Model Bağlamsallaştırma Protokolü (MCP) ve Yeni Yapay Zeka Ekosistemi
Son zamanlarda, Model Bağlamsallaştırma Protokolü (MCP), yapay zeka endüstrisinde bir odak noktası haline geldi ve OpenAI, Google ve hem Amerika Birleşik Devletleri içinde hem de dışındaki çeşitli işletmelerden önemli ilgi gördü. Second Coffee’nin Kurucusu ve CEO’su Charlie Graham, kısa süre önce bir blog gönderisinde MCP’ler ve bunların manzarayı yeniden şekillendirme potansiyeli hakkındaki görüşlerini paylaştı. Bu makale, deneysel MCP sunucuları oluşturma konusunda derinlemesine araştırma ve uygulamalı deneyime dayanarak MCP’lerin olanaklarını ve mevcut kısıtlamalarını ele almaktadır.
MCP’leri Anlamak: Yapay Zeka Modelleri ve Harici Veriler Arasındaki Boşluğu Doldurmak
MCP’ler, ChatGPT veya Claude gibi büyük dil modelleri (LLM’ler) ile harici veri kaynakları veya uygulamaları arasında çok önemli bir bağlantı görevi gören standartlaştırılmış API’ler olarak kavramsallaştırılabilir. Bu protokoller, yapay zeka modellerinin seyahat web sitelerinden gerçek zamanlı verilere erişmesini, takvimleri yönetmesini ve hatta bir bilgisayardaki dosyaları manipüle etmesini sağlar.
Claude, Cursor ve OpenAI gibi bazı yapay zeka araçları zaten özel entegrasyon özelliklerini kullanırken, MCP’ler bu tür tüm etkileşimler için evrensel ve standartlaştırılmış bir format sunarak çok yönlülüklerini büyük ölçüde artırır.
Bir MCP öncelikle iki bileşenden oluşur: bir istemci (örneğin, ChatGPT) ve bir sunucu (örneğin, bir uçuş planlama web sitesi). Birlikte kullanıldığında, yapay zeka modellerine gerçek zamanlı verilere erişme, çevrimiçi eylemler gerçekleştirme ve statik sohbet robotlarından daha proaktif aracılar gibi işlev görme yeteneği kazandırırlar.
Şu anda, iki ana MCP türü ilgi görmektedir. İlk tür, dizüstü bilgisayarlar gibi cihazlarda dosya yönetmek ve komut dosyaları çalıştırmak için çalışabilen Cursor veya Claude Code gibi araçlarla örneklendirilen geliştiricilere hitap etmektedir. İkinci tür, ürün aramak, alan adları kaydetmek, etkinlik rezervasyonu yapmak veya e-posta göndermek gibi etkinliklere odaklanarak gerçek dünya uygulamalarına yöneliktir.
Pratik etkileri keşfetmek için iki farklı MCP türü geliştirildi. İlki, GPT Learner adlı, kullanıcıların hataları hatırlamasına ve tekrarlamaktan kaçınmasına yardımcı olmak için Cursor’a rehberlik etmeye yardımcı olmak üzere tasarlanmış bir geliştirici sunucusudur. Claude veya Cursor kodu yanlışlıkla üzerine yazarsa, araç kullanıcıların hatayı kaydetmesine ve ondan öğrenmesine olanak tanır ve gelecekteki referanslar için doğru yaklaşımı saklar.
İkinci proje, büyük dil modellerini gerçek zamanlı tahmin piyasalarını toplayan bir web sitesi olan betsee.xyz’ye bağlayan bir tahmin piyasası MCP’sidir. Bir kullanıcı Claude’a ‘Trump’ın tarifeleri duraklatmasının ikincil etkileri nelerdir ve insanlar neye bahis oynuyor?’ gibi bir soru sorduğunda, MCP Polymarket veya Kalshi’den ilgili piyasaları ve gerçek zamanlı oranları döndürür.
MCP’ler Neden Henüz Başlama Seviyesinde Değil?
Bu iki MCP’yi oluşturmak, öncelikle MCP’lerin henüz yaygın olarak benimsenmeye hazır olmadığına dair çeşitli önemli içgörüleri ortaya çıkardı.
MCP’lerle mevcut kullanıcı deneyimi ideal olmaktan uzak. ChatGPT gibi çoğu sohbet robotu henüz MCP sunucularını desteklemiyor. Destekleyenlerin kurulumu genellikle JSON’u manuel olarak düzenlemeyi gerektirir; bu da kullanıcı dostu olmaktan uzaktır. Cursor ve Claude gibi sohbet robotları, her istek için kullanıcılardan bilgi isteme eğilimindedir ve sıklıkla eksik bilgi veya ham JSON çıktısı döndürerek deneyimi hantal ve tatmin edici olmaktan uzak hale getirir.
Tahmin piyasası MCP’sini sorgulamak için Claude’un masaüstü sürümünü kullanmak, açıkça sorulmadıkça genellikle bağlantı veya fiyat sağlamakta başarısız oldu ve bazen sunucuyu hiç çağırmadı. MCP’ler kullanıldığında Claude’dan gelen sürekli açılır pencereler kullanıcı ilgisini daha da azalttı. MCP’lerden sorunsuz işleme ve anlamlı yanıtlar gelecekte beklenirken, teknoloji henüz o aşamaya ulaşmadı.
