Yapay zeka (AI) asistanları giderek daha akıllı hale geliyor, ancak hiç düşündünüz mü: Neden doğrudan belgelerinizi okuyamıyor, e-postalarınızı tarayamıyor veya kurumsal veritabanlarına erişip ihtiyaçlarınıza daha uygun yanıtlar veremiyorlar? Bunun nedeni, günümüz AI modellerinin genellikle kendi platformlarında sınırlı kalması ve farklı veri kaynaklarına veya araçlara kolayca bağlanamamasıdır. Model Context Protocol (MCP), bu sorunu çözmek için ortaya çıkan yeni bir açık standarttır.
Kısacası, MCP, AI asistanları için oluşturulmuş bir "evrensel arayüz" gibidir ve çeşitli AI modellerinin ihtiyaç duyduğunuz dış bilgilere ve hizmetlere güvenli, iki yönlü bir şekilde bağlanmasını sağlar. Şimdi, MCP'nin tanımını, işlevlerini ve tasarım felsefesini basit bir şekilde tanıtacağız ve nasıl çalıştığını açıklamak için benzetmeler ve örnekler kullanacağız. Ayrıca, akademik çevreler ve geliştirme topluluğunun MCP'ye yönelik ilk tepkilerini, MCP'nin karşılaştığı zorluklar ve kısıtlamaları tartışacağız ve MCP'nin gelecekteki yapay zeka uygulamalarındaki potansiyeli ve rolüne dair bir bakış açısı sunacağız.
MCP'nin kökeni ve hedefi: AI için veri köprüsü inşa etmek
Yapay zeka asistanlarının yaygın kullanımının artmasıyla birlikte, çeşitli alanlar model yeteneklerini artırmak için büyük miktarda kaynak ayırdı, ancak model ile veri arasındaki uçurum büyük bir engel haline geldi.
Şu anda AI'nın yeni veri kaynaklarını (örneğin yeni veritabanları, bulut belgeleri, kurumsal iç sistemler) öğrenmesini istediğimizde, genellikle her bir AI platformu ve her bir araç için özel entegrasyon çözümleri oluşturmak zorundayız.
Sadece geliştirme karmaşık ve bakımını zorlamakla kalmıyor, aynı zamanda "M×N entegrasyon sorunu" olarak adlandırılan duruma da yol açıyor: Eğer M farklı model ve N farklı araç varsa, teorik olarak M×N bağımsız entegrasyon gerektiği için talebe göre genişletmek neredeyse imkânsız hale geliyor. Bu tür parçalı bir yaklaşım, sanki bilgisayarların henüz standartlaşmadığı bir döneme geri dönüyormuşuz gibi, her yeni cihazda özel sürücü ve arayüz kurmak zorunda kalmak son derece elverişsiz.
MCP'nin amacı bu engeli aşmak, AI sistemlerini ve çeşitli veri kaynaklarını bağlamak için evrensel ve açık standartlar sunmaktır. Anthropic şirketi, geliştiricilerin her veri kaynağı için ayrı ayrı "fiş" geliştirmelerine gerek kalmadan, tüm bilgileri iletişim kurmak için tek bir standart protokolü kullanmalarını sağlamak amacıyla 2024 Kasım'da MCP'yi piyasaya sürecektir.
Bunu, AI dünyasının "USB-C arayüzü" olarak betimleyen birisi var: Tıpkı USB-C'nin cihaz bağlantılarını standartlaştırması gibi, MCP de AI modellerine dış veriler ve araçlara erişim için ortak bir "dil" sunacak. Bu ortak arayüz sayesinde, en ileri AI modelleri bilgi adası sınırlamalarını aşabilecek, ihtiyaç duydukları bağlam bilgilerini elde edebilecek ve daha ilgili, faydalı yanıtlar üretebilecektir.
MCP nasıl çalışır? Araçlar ve verilerin genel "çevirmeni"
Teknik engelleri azaltmak için, MCP sezgisel bir Client-Server (istemci-sunucu) mimarisi benimsemiştir.
MCP'yi ortada koordinasyon sağlayan bir "çevirmen" olarak düşünebilirsiniz: bir taraf AI uygulamaları (Client, kullanıcı tarafı), örneğin sohbet botları, akıllı editörler veya AI desteğine ihtiyaç duyan herhangi bir yazılım; diğer taraf ise veri veya hizmetler (Server, sunucu), örneğin şirketin veritabanı, bulut disk, e-posta hizmeti veya herhangi bir harici araç.
Geliştiriciler belirli bir veri kaynağı için bir MCP sunucusu (hafif bir program) yazabilirler, böylece bu veriyi veya işlevi standart bir formatta dışa sunabilir; aynı zamanda, AI uygulamasında yerleşik MCP istemcisi protokole göre sunucu ile iletişim kurabilir.
Bu tasarımın güzelliği, AI modelinin doğrudan çeşitli API'leri veya veritabanlarını çağırmasına gerek olmamasıdır. Sadece MCP istemcisi aracılığıyla bir istek gönderir; MCP sunucusu bir aracı olarak hareket eder, AI'nın "niyetini" ilgili hizmetin spesifik işlemlerine çevirir ve ardından sonucu AI'ya iletir. Tüm süreç kullanıcılar için çok doğaldır; günlük dilde AI asistanına talimat vermeleri yeterlidir, geri kalan iletişim detayları MCP tarafından arka planda halledilir.
Somut bir örnek vermek gerekirse: Diyelim ki AI asistanının Gmail e-postalarınızı işlemesini istiyorsunuz. Öncelikle, bir Gmail MCP sunucusu kurabilir ve bu sunucunun Gmail hesabınıza erişim yetkisi alması için standart OAuth yetkilendirme sürecini takip edebilirsiniz.
Daha sonra, AI asistanıyla konuşurken, "Bana patronun gönderdiği çeyrek raporu ile ilgili okunmamış e-postaları kontrol et" diye sorabilirsiniz. AI modeli bu ifadeyi aldığında, bunun bir e-posta sorgulama görevi olduğunu tanıyacak ve bu nedenle Gmail sunucusuna arama isteği göndermek için MCP protokolünü kullanacaktır. MCP sunucusu, daha önce kaydedilmiş yetkilendirme bilgilerini kullanarak sizin adınıza Gmail API'sine erişip e-postaları arayacak ve sonuçları AI'ya geri gönderecektir. Ardından AI, bilgileri düzenleyerek bulduğu e-postaların özetini doğal dilde size iletecektir. Aynı şekilde, eğer ardından "Geçen haftaki tüm pazarlama e-postalarını sil" derseniz, AI yine MCP aracılığıyla sunucuya e-postaları silme talimatı verecektir.
Tüm süreçte, e-postaları kontrol etme ve silme görevini tamamlamak için yalnızca AI ile görüşme yoluyla Gmail'i doğrudan açmanıza gerek yoktur. Bu, MCP'nin getirdiği güçlü deneyimdir: AI asistanı, bir "bağlam köprüsü" aracılığıyla günlük uygulamaların çalışmasına doğrudan erişim sağlar.
Özellikle MCP'nin çift yönlü etkileşimi desteklediği belirtilmelidir; yalnızca AI dış verileri "okumakla" kalmaz, aynı zamanda araçlar aracılığıyla dışarıda eylemler gerçekleştirebilir (örneğin takvim etkinlikleri eklemek, e-postalar göndermek vb.). Bu, AI'nın yalnızca veri "kitapları" almakla kalmayıp, aynı zamanda kullanılabilir bir "alet kutusu" ile donatıldığını gösterir. MCP aracılığıyla, AI uygun bir zamanda belirli bir aracı kullanmaya kendi kendine karar verebilir; örneğin programlama sorularını yanıtlarken veritabanı sorgulama aracını otomatik olarak kullanarak veri alabilir. Bu esnek bağlam yönetimi, AI'nın farklı araçlar ve veri setleri arasında geçiş yaparken ilgili arka planı hatırlamasını sağlar ve karmaşık görevleri çözme verimliliğini artırır.
MCP'nin dört temel özelliği
MCP'nin dikkat çekmesinin nedeni, açık, standartlaştırılmış, modüler gibi birçok tasarım ilkesini entegre etmesidir; bu da AI ile dış dünya arasındaki etkileşimi bir adım daha ileri taşımaktadır. Aşağıda MCP'nin birkaç önemli özelliği bulunmaktadır:
Açık standartlar: MCP, açık kaynak şeklinde yayımlanan bir protokol spesifikasyonudur. Herkes spesifikasyon detaylarını görebilir ve uygulayabilir. Bu açık yapı, tek bir üreticiye ait olmaması anlamına gelir ve belirli bir platforma bağlı olma riskini azaltır. Geliştiriciler, MCP'ye kaynak ayırma konusunda rahat olabilirler, çünkü bir kez benimsenirse, gelecekte AI hizmet sağlayıcısını veya modeli değiştirdiklerinde, yeni getirilen modeller aynı MCP arayüzünü kullanabilir. Diğer bir deyişle, MCP, farklı markalara ait modeller arasında uyumluluğu artırır, üretici kilitlemesini önler ve daha fazla esneklik sağlar.
