MCP Nedir ve Neden Önemlidir?

Yapay zeka (AI) dünyası, son yıllarda büyük bir dönüşüm geçiriyor. Büyük dil modelleri (LLM’ler) etkileyici metinler üretebiliyor, karmaşık problemleri çözebiliyor ve hatta yaratıcı içerikler oluşturabiliyor. Ancak bu modeller, genellikle kendi eğitim verileriyle sınırlı kalıyor ve dış dünyadaki verilere veya araçlara erişimde zorluk çekiyor. İşte tam bu noktada, Model Bağlam Protokolü (MCP – Model Context Protocol) devreye giriyor. MCP, yapay zeka ajanlarının dış dünya ile bağlantı kurmasını sağlayan yenilikçi bir açık standart olarak karşımıza çıkıyor. Bu yazıda, MCP’nin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve neden bu kadar önemli olduğunu ele alacağız.

MCP Nedir?

MCP, Anthropic tarafından geliştirilen ve Kasım 2024’te açık kaynak olarak duyurulan bir protokoldür. Temel amacı, yapay zeka modellerinin farklı araçlar, servisler ve veri kaynaklarıyla standart bir şekilde iletişim kurmasını sağlamaktır. Geleneksel yöntemlerde, bir yapay zeka modelinin her yeni veri kaynağı veya araçla entegre olabilmesi için özel bir API ve özelleştirilmiş kod yazılması gerekiyordu. Bu süreç, hem zaman alıcı hem de karmaşıktı. MCP ise bu sorunu çözerek, yapay zekanın “tak ve çalıştır” mantığıyla dış dünya ile bağlantı kurmasını mümkün kılıyor. MCP, yapay zeka ajanlarının sadece soru cevaplamaktan öteye geçerek çok adımlı görevleri yerine getirmesini sağlıyor; örneğin, veri çekme, belgeleri özetleme veya dosyaya kaydetme gibi.

MCP’yi daha iyi anlamak için bir benzetme yapalım: USB-C portu nasıl ki farklı cihazları standart bir şekilde bağlamamızı sağlıyorsa, MCP de yapay zeka modellerini farklı veri kaynaklarına ve araçlara bağlayan bir “evrensel bağlayıcı” gibi çalışıyor. Bu standart, hem geliştiriciler hem de işletmeler için büyük bir kolaylık sunuyor.

MCP’nin Mimarisi ve İşleyişi

MCP, istemci-sunucu mimarisine dayanıyor ve üç temel bileşenden oluşuyor: MCP Ana Bilgisayarı (Host), MCP İstemcisi (Client) ve MCP Sunucuları (Servers). Bu bileşenler, yapay zekanın dış dünya ile iletişimini koordine ediyor.

• MCP Ana Bilgisayarı (Host): Bu, yapay zekanın çalıştığı ana uygulama veya arayüzdür. Örneğin, Anthropic’in Claude Desktop uygulaması, bir IDE (entegre geliştirme ortamı) veya başka bir yapay zeka destekli araç olabilir. Ana bilgisayar, kullanıcıyla doğrudan etkileşim kurar ve MCP istemcilerini yönetir.
• MCP İstemcisi (Client): İstemci, ana bilgisayar ile sunucular arasında bir köprü görevi görür. Her istemci, belirli bir MCP sunucusuyla birebir bağlantı kurar ve veri alışverişini yönetir. Örneğin, Claude’un bir dosyaya erişmesi gerektiğinde, istemci bu talebi ilgili sunucuya iletir.
• MCP Sunucuları (Servers): Sunucular, belirli bir aracı veya veri kaynağını yapay zekaya bağlayan bileşenlerdir. Yerel kaynaklara (örneğin, bilgisayarınızdaki bir dosya sistemi veya veritabanı) veya uzak kaynaklara (örneğin, bulut tabanlı API’ler) erişim sağlayabilir. MCP sunucuları, talepleri alır, gerekli işlemleri gerçekleştirir ve sonuçları istemciye geri gönderir.

Tüm bu iletişim, MCP protokolü üzerinden standart bir şekilde gerçekleşir. Protokol, JSON-RPC 2.0 tabanlıdır ve mesajların, eylemlerin ve sonuçların nasıl tanımlanacağını belirler. Bu sayede, farklı sistemler arasında uyumluluk sağlanır ve özelleştirilmiş entegrasyonlara olan ihtiyaç ortadan kalkar. Örneğin, bir GitHub MCP sunucusu, “açık pull request’lerimi listele” talebini bir GitHub API çağrısına dönüştürebilir. Benzer şekilde, bir YouTube MCP sunucusu, bir video bağlantısını transkripte çevirebilir.

