13 Mayıs 2025
Model Context Protocol MCP'nin temellerini, yapay zeka sistemlerinde nasıl çalıştığını ve geliştiricilerin modelleri gerçek zamanlı araçlar ve verilerle bağlamak için neden kullandığını keşfedin.
Büyük dil modellerinden bilgisayarlı görü sistemlerine kadar farklı türdeki yapay zeka modelleri, metin oluşturma, görüntüleri analiz etme, örüntüleri algılama ve tahminlerde bulunma dahil olmak üzere çok çeşitli görevleri destekleyebilir. Ancak, bu modelleri gerçek dünyadaki bilgisayar sistemlerine sorunsuz ve ölçeklenebilir bir şekilde bağlamak genellikle karmaşık entegrasyon çabaları gerektirmiştir.
Bir model kendi başına iyi performans gösterebilirken, pratik ortamlarda dağıtmak genellikle harici araçlara, canlı verilere veya alana özgü bağlama erişim gerektirir. Bu öğeleri bir araya getirmek genellikle özel kod, manuel kurulum ve sınırlı yeniden kullanılabilirlik içerir.
Son zamanlarda, yapay zeka topluluğunda Model Bağlam Protokolü (MCP) kavramı ilgi görmektedir. MCP, yapay zeka sistemlerinin paylaşılan, yapılandırılmış bir biçim kullanarak araçlar, dosyalar ve veri tabanları ile bilgi alışverişinde bulunmasını sağlayan açık bir standarttır. Geliştiriciler, her kullanım durumu için entegrasyonlar oluşturmak yerine, modellerin ihtiyaç duydukları bağlama nasıl eriştiğini ve etkileşimde bulunduğunu kolaylaştırmak için MCP'yi kullanabilir.
MCP'yi evrensel bir adaptör olarak düşünebilirsiniz. Tıpkı bir seyahat adaptörünün cihazlarınızın dünyanın farklı yerlerindeki prizlere takılmasını sağlaması gibi, MCP de yapay zeka modellerinin her biri için özel bir kurulum gerektirmeden çeşitli sistemlere, araçlara ve veri kaynaklarına bağlanmasını sağlar.
Bu makalede, MCP'nin ne olduğuna, nasıl çalıştığına ve yapay zekayı gerçek dünya uygulamalarında daha etkili hale getirmede oynadığı role daha yakından bakacağız. Ayrıca MCP'nin kullanıldığı bazı gerçek dünya örneklerini de inceleyeceğiz.
Model Bağlam Protokolü (MCP), gelişmiş dil modelleri oluşturmasıyla tanınan bir yapay zeka güvenliği ve araştırma şirketi olan Anthropic tarafından oluşturulan açık bir standarttır. Yapay zeka modellerine araçlar, dosyalar veya veritabanlarıyla bağlantı kurmaları için net bir yol sağlar.
Günümüzdeki çoğu yapay zeka asistanı, soruları yanıtlamak veya görevleri tamamlamak için büyük dil modellerine güvenir. Ancak, bu modellerin iyi yanıt verebilmesi için genellikle ek verilere ihtiyacı vardır. Paylaşılan bir sistem olmadan, her bağlantının sıfırdan oluşturulması gerekir.
Örneğin, BT desteğine yardımcı olmak için tasarlanmış bir chatbot'un bir şirketin dahili biletleme sisteminden bilgi çekmesi gerekebilir. MCP olmadan, bu özel bir entegrasyon gerektirecek ve kurulumu zaman alıcı ve bakımı zor hale getirecektir.
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.
Herhangi bir geliştirici, canlı bilgilerle çalışan asistanlar oluşturmak için MCP'yi kullanabilir. Bu, kurulum süresini kısaltır ve araçlar veya platformlar arasında geçiş yaparken oluşabilecek karışıklığı önler.
Anthropic, Kasım 2024'te Model Context Protocol (MCP) fikrini tanıttı. Dil modellerinin araçlar ve verilerle nasıl etkileşim kurduğunu iyileştirmek için açık kaynaklı bir proje olarak başladı.
O zamandan beri MCP çok dikkat çekti. Geliştiricilerin belge arama ve kod yardımı gibi şeyler için dahili araçlar oluşturmasıyla başladı. Bu erken ilgi hızla büyüdü ve daha büyük şirketler MCP'yi üretim sistemlerinde kullanmaya başladı.
2025'in başlarında, MCP için destek teknoloji endüstrisine yayılmaya başladı. Önde gelen iki yapay zeka araştırma laboratuvarı olan OpenAI ve Google DeepMind, sistemlerinin protokol ile çalışacağını duyurdu.
Aynı sıralarda Microsoft, geliştiricilerin Copilot Studio gibi popüler ürünleri için destek de dahil olmak üzere MCP'yi daha kolay kullanmalarına yardımcı olacak araçlar yayınladı. Copilot Studio, işletmelerin yapay zeka asistanları oluşturmasına yardımcı olurken, Visual Studio Code ise yaygın olarak kullanılan bir kod düzenleyicisidir.
