MCP Nedir?

Orta Seviye5/16/2025, 2:07:32 PM
MCP (Model Context Protocol), Google gibi Web2 teknoloji devlerinin dikkatini çeken yeni ve yükselen bir alandır. Bu makale, MCP protokolünün temel prensiplerini ve konumlandırmasını detaylı biçimde analiz ederek, büyük dil modellerine (LLM’ler) bağlamsal bilgi iletimini standart uygulama iletişimi yoluyla nasıl sağladığını açıklamaktadır. Ayrıca DARK ve MtnDAO’nun arkasındaki ekip ile kurucu Edgar Pavlovsky’nin güçlü uygulama yetenekleri ve proje için sunduğu gelecek vizyonunun, MCP tokenının potansiyel değerini nasıl etkileyebileceği de değerlendirilir.

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.”

Neden MC?

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:

  • Entegrasyon karmaşıklığı: Her AI platformu için (Claude, ChatGPT vb.) ayrı entegrasyonlar geliştirmek hem ciddi bir çaba hem de birden fazla kod tabanının sürdürülmesini gerektiriyor.
  • Araç parçalanması: Her araç işlevselliği (örneğin dosya erişimi veya API bağlantıları) kendi uzman entegrasyon kodunu ve ayrıca ayrı izin modellerini gerektiriyor.
  • Sınırlı dağıtım: Özel araçlar çoğunlukla belirli platformlarla sınırlı kalıyor ve bu da etki alanlarını ve erişimlerini ciddi biçimde daraltıyor.

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.

İnsanlar MCP ile Ne Yapıyor?

MCP ekosistemi şu anda yeniliklerle dolup taşıyor. İşte Twitter’da geliştiricilerin paylaştığı ve sergilediği bazı güncel örnekler:

  • Yapay Zekâ Destekli Hikaye Tahtası: Claude’un ChatGPT-4o’yu kontrol etmesini sağlayan bir MCP entegrasyonu, tamamen otonom şekilde, Ghibli tarzında hikâye panoları üretebiliyor. Bu işlemde insan müdahalesine gerek duyulmuyor.
  • ElevenLabs Ses Entegrasyonu: Claude ve Cursor’a basit metin istemleri aracılığıyla tüm yapay zekâ ses platformlarına erişim sağlayan bir MCP sunucusu geliştirildi. Bu entegrasyon, dış dünyaya sesli yanıtlar verebilen ajanlar oluşturmak için kullanılabiliyor. MCP’nin, mevcut yapay zekâ araçlarını ses alanına genişletme potansiyelini net biçimde ortaya koyuyor.
  • Playwright ile Tarayıcı Otomasyonu: Ekran görüntüsü veya görsel model gerekmeden, LLM’lerin web tarayıcılarını doğrudan kontrol etmesine olanak tanıyan bir MCP sunucusu geliştirildi. Bu, yapay zekâ destekli web otomasyonu için güçlü bir temel sunuyor.
  • Kişisel WhatsApp Entegrasyonu: Geliştirilen bir MCP sunucusu, Claude’un kişisel WhatsApp hesaplarına bağlanarak mesajlar ve kişiler arasında arama yapmasını ve yeni mesajlar göndermesini sağlıyor.
  • Airbnb Arama Aracı: Bu araç, Claude’un Airbnb’de daire araması yapmasını sağlıyor ve web hizmetleriyle doğrudan etkileşim kurma yeteneğini örnekliyor. Aynı zamanda MCP’nin kullanım kolaylığını ve gerçek dünya uygulamalarındaki pratikliğini gözler önüne seriyor.
  • Robot Kontrol Sistemi: Fiziksel bir robot için oluşturulan bir MCP denetleyicisi, LLM’lerle donanım arasındaki boşluğu kapatıyor. Bu örnek, MCP’nin IoT ve robotik alanlarındaki potansiyelini gösteriyor.
  • Google Haritalar ve Yerel Arama: Claude’u Google Haritalar verileriyle entegre ederek, çevredeki kahve dükkanları gibi işletmeleri bulup öneren bir sistem geliştirildi. Bu, konum tabanlı hizmetlerle yapay zekâ etkileşimini mümkün kılıyor.
  • Blockchain Entegrasyonu: Lyra MCP projesi, MCP’yi StoryProtocol ve diğer Web3 platformlarına entegre ederek, blockchain verileri ve akıllı sözleşmelerle yapay zekâ etkileşimi kuruyor. Bu, merkezi olmayan uygulamalar için yeni olanaklar yaratıyor.

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.

MCP Gerçek Bir Devrim mi, Yeni Bir Hype mı?

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.

