye yetenekli bir sunucu kurma konusunda kapsamlı talimatlar. Bu, sunucu ortamını yapılandırmayı, gerekli yazılım bileşenlerini dağıtmayı ve sunucu ile diğer sistemler arasında iletişim kanalları oluşturmayı içerir.
- Özel Bir Bağlayıcı Oluşturmak: MCP sunucusu ile Copilot Studio arasında bir bağlantı kurmak için bağlayıcı altyapısını kullanma konusunda rehberlik. Bu, bağlayıcının özelliklerini tanımlamayı, kimlik doğrulama yöntemlerini belirtmeyi ve MCP sunucusu ile Copilot Studio arasındaki veri eşlemeyi yapılandırmayı içerir.
- Copilot Studio ile Entegre Etmek: MCP sunucusunu Copilot Studio içinde bir eylem olarak ekleme konusunda ayrıntılı adımlar, böylece aracılara sunucu tarafından sağlanan araçlara ve verilere erişme yeteneği verilir. Bu, eylemin giriş parametrelerini tanımlamayı, çıktı verilerini belirtmeyi ve eylemin yürütme mantığını yapılandırmayı içerir.
Geliştiriciler bu adımları izleyerek MCP sunucularını Copilot Studio ile sorunsuz bir şekilde entegre edebilir ve yapay zeka ajanlarının temel verilerin ve araçların tüm potansiyelinden yararlanmasını sağlayabilir.
MCP Laboratuvarını Kullanmak İçin Önkoşullar
Geliştiricilerin MCP Laboratuvarını etkili bir şekilde kullanmak için aşağıdaki önkoşulları karşılamaları gerekmektedir:
- Azure Aboneliği (ödeme yöntemi eklenmiş): MCP sunucusunu ve ilgili kaynakları dağıtmak ve barındırmak için aktif bir Azure aboneliği gereklidir. Aboneliğin, kullanılan Azure hizmetlerinin maliyetlerini karşılamak için geçerli bir ödeme yöntemiyle ilişkilendirilmesi gerekir.
- GitHub Hesabı ve Girişi: Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP deposuna erişmek ve örnek kodu ve örnekleri indirmek için bir GitHub hesabı gereklidir. Geliştiricilerin depoyla etkileşim kurmak için GitHub hesaplarına giriş yapmış olmaları gerekir.
- Copilot Studio Deneme veya Geliştirici Hesabı: Copilot Studio platformuna erişmek ve kullanmak için bir Copilot Studio deneme veya geliştirici hesabı gereklidir. Bu hesap, platformun özelliklerine ve işlevlerine erişim sağlayarak geliştiricilerin yapay zeka destekli ajanlar tasarlamasını, oluşturmasını ve dağıtmasını sağlar.
- Power Platform Ortamı Sağlanmış: MCP sunucusunu Copilot Studio ile bağlayan bağlayıcıları oluşturmak ve yönetmek için sağlanan bir Power Platform ortamı gereklidir. Bu ortam, Power Platform uygulamaları ve bağlayıcıları geliştirmek ve dağıtmak için gerekli altyapıyı ve hizmetleri sağlar.
Bu önkoşullar, geliştiricilerin MCP Laboratuvarını etkili bir şekilde kullanmak ve MCP ile Copilot Studio arasındaki entegrasyonu keşfetmek için gerekli kaynaklara ve erişime sahip olmasını sağlar.
Pratik Bir Örnek: Şaka Anlatan Yardımcı Pilot
Entegrasyon sürecinin pratik bir örneği olarak Microsoft, MCP sunucusundan şakalar alarak şaka anlatan bir Copilot Studio aracısı oluşturmayı vurguluyor. Bu eğlenceli ve ilgi çekici örnek, geliştiricilere entegrasyonun nasıl çalıştığına ve teknolojinin potansiyel uygulamalarına dair somut bir anlayış sunar.
Laboratuvarın sonunda, geliştiriciler şakalar sunmak için bir MCP sunucusundan yararlanan, entegrasyonun gücünü ve esnekliğini gösteren tam işlevsel bir Copilot Studio aracısına sahip olacaklar.
MCP Sunucusu Dağıtımına Daha Derinlemesine İnceleme
Bir MCP sunucusunu dağıtmak, her biri sunucunun işlevselliğine ve erişilebilirliğine katkıda bulunan bir dizi adımı içerir. Süreç genellikle, web uygulamalarını dağıtmak için ölçeklenebilir ve güvenilir bir platform sağlayan Azure Web Apps gibi uygun bir barındırma ortamı seçilerek başlar.
Barındırma ortamı seçildikten sonra, geliştiricilerin ağ yapılandırması, güvenlik ayarları ve kaynak tahsisi dahil olmak üzere sunucunun ayarlarını yapılandırmaları gerekir. Bu ayarlar, sunucunun dış dünyayla nasıl etkileşimde bulunduğunu ve mevcut kaynakları nasıl kullandığını belirler.
Ardından, MCP sunucu yazılımının yüklenmesi ve yapılandırılması gerekir. Bu, gerekli yazılım paketlerini indirmeyi, bunları sunucuya yüklemeyi ve sunucunun ayarlarını uygulamanın özel gereksinimleriyle uyumlu hale getirmeyi içerir.
