Yapay zeka otomasyonunda bir sonraki adım: Model Context Protocol (MCP)

Büyük dil modellerinden computer vision sistemlerine kadar farklı AI model türleri, metin üretme, görüntü analizi yapma, kalıpları tespit etme ve tahminlerde bulunma dahil geniş bir görev yelpazesini destekleme kapasitesine sahiptir. Ancak bu modelleri gerçek dünya bilgisayar sistemlerine sorunsuz ve ölçeklenebilir bir şekilde bağlamak genellikle karmaşık entegrasyon çalışmaları gerektirmiştir.

Bir model kendi başına iyi performans gösterebilse de onu pratik ortamlarda deploying etmek genellikle harici araçlara, canlı verilere veya alana özel bağlama erişim gerektirir. Bu unsurları bir araya getirmek genelde özel kod, manuel kurulum ve sınırlı yeniden kullanılabilirlik gerektirir.

Son zamanlarda Model Context Protocol (MCP) kavramı AI community içinde ilgi görmeye başlamıştır. MCP, AI sistemlerinin araçlar, dosyalar ve veritabanlarıyla paylaşılan ve yapılandırılmış bir format kullanarak bilgi alışverişinde bulunmasını sağlayan açık bir standarttır. Geliştiriciler, her kullanım durumu için entegrasyonlar oluşturmak yerine MCP'yi kullanarak modellerin ihtiyaç duydukları bağlama erişme ve bu bağlamla etkileşim kurma süreçlerini kolaylaştırabilir.

MCP'yi evrensel bir adaptör olarak düşünebilirsin. Seyahat adaptörünün cihazlarının dünyanın dört bir yanındaki farklı elektrik prizlerine takılmasına izin vermesi gibi MCP de AI modellerinin her biri için özel bir kuruluma ihtiyaç duymadan çeşitli sistemlere, araçlara ve data kaynaklarına bağlanmasını sağlar.

Bu makalede MCP'nin ne olduğuna, nasıl çalıştığına ve yapay zekayı gerçek dünya uygulamalarında daha etkili hale getirmedeki rolüne daha yakından bakacağız. Ayrıca MCP'nin kullanıldığı bazı gerçek dünya örneklerini de inceleyeceğiz.

Model Context Protocol nedir?#

Model Context Protocol (MCP), gelişmiş language models geliştirmesiyle tanınan bir AI güvenliği ve araştırma şirketi olan Anthropic tarafından oluşturulan açık bir standarttır. AI modellerine araçlar, dosyalar veya veritabanlarıyla bağlantı kurmaları için net bir yol sunar.

Günümüzdeki AI asistanlarının çoğu, soruları yanıtlamak veya görevleri tamamlamak için large language models modellerine güvenir. Ancak bu modeller iyi yanıtlar verebilmek için genellikle ek verilere ihtiyaç duyar. Paylaşılan bir sistem olmadan her bağlantının sıfırdan oluşturulması gerekir.

Örneğin, BT desteğine yardımcı olmak için tasarlanmış bir sohbet robotunun, bir şirketin dahili biletleme sisteminden bilgi alması gerekebilir. MCP olmadan, bu özel bir entegrasyon gerektirir ve kurulumun zaman alıcı ve bakımının zor olmasına neden olur.

MCP, tüm araçlar ve modeller için ortak bir bağlantı noktası görevi görerek bu sorunu çözer. Herhangi bir şirkete veya modele ait değildir; daha ziyade, yapay zeka sistemlerinin harici veri ve hizmetlerle nasıl bağlantı kurabileceğine dair yeni bir kavramdır.

Fig 1. MCP, tüm araçlar ve modeller için ortak bir bağlantı noktası gibidir.

Herhangi bir geliştirici, canlı bilgilerle çalışan asistanlar oluşturmak için MCP'yi kullanabilir. Bu, kurulum süresini azaltır ve araçlar veya platformlar arasında geçiş yaparken kafa karışıklığını önler.

