Model Bağlam Protokolünü Çözümlemek
Anthropic tarafından Kasım 2024’te tanıtılan MCP, yapay zeka modelleri ile harici araçlar, veri depoları ve çeşitli kaynaklar arasındaki etkileşimi optimize etmek için titizlikle hazırlanmış açık bir standarttır.
Anthropic, MCP’yi LLM’ler için evrensel bir bağlayıcı olarak görüyor ve donanım bağlantılarında USB-C’nin getirdiği standardizasyona paralel olarak çiziyor. Bu, geliştiricilerin herhangi bir aracı veya veri kaynağını, birleşik bir protokol aracılığıyla AI uygulamalarıyla sorunsuz bir şekilde entegre etmelerini sağlar. Dil agnostiği felsefesini benimseyerek ve Python, TypeScript, Java, Kotlin ve C# gibi diller için Yazılım Geliştirme Kitleri (SDK’ler) sunarak, MCP ısmarlama, tek seferlik entegrasyonlara olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
MCP, iki ana bileşen aracılığıyla çalışır: araçları, kaynakları ve istemleri açığa çıkaran sunucular ve AI modelleri ile bu sunucular arasındaki bağlantıyı kolaylaştıran istemciler. İletişim, hem senkron hem de asenkron iş akışlarını barındıran HTTP üzerinden JSON-RPC aracılığıyla kolaylaştırılır. Güvenlik, açık izinler ve gizliliği sağlayan yerel öncelikli bir tasarımla en önemli endişedir. MCP, büyük AI platformlarından destek almıştır ve sağlam, bağlamdan haberdar AI aracıları oluşturmak için temel bir teknoloji olarak konumlandırılarak hızlı bir ekosistem büyümesini teşvik etmektedir.
LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit ve Microsoft Copilot Studio gibi çerçeveler ve platformlar MCP’yi yerel olarak destekler.
MCP Sunucularına ve İstemcilerine Derinlemesine İnceleme
Aracı iş akışları, otonom çalışma için iki kritik öğeye bağlıdır: güncel veriler ve mevcut sistemlere erişim. Veriler, LLM’lere fiili bilgiler sağlamak için bağlam olarak sağlanır ve bu da LLM’lerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. Harekete geçme kararı alındıktan sonra, tipik olarak araç olarak kullanılabilir hale gelen API’ler olarak açığa çıkarılan sistemlere programlı erişim gereklidir.
MCP sunucularının ve istemcilerinin herhangi bir LLM’den bağımsız olarak işlev görebileceğini belirtmekte fayda var. İstemci bir LLM ile entegre edildiğinde, aracı iş akışlarının temel taşı olarak hizmet eder.
MCP mimarisinde, sunucular verilere ve araçlara erişimi soyutlar. Örneğin, bir veritabanı bir MCP sunucusunda bir kaynak olarak entegre edilebilir. Bir istemci, veri almak için bu kaynağa salt okunur erişime sahiptir. Kaynaklar ayrıca, istemcilerle paylaşılan verileri filtrelemek veya kısıtlamak için parametreleri de destekler. Örneğin, çalışan maaş bilgileri, bir kaynak için ideal bir adaydır.
Kaynaklara ek olarak, MCP sunucuları ayrıca istemcileri yalnızca veri almanın ötesine geçen eylemler gerçekleştirme yetkisi veren araçları da açığa çıkarır. Kaynaklar salt okunur erişim sunarken, araçlar verileri manipüle eden veya eylemleri gerçekleştiren API’lerin çağrılmasını kolaylaştırır. Bir ödeme işlemini tamamlamak için Stripe API’sini çağırmak, bir araç için en iyi örnektir.
Kaynaklar ve araçların yanı sıra, MCP sunucuları önceden tanımlanmış istemler için depolar olarak işlev görebilir. İstemciler bu istemleri alabilir ve LLM’lere gönderebilir, böylece tutarlı ve standartlaştırılmış bir istem deposu sağlanır.
