Yapay zeka otomasyonunda bir sonraki adım: Model Bağlam Protokolü (MCP)

Model Bağlam Protokolü nedir?

Model Context Protocol (MCP), gelişmiş dil modelleri oluşturmasıyla tanınan bir yapay zeka güvenlik ve araştırma şirketi olan Anthropic tarafından oluşturulan açık bir standarttır. Yapay zeka modellerine araçlar, dosyalar veya veritabanları ile bağlantı kurmanın açık bir yolunu sunar. 

Günümüzde çoğu yapay zeka asistanı, soruları yanıtlamak veya görevleri tamamlamak için büyük dil modellerine güveniyor. Ancak bu modeller iyi yanıt verebilmek için genellikle ekstra veriye ihtiyaç duyuyor. Paylaşılan bir sistem olmadığında, her bağlantının sıfırdan kurulması gerekir. 

Örneğin, BT desteğine yardımcı olmak için tasarlanan bir sohbet robotunun bir şirketin dahili biletleme sisteminden bilgi çekmesi gerekebilir. MCP olmadan, bu özel bir entegrasyon gerektirecek, kurulumu zaman alıcı ve bakımı zor hale getirecektir.

MCP, tüm araçlar ve modeller için ortak bir bağlantı noktası olarak hareket ederek 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 konsepttir.

‍

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

Model Bağlam Protokolünün kökeni ve benimsenmesi

Anthropic , Model Bağlam Protokolü (MCP) fikrini Kasım 2024'te tanıttı. Dil modellerinin araçlar ve verilerle nasıl etkileşime girdiğini 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, daha büyük şirketlerin MCP'yi üretim sistemlerinde kullanmaya başlamasıyla hızla büyüdü.

‍

2025 yılının başlarında MCP desteği teknoloji endüstrisinde yayılmaya başladı. Önde gelen iki yapay zeka araştırma laboratuvarı olan OpenAI ve Google DeepMind, sistemlerinin protokolle çalışacağını duyurdu.

Aynı dönemde Microsoft , geliştiricilerin MCP'yi daha kolay kullanmalarına yardımcı olmak için, işletmelerin yapay zeka asistanları oluşturmalarına yardımcı olan Copilot Studio ve yaygın olarak kullanılan bir kod düzenleyici olan Visual Studio Code gibi popüler ürünlerine destek de dahil olmak üzere araçlar yayınladı.

Model Bağlam Protokolünün temel bileşenleri

MCP'nin merkezinde üç ana bölüm vardır: istemciler, sunucular ve protokol adı verilen ortak bir kurallar dizisi. Bunu iki taraf arasındaki bir konuşma gibi düşünün: biri bilgi isterken diğeri bilgi sağlar.

Bu kurulumda, YZ sistemi istemci rolünü oynar. Bir dosya, veritabanı girişi veya bir eylemi gerçekleştirmek için bir araç gibi bir şeye ihtiyaç duyduğunda, bir istek gönderir. Diğer tarafta, sunucu bu isteği alır, gerekli bilgileri doğru yerden alır ve YZ'nin anlayabileceği bir şekilde geri gönderir.

Bu yapı, geliştiricilerin bir yapay zeka modelinin yeni bir araç veya veri kaynağı ile çalışmasını istediklerinde özel bir bağlantı oluşturmak zorunda olmadıkları anlamına gelir. MCP, sürecin standartlaştırılmasına yardımcı olarak her şeyi daha hızlı, daha basit ve daha güvenilir hale getirir.