Son olarak, MCP sunucusunun doğru çalıştığından emin olmak için test edilmesi ve doğrulanması gerekir. Bu, sunucuya test istekleri göndermeyi ve beklenen sonuçlarla yanıt verdiğini doğrulamayı içerir.
Sorunsuz Entegrasyon için Özel Bağlayıcılar Oluşturmak
Özel bağlayıcılar oluşturmak, MCP sunucularını Copilot Studio ile entegre etmede önemli bir adımdır. Bağlayıcılar, iki sistem arasında iletişimi kolaylaştıran ve veri alışverişini sağlayan aracılar görevi görür.
Özel bir bağlayıcı oluşturma süreci genellikle, adı, açıklaması ve simgesi dahil olmak üzere bağlayıcının meta verilerini tanımlamayı içerir. Bu meta veri, kullanıcıların bağlayıcının amacını tanımlamasına ve anlamasına yardımcı olur.
Ardından, bağlayıcının kimlik doğrulama ayarlarının yapılandırılması gerekir. Bu, bağlayıcının MCP sunucusuyla nasıl kimlik doğrulaması yaptığını ve kaynaklarına erişmek için gerekli izinleri nasıl aldığını belirler.
Kimlik doğrulamasından sonra, bağlayıcının eylemlerinin tanımlanması gerekir. Eylemler, bağlayıcının MCP sunucusunda gerçekleştirebileceği, veri alma, yeni kayıtlar oluşturma veya mevcut kayıtları güncelleme gibi belirli işlemleri temsil eder.
Son olarak, bağlayıcının doğru çalıştığından emin olmak için test edilmesi ve doğrulanması gerekir. Bu, bağlayıcıya test istekleri göndermeyi ve MCP sunucusuyla beklendiği gibi etkileşimde bulunduğunu doğrulamayı içerir.
MCP Sunucularını Copilot Studio İş Akışlarına Entegre Etmek
MCP sunucularını Copilot Studio iş akışlarına entegre etmek, yapay zeka ajanlarına sunucu tarafından sağlanan verilerden ve işlevlerden yararlanma olanağı tanır. Bu entegrasyon, ajanların yeteneklerini önemli ölçüde artırabilir, daha karmaşık görevleri gerçekleştirmelerini ve daha anlayışlı yanıtlar vermelerini sağlayabilir.
Entegrasyon süreci genellikle, MCP sunucusunu bir Copilot Studio konusu içinde bir eylem olarak eklemeyi içerir. Konular, ajanın etkileşimde bulunabileceği farklı konuşma akışlarını temsil eder.
MCP sunucusu eylemi bir konuya eklendikten sonra, kullanıcıdan girdi almak ve MCP sunucusuna veri göndermek için yapılandırılabilir. Sunucu daha sonra verileri işler ve kullanıcıya görüntülenen bir yanıt döndürür.
Bu entegrasyon, yapay zeka ajanlarının MCP sunucusu tarafından sağlanan kaynaklara sorunsuz bir şekilde erişmesini ve kullanmasını sağlayarak, çok çeşitli görevleri gerçekleştirmelerini ve kullanıcılar için daha kapsamlı ve kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmalarını sağlar.
MCP Benimsenmesinin Daha Geniş Etkileri
Model Bağlam Protokolünün benimsenmesi, yapay zeka asistanlarının ve ajanlı yapay zeka geliştirmenin geleceği için geniş kapsamlı etkilere sahiptir. Yapay zeka ajanlarının harici kaynakları keşfetmesi ve kullanması için standart bir mekanizma sağlayarak, MCP daha açık ve birlikte çalışabilir bir ekosistemi teşvik eder.
Bu birlikte çalışabilirlik, geliştiricilerin çeşitli sistemler ve veri kaynaklarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olabilen daha sofistike ve çok yönlü yapay zeka ajanları oluşturmasını sağlar. Ayrıca, yeni geliştiriciler için giriş engellerini azaltarak ve mevcut kaynaklardan ve işlevlerden yararlanmalarını sağlayarak inovasyonu teşvik eder.
Ayrıca, MCP harici kaynaklara erişimi yönetmek için merkezi bir kontrol noktası sağlayarak yapay zeka sistemlerinin güvenliğini ve yönetimini artırır. Bu, yapay zeka ajanlarının yalnızca erişim yetkisine sahip oldukları kaynaklara erişmesini ve tüm etkileşimlerin kaydedilmesini ve denetlenmesini sağlar.
Sonuç olarak, Microsoft’un Copilot Studio için Model Bağlam Protokolü Laboratuvarı, yapay zeka destekli yardım ve otomasyonun evriminde önemli bir adımı temsil ediyor. Microsoft, geliştiricilere MCP’nin yeteneklerini keşfetmek ve kullanmak için uygulamalı bir ortam sağlayarak, inovasyonu teşvik ediyor ve bu dönüştürücü teknolojinin benimsenmesini hızlandırıyor. MCP’nin Copilot Studio ve Power Platform ile entegrasyonu, geliştiricilere çeşitli sistemler ve veri kaynaklarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olabilen daha sofistike, çok yönlü ve güvenli yapay zeka ajanları oluşturma olanağı tanır. Yapay zeka asistanlarının geleceği şüphesiz MCP gibi standartların sürekli gelişimi ve benimsenmesiyle iç içedir.