Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka alanında önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor ve yapay zeka modellerini harici veri kaynakları, API’ler ve hizmetlerle entegre etmek için standartlaştırılmış bir yaklaşım sunuyor. Anthropic tarafından 2024’ün sonlarında başlatılan MCP, herhangi bir dil modeli için uygun evrensel bir çerçeve oluşturarak modele özgü entegrasyonların sınırlamalarını aşmayı amaçlıyor.
MCP’nin benimsenmesi hızla ivme kazanıyor. Mart 2025’e kadar OpenAI, platformunda protokol için destek duyurmuştu ve Microsoft, o zamandan beri MCP uyumluluğunu ekosistemindeki çeşitli hizmetlere entegre etti. Bu yaygın benimseme, MCP’nin üretken yapay zeka modelleri, çeşitli veri kaynakları ve çok sayıda hizmet arasında entegrasyonlar oluşturmak için fiili standart haline gelme potansiyelinin altını çiziyor. Bu kapsamlı kılavuz, MCP’nin temel mimarisine iniyor, veri alışverişini nasıl standartlaştırdığını araştırıyor ve MCP’yi kendi uygulamalarınıza entegre etme konusunda içgörüler sunuyor.
Model Bağlam Protokolü’nün Mekaniğini Anlamak
MCP, yapay zeka modelleri, hizmetler ve veri kaynakları arasında kesintisiz etkileşimleri kolaylaştıran üç temel bileşenden oluşan basit bir mimari üzerinde çalışır:
- MCP Ana Bilgisayarları: Bu bileşenler, bir dil modeli ile MCP sunucuları arasındaki bağlantıyı başlatır ve denetler. Şu anda, Claude Desktop ve GitHub Copilot dahil olmak üzere yalnızca sınırlı sayıda uygulama barındırma yeteneklerini desteklemektedir.
- MCP Sunucuları: Bu sunucular, kaynakları, araçları ve istemleri istemcilere sunmak için tasarlanmıştır. Tipik olarak, kullanıcının makinesinde yerel olarak çalışırlar ve genellikle npm paketleri, Docker konteynerleri veya bağımsız hizmetler olarak dağıtılırlar. Tamamen uzak MCP sunucuları için şu anda standartlaştırılmış bir desteğin bulunmadığını belirtmekte fayda var.
- MCP İstemcileri: Bunlar, ana bilgisayarlar tarafından oluşturulan hafif alt işlemlerdir. Her istemci, içerik alımını sağlayan ve kesintisiz etkileşimleri kolaylaştıran bir sunucuyla özel, bire bir bağlantı sürdürür.
Bir MCP sunucusu üç temel işlev türü sağlayabilir:
- Kaynaklar: Bu, dil modelinin yerel dosyalarla etkileşim kurmak ve harici bilgilere başvurmak için kullanabileceği veritabanı kayıtları veya API yanıtlarıgibi yapılandırılmış verileri içerir.
- Araçlar: Bunlar, dil modellerinin kullanıcı onayı ile otomatik olarak çağırabileceği sunucu tarafından sunulan işlevlerdir.
- İstemler: Bunlar, kullanıcıların belirli görevleri daha verimli bir şekilde tamamlamalarına yardımcı olmak için tasarlanmış istemler veya önceden yazılmış istem şablonlarından oluşur.
MCP Sunucularını Oluşturma
Bir MCP sunucusu geliştirmek, API’leri ve verileri üretken yapay zeka hizmetlerinin kolayca tüketebileceği standartlaştırılmış bir biçimde sunmayı içerir. Tek bir istemci, aynı anda birden çok sunucuyla bağlantı kurabilir.
Bu modülerlik, mevcut herhangi bir API’nin bir MCP sunucusuna dönüştürülebileceği ve üretken bir yapay zeka uygulaması için tutarlı bir şekilde paketlenebileceği anlamına gelir. MCP’nin temel avantajlarından biri, doğal dil komutları aracılığıyla hizmetlere kolay erişimi kolaylaştırma yeteneğinde yatmaktadır. Ayrıca, üretken yapay zeka araçları ve bulut tabanlı hizmetler arasında bir aracı görevi görerek özel entegrasyonlar ve mantık oluşturma yükünü hafifletir.
Gizliliğe ve Kontrole Öncelik Verme
MCP’nin tasarımı, mimarisi ve veri koruma önlemleri aracılığıyla kaynak kontrolü ve gizliliğe güçlü bir vurgu yapmaktadır:
- Sunucular aracılığıyla sunulan kaynaklar, dil modellerinin bunlara erişebilmesi için kullanıcı onayı gerektirir.
- Sunucu izinleri, kaynak maruziyetini kısıtlamak için yapılandırılabilir ve böylece hassas veriler korunur.
- Yerel öncelikli bir mimari, veri kullanıcı tarafından açıkça paylaşılmadıkça kullanıcının cihazında kalmasını sağlayarak kullanıcı gizliliğini ve kontrolünü artırır.
MCP’yi Uygulama Geliştirmeye Entegre Etme: Pratik Bir Kılavuz
MCP sunucusunu geliştirme iş akışınıza entegre etme konusunda pratik bir örneğe dalalım.
MCP GitHub deposu, mevcut MCP sunucularının herkese açık bir dizinini tutar. Ek olarak, Microsoft Copilot Studio gibi sağlayıcılar kendi MCP sunucularını sunar. Önemli bir örnek, Anthropic’in Claude’u gibi MCP özellikli bir istemci aracılığıyla doğrudan Cloudflare kaynaklarınızla etkileşim kurmanızı sağlayan Cloudflare’in MCP sunucusudur.
Cloudflare MCP sunucusunu (NPX kullanarak) yüklemek için terminalinizde aşağıdaki komutu yürütün: