.webp)
Yapay zeka aracı işlem hattınızı bugün onuncu kez yeniden kuruyorsunuz - bir başka kırılgan API entegrasyonu, bir şeylerin kırılmasını önlemek için bir başka manuel bağlam geçişi turu. Kimlik doğrulama akışlarını sabit kodlamak, API yanıtlarını normalleştirmek, uç noktaları bir araya getirmek - bu yapay zeka geliştirme değil; entegrasyon cehennemi.
Birden fazla kaynaktan sorunsuz bir şekilde veri çeken yapay zeka aracıları oluşturmak zahmetsiz olmalıdır, ancak günümüzün gerçekliği parçalı, tekrarlayıcı ve ölçeklendirilmesi zordur. Her araç kendi dilini konuşuyor ve sizi gerçek otomasyon oluşturmak yerine geçici çözümleri bir araya getirmeye zorluyor.
Anthropic bunu Model Bağlam Protokolü (MCP) ile değiştirmeye çalışıyor - yapay zeka ajanlarının hiç bitmeyen entegrasyon kabusu olmadan harici verileri almaları ve kullanmaları için standartlaştırılmış bir yol. Peki bu sorunu çözüyor mu? Biraz açalım.
Protokol nedir?
Protokol, sistemlerin nasıl iletişim kuracağını ve veri alışverişi yapacağını tanımlayan bir dizi kural ve sözleşmedir. Uygulamaya özel bir arayüz olan API'den farklı olarak bir protokol, etkileşimler için evrensel bir standart oluşturur. Bazı iyi bilinen örnekler şunlardır:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) - Web tarayıcılarının ve sunucuların nasıl iletişim kurduğunu tanımlar.
- OAuth (Açık Yetkilendirme Protokolü) - Farklı platformlar arasında güvenli kimlik doğrulama için bir standart.
Protokoller birlikte çalışabilirliği sağlar - her sistemin verilerin nasıl değiş tokuş edilmesi gerektiğini yeniden keşfetmesi yerine, bir protokol süreci standartlaştırarak karmaşıklığı azaltır ve entegrasyonları daha ölçeklenebilir hale getirir.
Protokoller zorunlu veya zorunlu olmamakla birlikte, protokollerin zaman içinde benimsenmesi, sistemlerin küresel ölçekte nasıl etkileşime girdiğinin temelini şekillendirebilir - bunu HTTP'nin daha güvenli ve yaygın olarak kabul edilen HTTPS'ye dönüşmesiyle gördük ve verilerin internet üzerinden iletilme şeklini temelden değiştirdi.
Model Bağlam Protokolü (MCP) nedir?
Model Context Protocol (MCP), yapay zeka modellerinin harici veri kaynaklarına erişimini ve bunlarla etkileşimini kolaylaştırmak için Anthropic tarafından geliştirilen açık bir standarttır.
Yapay zeka sistemlerinin özel API entegrasyonlarına, manuel olarak yapılandırılmış taleplere ve hizmet başına kimlik doğrulamasına güvenmesini gerektirmek yerine MCP, yapay zeka aracılarının yapılandırılmış verileri standartlaştırılmış bir şekilde alması, işlemesi ve bunlara göre hareket etmesi için birleşik bir çerçeve sağlar.
Daha basit bir ifadeyle MCP, geliştiricilerin her kaynak için API'ye özgü mantığı kodlamasına gerek kalmadan yapay zeka modellerinin veritabanlarından, API'lerden, bulut depolamadan veya kurumsal uygulamalardan harici verileri nasıl talep etmesi ve tüketmesi gerektiğini tanımlar.
MCP Neden Oluşturuldu?
YZ modelleri, özellikle LLMs ler (büyük dil modelleri) ve otonom ajanlar, doğru, bağlamsal yanıtlar üretmek için harici araçlara ve veritabanlarına erişime ihtiyaç duyar. Bununla birlikte, mevcut YZ-API etkileşimleri verimsizdir ve geliştiriciler için önemli bir ek yük oluşturur.
Günümüzde, bir yapay zeka aracısının harici sistemlerle entegre edilmesi gerekmektedir:
- Her araç için özel API entegrasyonları (CRM, bulut depolama, biletleme sistemleri vb.).
- API başına kimlik doğrulama kurulumu (OAuth, API anahtarları, oturum belirteçleri).
- API yanıtlarını yapay zeka modelleri için kullanılabilir hale getirmek için manuel veri biçimlendirme.
- Farklı hizmetler arasında hız limiti yönetimi ve hata işleme.
Bu yaklaşım ölçeklenebilir değildir. Her yeni entegrasyon özel mantık, hata ayıklama ve bakım gerektirir, bu da yapay zeka odaklı otomasyonu yavaş, pahalı ve kırılgan hale getirir.
Ortak bir protokol tanımlayarak MCP, geliştiricileri etkileşimde bulundukları her sistem için özel API köprüleri oluşturmaya zorlamadan yapay zeka modellerini daha fazla veri farkındalığına sahip hale getirir.
MCP nasıl çalışır?
Günümüzde yapay zeka aracıları özel API çağrılarına, hizmet başına kimlik doğrulamaya ve manuel yanıt ayrıştırmaya güvenerek ölçeklendirilmesi zor, kırılgan bir entegrasyon ağı oluşturuyor.
MCP, yapay zeka ajanlarını API'lerle izole bir şekilde etkileşime girmeye zorlamak yerine, kimlik doğrulama, istek yürütme ve veri biçimlendirmenin karmaşıklığını soyutlayan birleşik bir protokol oluşturarak yapay zeka sistemlerinin düşük seviyeli entegrasyon mantığı yerine muhakemeye odaklanmasını sağlar.
MCP'nin İstemci-Sunucu Mimarisi
MCP, AI modellerinin harici veri kaynaklarını nasıl aldığını ve bunlarla nasıl etkileşime girdiğini yapılandıran bir istemci-sunucu modeli üzerine kurulmuştur.
- MCP istemcileri yapay zeka ajanları, uygulamalar veya yapılandırılmış veri talep eden herhangi bir sistemdir.
- MCP sunucuları aracı görevi görerek çeşitli API'lerden, veritabanlarından veya kurumsal sistemlerden veri alır ve bunları tutarlı bir formatta döndürür.
Yapay zeka modelleri doğrudan API istekleri yapmak yerine, MCP sunucuları kimlik doğrulama, veri alma ve yanıt normalleştirme karmaşıklığını ele alır. Bu, yapay zeka aracılarının artık birden fazla API kimlik bilgisini, farklı istek biçimlerini veya tutarsız yanıt yapılarını yönetmesine gerek olmadığı anlamına gelir.
Örneğin, bir yapay zeka modelinin Google Drive, Slack ve bir veritabanı gibi birden fazla hizmetten bilgi çekmesi gerekiyorsa, her bir API'yi ayrı ayrı sorgulamaz. İsteği işleyen, gerekli kaynaklardan veri toplayan ve iyi düzenlenmiş bir yanıt döndüren bir MCP sunucusuna tek bir yapılandırılmış istek gönderir.
MCP İstek-Yanıt Yaşam Döngüsü
Tipik bir MCP etkileşimi, gereksiz API çağrılarını ortadan kaldıran ve veri alımını standartlaştıran yapılandırılmış bir istek-yanıt döngüsünü takip eder.
1. Yapay zeka ajanı MCP sunucusuna yapılandırılmış bir istek gönderir. Tek tek API istekleri hazırlamak yerine, aracı hangi verilere ihtiyaç duyduğunu tek tip bir formatta tanımlar.{
"request_id": "xyz-987",
"sorgular": [
{"source": "github", "action": "get_recent_commits", "repo": "company/project"},
{"source": "slack", "action": "fetch_unread_messages", "channel": "engineering"}
]
}
2. MCP sunucusu, kimlik doğrulamasını doğrulayarak, izinleri kontrol ederek ve hangi harici sistemlerin sorgulanacağını belirleyerek isteği işler.
3. Sorgular paralel olarak yürütülür, yani birden fazla hizmetten gelen veriler sırayla değil aynı anda alınır ve genel gecikme süresi azalır.
