Model Bağlam Protokolü (MCP) Teknik İnceleme

Yapay zeka dünyasında son dönemde Model Bağlam Protokolü (MCP) kavramı sıkça gündeme gelmeye başladı. MCP, yapay zeka modellerinin harici veri kaynakları ve araçlarla etkileşimini standartlaştırmayı hedefleyen açık bir protokoldür. Anthropic firmasının Kasım 2024'te duyurduğu MCP, büyük dil modelleri (LLM) ile içerik depoları, iş araçları ve geliştirme ortamları arasındaki kopukluğu gidermek amacıyla geliştirilmiştir. Bu yazıda MCP'nin ne olduğu, hangi amaçlarla geliştirildiği, teknik detayları, kullanım alanları, diğer protokollerle farkları, güncel benimsenme durumu ve gelecekteki potansiyeli ele alınacaktır. Ayrıca konuyu hem yerli hem yabancı kaynaklara dayanarak derinlemesine inceleyip, anlaşılır bir teknik dille aktarmaya özen göstereceğiz.

MCP Nedir?

Model Context Protocol (MCP), yapay zeka asistanları ile harici veri kaynakları (ör. döküman depoları, iş uygulamaları, geliştirme araçları) arasındaki iletişimi sağlamak için tasarlanmış açık bir standart protokoldür. YZ güvenliği ve araştırmaları alanında faaliyet gösteren Anthropic tarafından geliştirilmiş olup Kasım 2024'te kamuoyuna duyurulmuştur. Geleneksel olarak her bir yapay zeka uygulamasını yeni bir veri kaynağına entegre etmek için özel, tek seferlik çözümler geliştirmek gerekiyordu. MCP ise her yeni veri kaynağı için ayrı entegrasyon yazma zorunluluğunu ortadan kaldırmayı amaçlar. Bu sayede farklı bilgi siloları ve eski sistemler nedeniyle izole kalan yapay zeka modellerine gerçek zamanlı ve bağlamsal veri erişimi sağlanarak, daha güncel ve alakalı yanıtlar üretmeleri mümkün hale gelir.

Bir bakıma MCP, yapay zeka uygulamalarının dış dünyaya açılan standardize bir bağlantı noktası gibidir. Anthropic'in tanımıyla "AI için USB-C portu" işlevi görür. Nasıl ki USB-C, farklı cihaz ve çevre birimlerini tek tip bir arabirimle bağlamayı sağlıyorsa, MCP de farklı veri kaynaklarını ve araçları yapay zeka modellerine ortak bir protokol üzerinden bağlamayı mümkün kılar. Bu protokol herhangi bir istemci (AI uygulaması) ile herhangi bir sunucu (veri kaynağı/araç sağlayıcı) arasındaki iletişim kurallarını tanımlayarak, geliştirici kim olursa olsun tüm bileşenlerin uyumlu çalışabileceği bir ekosistem oluşturur.

MCP'nin çıkış noktası, AI sistemlerinin önündeki M×N entegrasyon problemini çözmektir: Yani M farklı yapay zeka modeli ile N farklı araç/veri kaynağını entegre etmek için gereken özel bağlantı sayısının patlaması sorunu. MCP, bu kombinatoryel zorluğu ortadan kaldırmak için tek tip bir iletişim standardı sunar. Böylece hem büyük dil modeli sağlayıcıları hem de araç geliştiricileri aynı kurallara uyarak sistemlerini oluşturabilir. Kısacası, MCP ne bir kütüphane ne de tek başına bir araçtır; HTTP'nin web için yaptığına benzer şekilde, AI ekosistemi için ortak bir dil ve protokol tanımlar.

Geliştirilme Amacı ve Kullanım Alanları

MCP'nin geliştirilmesindeki temel amaç, yapay zeka uygulamalarının ihtiyaç duyduğu bağlama kolay ve güvenli şekilde ulaşabilmesini sağlamaktır. Bu protokol, AI sistemlerinin "kapalı kutu" olmaktan çıkıp çevresindeki veri ve hizmetlerle etkileşime geçebilmesi için ortaya konmuştur. Özellikle büyük dil modellerinin eğitim verileriyle sınırlı kalmayıp güncel bilgiler, kurumsal veriler veya kullanıcıya özel içerik ile zenginleşmesi gereksinimi MCP'nin motivasyonudur.

Geleneksel entegrasyonlarda her bir LLM ve veri kaynağı çifti için özel kod geliştirmek gerekirdi ve bu durum ölçeklenebilirliği ciddi şekilde kısıtlardı. MCP ise parçalanmış entegrasyonlar yerine tek bir standart protokol getirerek bu sorunu çözüyor. Böylece bir defa MCP desteği eklendiğinde, modelin farklı veri kaynağı veya araçlara erişimi için yeniden tekerleği icat etmeye gerek kalmıyor. Geliştiriciler için bu, daha az kod yazma, daha az hata ve bakım yükü demektir. Kuruluşlar için ise mevcut sistemlerine yapay zeka yeteneklerini eklerken hız ve maliyet avantajı anlamına gelir.