Tek geliştirme, çoklu kullanım: Geçmişte geliştiriciler, belirli bir AI modeli için oluşturulan eklentileri veya entegrasyonları başka bir modele doğrudan uygulayamıyordu; ancak MCP ile, aynı veri bağlantı noktası birden fazla AI aracı tarafından tekrar tekrar kullanılabilir. Örneğin, OpenAI'nin ChatGPT ve Anthropic'in Claude'sı için Google Drive ile entegrasyon programı yazmak zorunda değilsiniz, sadece MCP standartlarına uyan bir "Google Drive sunucusu" sağlamanız yeterli, her ikisi de erişim sağlayabilir. Bu, geliştirme bakım maliyetlerini hem azaltır hem de AI araçları ekosisteminin daha da gelişmesine olanak tanır: topluluk, çeşitli MCP entegrasyon modüllerini paylaşabilir ve yeni modeller piyasaya çıktığında mevcut zengin araçlardan doğrudan yararlanabilir.
Bağlam ve araçlar: Model Bağlam Protokolü olarak adlandırılan MCP, aslında yapay zeka destekli bilgi sağlamanın çeşitli biçimlerini kapsar. Spesifikasyona göre, MCP sunucusu, AI'nın kullanması için üç tür "ilkel (primitive)" sağlayabilir: biri, AI'nın davranışını yönlendirmek veya kısıtlamak için önceden ayarlanmış bir talimat veya şablon olarak anlaşılabilen "İstem"dir (istem); İkincisi, doğrudan AI girdisinin bağlamı olarak kullanılabilen dosya içeriği, veri tabloları vb. gibi yapılandırılmış verileri ifade eden "Kaynak"tır; Son olarak, yukarıda belirtildiği gibi veritabanını sorgulamak ve e-posta göndermek gibi yürütülebilen bir işlev veya eylem olan "Araç" vardır. Benzer şekilde, AI istemcisi tarafında iki temel öğe tanımlanır: "kök" ve "örnekleme". Kök, sunucunun istemcinin dosya sistemine giriş noktasını sağlar (örneğin, sunucunun kullanıcının yerel dosyalarını okumasına ve yazmasına izin verirken), Örnekleme, sunucunun gelişmiş "model kendi kendine döngü" davranışı için yapay zekadan ek bir metin oluşturma isteğinde bulunmasına olanak tanır. Bu teknik ayrıntılar, ortalama bir kullanıcının derinlemesine incelemesini gerektirmese de, bu tasarım MCP'nin modüler düşüncesini göstermektedir: AI'nın dış dünyayla etkileşime girmesi için gereken unsurları gelecekteki genişleme ve optimizasyon için farklı türlere bölmek. Örneğin, Anthropic ekibi, geleneksel "araç kullanımı" kavramını İstem ve Kaynak gibi türlere ayırmanın, yapay zekanın farklı niyetler arasında net bir ayrım yapmasına ve bağlamsal bilgileri daha etkili bir şekilde kullanmasına yardımcı olduğunu buldu.
Güvenlik ve Yetkilendirme Düşünceleri: MCP yapısı, veri güvenliği ve yetki kontrolünü yeterince dikkate almıştır. Tüm MCP sunucuları, hassas verilere erişim sağlarken genellikle kullanıcı yetkilendirmesinden geçmek zorundadır (örneğin, yukarıda bahsedilen Gmail örneğinde OAuth ile token alınması gibi). Yeni MCP düzenlemelerinde, kullanıcı ve sunucu arasındaki iletişimin uygun şekilde doğrulanması ve yetkilendirilmesi için bir protokolün parçası olarak OAuth 2.1 tabanlı standart bir kimlik doğrulama süreci de getirilmiştir. Ayrıca, bazı yüksek riskli işlemler için MCP, AI'nın kritik eylemleri gerçekleştirmeye çalıştığında kullanıcının onaylama veya reddetme şansına sahip olması için insan denetim mekanizmasının döngüde tutulmasını önermektedir. Bu tasarım felsefeleri, MCP ekibinin güvenliğe olan önemini göstermektedir ve AI işlevlerini genişletirken yeni risk noktalarının aşırı derecede ortaya çıkmasını engellemeyi amaçlamaktadır.
Akademik çevre ve geliştirici topluluğun ilk tepkisi
MCP'nin piyasaya sürülmesinin ardından teknoloji dünyasında ve geliştirici toplulukta hemen heyecan verici tartışmalar başladı. Sektörde bu açık standart için genel bir beklenti ve destek var.
Örneğin, OpenAI CEO'su Sam Altman, 2025 Mart ayında yaptığı bir paylaşımda, OpenAI'nin ürünlerinde Anthropic MCP standardına destek ekleyeceğini duyurdu. Bu, popüler ChatGPT asistanının gelecekte çeşitli veri kaynaklarına MCP üzerinden erişim sağlayabileceği anlamına geliyor ve iki büyük AI laboratuvarının ortak standartları teşvik etme eğilimini gösteriyor. Altman, "Herkes MCP'yi çok seviyor, biz de tüm ürünlerde buna destek eklemekten mutluyuz" dedi.
Aslında, OpenAI MCP'yi Ajans geliştirme kitine entegre etti ve yakında ChatGPT masaüstü uygulamasında ve yanıt API'sinde destek sağlamayı planlıyor. Bu açıklama, MCP ekosisteminin önemli bir dönüm noktası olarak değerlendiriliyor.
Sadece önde gelen şirketler değil, geliştirici topluluğu da MCP'ye coşkuyla yanıt verdi. Teknoloji forumu Hacker News'de, konu kısa sürede yüzlerce yorum aldı. Birçok geliştirici, MCP'yi "nihayet standartlaştırılmış bir LLM aracı eklenti arayüzü olarak ortaya çıkıyor" olarak görüyor ve kendi içinde yeni özellikler getirmediğine inanıyor, ancak birleşik bir arayüz aracılığıyla, tekerleği yeniden icat etme işini büyük ölçüde azaltması bekleniyor. Bazı netizenler canlı bir şekilde özetledi: "Kısacası, MCP, LLM için standartlaştırılmış evrensel eklenti arayüzünü takmak için eski araç/işlev çağrısı mekanizmasını kullanmaya çalışıyor." Bu, yeni yetenekler sunmakla ilgili değil, daha fazla aracın geliştirilebilmesi ve kullanılabilmesi için N×M'nin entegrasyon sorununu çözmekle ilgili." Bu görüş, MCP'nin temel değerine işaret ediyor: işlevsel inovasyondan ziyade standardizasyon, ancak standardizasyonun kendisi ekosisteme büyük bir destek sağlıyor.
Aynı zamanda, başlangıçta geliştiricilerden bazı sorular ve öneriler gelmiştir. Örneğin, bazıları, resmi belgelerde "上下文 (context)" teriminin tanımının yeterince net olmadığını belirtti ve MCP'nin ne yapabileceğini anlamak için daha fazla pratik örnek görmek istediklerini ifade etti. Anthropic mühendisleri de tartışmalara aktif olarak yanıt vererek, "MCP'nin amacı, önem verdiğiniz şeyleri MCP istemcisi yüklü LLM uygulamalarına getirmektir. Veritabanı yapısını modele kaynak olarak sağlayabilir (modelin sohbette herhangi bir zamanda erişebilmesi için), ayrıca bir veritabanı sorgulama aracı da sunabilirsiniz. Böylece model, soruları yanıtlamak için bu aracı ne zaman kullanacağına kendisi karar verebilir." Bu açıklamalar sayesinde, birçok geliştirici MCP'nin pratikliğini daha iyi anladı. Genel olarak, topluluğun MCP'ye karşı tutumu temkinli bir iyimserliktir; bunun endüstrinin ortak standardı olma potansiyeline sahip olduğunu düşünüyorlar, ancak olgunluk ve pratik faydalar açısından gözlem yapmak için zamana ihtiyaç var.