4. Farklı kaynaklardan gelen yanıtlar, yapay zeka modellerinin kolayca işleyebileceği yapılandırılmış bir formatta standartlaştırılır.{
"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"}
]
}
}
Manuel ayrıştırma gerektiren ham API yanıtlarının aksine MCP, alınan tüm verilerin öngörülebilir, yapılandırılmış bir format izlemesini sağlayarak yapay zeka modellerinin anlamasını ve kullanmasını kolaylaştırır.
Sorgu Yürütme ve Yanıt Toplama
MCP, yapılandırılmış bir yürütme süreci sunarak yapay zeka modellerinin harici sistemlerle etkileşimini optimize etmek için tasarlanmıştır.
- Talep doğrulaması, herhangi bir veri alınmadan önce AI modelinin gerekli izinlere sahip olmasını sağlar.
- Sorgu yönlendirme, hangi harici hizmetlere erişilmesi gerektiğini belirler.
- Paralel yürütme, aynı anda birden fazla kaynaktan veri alarak sıralı API isteklerinin neden olduğu gecikmeleri azaltır.
- Yanıt toplama, yapılandırılmış verileri tek bir yanıtta birleştirerek yapay zeka modellerinin birden fazla ham API çıktısını manuel olarak işleme ihtiyacını ortadan kaldırır.
Gereksiz istekleri azaltarak, yanıtları normalleştirerek ve kimlik doğrulamayı merkezi olarak ele alarak MCP, gereksiz API ek yükünü ortadan kaldırır ve yapay zeka odaklı otomasyonu daha ölçeklenebilir hale getirir.
MCP'nin Sınırlamaları
Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka modellerinin harici sistemlerle yapılandırılmış ve ölçeklenebilir bir şekilde etkileşime girebilmesini sağlamaya yönelik önemli bir adımdır. Bununla birlikte, gelişmekte olan her teknoloji gibi, yaygın olarak benimsenmeden önce ele alınması gereken sınırlamalarla birlikte gelir.
Kimlik Doğrulama Zorlukları
MCP'nin en büyük vaatlerinden biri, yapay zeka aracılarını API'ye özgü entegrasyonlara daha az bağımlı hale getirmektir. Bununla birlikte, kimlik doğrulama (AuthN) büyük bir zorluk olmaya devam etmektedir.
Günümüzde API kimlik doğrulaması parçalı bir süreçtir; bazı hizmetler OAuth kullanırken bazıları API anahtarlarına güvenir ve bazıları da oturum tabanlı kimlik doğrulaması gerektirir. Bu tutarsızlık, yeni API'lerin devreye alınmasını zaman alıcı hale getiriyor ve MCP şu anda bu karmaşıklığı ele almak için yerleşik bir kimlik doğrulama çerçevesine sahip değil.
MCP, API isteklerini doğrulamak için hala bazı harici mekanizmalara ihtiyaç duymaktadır, bu da MCP kullanan AI aracılarının API kimlik bilgilerini yönetmek için Composio gibi ek çözümlere güvenmesi gerektiği anlamına gelir. Kimlik doğrulama MCP için yol haritasında yer alıyor, ancak tam olarak uygulanana kadar geliştiricilerin birden fazla sistemde kimlik doğrulamayı yönetmek için geçici çözümlere ihtiyacı olacak.
Belirsiz Kimlik Yönetimi
Çözülmemiş bir diğer konu da kimlik yönetimidir - bir YZ temsilcisi MCP aracılığıyla bir talepte bulunduğunda harici bir sistem kimi görür?
Örneğin, bir yapay zeka asistanı MCP aracılığıyla Slack 'i sorgularsa, Slack talebin kimden geldiğini tanımalı mı?
- Son kullanıcı mı? (Yapay zekanın bir insan adına hareket ettiği anlamına gelir)
- Yapay zeka ajanının kendisi mi? (Bu da Slack 'in yapay zeka tabanlı etkileşimleri ayrı olarak ele almasını gerektirir).
