Bugün onuncu kez yapay zeka ajanı hattınızı yeniden düzenliyorsunuz—yine kırılgan bir API entegrasyonu, yine elle bağlam aktarma, sadece sistemin bozulmaması için. Kimlik doğrulama akışlarını sabitlemek, API yanıtlarını normalleştirmek, uç noktaları birleştirmek—bu yapay zeka geliştirmek değil, entegrasyon karmaşası.
Yapay zeka ajanları oluşturmak ve bunların birden fazla kaynaktan sorunsuzca veri çekmesini sağlamak kolay olmalıydı; fakat günümüz gerçekliği parçalı, tekrarlı ve ölçeklenmesi zor. Her araç kendi dilini konuşuyor, sizi gerçek otomasyon yerine geçici çözümler üretmeye zorluyor.
Anthropic, Model Context Protocol (MCP) ile bunu değiştirmeye çalışıyor—yapay zeka ajanlarının harici verileri sonsuz entegrasyon sorunları olmadan alıp kullanabilmesi için standart bir yöntem. Peki, gerçekten çözüm mü? Gelin birlikte inceleyelim.
Protokol Nedir?
Protokol, sistemlerin nasıl iletişim kurup veri alışverişi yapacağını tanımlayan kurallar ve standartlar bütünüdür. API'den farklı olarak, uygulamaya özgü bir arayüz yerine, protokol etkileşimler için evrensel bir standart belirler. Bazı bilinen örnekler şunlardır:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) – Web tarayıcıları ve sunucuların nasıl iletişim kuracağını tanımlar.
- OAuth (Open Authorization Protocol) – Farklı platformlarda güvenli kimlik doğrulama için bir standarttır.
Protokoller, birlikte çalışabilirliği sağlar—her sistemin veri alışverişini yeniden icat etmesi yerine, bir protokol süreci standartlaştırır, karmaşıklığı azaltır ve entegrasyonları daha ölçeklenebilir hale getirir.
Protokoller zorunlu veya zorlayıcı olmasa da, zamanla benimsenmeleri sistemlerin küresel ölçekte nasıl etkileşime girdiğinin temelini oluşturabilir—bunu, HTTP'nin daha güvenli ve yaygın kabul gören HTTPS'e evrilmesinde gördük; bu, internet üzerinden veri iletimini kökten değiştirdi.
Model Context Protocol (MCP) Nedir?
Model Context Protocol (MCP), Anthropic tarafından geliştirilen ve yapay zeka modellerinin harici veri kaynaklarına erişimini ve etkileşimini kolaylaştıran açık bir standarttır.
Yapay zeka sistemlerinin her servis için özel API entegrasyonlarına, elle yapılandırılmış isteklere ve kimlik doğrulamaya ihtiyaç duyması yerine, MCP; yapay zeka ajanlarının yapılandırılmış verileri standart bir şekilde almasını, işlemesini ve kullanmasını sağlayan birleşik bir çerçeve sunar.
Daha basit anlatımla, MCP; yapay zeka modellerinin harici verileri—veritabanları, API'ler, bulut depolama veya kurumsal uygulamalar fark etmeksizin—nasıl talep edip kullanacağını tanımlar; geliştiricilerin her kaynak için API'ye özel kod yazmasına gerek kalmaz.
MCP Neden Geliştirildi?
Yapay zeka modelleri, özellikle büyük dil modelleri (LLM) ve otonom ajanlar, doğru ve bağlama uygun yanıtlar üretebilmek için harici araçlara ve veritabanlarına erişime ihtiyaç duyar. Ancak, mevcut yapay zeka ve API etkileşimleri verimsizdir ve geliştiriciler için ciddi bir ek yük oluşturur.
Bugün, bir yapay zeka ajanını harici sistemlerle entegre etmek için şunlar gerekir:
- Her araç (CRM, bulut depolama, biletleme sistemleri vb.) için özel API entegrasyonları.
- Her API için kimlik doğrulama kurulumu (OAuth, API anahtarları, oturum belirteçleri).
- API yanıtlarının yapay zeka modelleri tarafından kullanılabilir hale getirilmesi için elle veri biçimlendirme.
- Farklı servislerde oran sınırı yönetimi ve hata işleme.
Bu yaklaşım ölçeklenebilir değildir. Her yeni entegrasyon, özel mantık, hata ayıklama ve bakım gerektirir; bu da yapay zeka tabanlı otomasyonu yavaş, pahalı ve kırılgan hale getirir.
Ortak bir protokol tanımlayarak, MCP geliştiricilerin her sistemle etkileşimde özel API köprüleri oluşturmaya gerek kalmadan yapay zeka modellerini veriye daha duyarlı hale getirir.
MCP Nasıl Çalışır?
Bugün, yapay zeka ajanları özel API çağrılarına, servis başına kimlik doğrulamaya ve elle yanıt ayrıştırmaya dayanıyor; bu da ölçeklenmesi zor, kırılgan bir entegrasyon ağı oluşturuyor.
Yapay zeka ajanlarını API'lerle tek tek etkileşime zorlamak yerine, MCP; kimlik doğrulama, istek yürütme ve veri biçimlendirme karmaşıklığını soyutlayan birleşik bir protokol sunar—böylece yapay zeka sistemleri düşük seviyeli entegrasyon mantığı yerine akıl yürütmeye odaklanabilir.
MCP’nin İstemci-Sunucu Mimarisi
MCP, yapay zeka modellerinin harici veri kaynaklarına nasıl erişip etkileşime gireceğini yapılandıran istemci-sunucu modeli üzerine kuruludur.
- MCP istemcileri, yapay zeka ajanları, uygulamalar veya yapılandırılmış veri talep eden herhangi bir sistemdir.
- MCP sunucuları aracı olarak görev yapar; çeşitli API'lerden, veritabanlarından veya kurumsal sistemlerden veri çeker ve bunları tutarlı bir formatta geri döner.
Yapay zeka modelleri doğrudan API istekleri yapmak yerine, MCP sunucuları kimlik doğrulama, veri çekme ve yanıt normalleştirme karmaşıklığını üstlenir. Böylece yapay zeka ajanlarının birden fazla API kimlik bilgisi, farklı istek formatları veya tutarsız yanıt yapılarıyla uğraşmasına gerek kalmaz.
Örneğin, bir yapay zeka modeli Google Drive, Slack ve bir veritabanından bilgi çekmek istediğinde, her API'yi ayrı ayrı sorgulamak yerine tek bir yapılandırılmış isteği MCP sunucusuna gönderir; sunucu isteği işler, gerekli kaynaklardan verileri toplar ve düzenli bir yanıt döner.
MCP İstek-Yanıt Döngüsü
Tipik bir MCP etkileşimi, gereksiz API çağrılarını ortadan kaldıran ve veri çekimini standartlaştıran yapılandırılmış bir istek-yanıt döngüsünü takip eder.
1. Yapay zeka ajanı, MCP sunucusuna yapılandırılmış bir istek gönderir. Bireysel API istekleri hazırlamak yerine, ihtiyacı olan veriyi tek tip bir formatta tanımlar.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. MCP sunucusu isteği işler; kimlik doğrulamayı doğrular, izinleri kontrol eder ve hangi harici sistemlerin sorgulanacağını belirler.
3. Sorgular paralel olarak yürütülür; yani birden fazla servisten veri aynı anda çekilir, bu da toplam gecikmeyi azaltır.
4. Farklı kaynaklardan gelen yanıtlar, yapay zeka modellerinin kolayca işleyebileceği yapılandırılmış bir formata dönüştürülür.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
Elle ayrıştırma gerektiren ham API yanıtlarının aksine, MCP tüm çekilen verilerin öngörülebilir ve yapılandırılmış bir formata uymasını sağlar; böylece yapay zeka modellerinin bu verileri anlaması ve kullanması kolaylaşır.
Sorgu Yürütme ve Yanıt Birleştirme
MCP, yapay zeka modellerinin harici sistemlerle etkileşimini yapılandırılmış bir yürütme süreciyle optimize etmek için tasarlanmıştır.
- İstek doğrulama, herhangi bir veri çekilmeden önce yapay zeka modelinin gerekli izinlere sahip olup olmadığını kontrol eder.
- Sorgu yönlendirme, hangi harici servislere erişilmesi gerektiğini belirler.
- Paralel yürütme, birden fazla kaynaktan aynı anda veri çekerek ardışık API isteklerinin neden olduğu gecikmeleri azaltır.
- Yanıt birleştirme, yapılandırılmış verileri tek bir yanıtta toplar; böylece yapay zeka modellerinin birden fazla ham API çıktısını elle işlemesine gerek kalmaz.
Gereksiz istekleri azaltarak, yanıtları normalleştirerek ve kimlik doğrulamayı merkezi olarak yöneterek, MCP gereksiz API yükünü ortadan kaldırır ve yapay zeka tabanlı otomasyonu daha ölçeklenebilir hale getirir.
MCP’nin Sınırlamaları
Model Context Protocol (MCP), yapay zeka modellerinin harici sistemlerle daha yapılandırılmış ve ölçeklenebilir şekilde etkileşime geçmesi için önemli bir adımdır. Ancak, her yeni teknolojide olduğu gibi, yaygın şekilde benimsenmeden önce ele alınması gereken bazı sınırlamaları vardır.
Kimlik Doğrulama Zorlukları
MCP’nin en büyük vaatlerinden biri, yapay zeka ajanlarını API'ye özel entegrasyonlara daha az bağımlı hale getirmektir. Ancak, kimlik doğrulama (AuthN) halen önemli bir zorluk olarak duruyor.
Günümüzde API kimlik doğrulama süreci parçalı bir yapıdadır—bazı servisler OAuth kullanırken, diğerleri API anahtarlarına veya oturum tabanlı kimlik doğrulamaya dayanır. Bu tutarsızlık, yeni API'lerin entegrasyonunu zaman alıcı hale getirir ve MCP'nin şu anda bu karmaşıklığı yönetmek için yerleşik bir kimlik doğrulama çerçevesi yoktur.
MCP hâlâ API isteklerini doğrulamak için harici bir mekanizmaya ihtiyaç duyar; bu da MCP kullanan yapay zeka ajanlarının API kimlik bilgilerini yönetmek için Composio gibi ek çözümlere güvenmesi gerektiği anlamına gelir. Kimlik doğrulama MCP'nin yol haritasında yer alıyor, ancak tam olarak uygulanana kadar geliştiriciler farklı sistemlerde kimlik doğrulama için geçici çözümler kullanmak zorunda kalacak.
Belirsiz Kimlik Yönetimi
Çözülmemiş bir diğer konu ise kimlik yönetimi—bir yapay zeka ajanı MCP üzerinden bir istekte bulunduğunda, harici sistemler bu isteği kimin adına görüyor?
Örneğin, bir yapay zeka asistanı MCP aracılığıyla Slack'e sorgu gönderdiğinde, Slack bu isteği kimin tarafından gelmiş olarak algılamalı:
- Son kullanıcı mı? (Yani, yapay zeka bir insan adına hareket ediyor.)
- Yapay zeka ajanı mı? (Bu durumda Slack'in yapay zeka tabanlı etkileşimleri ayrı olarak işlemesi gerekir.)
- Paylaşılan bir sistem hesabı mı? (Bu, güvenlik ve erişim kontrolüyle ilgili sorunlara yol açabilir.)
Bu konu, erişim kontrol politikalarının kimin hangi verilere ulaşabileceğini belirlediği kurumsal ortamlarda daha da karmaşık hale gelir. Açık bir kimlik eşleştirmesi olmadan, MCP entegrasyonları kısıtlı erişim, güvenlik riskleri veya platformlar arasında tutarsızlıklarla karşılaşabilir.
MCP için OAuth desteği planlanıyor ve bu, kimlik yönetimini netleştirmeye yardımcı olabilir; ancak tam olarak uygulanana kadar, yapay zeka modelleri üçüncü taraf hizmetlerde izin tabanlı erişim konusunda zorluk yaşayabilir.
Tedarikçi Bağımlılığı ve Ekosistem Parçalanması
MCP şu anda Anthropic öncülüğünde bir girişim ve bu da uzun vadede standartlaşma konusunda soru işaretleri doğuruyor. Yapay zeka ekosistemleri geliştikçe, OpenAI veya DeepSeek gibi diğer büyük oyuncuların da kendi AI-sistem etkileşim protokollerini geliştirmesi muhtemel.
Birden fazla rakip standart ortaya çıkarsa, sektör parçalanabilir ve geliştiriciler farklı, uyumsuz yaklaşımlar arasında seçim yapmak zorunda kalabilir. MCP'nin baskın yöntem olarak kalıp kalmayacağı veya yalnızca birkaç rakip seçenekten biri olup olmayacağı henüz belli değil.
Yapay zeka sağlayıcıları MCP etrafında standartlaşacak mı?
MCP, şu anda her bağlantının karmaşıklığı artıran özel çözümler gerektirdiği yapay zeka entegrasyonlarındaki parçalanmayı azaltmak için evrensel bir çerçeve sunar.
MCP'nin yaygın bir standart haline gelmesi için büyük yapay zeka sağlayıcılarının bunu benimsemesi gerekir. OpenAI, Google DeepMind ve Meta gibi şirketler henüz taahhütte bulunmadı; bu da MCP'nin uzun vadeli geçerliliğini belirsiz kılıyor. Sektör genelinde iş birliği olmadan, birden fazla rakip protokolün ortaya çıkma riski yüksek.