Özellikle, MCP'nin yayınlanmasından kısa bir süre sonra bir grup erken benimseyiciyi kendine çektiği belirtilmelidir. Örneğin, ödeme şirketi Block (eski adıyla Square) ve çoklu medya platformu Apollo gibi şirketler MCP'yi iç sistemlerine entegre etmiştir; Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph gibi geliştirici araçları da MCP ile işbirliği yaptıklarını duyurmuş ve kendi platformlarının AI zeka fonksiyonlarını artırmayı hedeflemiştir.
Block'un CTO'su bile alenen övdü: "MCP gibi açık teknolojiler, yapay zekadan gerçek dünya uygulamalarına bir köprü kurmak gibidir, inovasyonu daha açık ve şeffaf hale getirir ve işbirliğine dayanır." Start-up'lardan büyük işletmelere kadar sektörün MCP'ye büyük ilgi gösterdiği ve alanlar arası işbirliğinin yavaş yavaş bir trend oluşturduğu görülmektedir. Antropik Ürün Sorumlusu Mike Krieger de bir topluluk gönderisinde OpenAI'yi memnuniyetle karşıladı ve "MCP'nin devam eden binlerce entegrasyonla gelişen bir açık standart olduğunu ve ekosistemin büyümeye devam ettiğini" açıkladı. Bu olumlu geri bildirimler, MCP'nin lansmanının ilk aşamalarında önemli ölçüde tanındığını göstermektedir.
MCP'nin karşılaşabileceği dört zorluk ve sınırlama
MCP'nin geleceği umut verici olmasına rağmen, tanıtım ve uygulama konusunda aşılması gereken bazı zorluklar ve sınırlamalar bulunmaktadır:
Modeller arası yaygınlık ve uyumluluk: MCP'nin değerini en üst düzeye çıkarmak için daha fazla yapay zeka modeli ve uygulamasının standardı desteklemesi gerekir. Şu anda, Anthropic Claude serisi ve bazı OpenAI ürünleri desteklerini ifade ettiler ve Microsoft ayrıca MCP için ilgili entegrasyonların başlatıldığını duyurdu (AI'nın bir tarayıcı kullanmasına izin veren bir MCP sunucusu sağlamak gibi). Bununla birlikte, Google, Meta ve çeşitli açık kaynaklı modeller gibi diğer büyük oyuncuların tam olarak aynı şeyi yapıp yapmayacağı henüz belli değil. Gelecekteki standartlarda bir farklılık varsa (örneğin, farklı protokoller), açık standartların orijinal amacını tam olarak gerçekleştirmek zor olacaktır. Bu nedenle, MCP'nin yaygınlaşması endüstri fikir birliğini gerektirir ve hatta farklı modeller arasında gerçek uyumluluğu sağlamak için standart kuruluşlarının müdahale etmesini ve koordine etmesini gerektirebilir.
Uygulama ve dağıtım zorluğu: Geliştiriciler için MCP, birden fazla entegrasyon programı seti yazma sorununu ortadan kaldırsa da, ilk uygulama yine de öğrenme ve geliştirme süresi gerektirir. Bir MCP sunucusu yazmak, JSON-RPC iletişimini, ilkel kavramları ve hedef hizmetlerle arabirim oluşturmayı içerir. Bazı küçük ve orta ölçekli ekipler bir süre kendi başlarına gelişecek kaynaklara sahip olmayabilir. Ancak iyi haber şu ki, Anthropic, geliştiricilerin hızlı bir şekilde çalışmaya başlamasını kolaylaştırmak için Python ve TypeScript gibi SDK'lar ve örnek kodlar sağlıyor. Topluluk ayrıca Google Drive, Slack, GitHub vb. gibi yaygın araçları kapsayan önceden oluşturulmuş MCP bağlayıcılarını yayınlamaya devam ediyor. MCP sunucularının tek tıklamayla dağıtımını sunan ve uzak sunucularda MCP kurma sürecini basitleştiren bulut hizmetleri (Cloudflare gibi) bile vardır. Bu nedenle, araç zinciri olgunlaştıkça, MCP uygulama eşiğinin kademeli olarak azalması beklenir. Bununla birlikte, mevcut geçiş döneminde, işletmelerin MCP'yi tanıtırken geliştirme maliyetlerini, sistem uyumluluğunu ve diğer faktörleri tartmaları gerekmektedir.
Güvenlik ve izin kontrolü: Yapay zeka modellerine harici verileri ve operasyonel araçları çağırma özgürlüğü vermek, yeni güvenlik risklerini de beraberinde getirir. Birincisi, erişim kimlik bilgilerinin güvenliğidir: MCP sunucularının, kullanıcılar adına işlem gerçekleştirmek için genellikle çeşitli hizmetler (OAuth belirteçleri gibi) için kimlik bilgilerini kaydetmesi gerekir. Bu kimlik bilgileri vicdansız kişiler tarafından çalınırsa, saldırgan kullanıcının kimliğine bürünmek için kendi MCP sunucusunu kurabilir ve ardından tüm e-postaları okumak, mesaj göndermek ve hassas bilgileri toplu olarak çalmak gibi kullanıcının tüm verilerine erişebilir. Bu saldırı meşru bir API kanalından yararlandığından, tespit edilmeden geleneksel uzaktan oturum açma uyarılarını bile atlayabilir. İkincisi, MCP sunucusunun kendisinin korunmasıdır: birden fazla hizmet anahtarını bir araya getiren bir aracı olarak, MCP sunucusunun güvenliği ihlal edildiğinde, saldırgan tüm bağlı hizmetlere erişebilir ve hayal edilemez sonuçlar doğurabilir. Bu, özellikle tek bir hata noktasının saldırganların doğrudan birden fazla dahili sisteme girmesine izin verebileceği bir kurumsal ortamda "tek bir tıklamayla tüm krallığın anahtarlarını çalmak" olarak tanımlandı. Ayrıca yeni bir hızlı enjeksiyon saldırısı tehdidi de var: saldırganlar, dosyalarda veya mesajlarda özel talimatları gizleyerek yapay zekayı yanlışlıkla kötü amaçlı eylemler gerçekleştirmesi için kandırabilir. Örneğin, görünüşte sıradan bir e-posta gizli bir komut içerir ve AI asistanı e-postanın içeriğini okuduğunda, implante edilen gizli komut tetiklenir ve AI'nın MCP aracılığıyla yetkisiz eylemler gerçekleştirmesine izin verir (gizli belgeleri gizlice iletmek gibi). Kullanıcılar genellikle bu tür şifreli talimatların varlığından habersiz olduklarından, "içerik okuma" ve "eylemler gerçekleştirme" arasındaki geleneksel güvenlik sınırı burada bulanıklaşır ve potansiyel riskler yaratır. Son olarak, geniş izin yelpazesi de bir endişe kaynağıdır: AI'yı çeşitli görevleri tamamlamak için esnek hale getirmek için, MCP sunucuları genellikle geniş yetkilendirme talep eder (yalnızca sorgular yerine mesajlar üzerinde okuma-yazma takdiri gibi). MCP'nin birçok hizmete yapılan ziyaretleri merkezi olarak yönetmesi gerçeğiyle birleştiğinde, bir veri ihlali durumunda, saldırganlar daha kapsamlı kullanıcı gizliliği için birden fazla kaynaktan gelen verileri çapraz analiz edebilir veya hatta meşru MCP operatörleri eksiksiz bir kullanıcı profili oluşturmak için hizmetler arası verileri kötüye kullanabilir. Sonuç olarak, MCP, orijinal güvenlik modelini yeniden şekillendirirken kolaylık sağlar ve hem geliştiricilerin hem de kullanıcıların risklerin daha fazla farkında olmasını gerektirir. MCP'yi teşvik etme sürecinde, sağlam güvenlik en iyi uygulamalarının (daha ayrıntılı izin kontrolü, güçlendirilmiş kimlik bilgisi koruması, yapay zeka davranış denetim mekanizması vb.) nasıl geliştirileceği önemli bir konu olacaktır.
