Model Bağlam Protokolü (MCP), Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ve geliştirici araçları arasında önemli bir iletişim köprüsü olarak ortaya çıkmıştır. Bu kılavuz, temel bir MCP sunucusunun nasıl kurulacağına dair ayrıntılı bir yol haritası sunarak, yapay zeka modelleri ve yerel geliştirme ortamları arasındaki etkileşimi kolaylaştırma konusunda pratik bir anlayış sunar.
MCP’nin Özünü Anlamak
MCP’nin özünde, yapay zekanın operasyonel ortamını geliştirici araçlarından ayırmak yatar. Yerel bir sunucuda bulunan ve belirli bir ‘gizli kelime’ döndürmek üzere tasarlanmış bir Python betiği hayal edin. Bu basit örnek, MCP’nin bağlamı kontrol etme yeteneğinin altını çizmektedir. LLM’ler, doğası gereği yerel ortamlardan habersiz olduklarından, bağlamsal verilere erişmek ve yorumlamak için harici ipuçlarına güvenirler. MCP, yerel kaynaklara kontrollü ve güvenli erişim sağlayarak bu kritik aracı görevi görür.
MCP’nin kökenleri Anthropic’e kadar izlenebilir, ancak benimsenmesi tek bir satıcının ötesine uzanır. LLM sağlayıcıları arasında potansiyel rekabet eğilimlerine rağmen, MCP’nin değer teklifi yaygın desteği teşvik etmiştir. Bağlantı dokusu olarak MCP, çeşitli araçların ayrılmaz bir parçası olmaya hazırlanıyor ve işlevleri sorunsuz bir şekilde entegre edildikçe potansiyel olarak arka plana kayboluyor.
Ortamınızı Kurma
Python Ortamını Hazırlama
Bir Python ortamı oluşturarak süreci başlatın. Bu, Python’un yüklü olduğu herhangi bir sistemde (örneğin, bir MacBook) yapılabilir. Önemli olan, bağımlılıkları etkili bir şekilde yönetmek için yalıtılmış bir ortam oluşturmaktır.
- Sanal ortam oluşturma: ‘venv’ adlı bir sanal ortam oluşturmak için
python3 -m venv venvkomutunu kullanın. - Sanal ortamı etkinleştirme:
- macOS/Linux’ta:
source venv/bin/activate - Windows’ta:
venv\Scripts\activate
- macOS/Linux’ta:
MCP Kütüphanelerini Yükleme
Python ortamı etkinleştirildikten sonra, bir sonraki adım gerekli MCP kütüphanelerini yüklemeyi içerir. Bu kütüphaneler, MCP sunucusunu oluşturmak ve yönetmek için gereken araçları ve işlevleri sağlar.
Gerekli kütüphaneleri yüklemek için Python paket yükleyicisi olan pip’i kullanın: