“`html

Günümüzde yapay zeka (YZ) sistemleri, metin üretme, eyleme geçme, karar alma ve kurumsal sistemlerle entegrasyon gibi yeteneklerde önemli gelişmeler kaydetmiştir. Ancak bu gelişmeler, yeni karmaşıklıkları da beraberinde getirmiştir. Farklı YZ modellerinin, diğer yazılımlarla etkileşim kurma yöntemleri birbirinden farklıdır. Her yeni sistem, entegrasyon süreçlerini daha da zorlaştırmakta, IT ekiplerinin sistemleri kullanmaktan çok, bunları birbirine bağlamakla daha fazla zaman harcamasına neden olmaktadır. Bu “entegrasyon vergisi”, günümüzün parçalı YZ ortamının gizli maliyetidir. Bu durumun üstesinden gelmek amacıyla geliştirilen Anthropic‘in Model Context Protocol (MCP) (Model Bağlam Protokolü), büyük dil modellerinin (BDM) harici araçları keşfetmesini ve tutarlı arayüzler ve minimum geliştirici sürtüşmesiyle çağırmasını sağlayan temiz ve durum bilgisi olmayan bir protokol sunmaktadır. Bu protokol, izole YZ yeteneklerini, birleştirilebilir, kurumsal kullanıma hazır iş akışlarına dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bu makalede, MCP’nin ne olduğunu, avantajlarını ve potansiyel zorluklarını inceleyeceğiz.

MCP’nin Temelleri: Yapay Zeka Araçları İçin Ortak Bir Dil Oluşturmak

Günümüzdeki YZ destekli sistemlerde araç entegrasyonu, gelişigüzel bir şekilde gerçekleşmektedir. Her bir temsilci çerçevesi, eklenti sistemi ve model sağlayıcısı, araç çağırma işlemlerini kendi yöntemleriyle tanımlamaktadır. Bu durum, taşınabilirliğin azalmasına yol açmaktadır. MCP ise bu duruma taze bir alternatif sunmaktadır:

• İstemci-sunucu modeli: BDM’lerin, harici hizmetlerden araç yürütmesini talep ettiği bir model.
• Makine tarafından okunabilir, bildirimsel biçimde yayınlanan araç arayüzleri.
• Birleştirilebilirlik ve yeniden kullanılabilirlik için tasarlanmış durum bilgisi olmayan bir iletişim deseni.

Eğer yaygın olarak benimsenirse, MCP, YZ araçlarını, web hizmetleri için REST (REpresentational State Transfer – Temsili Durum Transferi) ve OpenAPI‘nin (Açık API) yaptığı gibi, keşfedilebilir, modüler ve birlikte çalışabilir hale getirebilir.

MCP Bir Standart Değil: Dikkat Edilmesi Gerekenler

MCP, Anthropic tarafından geliştirilen ve son zamanlarda ilgi gören açık kaynaklı bir protokoldür. Ancak, bunun ne olduğu ve ne olmadığı konusunda net olmak önemlidir. MCP henüz resmi bir endüstri standardı değildir. Açık olmasına ve benimsenme oranının artmasına rağmen, hala tek bir sağlayıcı tarafından desteklenmekte ve öncelikle Claude model ailesi etrafında tasarlanmaktadır. Gerçek bir standart, sadece açık erişimden daha fazlasını gerektirir. Bağımsız bir yönetim grubu, çoklu paydaşlardan temsil ve evrimini, sürüm yönetimini ve olası anlaşmazlıkların çözümünü denetleyecek resmi bir konsorsiyum olmalıdır. MCP için bugün bu unsurların hiçbiri mevcut değildir.

Bu ayrım, teknik olmanın ötesindedir. Görev düzenleme, belge işleme ve teklif otomasyonu gibi son dönemdeki kurumsal uygulama projelerinde, paylaşılan bir araç arayüz katmanının olmaması, bir sürtüşme noktası olarak defalarca ortaya çıkmıştır. Ekipler, adaptörler geliştirmek veya sistemler arasında mantığı çoğaltmak zorunda kalmakta, bu da daha yüksek karmaşıklığa ve artan maliyetlere yol açmaktadır. Tarafsız ve geniş çapta kabul gören bir protokol olmadan, bu karmaşıklığın azalması pek olası değildir.