MCP sunucuları, temel bir keşif mekanizması sağlayarak, açığa çıkardıkları kaynakların, araçların ve istemlerin bir listesini almak için sorgulanabilir. Özetlemek gerekirse, MCP sunucuları istemcilere kaynakları, araçları ve istemleri açığa çıkarabilirken, istemcinin eylemleri geliştiricinin takdirine bırakılır.
Bir MCP istemcisi, bir sohbet robotu veya bir aracı gibi bir ana uygulama içinde bulunur. Ana uygulamalara örnek olarak Claude Desktop ve Cursor AI dahildir. Geliştiriciler, bir veya daha fazla MCP sunucusuyla etkileşim kuran birden fazla istemciye sahip aracı uygulamalar oluşturabilir.
Bir MCP istemcisi, bir LLM ile etkileşim kurmadan oluşturulabilir. Bununla birlikte, istemci, LLM’lerin MCP sunucularına erişmesi için güçlü bir kanal olarak hizmet edebilir.
Tipik bir iş akışında, bir sohbet robotu veya aracı gibi bir ana uygulama, MCP sunucusuna bağlanır, mevcut kaynakları ve araçları alır ve bunları LLM’ye uygun bir biçimde sunar.
İstem üzerine, LLM, MCP istemcisi aracılığıyla bir kaynağa erişmek veya bir aracı çağırmak için ana bilgisayara geri dönebilir. OpenAI Agents SDK ve Google ADK gibi çoğu aracı çerçeve, LLM ile ana uygulama arasındaki gidiş dönüşü sorunsuz hale getirerek bu işlevselliği soyutlar.
MCP Sunucusu ve İstemcisi Arasındaki İletişime Derinlemesine İnceleme
İletişim protokolü, MCP mimarisinin temel bir yönüdür. Bir MCP sunucusu iki aktarım protokolünü destekler: STDIO ve Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar (SSE).
STDIO Aktarım Protokolü
STDIO’yu bir aktarım protokolü olarak kullanırken, bir MCP istemcisi doğrudan MCP sunucusunu çağırır ve gerekli parametreleri sağlar. Daha sonra, sunucudan konsola yazılan çıktıyı yakalar ve ana uygulamaya iletir.
Bu senaryoda, istemci ve sunucu aynı işlemi paylaşır. Sunucu sadece komutu yürütür ve hemen çıkar. Bu işlem, istemci sunucuyu her çağırdığında tekrarlanır. Esasen, istemci ve sunucu herhangi bir uzaktan çağrı veya Uzaktan Prosedür Çağrıları (RPC) içermeden süreç içinde çalışır. Bu yaklaşım, istemci ve sunucu aynı makinede bulunduğunda ve uzun süren işlemlerin neden olduğu gecikmeyi ortadan kaldırdığında en uygunudur. Sonuç olarak, MCP sunucusu ve istemcisi STDIO aktarımını kullanırken 1:1 bağlantı kurar.
Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar (SSE) Aktarım Protokolü
MCP tarafından desteklenen ikinci aktarım protokolü, Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar’dır (SSE). Bir sunucunun, tek, kalıcı bir HTTP bağlantısı üzerinden istemcilere gerçek zamanlı güncellemeler göndermesini sağlar. İstemci bağlantıyı başlattıktan sonra, sunucu olaylar meydana geldikçe verileri yayınlar ve tekrarlanan yoklama ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu yaklaşım, güncellemelerin ağırlıklı olarak sunucudan istemciye aktığı canlı haber akışları veya bildirimler gibi uygulamalar için özellikle etkilidir.
REST ile karşılaştırıldığında, SSE daha düşük gecikme süresi ve daha yüksek verimlilik sunar, çünkü REST istemcilerin yeni veriler için sunucuyu tekrar tekrar yoklamasını gerektirir, bu da ek yükü ve gecikme süresini artırır. SSE ayrıca otomatik yeniden bağlantı sağlar ve çoğu güvenlik duvarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur ve bu da onu gerçek zamanlı senaryolar için daha sağlam hale getirir.
