Anthropic, yapay zeka asistanlarının veri kaynaklarıyla daha etkili ve bağlama duyarlı çalışmasını sağlamak amacıyla Model Context Protocol (MCP) adlı açık kaynaklı bir standart geliştirdi. MCP, yapay zeka modellerinin iş araçları, içerik depoları ve geliştirme ortamları gibi farklı veri kaynaklarına erişmesini ve bu verilerle etkileşim kurmasını mümkün kılıyor.

MCP Neden Önemli?

Günümüzün en gelişmiş yapay zeka sistemleri bile genellikle veri kaynaklarından izole bir şekilde çalışıyor ve her yeni veri kaynağı için özel entegrasyon gerektiriyor. Bu durum, sistemlerin ölçeklenmesini zorlaştırıyor. MCP, bu sorunu çözmek için standart bir protokol sunarak, yapay zeka ve veri kaynakları arasındaki bağlantıyı kolaylaştırıyor ve iki yönlü entegrasyonu mümkün hale getiriyor.

Introducing the Model Context Protocol (MCP)

An open standard we've been working on at Anthropic that solves a core challenge with LLM apps – connecting them to your data.

No more building custom integrations for every data source. MCP provides one protocol to connect them all: pic.twitter.com/kYsivQyPDq

— Alex Albert (@alexalbert__) November 25, 2024

MCP Nasıl Çalışıyor?

Geliştiriciler, MCP kullanarak MCP sunucuları oluşturabiliyor ve bu sunucularla iletişim kurabilen MCP istemcileri (örneğin uygulamalar veya iş akışları) tasarlayabiliyor. Bu yapı, mevcut sistemlerdeki parçalı entegrasyonların yerine daha sürdürülebilir ve ölçeklenebilir bir çözüm sunuyor.

Anthropic, şu anda Google Drive, Slack ve GitHub gibi sistemlerle çalışan önceden oluşturulmuş MCP sunucularını sunmuş durumda. Ayrıca, Anthropic’in Claude Enterprise Planı aboneleri, Claude sohbet botunu kendi iç sistemlerine MCP sunucuları üzerinden bağlayabiliyor. Yakın zamanda, organizasyonlara yönelik üretim sınıfı MCP sunucuları oluşturmayı kolaylaştıracak araç setlerinin de piyasaya sürülmesi planlanıyor.

İlk Kullanıcılar ve Ekosistem Desteği

Block ve Apollo gibi önde gelen şirketler MCP’yi sistemlerine entegre etmiş durumda. Ayrıca, Replit, Codeium ve Sourcegraph gibi geliştirici araç platformları da MCP desteği ekleyerek bu ekosistemin genişlemesine katkıda bulunuyor.

Anthropic’in MCP ile sunduğu avantajlar şunlar:

• Geliştirme Kolaylığı: Her veri kaynağı için ayrı bir bağlayıcı oluşturmak yerine tek bir protokol üzerinde çalışılabiliyor.
• Bağlama Duyarlılık: Yapay zeka sistemleri, farklı araçlar ve veri setleri arasında geçiş yaparken bağlamı koruyabiliyor.
• Açık Kaynak Ekosistemi: MCP, açık kaynaklı bir girişim olarak topluluk odaklı yenilik ve benimsemeyi teşvik ediyor.

Rekabet Ortamı

MCP’nin başarısı, özellikle OpenAI gibi rakiplerin tescilli çözümleri karşısında benimsenmesine bağlı. OpenAI’nin yakın zamanda tanıttığı Work with Apps adlı veri bağlama özelliği, benzer bir işlev sunuyor ancak MCP’nin aksine açık kaynaklı değil. OpenAI, seçilmiş ortaklıklar üzerinden ilerlerken, MCP daha geniş bir işbirliği ortamı yaratmayı hedefliyor.

Zorluklar ve Gelecek Beklentileri

MCP umut vaat etse de performansı ve gerçek dünya etkisiyle ilgili soru işaretleri devam ediyor. Anthropic, MCP’nin veri erişimini iyileştirerek yapay zekanın görevleri daha iyi anlamasını sağladığını iddia ediyor, ancak bu iddiaları destekleyecek somut ölçümler henüz sunulmadı.

Yine de MCP, yapay zeka ve veri entegrasyonunda yeni bir standart oluşturma potansiyeline sahip. Eğer bu potansiyel gerçekleşirse, MCP hem endüstriyel kullanım hem de açık kaynak toplulukları için güçlü bir çözüm haline gelebilir.