Bazı şirketler MCP'yi kullanmaya başladı bile. Replit, Codeium ve Sourcegraph, yapay zeka ajanlarının yapılandırılmış verilerle etkileşimini kolaylaştırmak için MCP'yi entegre etti. Ancak MCP'nin erken denemelerin ötesine geçmesi için daha geniş çapta benimsenmesi gerekiyor.
Yapay zeka şirketlerinin ötesinde, küresel standartlaşma çabaları da MCP'nin geleceğini etkileyebilir. ISO/IEC JTC 1/SC 42 gibi kuruluşlar yapay zeka entegrasyon çerçeveleri tanımlamak için çalışıyor. Çin'in yapay zeka standartları komitesi gibi ulusal girişimler de yeni nesil yapay zeka protokollerini şekillendirme yarışını gösteriyor.
MCP hâlâ gelişiyor. Sektör bu yönde birleşirse, yapay zeka entegrasyonları daha birlikte çalışabilir ve ölçeklenebilir hale gelebilir. Ancak rakip standartlar ortaya çıkarsa, geliştiriciler birleşik bir çözüm yerine parçalı bir ekosistemle karşılaşabilir.
API'lerle Entegre Olan Yapay Zeka Ajanları Oluşturun
MCP, yapay zeka etkileşimlerini basitleştirir; ancak kimlik doğrulama ve yapılandırılmış API erişimi hâlâ temel zorluklardır. Botpress, OAuth ve JWT desteği sunarak yapay zeka ajanlarının güvenli şekilde kimlik doğrulaması yapmasını ve Slack, Google Takvim, Notion gibi platformlarla etkileşime geçmesini sağlar.
Otonom Düğüm ile yapay zeka ajanları, LLM tabanlı kararlar alabilir ve görevleri dinamik olarak yerine getirebilir. Botpress, birden fazla sistemi birbirine bağlayan yapay zeka ajanları oluşturmak için yapılandırılmış bir yol sunar.
Hemen oluşturmaya başlayın—Ücretsizdir.
Sıkça Sorulan Sorular
1. MCP, SOC 2, HIPAA veya GDPR standartlarına uyacak şekilde yapılandırılabilir mi?
Evet, MCP SOC 2, HIPAA veya GDPR standartlarına uygun şekilde yapılandırılabilir; ancak uyumluluk, MCP sunucusunun nasıl uygulandığına ve barındırıldığına bağlıdır. Verilerin güvenli şekilde işlenmesini, şifreleme (hem depolama hem aktarım sırasında), sıkı erişim kontrolleri, veri minimizasyonu ve denetim kaydı ile sağlamalısınız.
2. Yapay zeka ajanları, MCP'yi ne zaman tetikleyeceklerine ve ne zaman dahili hafızaya güveneceklerine nasıl karar veriyor?
Yapay zeka ajanları, bir sorgu güncel veya harici bilgi gerektiriyorsa ve bu bilgi ajanın dahili hafızasında yoksa MCP'yi tetikler. Bu karar, istem mühendisliği veya mantık kurallarıyla—örneğin, veri getirme bayrakları veya yapılandırılmış veri ihtiyacını belirten özel amaçlarla—verilir.
3. MCP, mevcut RAG (retrieval-augmented generation - bilgiye dayalı üretim) mimarileriyle uyumlu mu?
Evet, MCP RAG mimarileriyle uyumludur; çünkü ajanların harici bilgileri yapılandırılmış şekilde getirmesini sağlar. API çağrılarını manuel olarak kodlamak yerine, MCP ile yapay zeka ajanları farklı veri kaynaklarında bağlamsal aramalar yapabilir.
4. Hangi iş akışları MCP entegrasyonundan en fazla faydayı sağlar?
Birden fazla bağlantısız sisteme sahip iş akışları—örneğin müşteri desteği, satış destek süreçleri, BT operasyonları ve dahili bilgi yönetimi—MCP entegrasyonundan en çok fayda sağlar. MCP, veri erişimini farklı bölümler arasında kolaylaştırır ve yapay zeka ajanlarının ihtiyaç duyduğu bağlamı edinmesini veya eylemleri özel entegrasyon geliştirmeden gerçekleştirmesini sağlar.
5. Startuplar, tüm veri mimarilerini baştan aşağı değiştirmeden MCP'yi nasıl benimseyebilir?
Startuplar, MCP'yi Slack, HubSpot veya Notion gibi yüksek etkili araçlar için hazır bağlayıcılar veya basit özel yönlendiriciler kullanarak kademeli olarak uygulayabilir. MCP, entegrasyon katmanını soyutladığı için, ekipler arka uç sistemlerini yeniden yapılandırmadan MCP'yi devreye alabilir.
.webp)
