Model Bağlam Protokolü (MCP)

Model Bağlam Protokolü (MCP), AI modellerinin harici veriler, araçlar ve ortamlarla etkileşimini standartlaştırmak için tasarlanmış açık bir standarttır. Tarihsel olarak, büyük dil modelleri (LLM'ler) veya bilgisayar görüş sistemlerini yerel dosyalar, veritabanları veya API uç noktaları gibi gerçek dünya veri kaynaklarına bağlamak için her bir araç için özel entegrasyonlar oluşturmak gerekiyordu. MCP, AI uygulamaları için USB bağlantı noktasına benzer evrensel bir protokol sağlayarak bu parçalanmayı çözer. Bu, geliştiricilerin bir konektörü bir kez oluşturup birden fazla AI istemcisinde çalıştırmasına olanak tanır ve bağlam bilinçli müşteri destek temsilcileri ve akıllı asistanlar oluşturmanın karmaşıklığını önemli ölçüde azaltır.

MCP Nasıl Çalışır?

Temelinde, MCP bir istemci-ana bilgisayar-sunucu mimarisi aracılığıyla çalışır. "İstemci", isteği başlatan AI uygulamasıdır (kodlama asistanı veya sohbet robotu arayüzü gibi). "Ana bilgisayar" çalışma zamanı ortamını sağlar ve "sunucu" belirli verilere veya araca köprü görevi görür. Bir AI ajanı bir dosyaya erişmesi veya bir veritabanını sorgulaması gerektiğinde, protokol aracılığıyla bir istek gönderir. MCP sunucusu bu isteği işler, gerekli bağlamı alır ve yapılandırılmış bir şekilde modele geri gönderir.

Bu mimari üç temel özelliği destekler:

• Kaynaklar: Bunlar, modelin günlükler, kod dosyaları veya iş belgeleri gibi verileri okumasına olanak tanır ve geri alma ile güçlendirilmiş üretime (RAG) gerekli temeli sağlar.
• Komut istemleri: Kullanıcıların veya modellerin sunucuyla etkili bir şekilde etkileşime girmesine yardımcı olan önceden tanımlanmış şablonlar, komut istemi mühendisliği iş akışlarını kolaylaştırır.
• Araçlar: Modelin bir dosyayı düzenleme, bir komut dosyası çalıştırma veya bir bilgisayar görme boru hattıyla etkileşim kurma gibi eylemlerde bulunmasını sağlayan yürütülebilir işlevler. script, or interacting with a computer vision pipeline.

Gerçek Dünya Uygulamaları

MCP, modeli entegrasyon mantığından ayırdığı için hızla popülerlik kazanıyor. İşte iki somut uygulama örneği:

1. Birleşik Geliştirme Ortamları: Yazılım mühendisliğinde, geliştiriciler genellikle bir IDE, bir terminal ve dokümantasyon arasında geçiş yaparlar. MCP özellikli bir kodlama asistanı, GitHub deposuna, yerel dosya sistemine ve hata izleme veritabanına aynı anda bağlanabilir. Bir geliştirici "Giriş neden başarısız oluyor?" diye sorarsa, AI, MCP sunucularını kullanarak son hata günlüklerini çekebilir, ilgili kimlik doğrulama kodunu okuyabilir ve açık sorunları kontrol edebilir, bu çok modlu verileri, kullanıcının bağlamı kopyalayıp yapıştırmasına gerek kalmadan bir çözüm haline getirebilir.

2. Bağlam Duyarlı Görsel Muayene: Endüstriyel ortamlarda, standart bir görsel model kusurları algılar ancak tarihsel bağlamdan yoksundur. MCP kullanılarak, bir Ultralytics algılama sistemi bir envanter veritabanına bağlanabilir. Model "hasarlı parça" algıladığında, bir MCP aracını tetikleyerek veritabanında yedek parça mevcudiyetini sorgular ve otomatik olarak bir bakım bileti oluşturur. Bu, basit bir nesne algılama görevini eksiksiz bir otomasyon iş akışına dönüştürür.

İlgili Terimlerin Farklılaştırılması

MCP'yi AI ekosistemindeki benzer kavramlardan ayırmak faydalıdır:

• MCP ve API: Uygulama Programlama Arayüzü (API), bir yazılımın başka bir yazılımla iletişim kurması için belirli bir kurallar dizisidir. MCP, herhangi bir AI modelinin herhangi bir API veya veri kaynağıyla nasıl etkileşime gireceğini standartlaştıran bir protokoldür. Belirli bir API'yi saran bir MCP sunucusu oluşturarak, MCP uyumlu istemcilerin bu API'ye evrensel olarak erişebilmesini sağlayabilirsiniz.
• MCP ve RAG: Retrieval-Augmented Generation(Geri Alma ile Güçlendirilmiş Üretim) , bir modele harici verileri beslemek için kullanılan bir tekniktir. MCP, bunu kolaylaştıran altyapıdır. RAG "ne"yi (veri alma), MCP ise "nasıl"ı (standart bağlantı borusu) ifade eder.
• MCP ve İşlev Çağırma: OpenAI GPT-4 dahil birçok model, işlev çağırmayı yerel olarak destekler. MCP, bu işlevleri (araçları) tanımlamak ve ortaya çıkarmak için standart bir yol oluşturur, böylece her seferinde modelin sistem istemine sabit kodlanmaları gerekmez.

Bilgisayarlı Görme ile Entegrasyon

Başlangıçta metin tabanlı LLM'ler için popüler hale gelen MCP, görsel odaklı iş akışları için giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Geliştiriciler, bilgisayar görme yeteneklerini araçlar olarak sunan MCP sunucuları oluşturabilirler. Örneğin, merkezi denetleyici görevi gören bir LLM, MCP aracı olarak sunulan yerel bir Python aracılığıyla görsel bir görevi Ultralytics devredebilir .

Aşağıdaki Python , bir komut dosyasının bir görme modelini kullanarak bağlam oluşturduğu kavramsal bir iş akışını göstermektedir. Bu bağlam daha sonra MCP uyumlu bir uç nokta üzerinden sunulabilir:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (efficient, end-to-end detection)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference to get visual context from an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detection data to be passed as context
detections = []
for r in results:
    for box in r.boxes:
        cls_name = model.names[int(box.cls)]
        detections.append(f"{cls_name} (conf: {box.conf.item():.2f})")

# This string serves as the 'context' a downstream agent might request
context_string = f"Visual Analysis: Found {', '.join(detections)}"
print(context_string)

AI Bağlantısının Geleceği

Model Context Protocol'ün tanıtımı, modüler ve birlikte çalışabilir ajans AI sistemlerine doğru bir geçişi işaret ediyor. Bağlantıları standartlaştırarak, sektör silo haline gelmiş sohbet robotlarından uzaklaşarak bir kuruluşun mevcut altyapısı içinde anlamlı işler yapabilen entegre asistanlara doğru ilerliyor. Ultralytics gibi araçlar gelişmeye devam ettikçe, MCP gibi standart protokoller özel olarak eğitilmiş modellerin daha büyük kurumsal iş akışları içinde nasıl dağıtılacağı ve kullanılacağı konusunda önemli bir rol oynayacaktır.