MCP: Dış Araçlarla Etkileşim için Standart Protokol

Giriş

Son zamanlarda, yapay zeka (AI) akıllı varlıklar teoriden pratiğe geçiyor ve teknoloji alanında bir sıcak konu haline geliyor. Ancak, AI'nın gerçek dünya ile etkili ve güvenli bir şekilde etkileşim kurmasını sağlamak hala bir zorluk. 2024 Kasımında, Anthropic MCP(Model Context Protocol, model bağlam protokolü )'i tanıttı; bu, büyük dil modelleri (LLM) ile dış araçlar ve veri kaynaklarını bağlamayı amaçlayan açık kaynaklı standart bir protokoldür ve "AI'nın USB-C'si" olarak anılmaktadır.

MCP'nin hedefi, AI akıllı ajanlarının geliştirilmesi ve uygulama modellerini yenilemektir. Sıradan kullanıcılar için, MCP sanki bir "AI sihirli anahtar" gibidir; teknik bilgisi olmayan kullanıcıların bile akıllı asistanları çeşitli görevleri tamamlaması için kolayca yönlendirmesine olanak tanır. Bu makale, MCP'nin teknik mimarisi, temel avantajları, uygulama senaryoları, ekosistem durumu, potansiyeli ve zorlukları gibi konuları kapsamlı bir şekilde analiz ederek okuyuculara ayrıntılı bir rehber sunacaktır.

Bir, MCP Genel Bakış

1.1 Tanım ve Köken

MCP, Anthropic tarafından 2024 Kasım'da açık kaynak olarak sunulan bir standart protokoldür ve AI modellerinin dış araçlar ve verilerle etkileşimindeki parçalanma sorununu çözmeyi amaçlamaktadır. Bu, "AI'nin USB-C'si" veya "evrensel fiş" olarak adlandırılmaktadır; AI akıllı varlıklarının veritabanlarına, dosya sistemlerine, web sitelerine, API'lere ve diğer dış kaynaklara kesintisiz erişim sağlaması için bir birleşik arayüz sunmaktadır.

MCP'nin temel hedefi, AI akıllı ajanlarının "anlama"dan "eyleme" geçiş yapabilmesini sağlamak, geliştiricilerin, işletmelerin ve hatta teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcıların akıllı ajanlar özelleştirebilmesine olanak tanımak, sanal zeka ile fiziksel dünya arasında bir köprü kurmaktır. Mart 2025 itibarıyla, 2000'den fazla topluluk tarafından geliştirilen MCP Sunucusu çevrimiçi hale gelmiş olup, dosya yönetiminden blok zinciri analizine kadar birçok senaryoyu kapsamaktadır.

1.2 teknik mimari

MCP, istemci-sunucu mimarisi kullanır, ana bileşenler şunlardır:

• Ana bilgisayar: Kullanıcı etkileşimi için uygulama, örneğin Claude Desktop
• İstemci: Ana makineye gömülü, protokol iletişimini işliyor
• Sunucu: Belirli işlevleri sağlar, yerel veya uzak veri kaynaklarına bağlanır

MCP, üç "ilkel" ile işlevsellik sağlar:

1. Araçlar: yürütülebilir fonksiyon
2. Kaynak: Yapılandırılmış Veri
3. İpucu: Ön tanımlı komut şablonu

1.3 Temel Avantajlar

MCP yedi büyük avantaj sunar:

1. Gerçek zamanlı erişim: AI en son verileri saniye seviyesinde sorgulayabilir.
2. Güvenlik ve Kontrol: Yetki yönetimi güvenilirliği %98
3. Düşük hesaplama yükü: Hesaplama maliyetini yaklaşık %70 oranında azaltmak
4. Esneklik ve ölçeklenebilirlik: Entegrasyon karmaşıklığını büyük ölçüde azaltır
5. Eşler arası çalışma: Bir Sunucu birden fazla model tarafından yeniden kullanılabilir.
6. Tedarikçi Esnekliği: LLM'yi yeniden yapılandırmaya gerek kalmadan değiştirme
7. Otonom temsilci desteği: AI, karmaşık görevleri yerine getirmek için dinamik olarak araçlara erişebilir.

İki, MCP uygulama alanları

MCP'nin uygulamaları geniş bir yelpazeye yayılmaktadır, şunları içermektedir:

1. Geliştirme ve üretkenlik: Kod hata ayıklama, belge arama, görev otomasyonu vb.
2. Yaratıcılık ve Tasarım: 3D modelleme, tasarım görevleri vb.
3. Veri ve İletişim: Veritabanı sorguları, takım çalışması, web tarayıcıları vb.
4. Eğitim ve Sağlık: Eğitim desteği, tıbbi teşhis vb.
5. Blok zinciri ve finans: Bitcoin etkileşimi, DeFi analizi vb.

Üç, MCP ekosistemi

MCP ekosistemi dört ana rolü kapsamaktadır:

1. İstemci: Claude Desktop, Cursor, Continue vb.
2. Sunucu: Veritabanı türü, araç türü, yaratıcı tür, veri türü vb.
3. Pazar:mcp.so gibi platformlar
4. Altyapı: Cloudflare, Toolbase vb.

2025 yılının Mart ayı itibarıyla, MCP Sunucu sayısı 2000'i aşmış olup, büyüme oranı %1200'dür.

Dört, MCP'nin Zorlukları ve Sınırlamaları

1. Teknik düzey: karmaşıklık, dağıtım kısıtlamaları, hata ayıklama zorlukları vb.
2. Ekosistem Kalitesi: Sunucu kalitesi eşitsiz, keşfedilebilirlik yetersiz vb.
3. Üretim ortamı uygunluğu: Çağrı doğruluğu, özelleştirme gereksinimleri vb.
4. Rekabet baskısı: Özel çözümler, mevcut çerçeve ile ilgili zorluklar

Beş, Gelecek Eğilimler

MCP'nin gelecekteki gelişim yönleri şunlardır:

1. Teknik optimizasyon: Protokolün basitleştirilmesi, durumsuz tasarım, kullanıcı deneyimi standartlaştırması vb.
2. Ekosistem Gelişimi: Marketplace inşası, Web desteği, iş senaryosu genişletme vb.
3. Sektör etkisi: Agent ekosisteminin temeli olabilir

2025 yılı, MCP'nin gelişimi için kritik bir yıl olacak; mevcut sınırlamaların aşılabilmesi ve geniş çapta uygulanabilmesi sürekli bir dikkat gerektirmektedir.