Veri Bilimi Okulu

Üye Ol
Giriş Yap
Frame 1000005891
Menu
Model Context Protocol (MCP) vs API: Yapay Zeka Uygulamaları İçin Yeni Standart
Anasayfa
Model Context Protocol (MCP) vs API: Yapay Zeka Uygulamaları İçin Yeni Standart
Erkan ŞİRİN|
| Yorumlar 0
mcp_vs_api_kapak_960x640

Loading

Büyük dil modellerinin gerçekten faydalı olabilmesi için harici veri kaynaklarıyla, hizmetlerle ve araçlarla etkileşim kurabilmeleri gerekiyor. Bu etkileşim geleneksel olarak API’ler (Uygulama Programlama Arayüzleri) aracılığıyla sağlanıyordu. Ancak 2024’ün sonlarında Anthropic, Model Context Protocol (MCP) adında yeni bir açık standart protokol tanıttı ve bu protokol yapay zeka dünyasında oldukça ses getirdi.

MCP’yi tanımlamak için kullanılan en iyi benzetme, bunun yapay zeka uygulamaları için bir USB-C portu gibi olmasıdır. Tıpkı USB-C’nin farklı cihazları bilgisayarınıza bağlamak için standart bir yol sağlaması gibi, MCP de yapay zeka modellerinin çeşitli veri kaynaklarıyla etkileşime geçmesi için standart bir yöntem sunuyor.

MCP Nedir?

Model Context Protocol (MCP), uygulamaların büyük dil modellerine (LLM’ler) nasıl bağlam sağladığını standartlaştıran açık bir protokoldür. Bu protokol, yapay zeka uygulamaları, LLM’ler ve harici veri kaynakları arasındaki bağlantıları standartlaştırıyor.

MCP’nin temel mimarisi şu bileşenlerden oluşuyor:

  • MCP Host: Bir dizi MCP istemcisi çalıştıran ana uygulama
  • MCP Client: JSON RPC 2.0 oturumu kullanarak harici MCP sunucularına bağlanan bileşenler
  • MCP Server: Çeşitli yetenekleri ortaya çıkaran sunucular (veritabanı erişimi, kod deposu, e-posta sunucusu vb.)

MCP’nin Ana Yetenekleri

MCP, LLM uygulamalarının iki temel ihtiyacını karşılıyor:

  1. Bağlamsal Veri Sağlama: Belgeler, bilgi bankası girişleri ve veritabanı kayıtları gibi harici bağlam alma
  2. Araç Kullanımı: Web araması, harici servis çağrıları veya hesaplamalar gibi eylemleri gerçekleştirme

MCP, bu işlevleri üç temel ilkel (primitive) aracılığıyla gerçekleştiriyor:

1. Araçlar (Tools): LLM’nin çağırabileceği ayrı eylemler veya fonksiyonlar. Örneğin, bir hava durumu servisi “get_weather” aracını, bir takvim servisi ise “create_event” aracını sunabilir.

2. Kaynaklar (Resources): Sunucunun sağlayabileceği salt okunur veri öğeleri veya belgeler. Metin dosyaları, veritabanı şemaları, dosya içerikleri gibi.

3. Prompt Şablonları: Önceden tanımlanmış şablonlar şeklinde önerilen promptlar.

API’ler Nedir?

API (Application Programming Interface), bir sistemin başka bir sistemin işlevselliğine veya verilerine erişmesini sağlayan kurallardır. API’ler, geliştiricilerin her şeyi sıfırdan inşa etmek yerine harici sistemlerden yetenekleri entegre etmesine olanak tanır.

API’lerin en yaygın türlerinden biri RESTful API’lerdir. Bu tür API’ler HTTP üzerinden iletişim kurar ve standart HTTP yöntemlerini kullanır:

  • GET: Veri almak için
  • POST: Veri oluşturmak için
  • PUT: Veri güncellemek için
  • DELETE: Veri silmek için

Örneğin, bir kütüphane sistemi için REST API şu şekilde görünebilir:

  • GET /books/123: 123 numaralı kitabın detaylarını almak için
  • POST /loans: Bir kitap ödünç almak için

MCP ve API’lerin Benzerlik ve Farkları

Benzerlikler

Her iki yaklaşım da istemci-sunucu modeli mimarisi kullanır:

  • API’lerde: İstemci, sunucuya HTTP istekleri (GET, POST vb.) gönderir ve sunucu bir yanıt döndürür
  • MCP’de: MCP istemcisi, MCP sunucusuna “tools/call” gibi istekler gönderir ve yanıt alır

Her ikisi de soyutlama katmanı sağlar. İstemci, diğer sistemin dahili detaylarını bilmek zorunda kalmaz; sadece arayüzü takip eder.

Temel Farklar

1. Amaç Odaklılık

MCP: Özellikle LLM uygulamalarını harici veri ve araçlarla entegre etmek için tasarlanmıştır. Yapay zeka ajanlarının çalışma şekliyle uyumlu desenler standartlaştırır.

API’ler: Yapay zeka veya LLM’ler düşünülerek oluşturulmamış genel amaçlı çözümlerdir.

2. Dinamik Keşif

MCP’nin en büyük avantajı dinamik keşfi desteklemesidir. Bir MCP istemcisi, MCP sunucusuna “Ne yapabilirsin?” diye sorabilir ve mevcut tüm fonksiyonların ve verilerin açıklamasını alabilir. LLM uygulaması daha sonra mevcut olan her şeye uyum sağlayabilir.

Geleneksel REST API’leri tipik olarak eşdeğer bir çalışma zamanı keşif mekanizması sunmaz. API değişirse veya yeni endpoint’ler eklenirse, istemcinin bir geliştirici tarafından güncellenmesi gerekir.