MCP'nin nasıl çalıştığına genel bir bakış

MCP'nin bir yapay zeka asistanını harici veri veya araçlara nasıl bağladığına dair bir örnek:

• Asistan bildiklerini kontrol eder: Bir kullanıcı bir şey sorduğunda, asistan önce cevabın zaten kendisinde olup olmadığını kontrol eder. Eğer yoksa, başka bir sistemden yardım almaya karar verir.
  ‍
• Bir talep oluşturur: Bir MCP istemcisi olarak hareket eden asistan bir talep oluşturur. Bu, hangi verilere ve neden ihtiyaç duyduğunu içerir.
  ‍
• İstek sunucuya ulaşır: İstek, bir araca, uygulamaya veya veritabanına bağlı bir sunucuya gönderilir. Sunucu, MCP'nin kurallarını kullanarak isteği anlayabilir ve işleyebilir.
  ‍
• İşi sunucu yapar: Verileri arayabilir, bir sorgu çalıştırabilir, bir dosyayı güncelleyebilir veya bağlı araçta başka bir eylem gerçekleştirebilir - asistan ne talep ederse.
  ‍
• Sunucu yanıt verir: Veriler MCP formatında paketlenir ve asistana geri gönderilir. Bu, modelin bunu hemen anlamasına yardımcı olur.
  ‍
• Asistan cevap verir: Güncellenen bağlamla birlikte asistan, yanıtını tamamlamak için yeni bilgileri kullanır. Kullanıcı doğru, alakalı ve gerçek zamanlı verilere dayanan bir yanıt alır.

‍

MCP'nin gerçek dünya uygulamalarını keşfetme

Günümüzde MCP, gerçek zamanlı bağlama dayanan çeşitli araç ve platformlarda kullanılmaya başlanmıştır. İşte şirketlerin dil modellerini canlı sistemlere ve yapılandırılmış verilere bağlamak için protokolü nasıl kullandıklarına dair bazı örnekler:

• Yazılım geliştirme: Kodlama asistanları ne üzerinde çalıştığınızı bildiklerinde daha fazla yardımcı olurlar. Zed (hızlı, işbirliğine dayalı bir kod düzenleyici) ve Replit (kod yazmak ve çalıştırmak için çevrimiçi bir platform) gibi araçlar MCP kullanır, böylece asistanları açık dosyaları okuyabilir ve siz kod yazarken değişikliklerinizi takip edebilir.
  
  
• Kurumsal asistanlar: Birçok şirket wiki'ler, yardım masaları veya Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemleri gibi dahili araçlar kullanır. Apollo (satış ekipleri için bir platform) gibi işletmeler, kullanıcıların uygulamalar arasında geçiş yapmasına gerek kalmadan asistanlarının bu sistemler arasında bilgi bulmasını sağlamak için MCP'yi kullanır.
  
  
• Çok araçlı ajanlar: Bazı görevler birden fazla sistemi kapsar. MCP ile asistanlar belgeleri arayabilir ve güncellemeleri veya mesajları sorunsuz bir şekilde gönderebilir.
  
  
• Masaüstü asistanları: Bilgisayarınızda çalışan asistanların bazen yerel dosyalara erişmesi gerekir. Anthropic tarafından yapay zeka asistanları ailesinin bir parçası olarak geliştirilen Claude masaüstü uygulaması, bu talepleri güvenli bir şekilde ele almak için MCP'yi kullanıyor ve verilerinizi buluta göndermek yerine cihazınızda tutuyor.

‍

Bilgisayarla görme uygulamalarını yönlendirmek için MCP kullanımı

Şimdi, MCP'nin yeni yeni ortaya çıkmaya başladığı bir yapay zeka dalına daha yakından bakalım: bilgisayarla görme.

gibi bilgisayarla görme modelleri olsa da Ultralytics YOLO11 görüntülerdeki desenleri ve nesneleri tanımlama konusunda harikadır, doğru bağlamla birleştirildiğinde içgörüleri daha da etkili hale gelebilir. 

Gerçek dünya uygulamalarında, özellikle de sağlık hizmetlerinde, hasta geçmişi, laboratuvar sonuçları veya klinik notlar gibi bağlamların eklenmesi, model tahminlerinin kullanışlılığını önemli ölçüde artırarak daha bilinçli ve anlamlı sonuçlara yol açabilir.