MCP, uzaktan iletişim için WebSocket’ler yerine SSE’yi kullanır, çünkü SSE yalnızca sunucudan istemciye akışın gerekli olduğu senaryolar için daha basit ve daha sağlam bir çözüm sunar. SSE standart HTTP üzerinden çalışır, güvenlik duvarları ve kısıtlı ağlarla entegrasyonu basitleştirir. Ayrıca, sunucunun tam çift yönlü bir WebSocket bağlantısını yönetme karmaşıklığı olmadan istemciye gerçek zamanlı güncellemeler göndermesini sağlar.
MCP’de, istemciden sunucuya iletişim HTTP POST istekleriyle yönetilirken, SSE sunucudan istemciye akış güncellemelerini yönetir ve AI araçları ve kaynak bildirimleri için tipik etkileşim modeliyle uyumludur. Bu yaklaşım, ek yükü azaltır, uygulamayı basitleştirir ve özellikle çift yönlü ve genellikle daha karmaşık olan WebSocket protokolü ile karşılaştırıldığında mevcut altyapıyla uyumluluğu artırır.
JSON-RPC: Kablo Protokolü
SSE iletişim tekniği olarak hizmet ederken, JSON-RPC MCP tarafından kullanılan kablo protokolüdür. JSON-RPC, uzaktan yordam çağrıları için uyarlanmış hafif, durumsuz bir protokoldür ve bu da onu AI iş akışlarında gereken hızlı, dinamik alışverişler için ideal kılar.
MCP içinde, bir aracı çağırmak, veri getirmek veya mevcut yetenekleri listelemek gibi her etkileşim, bir yöntem adı, parametreler ve yanıtları izlemek için bir tanımlayıcı içeren bir JSON-RPC mesajı olarak kodlanır. Bu yaklaşım, MCP istemcilerinin ve sunucularının temel uygulama dillerinden bağımsız olarak sorunsuz bir şekilde iletişim kurmasını sağlar ve tüm isteklerin, yanıtların ve bildirimlerin öngörülebilir, birlikte çalışabilir bir formata uymasını sağlar. JSON-RPC üzerine inşa ederek, MCP entegrasyonu basitleştirir, hata işlemeyi destekler ve geliştiricilerin çeşitli harici araçlar ve kaynaklarla etkileşim kurabilen esnek, birleştirilebilir aracı iş akışları oluşturmasını sağlar.
STDIO aktarım protokolünün aksine, SSE, tek bir MCP sunucusu tarafından eşzamanlı olarak sunulan birden fazla istemciyi destekleyebilir. Bu, MCP sunucuları, Hizmet Olarak Platform (PaaS) ve sunucusuz çalışma zamanları gibi ortamlarda uzaktan barındırıldığında özellikle faydalıdır.
MCP’nin Temel Avantajları
Standartlaştırılmış Entegrasyon: MCP, çeşitli araçları ve veri kaynaklarını AI uygulamalarına entegre etmek için birleşik bir protokol sağlar ve özel entegrasyonlara olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
Dil Agnostiği: MCP’nin dil agnostiği yaklaşımı, birden fazla dil için SDK’ler ile birleştiğinde, farklı platformlarda geliştirmeyi basitleştirir.
Gelişmiş Güvenlik: MCP, açık izinler ve yerel öncelikli bir tasarımla güvenliğe öncelik verir, veri gizliliğini ve korumasını sağlar.
Gerçek Zamanlı Güncellemeler: SSE desteği, sunuculardan istemcilere gerçek zamanlı güncellemeler sağlayarak verimli veri akışı ve azaltılmış gecikme süresi sağlar.
Ölçeklenebilirlik: MCP’nin SSE uygulaması, tek bir sunucunun aynı anda birden fazla istemciye hizmet vermesini sağlayarak ölçeklenebilirliği ve kaynak kullanımını artırır.
Basitleştirilmiş Geliştirme: Bir kablo protokolü olarak JSON-RPC’nin kullanılması entegrasyonu basitleştirir, hata işlemeyi destekler ve esnek iş akışı kompozisyonunu sağlar.
Ekosistem Büyümesi: MCP’nin büyük AI platformları tarafından benimsenmesi, hızlı ekosistem büyümesini tetikleyerek onu AI geliştirme için temel bir teknoloji haline getiriyor.