Spesifikasyon Evrimi ve Yönetişimi: Gelişmekte olan bir standart olarak, MCP'nin spesifikasyon ayrıntıları, gerçek dünya uygulamalarından geri bildirim olarak ayarlanabilir ve yükseltilebilir. Aslında Anthropic, Mart 2025'te MCP spesifikasyonunun güncellenmiş bir sürümünü yayınladı ve güvenliği ve uyumluluğu artırmak için yukarıda bahsedilen OAuth standart kimlik doğrulaması, anında iki yönlü iletişim, toplu istekler ve daha fazlası gibi iyileştirmeler sundu. Gelecekte, daha fazla katılımcı katıldıkça yeni işlevsel modüller genişletilebilir. Açık toplulukta normların evriminin nasıl koordine edileceği de bir zorluktur: standartların yönünü belirlemek, geriye dönük uyumluluğu sürdürmek ve yeni gereksinimleri karşılamak için açık yönetişim mekanizmalarının olması gerekir. Ayrıca işletmeler, istemci ve sunucunun protokolün aynı sürümünü takip etmesini sağlamak için MCP'yi benimserken sürüm tutarlılığına da dikkat etmelidir, aksi takdirde zayıf iletişim oluşabilir. Bununla birlikte, bu tür standartlaştırılmış protokollerin evrimi, İnternet standartlarının gelişim geçmişine atıfta bulunabilir ve topluluk fikir birliği altında kademeli olarak geliştirilebilir. MCP'ler olgunlaştıkça, bu açık standardın her zaman tüm yapay zeka ekosisteminin ortak yararına hizmet etmesini sağlayarak, uzun vadeli bakımlarına liderlik eden özel çalışma gruplarını veya standart kuruluşlarını görme fırsatına sahibiz.
MCP'nin gelecekteki potansiyeli ve uygulama perspektifi
Geleceğe baktığımızda, Model Context Protocol (MCP) yapay zeka uygulamalarında kritik bir temel rol oynayabilir ve çok yönlü etkiler getirebilir:
Çoklu Model İşbirliği ve Modüler AI: MCP'nin yaygınlaşmasıyla, farklı AI modelleri arasında işbirliğinin daha akıcı hale geldiğini görebiliriz. MCP aracılığıyla, bir AI asistanı başka bir AI sisteminin sunduğu hizmetleri kolaylıkla kullanabilir. Örneğin, bir metin diyalog modeli, MCP üzerinden bir görüntü tanıma modelinin yeteneklerini çağırabilir (sadece ikincisini MCP aracı olarak paketlemek yeterlidir), model geçişlerinde avantajların tamamlanmasını sağlar. Gelecekteki AI uygulamaları, tek bir modelin tek başına desteklediği değil, farklı uzmanlık alanlarına sahip birden fazla AI ajanının standartlaştırılmış protokoller aracılığıyla işbirliği yaptığı bir yapı olabilir. Bu, yazılım mühendisliğindeki mikro hizmet mimarisine benzer: Her hizmet (model) kendi alanında çalışır, standart arayüzler aracılığıyla iletişim kurarak daha güçlü bir bütün oluşturur.
Gelişen araç ekosistemi: MCP, gelişen bir üçüncü taraf araç ekosistemi oluşturması beklenen yapay zeka araçları için ortak bir "yuva" oluşturmuştur. Geliştirici topluluğu, çeşitli MCP bağlayıcılarına katkıda bulunmaya başladı ve yeni dijital hizmetler ortaya çıkar çıkmaz, birileri yakında karşılık gelen bir MCP modülü geliştirebilir. Gelecekte, yapay zeka asistanlarının yeni bir özelliği desteklemesini isteyen kullanıcıların, yapay zeka satıcısından resmi geliştirme desteği beklemeden yalnızca kullanıma hazır bir MCP eklentisini indirmesi veya etkinleştirmesi gerekebilir. Bu ekolojik model, akıllı telefonlar için App Store'a biraz benziyor, ancak buradaki "uygulama" yapay zekanın kullanması için bir araç veya veri kaynağı. İşletmeler için, yapay zeka uygulamalarının çeşitli departmanlar tarafından paylaşılması için kendi dahili MCP araç kitaplıklarını da kurabilir ve kademeli olarak kuruluş düzeyinde bir yapay zeka ekosistemi oluşturabilirler. Uzun vadede, çok sayıda geliştiricinin yatırımıyla, MCP ekosisteminin zenginliği, yapay zeka asistanlarının uygulama sınırlarını büyük ölçüde iyileştirecek ve yapay zekanın daha çeşitli iş senaryolarına ve günlük hayata gerçekten entegre edilmesini sağlayacaktır.
Standardizasyon İşbirliğinin Yeni Biçimleri: Tarih bize, tıpkı İnternet'in TCP/IP, HTTP ve daha fazlası gibi protokollerle birbirine bağlanması gibi, tek tip standartların genellikle patlayıcı yeniliklere yol açtığını söylüyor. Yapay zeka çağındaki en önemli protokollerden biri olan MCP, yapay zeka araçlarının bağlantısında sektörde işbirliğini ve ortaklığı teşvik etme potansiyeline sahiptir. Özellikle, Anthropic, MCP'yi teşvik etmek için açık kaynaklı işbirlikçi bir yaklaşım benimsiyor ve geliştiricileri protokolü geliştirmek için birlikte çalışmaya teşvik ediyor. Gelecekte, daha da iyi hale getirmek için MCP standartlarının geliştirilmesine daha fazla şirket ve araştırma kurumunun katıldığını görebiliriz. Aynı zamanda, standardizasyon, başlangıç ekiplerinin yapay zeka aracı pazarına girmesinin önündeki engeli azaltır: yeni başlayanlar, yaratıcı araçlar oluşturmaya odaklanabilir, çünkü MCP aracılığıyla ürünleri, birden fazla platforma uyum sağlamak zorunda kalmak yerine doğal olarak çeşitli yapay zeka asistanları tarafından çağrılabilir. Bu, AI araçlarının çiçek açmasını daha da hızlandıracak ve erdemli bir döngü yaratacaktır.
Yapay Zeka Asistanı Yeteneklerindeki Atılım: Genel olarak, MCP'nin getireceği şey, bir AI asistanı yeteneklerinin yükseltilmesidir. Tak-çalıştır bağlam protokolleri aracılığıyla, gelecekteki AI asistanları, kullanıcıların sahip olduğu tüm dijital kaynaklara erişim sağlayabilecek; kişisel cihazlardan bulut hizmetlerine, ofis yazılımlarından geliştirme araçlarına kadar. Bu, AI'nın kullanıcıların mevcut durumunu, ellerindeki verileri daha derinlemesine anlamasını sağlayacak ve böylece daha uygun yardımlar sunabileceği anlamına geliyor. Örneğin, bir iş analizi asistanı, finansal sistemlere, takvimlere ve e-postalara aynı anda bağlanarak, bilgileri birleştirip önemli değişiklikleri proaktif bir şekilde hatırlatabilir; ya da geliştiricilerin programlama AI'sı, yalnızca kod havuzunu okumakla kalmayıp, proje yönetim araçlarına ve tartışma kayıtlarına da bağlanarak, gerçekten de tüm geliştirme bağlamını anlayan akıllı bir ortak haline gelebilir. Çok modlu ve çok yetenekli AI asistanları artık sadece sohbet ederek soruları yanıtlamakla kalmayacak, karmaşık görevleri yerine getirebilecek, çeşitli hizmetleri bir araya getirebilecek ve iş ve yaşamımızda daha vazgeçilmez yardımcılar haline gelecektir.
Sonuç olarak, Model Context Protocol (MCP) olarak bilinen bu yeni açık standart, AI modelleri ile dış dünya arasında bir köprü kurmaktadır. Bize bir eğilim gösteriyor: AI asistanlarının, adalardan birbirine bağlı iş birliği ekosistemine geçiş yapacağını. Elbette, yeni teknolojilerin uygulanması hiçbir zaman bir anda gerçekleşmez, MCP'nin de stabilitesi ve güvenliği için zamana ihtiyacı vardır ve herkesin en iyi uygulamaları belirlemek için birlikte çalışması gerekmektedir. Ancak kesin olan bir şey var ki, standartlaştırma ve iş birliği, AI gelişiminin kaçınılmaz yönlerinden biridir. Kısa bir süre içinde, AI asistanlarını kullanarak çeşitli karmaşık görevleri tamamladığımızda, belki de MCP'nin varlığını neredeyse hiç fark etmeyeceğiz - tıpkı bugün internete girdiğimizde HTTP'nin nasıl çalıştığını bilmemize gerek olmaması gibi. Ancak, bu arka planda gizli kalan protokoller, tüm ekosistemin refahını şekillendiren ve destekleyen unsurlardır. MCP'nin temsil ettiği ideoloji, AI'nın insanın dijital yaşamına daha yakın bir şekilde entegre edilmesini sağlayacak ve yapay zeka uygulamaları için yeni bir dönemi başlatacaktır.