Model Context Protocol'ün kökeni ve benimsenmesi#

Anthropic, Model Context Protocol (MCP) fikrini November 2024 ayında tanıttı. Dil modellerinin araçlar ve verilerle etkileşim kurma biçimini iyileştirmek için açık kaynaklı bir proje olarak başladı.

O zamandan beri MCP büyük ilgi gördü. Geliştiricilerin belge arama ve kod yardımı gibi şeyler için dahili araçlar oluşturmasıyla başladı. Bu ilk ilgi, büyük şirketlerin MCP'yi üretim sistemlerinde kullanmaya başlamasıyla hızla büyüdü.

Fig 2. MCP ve geleneksel AI entegrasyonu.

2025'in başlarına gelindiğinde, MCP desteği teknoloji sektörüne yayılmaya başladı. Önde gelen iki yapay zeka araştırma laboratuvarı olan OpenAI ve Google DeepMind, sistemlerinin protokol ile çalışacağını duyurdu.

Yaklaşık aynı zamanlarda Microsoft, işletmelerin AI asistanları oluşturmasına yardımcı olan Copilot Studio gibi popüler ürünlerine verdiği destek ve yaygın olarak kullanılan bir kod editörü olan Visual Studio Code dahil olmak üzere geliştiricilerin MCP'yi daha kolay kullanmasına yardımcı olacak araçlar yayınladı.

Model Context Protocol'ün temel bileşenleri#

MCP'nin kalbinde üç ana parça bulunur: istemciler, sunucular ve protokol adı verilen paylaşılan bir dizi kural. Bunu iki taraf arasındaki bir konuşma gibi düşün: biri bilgi istiyor, diğeri ise sağlıyor.

Bu kurulumda yapay zeka sistemi, istemci rolünü üstlenir. Bir dosyaya, veritabanı girişine veya bir eylem gerçekleştirmek için bir araca ihtiyaç duyduğunda bir istek gönderir. Diğer tarafta sunucu bu isteği alır, gereken bilgiyi doğru yerden alır ve yapay zekanın anlayabileceği şekilde geri gönderir.

Bu yapı, geliştiricilerin bir AI model modelinin yeni bir araç veya veri kaynağıyla çalışmasını istediklerinde her seferinde özel bir bağlantı oluşturmak zorunda kalmadıkları anlamına gelir. MCP süreci standartlaştırmaya yardımcı olarak her şeyi daha hızlı, daha basit ve daha güvenilir hale getirir.

MCP'nin nasıl çalıştığına dair genel bakış#

İşte MCP'nin bir yapay zeka asistanını harici veriler veya araçlarla nasıl bağladığına dair bir yol haritası:

• Asistan ne bildiğini kontrol eder: Bir kullanıcı bir şey sorduğunda, asistan önce cevabın zaten elinde olup olmadığını kontrol eder. Eğer yoksa, başka bir sistemden yardım almaya karar verir.
• Bir istek oluşturur: Bir MCP istemcisi olarak hareket eden asistan, bir istek oluşturur. Bu, hangi verilere ihtiyaç duyduğunu ve nedenini içerir.
• İstek sunucuya ulaşır: İstek, bir araca, uygulamaya veya veritabanına bağlı olan bir sunucuya gönderilir. Sunucu, MCP'nin kurallarını kullanarak isteği anlayabilir ve işleyebilir.
• Sunucu işi yapar: Bağlı araçta veri arayabilir, bir sorgu çalıştırabilir, bir dosyayı güncelleyebilir veya asistanın talep ettiği başka bir eylemi gerçekleştirebilir.
• Sunucu yanıt verir: Veriler MCP formatında paketlenir ve asistana geri gönderilir. Bu, modelin veriyi hemen anlamasına yardımcı olur.
• Asistan yanıt verir: Güncellenmiş bağlam ile asistan, yeni bilgileri yanıtını tamamlamak için kullanır. Kullanıcı, gerçek zamanlı verilere dayalı, doğru ve alakalı bir yanıt alır.