MCP'nin özünde üç ana bölüm bulunur: istemciler, sunucular ve protokol adı verilen ortak bir kurallar dizisi. Bunu iki taraf arasındaki bir konuşma gibi düşünün: biri bilgi istiyor, diğeri ise sağlıyor.
Bu kurulumda, yapay zeka sistemi istemci rolünü oynar. Bir dosyaya, bir veritabanı girdisine veya bir eylemi gerçekleştirmek için bir araca ihtiyacı olduğunda, bir istek gönderir. Diğer tarafta, sunucu bu isteği alır, gerekli bilgileri doğru yerden alır ve yapay zekanın anlayabileceği bir şekilde geri gönderir.
Bu yapı, geliştiricilerin yeni bir araç veya veri kaynağıyla çalışmak için bir yapay zeka modelinin her ihtiyaç duyduğunda özel bir bağlantı oluşturmak zorunda kalmaması anlamına gelir. MCP, süreci standartlaştırmaya yardımcı olarak her şeyi daha hızlı, daha basit ve daha güvenilir hale getirir.
İşte MCP'nin bir yapay zeka asistanını harici veri veya araçlarla nasıl bağladığına dair bir kılavuz:
Günümüzde, MCP zaten gerçek zamanlı bağlama dayanan çeşitli araç ve platformlarda kullanılmaktadır. İşte şirketlerin dil modellerini canlı sistemlere ve yapılandırılmış verilere bağlamak için protokolü nasıl kullandığına dair bazı örnekler:
Şimdi de MCP'nin yeni yeni ortaya çıkmaya başladığı bir yapay zeka dalı olan bilgisayarlı görüye daha yakından bakalım.
Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarla görü modelleri, görüntülerdeki desenleri ve nesneleri tanımlamada harika olsa da, içgörüleri doğru bağlamla birleştirildiğinde daha da etkili hale gelebilir.
Gerçek dünya uygulamalarında, özellikle sağlık hizmetlerinde, hasta geçmişi, laboratuvar sonuçları veya klinik notlar gibi bağlamlar eklemek, model tahminlerinin kullanışlılığını önemli ölçüde artırabilir ve daha bilinçli ve anlamlı sonuçlara yol açabilir.
Model Context Protocol (MCP) işte bu noktada devreye giriyor. Henüz yaygın olarak kullanılmasa ve araştırmacılar ve mühendisler tarafından keşfedilen gelişmekte olan bir yaklaşım olsa da, büyük bir potansiyel gösteriyor.
Örneğin, diyabetik retinopati tanısında (diyabetli kişilerde görme kaybına neden olabilen bir durum), bir yapay zeka asistanı, birden fazla özel aracı koordine etmek için MCP'yi kullanabilir. Bir veritabanından hasta kayıtlarını alarak ve bir tahmini model kullanarak diyabet riskini değerlendirerek başlayabilir.
Daha sonra, bir bilgisayarlı görü modeli, retinopati varlığını veya şiddetini gösteren kanama veya şişme gibi hasar belirtileri için retinal görüntüleri 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 bir MCP sunucusu aracılığıyla erişilir; bu, asistanın yapılandırılmış istekler göndermesini ve standartlaştırılmış yanıtlar almasını sağlar. Bu, özel entegrasyonlara olan ihtiyacı ortadan kaldırır ve asistanın görüntü analizini kritik hasta verileriyle tek, sorunsuz ve verimli bir iş akışında birleştirmesini sağlar. MCP hala yeni olmasına rağmen, bu gibi kullanım durumlarını pratik olarak mümkün kılmaya yönelik zaten birçok araştırma ve devam eden çalışma bulunmaktadır.
İşte MCP'nin sunduğu temel avantajlardan bazıları:
Öte yandan, MCP söz konusu olduğunda akılda tutulması gereken birkaç sınırlama şunlardır:
Yapay zeka modelleri giderek daha yetenekli hale geliyor, ancak hala doğru verilere erişime ihtiyaç duyuyorlar. Model Bağlam Protokolü (MCP), geliştiricilere bu bağlantıları kurmak için tutarlı ve standartlaştırılmış bir yol sunar. Ekipler, her entegrasyonu sıfırdan oluşturmak yerine, farklı araçlar ve sistemlerde çalışan ortak bir formatı takip edebilir.
Benimsenme arttıkça, MCP'nin AI asistanlarının tasarlanma ve dağıtılma biçiminin standart bir parçası olma potansiyeli vardır. Kurulumu kolaylaştırmaya, veri akışını iyileştirmeye ve gerçek dünya model etkileşimlerine yapı getirmeye yardımcı olur.
Büyüyen topluluğumuza katılın. Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve Vision AI'a başlamak için lisanslama seçeneklerimizi inceleyin. Gerçek hayatta nasıl kullanıldığını görmek ister misiniz? Çözüm sayfamızda sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve perakende sektöründe bilgisayarlı görü uygulamalarına göz atın.