Bu makale AI dünyasının USB-C arayüzü: Model Bağlam Protokolü (MCP) nedir? AI asistanının genel bağlam protokolü yorumu ilk olarak Chain News ABMedia'da ortaya çıktı.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
AI Dünyası'nın USB-C Arayüzü: Model Context Protocol (MCP) Nedir? AI Asistanları için Genel Bağlam Protokolü Yorumu
Yapay zeka (AI) asistanları giderek daha akıllı hale geliyor, ancak hiç düşündünüz mü: Neden doğrudan belgelerinizi okuyamıyor, e-postalarınızı tarayamıyor veya kurumsal veritabanlarına erişip ihtiyaçlarınıza daha uygun yanıtlar veremiyorlar? Bunun nedeni, günümüz AI modellerinin genellikle kendi platformlarında sınırlı kalması ve farklı veri kaynaklarına veya araçlara kolayca bağlanamamasıdır. Model Context Protocol (MCP), bu sorunu çözmek için ortaya çıkan yeni bir açık standarttır.
Kısacası, MCP, AI asistanları için oluşturulmuş bir "evrensel arayüz" gibidir ve çeşitli AI modellerinin ihtiyaç duyduğunuz dış bilgilere ve hizmetlere güvenli, iki yönlü bir şekilde bağlanmasını sağlar. Şimdi, MCP'nin tanımını, işlevlerini ve tasarım felsefesini basit bir şekilde tanıtacağız ve nasıl çalıştığını açıklamak için benzetmeler ve örnekler kullanacağız. Ayrıca, akademik çevreler ve geliştirme topluluğunun MCP'ye yönelik ilk tepkilerini, MCP'nin karşılaştığı zorluklar ve kısıtlamaları tartışacağız ve MCP'nin gelecekteki yapay zeka uygulamalarındaki potansiyeli ve rolüne dair bir bakış açısı sunacağız.
MCP'nin kökeni ve hedefi: AI için veri köprüsü inşa etmek
Yapay zeka asistanlarının yaygın kullanımının artmasıyla birlikte, çeşitli alanlar model yeteneklerini artırmak için büyük miktarda kaynak ayırdı, ancak model ile veri arasındaki uçurum büyük bir engel haline geldi.
Şu anda AI'nın yeni veri kaynaklarını (örneğin yeni veritabanları, bulut belgeleri, kurumsal iç sistemler) öğrenmesini istediğimizde, genellikle her bir AI platformu ve her bir araç için özel entegrasyon çözümleri oluşturmak zorundayız.
Sadece geliştirme karmaşık ve bakımını zorlamakla kalmıyor, aynı zamanda "M×N entegrasyon sorunu" olarak adlandırılan duruma da yol açıyor: Eğer M farklı model ve N farklı araç varsa, teorik olarak M×N bağımsız entegrasyon gerektiği için talebe göre genişletmek neredeyse imkânsız hale geliyor. Bu tür parçalı bir yaklaşım, sanki bilgisayarların henüz standartlaşmadığı bir döneme geri dönüyormuşuz gibi, her yeni cihazda özel sürücü ve arayüz kurmak zorunda kalmak son derece elverişsiz.
MCP'nin amacı bu engeli aşmak, AI sistemlerini ve çeşitli veri kaynaklarını bağlamak için evrensel ve açık standartlar sunmaktır. Anthropic şirketi, geliştiricilerin her veri kaynağı için ayrı ayrı "fiş" geliştirmelerine gerek kalmadan, tüm bilgileri iletişim kurmak için tek bir standart protokolü kullanmalarını sağlamak amacıyla 2024 Kasım'da MCP'yi piyasaya sürecektir.
Bunu, AI dünyasının "USB-C arayüzü" olarak betimleyen birisi var: Tıpkı USB-C'nin cihaz bağlantılarını standartlaştırması gibi, MCP de AI modellerine dış veriler ve araçlara erişim için ortak bir "dil" sunacak. Bu ortak arayüz sayesinde, en ileri AI modelleri bilgi adası sınırlamalarını aşabilecek, ihtiyaç duydukları bağlam bilgilerini elde edebilecek ve daha ilgili, faydalı yanıtlar üretebilecektir.
MCP nasıl çalışır? Araçlar ve verilerin genel "çevirmeni"
Teknik engelleri azaltmak için, MCP sezgisel bir Client-Server (istemci-sunucu) mimarisi benimsemiştir.
MCP'yi ortada koordinasyon sağlayan bir "çevirmen" olarak düşünebilirsiniz: bir taraf AI uygulamaları (Client, kullanıcı tarafı), örneğin sohbet botları, akıllı editörler veya AI desteğine ihtiyaç duyan herhangi bir yazılım; diğer taraf ise veri veya hizmetler (Server, sunucu), örneğin şirketin veritabanı, bulut disk, e-posta hizmeti veya herhangi bir harici araç.
Geliştiriciler belirli bir veri kaynağı için bir MCP sunucusu (hafif bir program) yazabilirler, böylece bu veriyi veya işlevi standart bir formatta dışa sunabilir; aynı zamanda, AI uygulamasında yerleşik MCP istemcisi protokole göre sunucu ile iletişim kurabilir.
Bu tasarımın güzelliği, AI modelinin doğrudan çeşitli API'leri veya veritabanlarını çağırmasına gerek olmamasıdır. Sadece MCP istemcisi aracılığıyla bir istek gönderir; MCP sunucusu bir aracı olarak hareket eder, AI'nın "niyetini" ilgili hizmetin spesifik işlemlerine çevirir ve ardından sonucu AI'ya iletir. Tüm süreç kullanıcılar için çok doğaldır; günlük dilde AI asistanına talimat vermeleri yeterlidir, geri kalan iletişim detayları MCP tarafından arka planda halledilir.
Somut bir örnek vermek gerekirse: Diyelim ki AI asistanının Gmail e-postalarınızı işlemesini istiyorsunuz. Öncelikle, bir Gmail MCP sunucusu kurabilir ve bu sunucunun Gmail hesabınıza erişim yetkisi alması için standart OAuth yetkilendirme sürecini takip edebilirsiniz.
Daha sonra, AI asistanıyla konuşurken, "Bana patronun gönderdiği çeyrek raporu ile ilgili okunmamış e-postaları kontrol et" diye sorabilirsiniz. AI modeli bu ifadeyi aldığında, bunun bir e-posta sorgulama görevi olduğunu tanıyacak ve bu nedenle Gmail sunucusuna arama isteği göndermek için MCP protokolünü kullanacaktır. MCP sunucusu, daha önce kaydedilmiş yetkilendirme bilgilerini kullanarak sizin adınıza Gmail API'sine erişip e-postaları arayacak ve sonuçları AI'ya geri gönderecektir. Ardından AI, bilgileri düzenleyerek bulduğu e-postaların özetini doğal dilde size iletecektir. Aynı şekilde, eğer ardından "Geçen haftaki tüm pazarlama e-postalarını sil" derseniz, AI yine MCP aracılığıyla sunucuya e-postaları silme talimatı verecektir.
Tüm süreçte, e-postaları kontrol etme ve silme görevini tamamlamak için yalnızca AI ile görüşme yoluyla Gmail'i doğrudan açmanıza gerek yoktur. Bu, MCP'nin getirdiği güçlü deneyimdir: AI asistanı, bir "bağlam köprüsü" aracılığıyla günlük uygulamaların çalışmasına doğrudan erişim sağlar.
Özellikle MCP'nin çift yönlü etkileşimi desteklediği belirtilmelidir; yalnızca AI dış verileri "okumakla" kalmaz, aynı zamanda araçlar aracılığıyla dışarıda eylemler gerçekleştirebilir (örneğin takvim etkinlikleri eklemek, e-postalar göndermek vb.). Bu, AI'nın yalnızca veri "kitapları" almakla kalmayıp, aynı zamanda kullanılabilir bir "alet kutusu" ile donatıldığını gösterir. MCP aracılığıyla, AI uygun bir zamanda belirli bir aracı kullanmaya kendi kendine karar verebilir; örneğin programlama sorularını yanıtlarken veritabanı sorgulama aracını otomatik olarak kullanarak veri alabilir. Bu esnek bağlam yönetimi, AI'nın farklı araçlar ve veri setleri arasında geçiş yaparken ilgili arka planı hatırlamasını sağlar ve karmaşık görevleri çözme verimliliğini artırır.