Yapay Zekanın Geleceği Bağlamsaldır

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 Mimarisi ve Akışı

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:

  • MCP Sunucuları: Claude, ChatGPT gibi masaüstü AI uygulamaları; CursorAI, VSCode gibi IDE’ler; veya harici veri/araçlara erişmesi gereken başka yapay zekâ sistemleri
  • MCP İstemcileri: MCP sunucularıyla kalıcı bağlantılar kuran, protokol işleyicilerini barındıran ana bilgisayar bileşenleri
  • MCP Sunucuları: Standart protokol üzerinden belirli işlevleri sunan hafif programlar
  • Veri Kaynakları: Dosyalar, veritabanları, API’ler ve diğer hizmetler – MCP sunucularının güvenli erişim sağladığı kaynaklar

Tipik Bir İş Akışı Nasıl İşler?

  1. Kullanıcı Etkileşimi: Kullanıcı, örneğin Claude masaüstü uygulamasında bir soru sorar veya bir istek gönderir.
  2. LLM Analizi: LLM, isteği analiz eder ve dış bilgi ya da araçlara ihtiyaç duyduğunu belirler.
  3. Araç Keşfi: MCP İstemcisi, bağlı MCP Sunucularını sorgular ve hangi araçların mevcut olduğunu keşfeder.
  4. Araç Seçimi: LLM, isteğe en uygun aracı belirler.
  5. İzin İsteği: Güvenlik ve şeffaflık için kullanıcıdan işlem onayı istenir.
  6. Araç Yürütme: Onay sonrası istemci, seçilen MCP Sunucusuna isteği gönderir ve sunucu ilgili işlemi gerçekleştirir.
  7. Sonuç İşleme: MCP Sunucusu sonucu istemciye iletir, istemci veriyi uygun biçime getirir.
  8. Yanıt Üretimi: LLM, gelen veriyi yanıtın içine entegre eder.
  9. Kullanıcı Sunumu: Nihai sonuç kullanıcıya sunulur.

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.

İlk MCP Sunucunuzu Oluşturun: Basit Başlangıç

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:

  • Gelen kullanıcı sorgusunu bir Google Haritalar API aramasına dönüştürüyor.
  • Sonrasında en iyi sonuçları yapılandırılmış bir formatta döndürerek Claude’a sunuyor.

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:

  • macOS: ~/Kütüphane/Destek/Uygulamalar/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

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.

Yasal Uyarı

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.

MCP Nedir?

Orta Seviye5/16/2025, 2:07:32 PM
MCP (Model Context Protocol), Google gibi Web2 teknoloji devlerinin dikkatini çeken yeni ve yükselen bir alandır. Bu makale, MCP protokolünün temel prensiplerini ve konumlandırmasını detaylı biçimde analiz ederek, büyük dil modellerine (LLM’ler) bağlamsal bilgi iletimini standart uygulama iletişimi yoluyla nasıl sağladığını açıklamaktadır. Ayrıca DARK ve MtnDAO’nun arkasındaki ekip ile kurucu Edgar Pavlovsky’nin güçlü uygulama yetenekleri ve proje için sunduğu gelecek vizyonunun, MCP tokenının potansiyel değerini nasıl etkileyebileceği de değerlendirilir.

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.”

Neden MC?

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:

  • Entegrasyon karmaşıklığı: Her AI platformu için (Claude, ChatGPT vb.) ayrı entegrasyonlar geliştirmek hem ciddi bir çaba hem de birden fazla kod tabanının sürdürülmesini gerektiriyor.
  • Araç parçalanması: Her araç işlevselliği (örneğin dosya erişimi veya API bağlantıları) kendi uzman entegrasyon kodunu ve ayrıca ayrı izin modellerini gerektiriyor.
  • Sınırlı dağıtım: Özel araçlar çoğunlukla belirli platformlarla sınırlı kalıyor ve bu da etki alanlarını ve erişimlerini ciddi biçimde daraltıyor.

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.

İnsanlar MCP ile Ne Yapıyor?

MCP ekosistemi şu anda yeniliklerle dolup taşıyor. İşte Twitter’da geliştiricilerin paylaştığı ve sergilediği bazı güncel örnekler:

  • Yapay Zekâ Destekli Hikaye Tahtası: Claude’un ChatGPT-4o’yu kontrol etmesini sağlayan bir MCP entegrasyonu, tamamen otonom şekilde, Ghibli tarzında hikâye panoları üretebiliyor. Bu işlemde insan müdahalesine gerek duyulmuyor.
  • ElevenLabs Ses Entegrasyonu: Claude ve Cursor’a basit metin istemleri aracılığıyla tüm yapay zekâ ses platformlarına erişim sağlayan bir MCP sunucusu geliştirildi. Bu entegrasyon, dış dünyaya sesli yanıtlar verebilen ajanlar oluşturmak için kullanılabiliyor. MCP’nin, mevcut yapay zekâ araçlarını ses alanına genişletme potansiyelini net biçimde ortaya koyuyor.
  • Playwright ile Tarayıcı Otomasyonu: Ekran görüntüsü veya görsel model gerekmeden, LLM’lerin web tarayıcılarını doğrudan kontrol etmesine olanak tanıyan bir MCP sunucusu geliştirildi. Bu, yapay zekâ destekli web otomasyonu için güçlü bir temel sunuyor.
  • Kişisel WhatsApp Entegrasyonu: Geliştirilen bir MCP sunucusu, Claude’un kişisel WhatsApp hesaplarına bağlanarak mesajlar ve kişiler arasında arama yapmasını ve yeni mesajlar göndermesini sağlıyor.
  • Airbnb Arama Aracı: Bu araç, Claude’un Airbnb’de daire araması yapmasını sağlıyor ve web hizmetleriyle doğrudan etkileşim kurma yeteneğini örnekliyor. Aynı zamanda MCP’nin kullanım kolaylığını ve gerçek dünya uygulamalarındaki pratikliğini gözler önüne seriyor.
  • Robot Kontrol Sistemi: Fiziksel bir robot için oluşturulan bir MCP denetleyicisi, LLM’lerle donanım arasındaki boşluğu kapatıyor. Bu örnek, MCP’nin IoT ve robotik alanlarındaki potansiyelini gösteriyor.
  • Google Haritalar ve Yerel Arama: Claude’u Google Haritalar verileriyle entegre ederek, çevredeki kahve dükkanları gibi işletmeleri bulup öneren bir sistem geliştirildi. Bu, konum tabanlı hizmetlerle yapay zekâ etkileşimini mümkün kılıyor.
  • Blockchain Entegrasyonu: Lyra MCP projesi, MCP’yi StoryProtocol ve diğer Web3 platformlarına entegre ederek, blockchain verileri ve akıllı sözleşmelerle yapay zekâ etkileşimi kuruyor. Bu, merkezi olmayan uygulamalar için yeni olanaklar yaratıyor.

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.

MCP Gerçek Bir Devrim mi, Yeni Bir Hype mı?

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.

Yapay Zekanın Geleceği Bağlamsaldır

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 Mimarisi ve Akışı

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:

  • MCP Sunucuları: Claude, ChatGPT gibi masaüstü AI uygulamaları; CursorAI, VSCode gibi IDE’ler; veya harici veri/araçlara erişmesi gereken başka yapay zekâ sistemleri
  • MCP İstemcileri: MCP sunucularıyla kalıcı bağlantılar kuran, protokol işleyicilerini barındıran ana bilgisayar bileşenleri
  • MCP Sunucuları: Standart protokol üzerinden belirli işlevleri sunan hafif programlar
  • Veri Kaynakları: Dosyalar, veritabanları, API’ler ve diğer hizmetler – MCP sunucularının güvenli erişim sağladığı kaynaklar

Tipik Bir İş Akışı Nasıl İşler?

  1. Kullanıcı Etkileşimi: Kullanıcı, örneğin Claude masaüstü uygulamasında bir soru sorar veya bir istek gönderir.
  2. LLM Analizi: LLM, isteği analiz eder ve dış bilgi ya da araçlara ihtiyaç duyduğunu belirler.
  3. Araç Keşfi: MCP İstemcisi, bağlı MCP Sunucularını sorgular ve hangi araçların mevcut olduğunu keşfeder.
  4. Araç Seçimi: LLM, isteğe en uygun aracı belirler.
  5. İzin İsteği: Güvenlik ve şeffaflık için kullanıcıdan işlem onayı istenir.
  6. Araç Yürütme: Onay sonrası istemci, seçilen MCP Sunucusuna isteği gönderir ve sunucu ilgili işlemi gerçekleştirir.
  7. Sonuç İşleme: MCP Sunucusu sonucu istemciye iletir, istemci veriyi uygun biçime getirir.
  8. Yanıt Üretimi: LLM, gelen veriyi yanıtın içine entegre eder.
  9. Kullanıcı Sunumu: Nihai sonuç kullanıcıya sunulur.

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.

İlk MCP Sunucunuzu Oluşturun: Basit Başlangıç

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:

  • Gelen kullanıcı sorgusunu bir Google Haritalar API aramasına dönüştürüyor.
  • Sonrasında en iyi sonuçları yapılandırılmış bir formatta döndürerek Claude’a sunuyor.

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:

  • macOS: ~/Kütüphane/Destek/Uygulamalar/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

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.

Yasal Uyarı

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.

Şimdi Başlayın
İstediğiniz zaman, istediğiniz yerde Türk lirası ile kripto alın, satın.