Fig 3. MCP'nin AI uygulamalarında nasıl çalıştığı.

MCP'nin gerçek dünya uygulamalarını keşfetme#

Günümüzde MCP, real-time bağlama güvenen çeşitli araç ve platformlarda halihazırda kullanılmaktadır. İşte şirketlerin dil modellerini canlı sistemlerle ve yapılandırılmış verilerle bağlamak için protokolü nasıl kullandığına dair bazı örnekler:

• Yazılım geliştirme: Kodlama asistanları, ne üzerinde çalıştığını bildiklerinde daha yardımcı olurlar. Zed (hızlı, işbirlikçi bir kod düzenleyici) ve Replit (kod yazmak ve çalıştırmak için çevrimiçi bir platform) gibi araçlar, asistanlarının açık dosyaları okuyabilmesi ve sen kod yazarken değişikliklerini takip edebilmesi için MCP'yi kullanır.
• Kurumsal asistanlar: Birçok şirket wikiler, yardım masaları veya Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemleri gibi dahili araçlar kullanır. Satış ekipleri için bir platform olan Apollo gibi işletmeler, kullanıcıların uygulamalar arasında geçiş yapmasına gerek kalmadan, asistanlarının bu sistemler genelinde bilgi bulmasını sağlamak için MCP'yi kullanır.
• Çok araçlı ajanlar: Bazı görevler birden fazla sistemi kapsar. MCP ile asistanlar, belgelerde arama yapabilir ve güncellemeleri veya mesajları sorunsuz bir şekilde gönderebilir.
• Masaüstü asistanları: Bilgisayarında çalışan asistanlar bazen yerel dosyalara erişmeye ihtiyaç duyar. Anthropic'in yapay zeka asistanları ailesinin bir parçası olarak oluşturduğu Claude masaüstü uygulaması, bu istekleri güvenli bir şekilde işlemek için MCP'yi kullanır ve verilerini buluta göndermek yerine cihazında tutar.

Fig 4. MCP'nin birden çok sistemdeki verileri nasıl işlediğine dair bir örnek.

Bilgisayarlı görü uygulamalarını yönlendirmek için MCP kullanımı#

Şimdi, MCP'nin henüz yeni ortaya çıkmaya başladığı yapay zekanın bir dalına, bilgisayarlı görüye daha yakından bakalım.

Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarla görü modelleri görüntülerdeki kalıpları ve nesneleri belirlemede harika olsa da içgörüleri doğru bağlamla birleştirildiğinde daha da etkili hale gelebilir.

Gerçek dünya uygulamalarında, özellikle healthcare alanında hasta geçmişi, laboratuvar sonuçları veya klinik notlar gibi bağlamların eklenmesi model tahminlerinin kullanışlılığını önemli ölçüde artırabilir ve daha bilinçli ile anlamlı sonuçlara yol açabilir.

İşte Model Context Protocol (MCP) burada devreye giriyor. Henüz yaygın olarak kullanılmasa ve araştırmacılar ile mühendisler tarafından keşfedilen gelişmekte olan bir yaklaşım olsa da, çok fazla potansiyel gösteriyor.

Tıbbi görüntülemeyi bağlam duyarlı yapay zeka ve MCP ile geliştirme#

Örneğin, diyabet hastalarında görme kaybına neden olabilen bir durum olan diabetic retinopathy teşhisinde bir AI asistanı, birden fazla özel aracı koordine etmek için MCP'yi kullanabilir. Bir veritabanından hasta kayıtlarını alarak ve tahmin modeli kullanarak diyabet riskini değerlendirerek başlayabilir.