MCP'nin dört temel özelliği
MCP'nin dikkat çekmesinin nedeni, açık, standartlaştırılmış, modüler gibi birçok tasarım ilkesini entegre etmesidir; bu da AI ile dış dünya arasındaki etkileşimi bir adım daha ileri taşımaktadır. Aşağıda MCP'nin birkaç önemli özelliği bulunmaktadır:
Açık standartlar: MCP, açık kaynak şeklinde yayımlanan bir protokol spesifikasyonudur. Herkes spesifikasyon detaylarını görebilir ve uygulayabilir. Bu açık yapı, tek bir üreticiye ait olmaması anlamına gelir ve belirli bir platforma bağlı olma riskini azaltır. Geliştiriciler, MCP'ye kaynak ayırma konusunda rahat olabilirler, çünkü bir kez benimsenirse, gelecekte AI hizmet sağlayıcısını veya modeli değiştirdiklerinde, yeni getirilen modeller aynı MCP arayüzünü kullanabilir. Diğer bir deyişle, MCP, farklı markalara ait modeller arasında uyumluluğu artırır, üretici kilitlemesini önler ve daha fazla esneklik sağlar.
Tek geliştirme, çoklu kullanım: Geçmişte geliştiriciler, belirli bir AI modeli için oluşturulan eklentileri veya entegrasyonları başka bir modele doğrudan uygulayamıyordu; ancak MCP ile, aynı veri bağlantı noktası birden fazla AI aracı tarafından tekrar tekrar kullanılabilir. Örneğin, OpenAI'nin ChatGPT ve Anthropic'in Claude'sı için Google Drive ile entegrasyon programı yazmak zorunda değilsiniz, sadece MCP standartlarına uyan bir "Google Drive sunucusu" sağlamanız yeterli, her ikisi de erişim sağlayabilir. Bu, geliştirme bakım maliyetlerini hem azaltır hem de AI araçları ekosisteminin daha da gelişmesine olanak tanır: topluluk, çeşitli MCP entegrasyon modüllerini paylaşabilir ve yeni modeller piyasaya çıktığında mevcut zengin araçlardan doğrudan yararlanabilir.
Bağlam ve araçlar: Model Bağlam Protokolü olarak adlandırılan MCP, aslında yapay zeka destekli bilgi sağlamanın çeşitli biçimlerini kapsar. Spesifikasyona göre, MCP sunucusu, AI'nın kullanması için üç tür "ilkel (primitive)" sağlayabilir: biri, AI'nın davranışını yönlendirmek veya kısıtlamak için önceden ayarlanmış bir talimat veya şablon olarak anlaşılabilen "İstem"dir (istem); İkincisi, doğrudan AI girdisinin bağlamı olarak kullanılabilen dosya içeriği, veri tabloları vb. gibi yapılandırılmış verileri ifade eden "Kaynak"tır; Son olarak, yukarıda belirtildiği gibi veritabanını sorgulamak ve e-posta göndermek gibi yürütülebilen bir işlev veya eylem olan "Araç" vardır. Benzer şekilde, AI istemcisi tarafında iki temel öğe tanımlanır: "kök" ve "örnekleme". Kök, sunucunun istemcinin dosya sistemine giriş noktasını sağlar (örneğin, sunucunun kullanıcının yerel dosyalarını okumasına ve yazmasına izin verirken), Örnekleme, sunucunun gelişmiş "model kendi kendine döngü" davranışı için yapay zekadan ek bir metin oluşturma isteğinde bulunmasına olanak tanır. Bu teknik ayrıntılar, ortalama bir kullanıcının derinlemesine incelemesini gerektirmese de, bu tasarım MCP'nin modüler düşüncesini göstermektedir: AI'nın dış dünyayla etkileşime girmesi için gereken unsurları gelecekteki genişleme ve optimizasyon için farklı türlere bölmek. Örneğin, Anthropic ekibi, geleneksel "araç kullanımı" kavramını İstem ve Kaynak gibi türlere ayırmanın, yapay zekanın farklı niyetler arasında net bir ayrım yapmasına ve bağlamsal bilgileri daha etkili bir şekilde kullanmasına yardımcı olduğunu buldu.
Güvenlik ve Yetkilendirme Düşünceleri: MCP yapısı, veri güvenliği ve yetki kontrolünü yeterince dikkate almıştır. Tüm MCP sunucuları, hassas verilere erişim sağlarken genellikle kullanıcı yetkilendirmesinden geçmek zorundadır (örneğin, yukarıda bahsedilen Gmail örneğinde OAuth ile token alınması gibi). Yeni MCP düzenlemelerinde, kullanıcı ve sunucu arasındaki iletişimin uygun şekilde doğrulanması ve yetkilendirilmesi için bir protokolün parçası olarak OAuth 2.1 tabanlı standart bir kimlik doğrulama süreci de getirilmiştir. Ayrıca, bazı yüksek riskli işlemler için MCP, AI'nın kritik eylemleri gerçekleştirmeye çalıştığında kullanıcının onaylama veya reddetme şansına sahip olması için insan denetim mekanizmasının döngüde tutulmasını önermektedir. Bu tasarım felsefeleri, MCP ekibinin güvenliğe olan önemini göstermektedir ve AI işlevlerini genişletirken yeni risk noktalarının aşırı derecede ortaya çıkmasını engellemeyi amaçlamaktadır.
Akademik çevre ve geliştirici topluluğun ilk tepkisi
MCP'nin piyasaya sürülmesinin ardından teknoloji dünyasında ve geliştirici toplulukta hemen heyecan verici tartışmalar başladı. Sektörde bu açık standart için genel bir beklenti ve destek var.
Örneğin, OpenAI CEO'su Sam Altman, 2025 Mart ayında yaptığı bir paylaşımda, OpenAI'nin ürünlerinde Anthropic MCP standardına destek ekleyeceğini duyurdu. Bu, popüler ChatGPT asistanının gelecekte çeşitli veri kaynaklarına MCP üzerinden erişim sağlayabileceği anlamına geliyor ve iki büyük AI laboratuvarının ortak standartları teşvik etme eğilimini gösteriyor. Altman, "Herkes MCP'yi çok seviyor, biz de tüm ürünlerde buna destek eklemekten mutluyuz" dedi.
Aslında, OpenAI MCP'yi Ajans geliştirme kitine entegre etti ve yakında ChatGPT masaüstü uygulamasında ve yanıt API'sinde destek sağlamayı planlıyor. Bu açıklama, MCP ekosisteminin önemli bir dönüm noktası olarak değerlendiriliyor.
Sadece önde gelen şirketler değil, geliştirici topluluğu da MCP'ye coşkuyla yanıt verdi. Teknoloji forumu Hacker News'de, konu kısa sürede yüzlerce yorum aldı. Birçok geliştirici, MCP'yi "nihayet standartlaştırılmış bir LLM aracı eklenti arayüzü olarak ortaya çıkıyor" olarak görüyor ve kendi içinde yeni özellikler getirmediğine inanıyor, ancak birleşik bir arayüz aracılığıyla, tekerleği yeniden icat etme işini büyük ölçüde azaltması bekleniyor. Bazı netizenler canlı bir şekilde özetledi: "Kısacası, MCP, LLM için standartlaştırılmış evrensel eklenti arayüzünü takmak için eski araç/işlev çağrısı mekanizmasını kullanmaya çalışıyor." Bu, yeni yetenekler sunmakla ilgili değil, daha fazla aracın geliştirilebilmesi ve kullanılabilmesi için N×M'nin entegrasyon sorununu çözmekle ilgili." Bu görüş, MCP'nin temel değerine işaret ediyor: işlevsel inovasyondan ziyade standardizasyon, ancak standardizasyonun kendisi ekosisteme büyük bir destek sağlıyor.
Aynı zamanda, başlangıçta geliştiricilerden bazı sorular ve öneriler gelmiştir. Örneğin, bazıları, resmi belgelerde "上下文 (context)" teriminin tanımının yeterince net olmadığını belirtti ve MCP'nin ne yapabileceğini anlamak için daha fazla pratik örnek görmek istediklerini ifade etti. Anthropic mühendisleri de tartışmalara aktif olarak yanıt vererek, "MCP'nin amacı, önem verdiğiniz şeyleri MCP istemcisi yüklü LLM uygulamalarına getirmektir. Veritabanı yapısını modele kaynak olarak sağlayabilir (modelin sohbette herhangi bir zamanda erişebilmesi için), ayrıca bir veritabanı sorgulama aracı da sunabilirsiniz. Böylece model, soruları yanıtlamak için bu aracı ne zaman kullanacağına kendisi karar verebilir." Bu açıklamalar sayesinde, birçok geliştirici MCP'nin pratikliğini daha iyi anladı. Genel olarak, topluluğun MCP'ye karşı tutumu temkinli bir iyimserliktir; bunun endüstrinin ortak standardı olma potansiyeline sahip olduğunu düşünüyorlar, ancak olgunluk ve pratik faydalar açısından gözlem yapmak için zamana ihtiyaç var.