- Paylaşılan bir sistem hesabı mı? (Bu da güvenlik ve erişim kontrolü endişelerini beraberinde getirebilir).
Bu sorun, erişim kontrol politikalarının kimin hangi verileri alabileceğini belirlediği kurumsal ortamlarda daha da karmaşıktır. Net bir kimlik eşlemesi olmadan, MCP entegrasyonları kısıtlı erişim, güvenlik riskleri veya farklı platformlar arasında tutarsızlıklarla karşı karşıya kalabilir.
MCP için kimlik işlemeyi netleştirmeye yardımcı olabilecek OAuth desteği planlanmaktadır, ancak bu tam olarak uygulanana kadar, AI modelleri üçüncü taraf hizmetlere izin tabanlı erişimde zorlanabilir.
Satıcı Kilitlenmesi ve Ekosistem Parçalanması
MCP şu anda Antropik liderliğindeki bir girişimdir ve bu da uzun vadeli standardizasyonu hakkında soru işaretleri doğurmaktadır. YZ ekosistemleri geliştikçe, OpenAI veya DeepSeek gibi diğer büyük oyuncuların YZ-sistem etkileşimleri için kendi protokollerini geliştirmeleri güçlü bir olasılıktır.
Birden fazla rakip standart ortaya çıkarsa, sektör parçalanabilir ve geliştiricileri farklı, uyumsuz yaklaşımlar arasında seçim yapmaya zorlayabilir. MCP'nin baskın yaklaşım olarak mı kalacağı yoksa sadece birkaç rakip seçenekten biri mi olacağı henüz belli değil.
Yapay zeka sağlayıcıları MCP etrafında standartlaşacak mı?
MCP, şu anda her bağlantının karmaşıklığı artıran özel çözümler gerektirdiği yapay zeka entegrasyonlarında parçalanmayı azaltmak için evrensel bir çerçeve sunuyor.
MCP'nin yaygın olarak kabul gören bir standart haline gelmesi için büyük yapay zeka sağlayıcılarının bunu benimsemesi gerekiyor. OpenAI, Google DeepMind ve Meta gibi şirketler henüz taahhütte bulunmadı ve uzun vadeli uygulanabilirliğini belirsiz bıraktı. Endüstri çapında işbirliği olmadan, birden fazla rakip protokol riski yüksek olmaya devam ediyor.
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 ilk denemelerin ötesine geçmesi için daha geniş bir benimseme gereklidir.
YZ şirketlerinin ötesinde, küresel standardizasyon çabaları MCP'nin geleceğini etkileyebilir. ISO/IEC JTC 1/SC 42 gibi kuruluşlar YZ entegrasyon çerçevelerini tanımlamak için çalışmaktadır. Çin'in YZ standartları komitesi gibi ulusal girişimler, yeni nesil YZ protokollerini şekillendirme yarışını vurgulamaktadır.
MCP hala gelişmeye devam ediyor. Eğer sektör bu standart etrafında birleşirse, yapay zeka entegrasyonları daha birlikte çalışabilir ve ölçeklenebilir hale gelebilir. Ancak, rakip standartlar ortaya çıkarsa, geliştiriciler birleşik bir çözüm yerine parçalanmış bir ekosistemle karşı karşıya kalabilirler.
API'lerle Entegre Olan Yapay Zeka Aracıları Oluşturun
MCP, yapay zeka etkileşimlerini basitleştirir, ancak kimlik doğrulama ve yapılandırılmış API erişimi temel zorluklar olmaya devam etmektedir. Botpress , OAuth ve JWT desteği sunarak yapay zeka aracılarının güvenli bir şekilde kimlik doğrulaması yapmasına ve Slack, Google Calendar, Notion ve daha fazlasıyla etkileşime girmesine olanak tanır.
Autonomous Node ile yapay zeka ajanları LLM kararlar alabilir ve görevleri dinamik olarak yürütebilir. Botpress , birden fazla sistem arasında bağlantı kuran yapay zeka aracıları oluşturmak için yapılandırılmış bir yol sağlar.
Bugün inşa etmeye başlayın-Ücretsizdir.
.svg)