Ardından, bir bilgisayarlı görü modeli, retinopatinin varlığını veya şiddetini gösteren kanama veya şişme gibi hasar belirtileri için retina görüntülerini analiz eder. Son olarak asistan, hastanın profiline göre ilgili klinik deneyleri arayabilir.

MCP, tüm bu araçların paylaşılan bir protokol üzerinden iletişim kurmasını sağlar ve asistanın görüntü analizi ile yapılandırılmış verileri tek bir sorunsuz iş akışında bir araya getirmesine olanak tanır.

Fig 5. MCP kullanan bir AI asistanı tarafından işlenen retina görüntüsü.

Her araca, asistanın yapılandırılmış istekler göndermesini ve standartlaştırılmış yanıtlar almasını sağlayan bir MCP sunucusu aracılığıyla erişilir. Bu, özel entegrasyon ihtiyacını ortadan kaldırır ve asistanın görüntü analizini kritik hasta verileriyle tek bir sorunsuz, verimli iş akışında birleştirmesini sağlar. MCP henüz yeni olsa da, bunun gibi kullanım durumlarını pratik olarak mümkün kılmayı amaçlayan çok sayıda araştırma ve devam eden çalışma var.

Model Context Protocol'ün artıları ve eksileri#

İşte MCP'nin sunduğu temel avantajlardan bazıları:

• Tutarlı ve standartlaştırılmış iletişim: Protokol, tek tip istek/yanıt yapıları sağlar ve hata ayıklamayı ve günlük kaydını daha yönetilebilir hale getirir.
• Gelişmiş modülerlik: Sistemler daha modüler hale gelir ve farklı bileşenlerin (modeller, araçlar, veritabanları) bağımsız olarak gelişmesine izin verir.
• Agentic AI'da özerkliği kolaylaştırır: AI agents, insan tanımlı iş akışları olmadan birden fazla araç arasında akıl yürütebilir ve harekete geçebilir, böylece daha esnek ve özerk bir davranışı mümkün kılar.

Öte yandan, MCP söz konusu olduğunda akılda tutulması gereken birkaç sınırlama şunlardır:

• İlk kurulum karmaşıklığı: Mevcut sistemler için MCP uyumlu sunucular ve ana bilgisayarlar kurmak, mühendislik çabası gerektirir ve mevcut mimarilerin yeniden düşünülmesini gerektirebilir.
• Performans ek yükü: Bir protokol katmanı eklemek, özellikle araçlar dağıtılmışsa veya ağlar üzerinden erişiliyorsa gecikmeye neden olabilir.
• Öğrenme eğrisi: Geliştirme ekiplerinin MCP mimarisini (ana bilgisayarlar, istemciler, sunucular) ve bunun için nasıl tasarım yapılacağını anlaması gerekir, bu da benimsenmeyi yavaşlatabilir.

Öne çıkanlar#

Yapay zeka modelleri daha yetenekli hale geliyor ancak yine de doğru verilere erişmeye ihtiyaç duyuyorlar. Model Context Protocol (MCP), geliştiricilere bu bağlantıları kurmak için tutarlı ve standartlaştırılmış bir yol sunar. Ekipler, her entegrasyonu sıfırdan oluşturmak yerine, farklı araç ve sistemlerde çalışan paylaşılan bir formatı takip edebilirler.

Benimsenme arttıkça, MCP, yapay zeka asistanlarının tasarlanma ve konuşlandırılma biçiminin standart bir parçası olma potansiyeline sahiptir. Kurulumu kolaylaştırmaya, veri akışını iyileştirmeye ve gerçek dünya model etkileşimlerine yapı kazandırmaya yardımcı olur.

Büyüyen community topluluğumuza katıl. AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub repository sayfamızı ziyaret et ve Vision AI ile başlamak için licensing options seçeneklerimizi incele. Gerçek hayatta nasıl kullanıldığını görmek ister misin? Çözümler sayfamızdaki AI in healthcare ve computer vision in retail uygulamalarına göz at.