Güvenlik bir diğer önemli endişe kaynağıdır. Harici işlemler gerçekleştirme ve gerçek zamanlı sistemlere erişme yetenekleri göz önüne alındığında, MCP’ler çok sayıda güvenlik zorluğuyla karşı karşıyadır. Prompt enjeksiyonu, kötü amaçlı araç kurulumu, yetkisiz erişim ve Truva atı saldırıları çok gerçek tehditlerdir. Şu anda, bu uç durumları ele almak için bir sanal alan, doğrulama katmanları ve olgun bir ekosistem eksikliği var.
Bu sorunlar, MCP’nin hala deneysel bir teknoloji olduğunu açıkça ortaya koymaktadır.
İstemcinin Belirleyici Rolü
Bu sunucuları oluştururken öğrenilen önemli bir ders, MCP’lerin geleceğine nihayetinde sunucunun değil, istemcinin karar vermesidir.
Büyük modellerle etkileşimi kontrol edenler, kullanıcıların hangi araçları gördüğünü, hangilerinin tetiklendiğini ve hangi yanıtların görüntülendiğini de kontrol eder. Dünyanın en kullanışlı MCP sunucusunu oluşturabilirsiniz, ancak istemci onu çağırmayabilir, çıktısının yalnızca yarısını gösterebilir veya kurulumuna bile izin vermeyebilir.
MCP’ler ve Kapı Bekçilerinin Ortaya Çıkışı
İstemcinin kritik gücü, MCP’lerin nihayetinde arama motorları ve uygulama mağazaları gibi yönetileceği anlamına gelir. OpenAI ve Anthropic gibi önde gelen büyük model uygulama sağlayıcıları, hangi MCP’lerin listelenebileceğine karar veren ve öneri algoritmaları aracılığıyla keşfedilebilirliklerini düzenleyen yeni ‘kapı bekçileri’ haline gelecektir.
Google, 1990’ların sonlarındaki kuruluşundan bu yana kullanıcılara hangi içeriğin sunulduğunu kontrol etti ve bu da son derece karlı bir iş kurmalarına yardımcı oldu. Sohbet robotları artık bu yeteneği kazanıyor ve geleneksel arama motorunun ‘10 mavi bağlantısını’ doğrudan yanıtlarla değiştiriyor. Hangi içeriğin gösterileceğine, hangisinin hariç tutulacağına ve nasıl biçimlendirileceğine karar verebilirler.
MCP kurulum işlemi muhtemelen uygulama mağazası modeline benzeyecektir. Apple ve Google, hangi uygulamaların önerildiğine, önceden yüklendiğine veya onaylandığına karar vererek mobil ekosistemi şekillendirdiği gibi, büyük model istemcileri de hangi MCP sunucularının sergileneceğine, tanıtılacağına ve hatta platformda izin verileceğine karar verecektir. Bu dinamik, şirketler arasında rekabete yol açabilir ve potansiyel olarak yeni ekosistemde öneriler ve görünürlük için model sağlayıcılara ödeme yapılmasını içerebilir ve yüksek karlı MCP dağıtım platformlarının oluşturulmasını teşvik edebilir.
Kullanıcılar, dikkatlice seçilmiş ‘MCP mağazalarından’ MCP’ler veya ‘yapay zeka sohbet uygulamaları’ yükleyecektir. Gmail, HubSpot, Uber ve Kayak gibi araçlar, sohbet tabanlı iş akışlarına doğrudan entegre olarak MCP uç noktaları ekleyecektir. Kullanıcılar teorik olarak istedikleri MCP’yi yüklemeyi seçebilirken, çoğu muhtemelen ChatGPT gibi istemci tarafından sağlanan önerilere güvenecektir. Bu öneriler keyfi olmayacak, ancak büyük şirketlerin alışveriş, seyahat, alan adı arama veya hizmet arama kategorilerinde varsayılan seçenek olmak için ödeme yapmasıyla karlı ortaklıklardan kaynaklanacaktır. Bu görünürlük düzeyi, milyonlarca kullanıcıya dönüşerek muazzam bir görünürlük, veri ve ticari değer sunacaktır.
Bazı istemci tarafı MCP uygulama mağazaları (MAS), daha geniş bir yelpazede deneme ve topluluk tarafından geliştirilen MCP’lere izin veren daha hoşgörülü ve açık bir MCP seçimi sunacaktır. Diğerleri ise kalite, güvenlik ve para kazanmaya öncelik veren katı onay süreçlerine sahip olacaktır. Her iki durumda da, istemci katılım koşullarını ve başarı kurallarını belirler.
OpenAI ve Claude gibi MCP istemcileri, uygulamaların rolünü oynayan MCP sunucularıyla yeni iOS ve Android platformları haline gelecektir. Bu uygulamalar, simgeler yerine, dil etkileşimi yoluyla kullanıcı ihtiyaçlarına zengin, yapılandırılmış ve etkileşimli yanıtlar sunarak kullanıcı komutları aracılığıyla çağrılacaktır.