İşte Model Bağlam Protokolü (MCP) burada devreye giriyor. Henüz yaygın olarak kullanılmasa ve araştırmacılar ve mühendisler tarafından keşfedilmekte olan gelişmekte olan bir yaklaşım olsa da, çok fazla potansiyel göstermektedir. 

Bağlama duyarlı yapay zeka ve MCP ile tıbbi görüntülemenin iyileştirilmesi

Örneğin, diyabetli kişilerde görme kaybına neden olabilen bir durum olan diyabetik retinopati teşhisinde, bir yapay zeka asistanı birden fazla özel aracı koordine etmek için MCP'yi kullanabilir. Bir veritabanından hasta kayıtlarını alarak ve öngörücü bir model kullanarak diyabet riskini değerlendirerek başlayabilir. 

Ardından, bir bilgisayarla görme modeli retinopati varlığını veya şiddetini gösteren kanama veya şişme gibi hasar belirtileri için retina görüntülerini analiz eder. Son olarak, asistan hastanın profiline göre ilgili klinik araştırmaları arayabilir. 

MCP, tüm bu araçların ortak bir protokol aracılığıyla iletişim kurmasını sağlayarak asistanın görüntü analizi ve yapılandırılmış verileri tek bir sorunsuz iş akışında bir araya getirmesine olanak tanır.

‍

‍

Her araca, asistanın yapılandırılmış talepler 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 olmasına rağmen, bu gibi kullanım durumlarını pratikte mümkün kılmayı amaçlayan çok sayıda araştırma ve devam eden çalışma var.

Model Bağlam Protokolünün artıları ve eksileri

İşte MCP'nin sunduğu temel avantajlardan bazıları:

• Tutarlı ve standartlaştırılmış iletişim: Protokol, tek tip istek/yanıt yapıları sağlayarak hata ayıklama ve günlüğe kaydetmeyi daha yönetilebilir hale getirir.
  
  
• Geliştirilmiş modülerlik: Sistemler daha modüler hale gelir ve farklı bileşenlerin (modeller, araçlar, veritabanları) bağımsız olarak gelişmesine izin verir.
  
  
• Agentic AI'da otonomiyi kolaylaştırır: AI ajanları, insan tanımlı iş akışları olmadan birden fazla araçta mantık yürütebilir ve hareket edebilir, böylece daha esnek, otonom davranış sağlar.

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

• İlk kurulum karmaşıklığı: Mevcut sistemler için MCP uyumlu sunucular ve ana bilgisayarlar kurmak, mühendislik çabası ve potansiyel olarak mevcut mimarileri yeniden düşünmeyi gerektirir.
  
  
• 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 benimsemeyi yavaşlatabilir.

Önemli çıkarımlar

Yapay zeka modelleri daha yetenekli hale geliyor, ancak yine de doğru verilere erişime ihtiyaç duyuyorlar. Model Bağlam Protokolü (MCP), geliştiricilere bu bağlantıları kurmaları için tutarlı ve standartlaştırılmış bir yol sunuyor. Ekipler, her entegrasyonu sıfırdan oluşturmak yerine, farklı araçlar ve sistemler arasında çalışan ortak bir formatı takip edebilirler.

Benimseme arttıkça MCP, yapay zeka asistanlarının tasarlanma ve kullanılma şeklinin standart bir parçası haline gelme potansiyeline sahiptir. Kurulumu kolaylaştırmaya, veri akışını iyileştirmeye ve gerçek dünyadaki model etkileşimlerine yapı kazandırmaya yardımcı olur. 

Büyüyen topluluğumuza katılın. Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve Vision AI kullanmaya başlamak için lisanslama seçeneklerimizi keşfedin. Gerçek hayatta nasıl kullanıldığını görmek ister misiniz? Çözümler sayfamızdan sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve perakende sektöründe yapay görme uygulamalarına göz atın.