Bu durum, birden fazla sağlayıcının kendi özel veya paralel protokollerini araştırdığı günümüzün parçalı YZ ortamında özellikle önemlidir. Örneğin, Google, Agent2Agent protokolünü duyururken, IBM kendi Agent Communication Protocol’ünü geliştirmektedir. Koordineli çabalar olmadan, ekosistemin parçalanma riski vardır; bu da birlikte çalışabilirliği ve uzun vadeli istikrarı zorlaştırmaktadır.

Teknoloji Liderlerinin Dikkat Etmesi Gerekenler

MCP ile denemeler yapmak, özellikle Claude kullananlar için mantıklı olsa da, tam ölçekli benimseme daha stratejik bir yaklaşım gerektirir. İşte bazı önemli hususlar:

• Satıcı Bağımlılığı: Araçlarınız MCP’ye özgü ise ve yalnızca Anthropic MCP’yi destekliyorsa, onların ekosistemine bağlı kalırsınız. Bu durum, çok modelli stratejilerin daha yaygın hale geldiği bir ortamda esnekliği sınırlar.
• Güvenlik Etkileri: BDM’lerin araçları otonom olarak çağırmasına izin vermek güçlü ve tehlikeli olabilir. Kapsamlı izinler, çıktı doğrulama ve ayrıntılı yetkilendirme gibi koruma önlemleri olmadan, kötü yapılandırılmış bir araç, sistemleri manipülasyona veya hatalara açık hale getirebilir.
• Gözlemlenebilirlik Eksiklikleri: Araç kullanımının arkasındaki “akıl yürütme” modeli çıktıda örtülüdür. Bu, hata ayıklamayı zorlaştırır. Kurumsal kullanım için günlüğe kaydetme, izleme ve şeffaflık araçları elzem olacaktır.
• Araç Ekosisteminde Gecikme: Günümüzde çoğu araç, MCP’ye duyarlı değildir. Organizasyonların, uyumlu olmak için API’lerini yeniden düzenlemesi veya aradaki boşluğu kapatmak için ara katman adaptörleri oluşturması gerekebilir.

Stratejik Öneriler

Eğer temsilci tabanlı ürünler geliştiriyorsanız, MCP’yi takip etmeye değerdir. Benimseme aşamalı olarak yapılmalıdır:

• MCP ile prototip oluşturun, ancak derinlemesine bir bağımlılıktan kaçının.
• MCP’ye özgü mantığı soyutlayan adaptörler tasarlayın.
• MCP’yi (veya halefini) topluluk tarafından benimsenmeye yönlendirmek için açık yönetimi destekleyin.
• LangChain ve AutoGPT gibi açık kaynaklı oyuncuların veya satıcıdan bağımsız alternatifler önerebilecek endüstri kuruluşlarının paralel çalışmalarını takip edin.

Bu adımlar, esnekliği korurken gelecekteki yakınlaşmaya uygun mimari uygulamaları teşvik eder.

Neden Bu Konuşma Önemli?

Kurumsal ortamlardaki deneyimlere dayanarak, açık olan bir desen şudur: Standartlaştırılmış model-araç arayüzlerinin eksikliği, benimsemeyi yavaşlatır, entegrasyon maliyetlerini artırır ve operasyonel risk yaratır. MCP’nin arkasındaki fikir, modellerin araçlarla tutarlı bir dil konuşması gerektiğidir. İlk bakışta: Bu sadece iyi bir fikir değil, aynı zamanda gereklidir de. Gelecekteki YZ sistemlerinin gerçek dünya iş akışlarında nasıl koordine edileceği, yürütüleceği ve akıl yürüteceğinin temel bir katmanıdır. Geniş çaplı benimsemeye giden yol ne garantilidir ne de risksizdir.

MCP’nin o standart olup olmayacağı henüz belli değil. Ancak, başlattığı konuşma, endüstrinin artık kaçınamayacağı bir konudur. Bu protokolle ilgili tartışmaların, yapay zeka araçlarının geleceği için kritik öneme sahip olduğu ve şirketlerin stratejik kararlar alması gerektiği açıktır. MCP, yapay zeka araçlarını bir araya getirerek daha verimli, entegre ve yönetilebilir sistemler oluşturulmasına katkıda bulunabilir. Ancak, bu potansiyelin tam olarak gerçekleşebilmesi için endüstri standartlarına ihtiyaç vardır. Şirketlerin bu gelişmeleri yakından takip etmeleri, riskleri ve fırsatları değerlendirerek kendi stratejilerini oluşturmaları gerekmektedir.

“`