Alliance’da geçirdiğim yıllar boyunca birçok kurucunun kendi özelleştirilmiş araçlarını ve veri entegrasyonlarını yapay zekâ ajanlarına ve iş akışlarına entegre etmeye çalıştıklarını gözlemledim. Ancak bu entegrasyonlar çoğunlukla, sadece ilgili kişi ya da ekip tarafından kullanılabilen, kapalı ve izole çözümler olarak kaldı.
Bu durum, Model Context Protocol’ün ortaya çıkışıyla hızla değişiyor. MCP, uygulamaların LLM’lerle nasıl iletişim kurduğunu standartlaştıran ve onlara bağlam sağlayan açık bir protokol olarak tanımlanıyor. Bu teknolojiyi tanımlamak için yapılan en yerinde benzetmelerden biri şu: “MCP, yapay zekâ uygulamaları için USB-C gibidir — standartlaştırılmış, tak-çalıştır yapıda, çok yönlü ve dönüştürücü.”
Claude, OpenAI, LLAMA gibi büyük dil modelleri (LLM’ler) inanılmaz güçlüdür. Ancak şu anda erişebildikleri bilgi kaynaklarıyla sınırlıdırlar. Bu da onların bilgi kesintilerine sahip olması, web’i bağımsız bir şekilde gezememesi ve belirli entegrasyonlar olmadan kişisel dosyalara veya özel araçlara doğrudan erişememeleri anlamına gelir.
Özellikle geliştiriciler, LLM’leri harici veri ve araçlarla entegre etmeye çalışırken üç temel zorlukla karşı karşıya kaldılar:
MCP, herhangi bir LLM’nin dış araçlara ve veri kaynaklarına güvenli bir şekilde erişebilmesi için standartlaştırılmış bir yol sunarak bu temel sorunları çözüyor. Şimdi, MCP’nin sunduğu bu temel çözümün üzerine inşa edilen şeylere daha yakından bakalım.
MCP ekosistemi şu anda yeniliklerle dolup taşıyor. İşte Twitter’da geliştiricilerin paylaştığı ve sergilediği bazı güncel örnekler:
Bu örnekleri etkileyici kılan şey, sahip oldukları çeşitlilik. Kısa bir süre içinde geliştiriciler; medya üretiminden mesajlaşma entegrasyonlarına, fiziksel donanım kontrolünden konum servislerine ve blokzincir teknolojisine kadar uzanan geniş bir yelpazede sistemler kurdular. Bu projelerin tamamı aynı standartlaştırılmış protokolü, yani MCP’yi temel alıyor. Bu da MCP’nin çok yönlülüğünü ve AI entegrasyonunda evrensel bir standart haline gelme potansiyelini gösteriyor.
Geniş MCP sunucu koleksiyonunu incelemek istersen GitHub’daki resmi MCP sunucuları deposuna göz atabilirsin. Ancak herhangi bir MCP sunucusunu kullanmadan önce, çalıştırdığınız sistemlere ve verdiğiniz izinlere dikkat etmek önemlidir.
Herhangi bir yeni teknoloji söz konusu olduğunda şu soruyu sormakta fayda var: MCP gerçekten dönüştürücü mü, yoksa sadece geçici bir hype mı?
Bu alandaki birçok girişimi yakından takip ettikten sonra, MCP’nin yapay zekâ gelişimi açısından gerçek bir dönüm noktası olduğunu düşünüyorum. Devrim vaadinde bulunan ama sonunda yalnızca aşamalı değişimler getiren birçok trendin aksine, MCP; ekosistemi geri tutan temel bir altyapı sorununu çözen, gerçek bir verimlilik artışı sunuyor.
Onu bu kadar değerli kılan şey, mevcut yapay zekâ modellerini değiştirmeye ya da onlarla rekabet etmeye çalışmaması. Tam tersine, bu modelleri dış araçlara ve ihtiyaç duydukları verilere bağlayarak çok daha işlevsel hale getiriyor.
Tabii ki bu tablo mükemmel değil. Özellikle güvenlik ve standartlaşma konusunda hâlâ meşru endişeler var. Tüm erken dönem protokollerde olduğu gibi, MCP için de denetim, izin yönetimi, kimlik doğrulama ve sunucu güvenliği gibi konularda en iyi uygulamaları belirleme sürecinde bazı zorluklar yaşanacaktır.
Geliştiriciler, bu protokollere özellikle de sayıları arttıkça körü körüne güvenmemeli, her bir MCP sunucusunun işlevselliğini dikkatle değerlendirmelidir. Örneğin, kısa süre önce yayınlanan [bu makale], denetlenmemiş veya yerel çalıştırılsa bile güvenlik açığı taşıyan MCP sunucularının yarattığı bazı riskleri ortaya koydu.
Sonuç olarak, MCP’nin potansiyeli büyük — ama bu potansiyelin sağlıklı biçimde ortaya çıkabilmesi, topluluğun güvenlik ve standartlaşma konularında bilinçli hareket etmesine bağlı.
Geleceğin en güçlü yapay zekâ uygulamaları, tek başına çalışan modeller olmayacak. Aksine, MCP gibi standartlaştırılmış protokoller aracılığıyla birbirine bağlı, uzmanlaşmış yeteneklerden oluşan ekosistemler hâline gelecek. MCP, bu büyüyen ekosistemlere uyumlu özel bileşenler geliştirmek isteyen yenilikçiler için büyük bir fırsat sunuyor. Bu; kendi bilgi ve uzmanlığını değerli hale getirme ve temel modellere yapılan milyarlarca dolarlık yatırımlardan faydalanma imkânı anlamına geliyor.
Geleceğe bakıldığında, MCP’nin yapay zekâ altyapısında temel bir katman hâline gelmesi beklenebilir — tıpkı HTTP’nin web için olduğu gibi. Protokol olgunlaştıkça ve daha geniş benimsenme sağlandıkça, özelleşmiş MCP sunucularının pazarları oluşacak. Bu da yapay zekâ sistemlerinin neredeyse her tür veri kaynağına veya yeteneğe ulaşabilmesini mümkün kılacak.
MCP’nin aslında nasıl çalıştığını merak edenler için aşağıda, mimarisi, iş akışı ve uygulaması hakkında teknik bir açıklama yer alıyor.
Tıpkı web’in harici veri kaynaklarına erişimini standartlaştırması gibi, MCP de farklı yapay zekâ sistemlerinin sorunsuz iletişim kurmasını sağlayan ortak bir dil oluşturur. Peki, bunu nasıl yapıyor?
MCP, istemci–sunucu modeline dayalı dört temel bileşenin birlikte çalışmasıyla işler:
Bu yapıyı güçlü kılan şey, her MCP Sunucusunun belirli bir konuda uzmanlaşmış olması, ancak ortak ve açık bir protokol üzerinden iletişim kurmasıdır. Böylece geliştiriciler, her platform için entegrasyonları yeniden inşa etmek zorunda kalmaz. Tek bir araç geliştirerek tüm AI ekosisteminde kullanılabilir hâle getirebilirler.
Şimdi, birkaç satır kodla MCP SDK’yı kullanarak basit bir MCP sunucusunun nasıl oluşturulabileceğini adım adım inceleyelim. Bu basit örnekte hedefimiz, Claude Masaüstü uygulamasının “Central Park yakınındaki bazı kahve dükkanları nelerdir?” gibi soruları doğrudan Google Haritalar’dan yanıtlayabilme yeteneğini genişletmek. Bu yapı gelecekte incelemeler veya kullanıcı derecelendirmeleri almak için de kolayca geliştirilebilir. Ancak şimdilik odak noktamız, Claude’un Google Haritalar’dan doğrudan bilgi çekmesini sağlayacak olan find_nearby_places aracı.
Kod yapısı oldukça basit:
Bu şekilde, elde edilen bilgiler karar verme süreçlerinde doğrudan LLM’ye aktarılıyor.