Özellikle, MCP'nin yayınlanmasından kısa bir süre sonra bir grup erken benimseyiciyi kendine çektiği belirtilmelidir. Örneğin, ödeme şirketi Block (eski adıyla Square) ve çoklu medya platformu Apollo gibi şirketler MCP'yi iç sistemlerine entegre etmiştir; Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph gibi geliştirici araçları da MCP ile işbirliği yaptıklarını duyurmuş ve kendi platformlarının AI zeka fonksiyonlarını artırmayı hedeflemiştir.
Block'un CTO'su bile alenen övdü: "MCP gibi açık teknolojiler, yapay zekadan gerçek dünya uygulamalarına bir köprü kurmak gibidir, inovasyonu daha açık ve şeffaf hale getirir ve işbirliğine dayanır." Start-up'lardan büyük işletmelere kadar sektörün MCP'ye büyük ilgi gösterdiği ve alanlar arası işbirliğinin yavaş yavaş bir trend oluşturduğu görülmektedir. Antropik Ürün Sorumlusu Mike Krieger de bir topluluk gönderisinde OpenAI'yi memnuniyetle karşıladı ve "MCP'nin devam eden binlerce entegrasyonla gelişen bir açık standart olduğunu ve ekosistemin büyümeye devam ettiğini" açıkladı. Bu olumlu geri bildirimler, MCP'nin lansmanının ilk aşamalarında önemli ölçüde tanındığını göstermektedir.
MCP'nin karşılaşabileceği dört zorluk ve sınırlama
MCP'nin geleceği umut verici olmasına rağmen, tanıtım ve uygulama konusunda aşılması gereken bazı zorluklar ve sınırlamalar bulunmaktadır:
Modeller arası yaygınlık ve uyumluluk: MCP'nin değerini en üst düzeye çıkarmak için daha fazla yapay zeka modeli ve uygulamasının standardı desteklemesi gerekir. Şu anda, Anthropic Claude serisi ve bazı OpenAI ürünleri desteklerini ifade ettiler ve Microsoft ayrıca MCP için ilgili entegrasyonların başlatıldığını duyurdu (AI'nın bir tarayıcı kullanmasına izin veren bir MCP sunucusu sağlamak gibi). Bununla birlikte, Google, Meta ve çeşitli açık kaynaklı modeller gibi diğer büyük oyuncuların tam olarak aynı şeyi yapıp yapmayacağı henüz belli değil. Gelecekteki standartlarda bir farklılık varsa (örneğin, farklı protokoller), açık standartların orijinal amacını tam olarak gerçekleştirmek zor olacaktır. Bu nedenle, MCP'nin yaygınlaşması endüstri fikir birliğini gerektirir ve hatta farklı modeller arasında gerçek uyumluluğu sağlamak için standart kuruluşlarının müdahale etmesini ve koordine etmesini gerektirebilir.
Uygulama ve dağıtım zorluğu: Geliştiriciler için MCP, birden fazla entegrasyon programı seti yazma sorununu ortadan kaldırsa da, ilk uygulama yine de öğrenme ve geliştirme süresi gerektirir. Bir MCP sunucusu yazmak, JSON-RPC iletişimini, ilkel kavramları ve hedef hizmetlerle arabirim oluşturmayı içerir. Bazı küçük ve orta ölçekli ekipler bir süre kendi başlarına gelişecek kaynaklara sahip olmayabilir. Ancak iyi haber şu ki, Anthropic, geliştiricilerin hızlı bir şekilde çalışmaya başlamasını kolaylaştırmak için Python ve TypeScript gibi SDK'lar ve örnek kodlar sağlıyor. Topluluk ayrıca Google Drive, Slack, GitHub vb. gibi yaygın araçları kapsayan önceden oluşturulmuş MCP bağlayıcılarını yayınlamaya devam ediyor. MCP sunucularının tek tıklamayla dağıtımını sunan ve uzak sunucularda MCP kurma sürecini basitleştiren bulut hizmetleri (Cloudflare gibi) bile vardır. Bu nedenle, araç zinciri olgunlaştıkça, MCP uygulama eşiğinin kademeli olarak azalması beklenir. Bununla birlikte, mevcut geçiş döneminde, işletmelerin MCP'yi tanıtırken geliştirme maliyetlerini, sistem uyumluluğunu ve diğer faktörleri tartmaları gerekmektedir.
Güvenlik ve izin kontrolü: Yapay zeka modellerine harici verileri ve operasyonel araçları çağırma özgürlüğü vermek, yeni güvenlik risklerini de beraberinde getirir. Birincisi, erişim kimlik bilgilerinin güvenliğidir: MCP sunucularının, kullanıcılar adına işlem gerçekleştirmek için genellikle çeşitli hizmetler (OAuth belirteçleri gibi) için kimlik bilgilerini kaydetmesi gerekir. Bu kimlik bilgileri vicdansız kişiler tarafından çalınırsa, saldırgan kullanıcının kimliğine bürünmek için kendi MCP sunucusunu kurabilir ve ardından tüm e-postaları okumak, mesaj göndermek ve hassas bilgileri toplu olarak çalmak gibi kullanıcının tüm verilerine erişebilir. Bu saldırı meşru bir API kanalından yararlandığından, tespit edilmeden geleneksel uzaktan oturum açma uyarılarını bile atlayabilir. İkincisi, MCP sunucusunun kendisinin korunmasıdır: birden fazla hizmet anahtarını bir araya getiren bir aracı olarak, MCP sunucusunun güvenliği ihlal edildiğinde, saldırgan tüm bağlı hizmetlere erişebilir ve hayal edilemez sonuçlar doğurabilir. Bu, özellikle tek bir hata noktasının saldırganların doğrudan birden fazla dahili sisteme girmesine izin verebileceği bir kurumsal ortamda "tek bir tıklamayla tüm krallığın anahtarlarını çalmak" olarak tanımlandı. Ayrıca yeni bir hızlı enjeksiyon saldırısı tehdidi de var: saldırganlar, dosyalarda veya mesajlarda özel talimatları gizleyerek yapay zekayı yanlışlıkla kötü amaçlı eylemler gerçekleştirmesi için kandırabilir. Örneğin, görünüşte sıradan bir e-posta gizli bir komut içerir ve AI asistanı e-postanın içeriğini okuduğunda, implante edilen gizli komut tetiklenir ve AI'nın MCP aracılığıyla yetkisiz eylemler gerçekleştirmesine izin verir (gizli belgeleri gizlice iletmek gibi). Kullanıcılar genellikle bu tür şifreli talimatların varlığından habersiz olduklarından, "içerik okuma" ve "eylemler gerçekleştirme" arasındaki geleneksel güvenlik sınırı burada bulanıklaşır ve potansiyel riskler yaratır. Son olarak, geniş izin yelpazesi de bir endişe kaynağıdır: AI'yı çeşitli görevleri tamamlamak için esnek hale getirmek için, MCP sunucuları genellikle geniş yetkilendirme talep eder (yalnızca sorgular yerine mesajlar üzerinde okuma-yazma takdiri gibi). MCP'nin birçok hizmete yapılan ziyaretleri merkezi olarak yönetmesi gerçeğiyle birleştiğinde, bir veri ihlali durumunda, saldırganlar daha kapsamlı kullanıcı gizliliği için birden fazla kaynaktan gelen verileri çapraz analiz edebilir veya hatta meşru MCP operatörleri eksiksiz bir kullanıcı profili oluşturmak için hizmetler arası verileri kötüye kullanabilir. Sonuç olarak, MCP, orijinal güvenlik modelini yeniden şekillendirirken kolaylık sağlar ve hem geliştiricilerin hem de kullanıcıların risklerin daha fazla farkında olmasını gerektirir. MCP'yi teşvik etme sürecinde, sağlam güvenlik en iyi uygulamalarının (daha ayrıntılı izin kontrolü, güçlendirilmiş kimlik bilgisi koruması, yapay zeka davranış denetim mekanizması vb.) nasıl geliştirileceği önemli bir konu olacaktır.