MCP’nin Avantajları

MCP, yapay zeka entegrasyonlarında devrim yaratıyor çünkü:

1. Standartlaşma: Her araç veya veri kaynağı için ayrı ayrı entegrasyon yazma ihtiyacı ortadan kalkıyor. MCP, tüm uyumlu araçlarla standart bir dil konuşuyor.
2. Gerçek Zamanlı İletişim: MCP, aktif bağlantılar üzerinden gerçek zamanlı veri alışverişine olanak tanır. Bu, yapay zeka ajanlarının dinamik ve hızlı bir şekilde görevleri yerine getirmesini sağlar.
3. Esneklik: MCP, modelden bağımsız bir standarttır. Yani, Claude, ChatGPT veya başka bir LLM ile çalışabilir. Bu, geliştiricilerin farklı yapay zeka modelleri arasında geçiş yaparken entegrasyonlarını yeniden yazmalarına gerek kalmamasını sağlar.
4. Güvenlik: MCP, varsayılan olarak gizliliğe önem verir. Her araç veya veri kaynağına erişim için açık kullanıcı onayı gerektirir ve sunucular genellikle yerel olarak çalışır, böylece hassas veriler kontrollü ortamlarda kalır.

MCP’nin Kullanım Alanları

MCP, yazılım geliştirme, kurumsal asistanlar ve doğal dil veri erişimi gibi birçok alanda kullanılıyor. Örneğin:

• Yazılım Geliştirme: Zed, Replit ve Sourcegraph gibi platformlar, MCP’yi entegre ederek kodlama asistanlarının gerçek zamanlı kod bağlamına erişmesini sağlıyor. Bu, geliştiricilerin IDE’den ayrılmadan görevleri tamamlamasına olanak tanıyor.
• Kurumsal Asistanlar: Block gibi şirketler, MCP’yi kullanarak iç asistanların özel belgelerden, CRM sistemlerinden veya bilgi tabanlarından bilgi çekmesini sağlıyor.
• Doğal Dil Veri Erişimi: AI2SQL gibi uygulamalar, MCP ile SQL veritabanlarına bağlanarak kullanıcıların doğal dilde bilgi almasını mümkün kılıyor.

MCP’nin Geleceği

MCP, 2025’te hızla büyüyen bir ekosistem haline geldi. GitHub, Slack, Cloudflare ve Sentry gibi büyük platformlar MCP’yi entegre etti ve 5.000’den fazla aktif MCP sunucusu bulunuyor. OpenAI ve Google DeepMind gibi büyük oyuncuların da MCP’yi benimsemesi, protokolün AI dünyasında standart bir iletişim katmanı olma potansiyelini güçlendiriyor.

Ancak MCP’nin önünde bazı zorluklar da var. Protokol henüz yeni olduğu için teknik öğrenme eğrisi yüksek olabilir. Ayrıca, her araç için bir MCP sunucusu geliştirilmesi gerekiyor, bu da ekosistemin büyümesini yavaşlatabilir. Buna rağmen, açık kaynak topluluğunun katkıları ve Anthropic’in aktif desteğiyle, MCP’nin geleceği parlak görünüyor.

Sonuç

Model Bağlam Protokolü, yapay zekanın gerçek dünyayla bağlantı kurma şeklini dönüştürüyor. Geleneksel API’lerin karmaşıklığını ortadan kaldırarak, geliştiricilere ve işletmelere daha hızlı, güvenli ve esnek entegrasyonlar sunuyor. MCP, yapay zeka ajanlarını sadece akıllı değil, aynı zamanda işlevsel ve pratik hale getiriyor. Gelecekte, MCP’nin HTTP’nin web için yaptığını AI için yapması ve yeni bir bağlantı çağını başlatması muhtemel. Eğer bir geliştiriciyseniz veya yapay zeka odaklı bir işletmeyseniz, MCP’yi keşfetmek için doğru zaman şimdidir.

Kaynaklar:

• Elisowski (2024). “MCP Explained: The New Standard Connecting AI to Everything.” Medium. Erişim tarihi: 10 Haziran 2025. https://medium.com/@elisowski/mcp-explained-the-new-standard-connecting-ai-to-everything-79c5a1c98288
• Forbes (2024). “Anthropic’s Claude Desktop App Leverages MCP to Redefine AI Interaction.” Erişim tarihi: 10 Haziran 2025.
• Anthropic Official Documentation (2024). “Model Context Protocol (MCP) Specification.” Erişim tarihi: 10 Haziran 2025.
• GitHub MCP Community (2025). “MCP Ecosystem and Integrations.” GitHub. Erişim tarihi: 10 Haziran 2025.
• Kapak Görseli: Photo by Tomas Sobek on Unsplash