Claude Desktop’un bu yeni aracı tanıyabilmesi için, yapılandırma dosyasına küçük bir ekleme yapmamız gerekiyor:
Bu adımı tamamladığınızda artık Claude, gerçek zamanlı olarak Google Haritalar’dan konum bilgisi alabilir duruma geliyor. Başlangıç için yalnızca birkaç satır kod ve basit bir yapılandırma dosyası güncellemesiyle, Claude’u harici bir veri kaynağına — Google Haritalar’a — bağlamış oldunuz. Böylece AI’nız, standart bir protokol üzerinden gerçek dünya bilgilerini kullanarak çok daha güçlü hale geldi.
Bu makale, X kaynağından alıntılanmıştır. İçeriğin tüm telif hakları yazarı @Drmelseidy’e aittir. Telif haklarına ilişkin sorularınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz.
Bu içerik yalnızca bilgilendirme amacı taşımaktadır ve yazarın kişisel görüşlerini yansıtır. Gate.TR’nin resmi görüşlerini yansıtmamaktadır. İçerikte yer alan marka, kurum, kuruluş veya kişilerle Gate.TR’nin herhangi bir ilişkisi bulunmamaktadır.
Bu içerik, yatırım tavsiyesi niteliğinde değildir. Dijital varlık alım-satımını teşvik etmeyi amaçlamaz, yalnızca bilgilendirme amaçlıdır.
Kripto varlıklar yüksek risk içerir ve ciddi fiyat dalgalanmalarına maruz kalabilir. Yatırım kararı vermeden önce kendi finansal durumunuzu değerlendirmeli ve kararınızı bağımsız olarak vermelisiniz.
Makalede yer alan veriler ve grafikler yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sunulmuştur. Tüm içerikler özenle hazırlanmış olsa da, olası hata veya eksikliklerden dolayı sorumluluk kabul edilmez.
Gate Akademi ekibi bu içeriği farklı dillere çevirebilir. Hiçbir çeviri makale; kopyalanamaz, çoğaltılamaz veya izinsiz dağıtılamaz.
Alliance’da geçirdiğim yıllar boyunca birçok kurucunun kendi özelleştirilmiş araçlarını ve veri entegrasyonlarını yapay zekâ ajanlarına ve iş akışlarına entegre etmeye çalıştıklarını gözlemledim. Ancak bu entegrasyonlar çoğunlukla, sadece ilgili kişi ya da ekip tarafından kullanılabilen, kapalı ve izole çözümler olarak kaldı.
Bu durum, Model Context Protocol’ün ortaya çıkışıyla hızla değişiyor. MCP, uygulamaların LLM’lerle nasıl iletişim kurduğunu standartlaştıran ve onlara bağlam sağlayan açık bir protokol olarak tanımlanıyor. Bu teknolojiyi tanımlamak için yapılan en yerinde benzetmelerden biri şu: “MCP, yapay zekâ uygulamaları için USB-C gibidir — standartlaştırılmış, tak-çalıştır yapıda, çok yönlü ve dönüştürücü.”
Claude, OpenAI, LLAMA gibi büyük dil modelleri (LLM’ler) inanılmaz güçlüdür. Ancak şu anda erişebildikleri bilgi kaynaklarıyla sınırlıdırlar. Bu da onların bilgi kesintilerine sahip olması, web’i bağımsız bir şekilde gezememesi ve belirli entegrasyonlar olmadan kişisel dosyalara veya özel araçlara doğrudan erişememeleri anlamına gelir.
Özellikle geliştiriciler, LLM’leri harici veri ve araçlarla entegre etmeye çalışırken üç temel zorlukla karşı karşıya kaldılar:
MCP, herhangi bir LLM’nin dış araçlara ve veri kaynaklarına güvenli bir şekilde erişebilmesi için standartlaştırılmış bir yol sunarak bu temel sorunları çözüyor. Şimdi, MCP’nin sunduğu bu temel çözümün üzerine inşa edilen şeylere daha yakından bakalım.
MCP ekosistemi şu anda yeniliklerle dolup taşıyor. İşte Twitter’da geliştiricilerin paylaştığı ve sergilediği bazı güncel örnekler:
Bu örnekleri etkileyici kılan şey, sahip oldukları çeşitlilik. Kısa bir süre içinde geliştiriciler; medya üretiminden mesajlaşma entegrasyonlarına, fiziksel donanım kontrolünden konum servislerine ve blokzincir teknolojisine kadar uzanan geniş bir yelpazede sistemler kurdular. Bu projelerin tamamı aynı standartlaştırılmış protokolü, yani MCP’yi temel alıyor. Bu da MCP’nin çok yönlülüğünü ve AI entegrasyonunda evrensel bir standart haline gelme potansiyelini gösteriyor.
Geniş MCP sunucu koleksiyonunu incelemek istersen GitHub’daki resmi MCP sunucuları deposuna göz atabilirsin. Ancak herhangi bir MCP sunucusunu kullanmadan önce, çalıştırdığınız sistemlere ve verdiğiniz izinlere dikkat etmek önemlidir.
Herhangi bir yeni teknoloji söz konusu olduğunda şu soruyu sormakta fayda var: MCP gerçekten dönüştürücü mü, yoksa sadece geçici bir hype mı?
Bu alandaki birçok girişimi yakından takip ettikten sonra, MCP’nin yapay zekâ gelişimi açısından gerçek bir dönüm noktası olduğunu düşünüyorum. Devrim vaadinde bulunan ama sonunda yalnızca aşamalı değişimler getiren birçok trendin aksine, MCP; ekosistemi geri tutan temel bir altyapı sorununu çözen, gerçek bir verimlilik artışı sunuyor.
Onu bu kadar değerli kılan şey, mevcut yapay zekâ modellerini değiştirmeye ya da onlarla rekabet etmeye çalışmaması. Tam tersine, bu modelleri dış araçlara ve ihtiyaç duydukları verilere bağlayarak çok daha işlevsel hale getiriyor.
Tabii ki bu tablo mükemmel değil. Özellikle güvenlik ve standartlaşma konusunda hâlâ meşru endişeler var. Tüm erken dönem protokollerde olduğu gibi, MCP için de denetim, izin yönetimi, kimlik doğrulama ve sunucu güvenliği gibi konularda en iyi uygulamaları belirleme sürecinde bazı zorluklar yaşanacaktır.
Geliştiriciler, bu protokollere özellikle de sayıları arttıkça körü körüne güvenmemeli, her bir MCP sunucusunun işlevselliğini dikkatle değerlendirmelidir. Örneğin, kısa süre önce yayınlanan [bu makale], denetlenmemiş veya yerel çalıştırılsa bile güvenlik açığı taşıyan MCP sunucularının yarattığı bazı riskleri ortaya koydu.
Sonuç olarak, MCP’nin potansiyeli büyük — ama bu potansiyelin sağlıklı biçimde ortaya çıkabilmesi, topluluğun güvenlik ve standartlaşma konularında bilinçli hareket etmesine bağlı.
Geleceğin en güçlü yapay zekâ uygulamaları, tek başına çalışan modeller olmayacak. Aksine, MCP gibi standartlaştırılmış protokoller aracılığıyla birbirine bağlı, uzmanlaşmış yeteneklerden oluşan ekosistemler hâline gelecek. MCP, bu büyüyen ekosistemlere uyumlu özel bileşenler geliştirmek isteyen yenilikçiler için büyük bir fırsat sunuyor. Bu; kendi bilgi ve uzmanlığını değerli hale getirme ve temel modellere yapılan milyarlarca dolarlık yatırımlardan faydalanma imkânı anlamına geliyor.
Geleceğe bakıldığında, MCP’nin yapay zekâ altyapısında temel bir katman hâline gelmesi beklenebilir — tıpkı HTTP’nin web için olduğu gibi. Protokol olgunlaştıkça ve daha geniş benimsenme sağlandıkça, özelleşmiş MCP sunucularının pazarları oluşacak. Bu da yapay zekâ sistemlerinin neredeyse her tür veri kaynağına veya yeteneğe ulaşabilmesini mümkün kılacak.