Spesifikasyon Evrimi ve Yönetişimi: Gelişmekte olan bir standart olarak, MCP'nin spesifikasyon ayrıntıları, gerçek dünya uygulamalarından geri bildirim olarak ayarlanabilir ve yükseltilebilir. Aslında Anthropic, Mart 2025'te MCP spesifikasyonunun güncellenmiş bir sürümünü yayınladı ve güvenliği ve uyumluluğu artırmak için yukarıda bahsedilen OAuth standart kimlik doğrulaması, anında iki yönlü iletişim, toplu istekler ve daha fazlası gibi iyileştirmeler sundu. Gelecekte, daha fazla katılımcı katıldıkça yeni işlevsel modüller genişletilebilir. Açık toplulukta normların evriminin nasıl koordine edileceği de bir zorluktur: standartların yönünü belirlemek, geriye dönük uyumluluğu sürdürmek ve yeni gereksinimleri karşılamak için açık yönetişim mekanizmalarının olması gerekir. Ayrıca işletmeler, istemci ve sunucunun protokolün aynı sürümünü takip etmesini sağlamak için MCP'yi benimserken sürüm tutarlılığına da dikkat etmelidir, aksi takdirde zayıf iletişim oluşabilir. Bununla birlikte, bu tür standartlaştırılmış protokollerin evrimi, İnternet standartlarının gelişim geçmişine atıfta bulunabilir ve topluluk fikir birliği altında kademeli olarak geliştirilebilir. MCP'ler olgunlaştıkça, bu açık standardın her zaman tüm yapay zeka ekosisteminin ortak yararına hizmet etmesini sağlayarak, uzun vadeli bakımlarına liderlik eden özel çalışma gruplarını veya standart kuruluşlarını görme fırsatına sahibiz.
MCP'nin gelecekteki potansiyeli ve uygulama perspektifi
Geleceğe baktığımızda, Model Context Protocol (MCP) yapay zeka uygulamalarında kritik bir temel rol oynayabilir ve çok yönlü etkiler getirebilir:
Çoklu Model İşbirliği ve Modüler AI: MCP'nin yaygınlaşmasıyla, farklı AI modelleri arasında işbirliğinin daha akıcı hale geldiğini görebiliriz. MCP aracılığıyla, bir AI asistanı başka bir AI sisteminin sunduğu hizmetleri kolaylıkla kullanabilir. Örneğin, bir metin diyalog modeli, MCP üzerinden bir görüntü tanıma modelinin yeteneklerini çağırabilir (sadece ikincisini MCP aracı olarak paketlemek yeterlidir), model geçişlerinde avantajların tamamlanmasını sağlar. Gelecekteki AI uygulamaları, tek bir modelin tek başına desteklediği değil, farklı uzmanlık alanlarına sahip birden fazla AI ajanının standartlaştırılmış protokoller aracılığıyla işbirliği yaptığı bir yapı olabilir. Bu, yazılım mühendisliğindeki mikro hizmet mimarisine benzer: Her hizmet (model) kendi alanında çalışır, standart arayüzler aracılığıyla iletişim kurarak daha güçlü bir bütün oluşturur.
Gelişen araç ekosistemi: MCP, gelişen bir üçüncü taraf araç ekosistemi oluşturması beklenen yapay zeka araçları için ortak bir "yuva" oluşturmuştur. Geliştirici topluluğu, çeşitli MCP bağlayıcılarına katkıda bulunmaya başladı ve yeni dijital hizmetler ortaya çıkar çıkmaz, birileri yakında karşılık gelen bir MCP modülü geliştirebilir. Gelecekte, yapay zeka asistanlarının yeni bir özelliği desteklemesini isteyen kullanıcıların, yapay zeka satıcısından resmi geliştirme desteği beklemeden yalnızca kullanıma hazır bir MCP eklentisini indirmesi veya etkinleştirmesi gerekebilir. Bu ekolojik model, akıllı telefonlar için App Store'a biraz benziyor, ancak buradaki "uygulama" yapay zekanın kullanması için bir araç veya veri kaynağı. İşletmeler için, yapay zeka uygulamalarının çeşitli departmanlar tarafından paylaşılması için kendi dahili MCP araç kitaplıklarını da kurabilir ve kademeli olarak kuruluş düzeyinde bir yapay zeka ekosistemi oluşturabilirler. Uzun vadede, çok sayıda geliştiricinin yatırımıyla, MCP ekosisteminin zenginliği, yapay zeka asistanlarının uygulama sınırlarını büyük ölçüde iyileştirecek ve yapay zekanın daha çeşitli iş senaryolarına ve günlük hayata gerçekten entegre edilmesini sağlayacaktır.
Standardizasyon İşbirliğinin Yeni Biçimleri: Tarih bize, tıpkı İnternet'in TCP/IP, HTTP ve daha fazlası gibi protokollerle birbirine bağlanması gibi, tek tip standartların genellikle patlayıcı yeniliklere yol açtığını söylüyor. Yapay zeka çağındaki en önemli protokollerden biri olan MCP, yapay zeka araçlarının bağlantısında sektörde işbirliğini ve ortaklığı teşvik etme potansiyeline sahiptir. Özellikle, Anthropic, MCP'yi teşvik etmek için açık kaynaklı işbirlikçi bir yaklaşım benimsiyor ve geliştiricileri protokolü geliştirmek için birlikte çalışmaya teşvik ediyor. Gelecekte, daha da iyi hale getirmek için MCP standartlarının geliştirilmesine daha fazla şirket ve araştırma kurumunun katıldığını görebiliriz. Aynı zamanda, standardizasyon, başlangıç ekiplerinin yapay zeka aracı pazarına girmesinin önündeki engeli azaltır: yeni başlayanlar, yaratıcı araçlar oluşturmaya odaklanabilir, çünkü MCP aracılığıyla ürünleri, birden fazla platforma uyum sağlamak zorunda kalmak yerine doğal olarak çeşitli yapay zeka asistanları tarafından çağrılabilir. Bu, AI araçlarının çiçek açmasını daha da hızlandıracak ve erdemli bir döngü yaratacaktır.
Yapay Zeka Asistanı Yeteneklerindeki Atılım: Genel olarak, MCP'nin getireceği şey, bir AI asistanı yeteneklerinin yükseltilmesidir. Tak-çalıştır bağlam protokolleri aracılığıyla, gelecekteki AI asistanları, kullanıcıların sahip olduğu tüm dijital kaynaklara erişim sağlayabilecek; kişisel cihazlardan bulut hizmetlerine, ofis yazılımlarından geliştirme araçlarına kadar. Bu, AI'nın kullanıcıların mevcut durumunu, ellerindeki verileri daha derinlemesine anlamasını sağlayacak ve böylece daha uygun yardımlar sunabileceği anlamına geliyor. Örneğin, bir iş analizi asistanı, finansal sistemlere, takvimlere ve e-postalara aynı anda bağlanarak, bilgileri birleştirip önemli değişiklikleri proaktif bir şekilde hatırlatabilir; ya da geliştiricilerin programlama AI'sı, yalnızca kod havuzunu okumakla kalmayıp, proje yönetim araçlarına ve tartışma kayıtlarına da bağlanarak, gerçekten de tüm geliştirme bağlamını anlayan akıllı bir ortak haline gelebilir. Çok modlu ve çok yetenekli AI asistanları artık sadece sohbet ederek soruları yanıtlamakla kalmayacak, karmaşık görevleri yerine getirebilecek, çeşitli hizmetleri bir araya getirebilecek ve iş ve yaşamımızda daha vazgeçilmez yardımcılar haline gelecektir.
Sonuç olarak, Model Context Protocol (MCP) olarak bilinen bu yeni açık standart, AI modelleri ile dış dünya arasında bir köprü kurmaktadır. Bize bir eğilim gösteriyor: AI asistanlarının, adalardan birbirine bağlı iş birliği ekosistemine geçiş yapacağını. Elbette, yeni teknolojilerin uygulanması hiçbir zaman bir anda gerçekleşmez, MCP'nin de stabilitesi ve güvenliği için zamana ihtiyacı vardır ve herkesin en iyi uygulamaları belirlemek için birlikte çalışması gerekmektedir. Ancak kesin olan bir şey var ki, standartlaştırma ve iş birliği, AI gelişiminin kaçınılmaz yönlerinden biridir. Kısa bir süre içinde, AI asistanlarını kullanarak çeşitli karmaşık görevleri tamamladığımızda, belki de MCP'nin varlığını neredeyse hiç fark etmeyeceğiz - tıpkı bugün internete girdiğimizde HTTP'nin nasıl çalıştığını bilmemize gerek olmaması gibi. Ancak, bu arka planda gizli kalan protokoller, tüm ekosistemin refahını şekillendiren ve destekleyen unsurlardır. MCP'nin temsil ettiği ideoloji, AI'nın insanın dijital yaşamına daha yakın bir şekilde entegre edilmesini sağlayacak ve yapay zeka uygulamaları için yeni bir dönemi başlatacaktır.
Bu makale AI dünyasının USB-C arayüzü: Model Bağlam Protokolü (MCP) nedir? AI asistanının genel bağlam protokolü yorumu ilk olarak Chain News ABMedia'da ortaya çıktı.