3. Arayüz Standartlaştırması

MCP: Her MCP sunucusu, bağlandığı hizmet veya veriyi ne olursa olsun aynı protokolü konuşur ve aynı desenleri takip eder.

API’ler: Her API benzersizdir. Belirli endpoint’ler, parametre formatları ve kimlik doğrulama şemaları hizmetler arasında değişir.

Bir yapay zeka ajanının beş farklı REST API kullanmak istemesi durumunda beş farklı adaptöre ihtiyaç duyabilirken, beş MCP sunucusu tamamen aynı çağrılara yanıt verir. Bir kez yap, çokça entegre et prensibi geçerlidir.

MCP ve API’lerin İlişkisi

İlginç olan şu ki, birçok MCP sunucusu aslında işini yapmak için geleneksel API’leri kullanıyor. Çoğu durumda, MCP sunucusu mevcut bir API’nin etrafındaki bir sarmalayıcıdır (wrapper). MCP formatı ile altta yatan hizmetin yerel arayüzü arasında çeviri yaparak API’yi kullanır.

Örneğin, MCP GitHub sunucusu “repository/list” gibi üst düzey araçları MCP ilkelleri olarak sunar, ancak dahili olarak her araç çağrısını karşılık gelen GitHub’ın REST API isteğine çevirir.

MCP ve API’ler rakip değil, AI yığınındaki katmanlardır. MCP, üstte daha yapay zeka dostu bir arayüz sağlarken, altta API’leri kullanabilir.

Hangi Durumda Hangisini Kullanmalı?

MCP’yi Tercih Edin:

  • Çoklu araç entegrasyonu gerektiğinde
  • Dinamik keşif özelliğine ihtiyaç duyduğunuzda
  • AI ajanları için geliştirme yapıyorsanız
  • Standartlaştırılmış arayüz istiyorsanız
  • Hızlı prototipleme yapmak istiyorsanız

API’leri Tercih Edin:

  • Yüksek performans kritik olduğunda
  • Toplu işlemler yapıyorsanız
  • Sıkı güvenlik kontrolü gerektiğinde
  • Karmaşık iş mantığı uygulamanız gerekiyorsa
  • Olgun ekosistem avantajlarından yararlanmak istiyorsanız

MCP’nin Avantajları

1. Gelişmiş Geliştirici Deneyimi: Kendi kendini tanımlayan araçlar, entegrasyonu kolaylaştırır ve sürtünmeyi azaltır.

2. Ölçeklenebilirlik: MCP, API’lerin sürümleme sorunları olmadan gelişir.

3. Esneklik: Bağlama duyarlı araçlar ve dinamik keşif, sistemi daha uyarlanabilir hale getirir.

4. AI Uyumluluğu: MCP’nin dinamik, kendi kendini tanımlayan doğası, uyarlanabilirlik ve bağlam üzerinde gelişen AI sistemleriyle mükemmel bir şekilde eşleşir.

MCP’nin Zorlukları

1. Yeni Teknoloji: MCP standartları ve en iyi uygulamalar hala gelişmekte olduğu için topluluk desteği konusunda zorluklar yaşanabilir.

2. Güvenlik Hususları: MCP’nin dinamik ve esnek doğası, birden fazla protokolü tutarlı bir şekilde işlemek için sağlam güvenlik önlemleri gerektirir.

3. Karmaşıklık: Aynı anda birden fazla hizmeti ele almak, her bileşeni izlemeniz gerektiği için karmaşık bir süreç olabilir.

Gelecek Perspektifi

MCP, yapay zeka uygulamalarının geleceğinde önemli bir rol oynayacak gibi görünüyor. Kasım 2024’te Anthropic tarafından açık kaynak olarak yayınlandığından bu yana, protokol hızla benimsenmeye başladı:

  • Microsoft ve OpenAI gibi büyük teknoloji şirketleri MCP’yi benimsedi
  • Block ve Apollo gibi şirketler MCP’yi sistemlerine entegre etti
  • Zed, Replit, Codeium ve Sourcegraph gibi geliştirme araçları şirketleri MCP ile çalışıyor
  • GitHub üzerinde binlerce MCP sunucu deposu oluşturuldu

Sonuç

MCP ve API’ler arasındaki seçim, “hangisi daha iyi?” sorusundan ziyade “ne zaman hangisini kullanmalı?” sorusuna odaklanmalıdır. Her ikisi de modern AI yığınında önemli roller oynar.

Geleneksel API’ler, olgun ekosistemleri, kanıtlanmış güvenilirlik ve yüksek performans gereksinimleri için ideal olmaya devam edecek. Öte yandan MCP, özellikle AI ajanları ve dinamik araç entegrasyonu gerektiren uygulamalar için oyunun kurallarını değiştiriyor.

Gelecekte, en başarılı AI uygulamaları muhtemelen her iki yaklaşımı da stratejik olarak kullanacak: performans kritik işlemler için API’ler, dinamik AI-araç etkileşimleri için ise MCP. Bu hibrit yaklaşım, hem mevcut altyapıdan yararlanmayı hem de AI’nin gelişen yeteneklerinden faydalanmayı mümkün kılacak.

Model Context Protocol, yapay zeka uygulamalarının harici sistemlerle etkileşim kurma şeklini dönüştürüyor ve AI ajanlarının daha akıllı, bağlam farkında ve uyarlanabilir olmasının yolunu açıyor. Teknoloji dünyasında olduğu gibi, burada da önemli olan en iyi aracı doğru işte kullanmaktır.

Kaynaklar

0

Related Posts:

Bir yanıt yazın

Password Requirements:

  • At least 8 characters
  • At least 1 lowercase letter
  • At least 1 uppercase letter
  • At least 1 numerical number
  • At least 1 special character