MCP’nin aslında nasıl çalıştığını merak edenler için aşağıda, mimarisi, iş akışı ve uygulaması hakkında teknik bir açıklama yer alıyor.
Tıpkı web’in harici veri kaynaklarına erişimini standartlaştırması gibi, MCP de farklı yapay zekâ sistemlerinin sorunsuz iletişim kurmasını sağlayan ortak bir dil oluşturur. Peki, bunu nasıl yapıyor?
MCP, istemci–sunucu modeline dayalı dört temel bileşenin birlikte çalışmasıyla işler:
Bu yapıyı güçlü kılan şey, her MCP Sunucusunun belirli bir konuda uzmanlaşmış olması, ancak ortak ve açık bir protokol üzerinden iletişim kurmasıdır. Böylece geliştiriciler, her platform için entegrasyonları yeniden inşa etmek zorunda kalmaz. Tek bir araç geliştirerek tüm AI ekosisteminde kullanılabilir hâle getirebilirler.
Şimdi, birkaç satır kodla MCP SDK’yı kullanarak basit bir MCP sunucusunun nasıl oluşturulabileceğini adım adım inceleyelim. Bu basit örnekte hedefimiz, Claude Masaüstü uygulamasının “Central Park yakınındaki bazı kahve dükkanları nelerdir?” gibi soruları doğrudan Google Haritalar’dan yanıtlayabilme yeteneğini genişletmek. Bu yapı gelecekte incelemeler veya kullanıcı derecelendirmeleri almak için de kolayca geliştirilebilir. Ancak şimdilik odak noktamız, Claude’un Google Haritalar’dan doğrudan bilgi çekmesini sağlayacak olan find_nearby_places aracı.
Kod yapısı oldukça basit:
Bu şekilde, elde edilen bilgiler karar verme süreçlerinde doğrudan LLM’ye aktarılıyor.
Claude Desktop’un bu yeni aracı tanıyabilmesi için, yapılandırma dosyasına küçük bir ekleme yapmamız gerekiyor:
Bu adımı tamamladığınızda artık Claude, gerçek zamanlı olarak Google Haritalar’dan konum bilgisi alabilir duruma geliyor. Başlangıç için yalnızca birkaç satır kod ve basit bir yapılandırma dosyası güncellemesiyle, Claude’u harici bir veri kaynağına — Google Haritalar’a — bağlamış oldunuz. Böylece AI’nız, standart bir protokol üzerinden gerçek dünya bilgilerini kullanarak çok daha güçlü hale geldi.
Bu makale, X kaynağından alıntılanmıştır. İçeriğin tüm telif hakları yazarı @Drmelseidy’e aittir. Telif haklarına ilişkin sorularınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz.
Bu içerik yalnızca bilgilendirme amacı taşımaktadır ve yazarın kişisel görüşlerini yansıtır. Gate.TR’nin resmi görüşlerini yansıtmamaktadır. İçerikte yer alan marka, kurum, kuruluş veya kişilerle Gate.TR’nin herhangi bir ilişkisi bulunmamaktadır.
Bu içerik, yatırım tavsiyesi niteliğinde değildir. Dijital varlık alım-satımını teşvik etmeyi amaçlamaz, yalnızca bilgilendirme amaçlıdır.
Kripto varlıklar yüksek risk içerir ve ciddi fiyat dalgalanmalarına maruz kalabilir. Yatırım kararı vermeden önce kendi finansal durumunuzu değerlendirmeli ve kararınızı bağımsız olarak vermelisiniz.
Makalede yer alan veriler ve grafikler yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sunulmuştur. Tüm içerikler özenle hazırlanmış olsa da, olası hata veya eksikliklerden dolayı sorumluluk kabul edilmez.
Gate Akademi ekibi bu içeriği farklı dillere çevirebilir. Hiçbir çeviri makale; kopyalanamaz, çoğaltılamaz veya izinsiz dağıtılamaz.