MCP’nin Pratik Uygulamaları
Sohbet Robotları: MCP, sohbet robotlarının daha bilinçli ve alakalı yanıtlar sağlamak için harici bilgi tabanlarına, veritabanlarına ve API’lere erişmesini sağlar.
AI Aracıları: MCP, AI aracılarını harici sistemlerle etkileşim kurma, görevleri otomatikleştirme ve veri odaklı kararlar alma yetkisi verir.
Veri Entegrasyonu: MCP, çeşitli veri kaynaklarının AI uygulamalarına entegrasyonunu basitleştirerek kapsamlı analiz ve içgörüler sağlar.
Araç Orkestrasyonu: MCP, AI iş akışları içinde çeşitli araçların ve hizmetlerin orkestrasyonunu kolaylaştırarak performansı ve verimliliği optimize eder.
Gerçek Zamanlı Uygulamalar: MCP’nin SSE desteği, finansal analiz, sahtekarlık tespiti ve tahmini bakım gibi uygulamalar için gerçek zamanlı veri akışını sağlar.
MCP’yi Uygulama: Adım Adım Kılavuz
MCP SDK’sını Yükleyin: Tercih ettiğiniz programlama dili (örneğin, Python, TypeScript) için MCP SDK’sını yükleyerek başlayın.
Kaynakları ve Araçları Tanımlayın: MCP sunucunuzun istemcilere açığa çıkaracağı kaynakları ve araçları belirleyin.
Sunucu Mantığını Uygulayın: Kaynaklar ve araçlar için istemci isteklerini işlemek için sunucu tarafı mantığını geliştirin.
Güvenliği Yapılandırın: Verilerinizi ve hizmetlerinizi korumak için kimlik doğrulama ve yetkilendirme gibi uygun güvenlik önlemlerini uygulayın.
MCP İstemcisi Oluşturun: Sunucuya bağlanmak ve açığa çıkarılan kaynaklara ve araçlara erişmek için bir MCP istemcisi geliştirin.
LLM ile Entegre Edin: Harici bilgiye ve işlevselliğe erişimi etkinleştirmek için MCP istemcisini LLM’nizle entegre edin.
Test Edin ve Dağıtın: MCP uygulamanızı iyice test edin ve üretim ortamınıza dağıtın.
MCP’de Gelecek Eğilimler
Gelişmiş Güvenlik: Devam eden geliştirme, MCP’nin güvenlik özelliklerini geliştirerek gelişmekte olan tehditleri ele almaya ve veri gizliliğini sağlamaya odaklanmıştır.
Geliştirilmiş Ölçeklenebilirlik: Giderek karmaşıklaşan AI uygulamalarını desteklemek için MCP’nin ölçeklenebilirliğini ve performansını daha da iyileştirmek için çabalar sürüyor.
Genişletilmiş Ekosistem: MCP ekosisteminin büyümeye devam etmesi, yeni araçlar, kaynaklar ve platformların protokolü benimsemesi bekleniyor.
Gelişen Teknolojilerle Entegrasyon: MCP, birleşik öğrenme ve merkezi olmayan AI gibi gelişen teknolojilerle entegre olacak şekilde uyarlanıyor.
Standardizasyon Çabaları: Devam eden standardizasyon çabaları, MCP’yi AI entegrasyonu için endüstri standardı olarak sağlamlaştırmayı amaçlamaktadır.
Geliştiriciler, MCP’nin prensiplerini, mimarisini ve uygulamasını anlayarak, AI’nin tüm potansiyelini ortaya çıkarabilir ve harici bilgiden, araçlardan ve hizmetlerden yararlanan yenilikçi uygulamalar oluşturabilirler. AI ortamı gelişmeye devam ederken, MCP akıllı sistemlerin geleceğini şekillendirmede giderek daha hayati bir rol oynayacaktır. Geliştiricilerin bu protokolü benimsemesi ve daha güçlü, bağlamdan haberdar ve çok yönlü AI çözümleri oluşturmak için yeteneklerinden yararlanması zorunludur. Topluluk büyüdükçe ve yeni kullanım durumları ortaya çıktıkça, MCP yapay zeka alanını ilerletmek için çok önemli bir teknoloji olmaya adaydır.