Zamanla, belirli endüstrilere veya alanlara göre uyarlanmış özel istemcilerin ortaya çıktığını görebiliriz. Kullanıcılara kapsamlı bir seyahat planlama deneyimi sunmak için havayollarından, otel zincirlerinden ve seyahat acentelerinden hizmetleri sorunsuz bir şekilde entegre eden, seyahat planlamaya odaklanan bir yapay zeka sohbet asistanı hayal edin. Veya insan kaynaklarına odaklanan, yasal verilere, çalışan kayıtlarına ve organizasyonel araçlara birleşik erişim sağlayan ve işletmelerin nasıl yönetildiğini dönüştüren bir MCP istemcisi.
Çoğu kullanıcı ana akım istemcilere bağlı kalırken, bazı açık kaynaklı yapay zeka sohbet robotları ortaya çıkacaktır. Bu sohbet robotları, kapı bekçilerinin getirdiği sınırlamalardan arınmış olarak, yükledikleri MCP’ler üzerinde tam kontrol sahibi olmak isteyen profesyonellere hitap edecektir. Ancak, Linux masaüstü sistemleri gibi, bu açık kaynaklı ürünler de muhtemelen niş pazarlar olarak kalacaktır.
Ortaya Çıkan Ekosistemde Yeni Fırsatlar
Gelişen MCP ortamına hizmet etmek için çeşitli türde işletmelerin ve araçların ortaya çıkması bekleniyor, bunlar arasında:
MCP Sarıcıları ve Sunucu Paketleri: Bunlar, kurulumu kolaylaştırmak için birden çok ilgili MCP’yi tek bir kurulum paketinde bir araya getirecektir. Yapılandırmaya gerek kalmadan kullanıma hazır bir takvim, e-posta, müşteri ilişkileri yönetimi ve dosya depolama MCP’si sağlayan tek bir paket hayal edin. Bu tür paketler, personel süreçlerini basitleştirecek ve özellikle dikey pazarlarda yararlı olacaktır. Ayrıca paketleme araçları da içerebilirler (‘Takvimi kur ve e-posta gönder’).
MCP Alışveriş Motorları: Bazı MCP sunucuları, çeşitli satıcılardan gerçek zamanlı fiyatlar ve ürün listeleri sunan yapay zeka destekli karşılaştırma motorları olarak işlev görecektir. Satış ortağı bağlantıları aracılığıyla para kazanacaklar ve yönlendirme ücretleri kazanacaklar. Bu yaklaşım, erken arama motoru optimizasyonunu ve satış ortağı pazarlamasını yansıtmaktadır.
MCP Öncelikli İçerik Uygulamaları: Bu hizmetler, insan izleyiciler için web siteleri tasarlamak yerine, MCP sunucuları aracılığıyla büyük dil modelleri için içerik teslimini optimize edecektir. MCP çağrıları aracılığıyla zengin, yapılandırılmış veriler ve anlamsal etiketler döndürüldüğünü hayal edin. Gelir, sayfa görüntülemeleri yerine aboneliklerden veya yerleşik sponsorluklardan ve ürün yerleştirmelerinden gelecektir.
API’den MCP’ye Sağlayıcılar: Mevcut API sağlayıcılarının çoğu bu yeni ekosisteme katılmak istiyor, ancak bunun için kaynakları yok. Bu, geleneksel REST API’lerini uyumlu ve keşfedilebilir MCP sunucularına otomatik olarak dönüştüren ve SaaS platformlarının katılımını kolaylaştıran ara katman yazılımı araçlarının ortaya çıkmasına yol açacaktır.
MCP’ler için Cloudflare: Güvenlik büyük bir endişe kaynağıdır. Bu araçlar, istemci ve sunucu arasında oturacak, girişleri temizleyecek, istekleri günlüğe kaydedecek, saldırıları engelleyecek ve anormallikleri izleyecektir. Cloudflare’in modern web’i daha güvenli hale getirdiği gibi, bu tür bir hizmet de MCP ekosisteminde benzer bir rol oynayacaktır.
Kurumsal ‘Özel’ MCP Çözümleri: Büyük şirketler, dahili hizmetlerini özel MCP sunucularına bağlamaya ve açık kaynaklı yapay zeka ürünleri kullanmaya başlayacaktır. Bu dahili kurulumlar, şirketlere kontrol sağlayan güvenlik duvarının arkasındaki yapay zeka iş akışlarının bir parçası haline gelecektir.
Dikey Odaklı MCP İstemcileri: Çoğu sohbet robotu genel kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayabilirken, endüstriyel tedarik ve uyumluluk çalışmaları gibi bazı senaryolar belirli kullanıcı arayüzleri ve iş mantığı gerektirir. Bu benzersiz ihtiyaçları karşılamak için özelleştirilmiş işlemler, dil ve düzenlerle dikey odaklı MCP istemcileri ortaya çıkacaktır.