MCP'nin kullanım alanları oldukça geniştir. Başta büyük dil modeli tabanlı yapay zeka asistanları olmak üzere, herhangi bir AI uygulamasının veriyle zenginleştirilmesi gereken senaryolarda devreye girebilir. Örneğin bir şirketin iç yazışma ve doküman depolarını AI destekli bir asistanla entegre etmek istediğini düşünelim – MCP, bu bağlantıyı güvenli ve standart bir yolla kurarak asistanın ilgili belgelere erişip kullanıcıya doğru yanıtlar vermesini sağlar. Benzer şekilde, bir e-ticaret sitesinde müşteri destek chatbot'unun CRM veritabanı veya sipariş takip sistemi ile konuşabilmesi de MCP sayesinde mümkün hale gelebilir.

Akademik ve araştırma odaklı yapay zeka modellerinde de MCP kullanım alanı bulur. Örneğin, bir LLM'nin gerçek zamanlı bilimsel makale veritabanlarını tarayarak en güncel bilgiyi cevaba dahil etmesi istenebilir – bu durumda MCP, literatür tarama aracını modelle buluşturabilir.

Dağıtık sistemler ve otonom ajanlar alanında da MCP'nin etkisi büyüktür. Birden fazla ajanın birbiriyle ve çeşitli veri kaynaklarıyla etkileştiği karmaşık senaryolarda, protokol sayesinde her şey daha düzenli ve uyumlu çalışır. AI ajanları, MCP üzerinden veri akışı sağlayarak ortak bir bağlamı koruyabilir, böylece farklı görevler arasında tutarlılık sağlanır.

Sonuç olarak MCP; yapay zeka destekli IDE ortamlarından kurumsal iş akışı otomasyonlarına, veri analitiğinden sohbet robotlarına kadar geniş bir yelpazede kullanım potansiyeline sahiptir.

Hangi Sistemlerde ve Alanlarda Etkilidir?

MCP en çok büyük dil modeli tabanlı sistemlerde etkisini gösterir, zira temel hedefi bu modelleri ihtiyaç duydukları "bağlam" ile buluşturmaktır. Örneğin ChatGPT veya Claude gibi bir LLM, tek başına internete veya kurumsal verilere bağlı değilken yalnızca eğitim verisi kapsamında yanıtlar üretebilir. MCP uygulandığında ise bu modeller, e-posta, doküman, veritabanı kayıtları, kod depoları gibi harici sistemlerle güvenli bir biçimde konuşarak daha güncel ve görev-odaklı çıktılar verebilir.

Özellikle kurumsal yazılım ekosistemlerinde (CRM, ERP, proje yönetim araçları vb.) MCP destekli bir yapay zeka, ilgili sistemlere bağlanıp gerçek verilerle çalışabildiğinde değerini katlayacaktır.

Bir diğer etki alanı dağıtık ve otonom yapay zeka sistemleridir. Günümüzde "AI ajanları" konsepti popüler hale gelmiştir ve 2025 yılı adeta bu tür ajanların yükseliş yılı olmuştur. AI ajanlarının çevrelerindeki araçları etkin kullanabilmesi kritik bir ihtiyaçtır. Mevcut "tool calling" yöntemleri (LLM'lerin fonksiyon çağırması gibi) belli bir noktaya kadar çözüm sunsa da gerçek dünya uygulamalarında ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik açısından yetersiz kalabilmektedir. MCP burada devreye girerek LLM'lerin araç ve servis entegrasyonunu kolaylaştıran bir zemin sağlar. Bu sayede AI ajanları, tek tek API'larla uğraşmak yerine tek protokol üzerinden birden çok kaynağa erişebilir ve daha otonom aksiyonlar alabilir.

Örneğin bir siber güvenlik ajanı, MCP aracılığıyla hem ağ izleme aracına hem de olay yönetim sistemine bağlanıp kendi başına tarama ve aksiyon döngüleri yürütebilir. Benzer şekilde bir iş otomasyon ajanı, takvim uygulaması, e-posta istemcisi ve veritabanı gibi çeşitli sistemlerle entegre şekilde görevleri zincirleme gerçekleştirebilir.

MCP ayrıca veri yönetimi ve entegrasyonu alanlarında etkilidir. Birçok kurumda veriler farklı silolar halinde bulunur ve eski sistemlerle yeni AI araçlarını konuşturmak ciddi mühendislik çabası gerektirir. MCP'nin getirdiği standart, bu açıdan bir entegrasyon omurgası işlevi görerek veri kaynaklarının AI tarafından daha kolay keşfedilip kullanılabilmesini sağlar. Bu durum, kurumların ellerindeki dağıtık veriyi bir araya getirip yapay zeka çözümleriyle harmanlamalarını hızlandırır. Örneğin finans sektöründe bir analiz modeli, MCP sayesinde hem müşteri işlem kayıtlarına hem de piyasaya dair güncel haberlere aynı çatı protokolü altında erişebilir; bu da daha zengin ve doğru içgörüler demektir.

Son olarak, gömülü sistemler ve uç birimler gibi alanlarda da MCP'nin etkisi görülmeye başlanmıştır. Örneğin bir robotik sistemin yerleşik AI modülü, MCP kullanarak hem buluttaki veri hizmetlerine hem de robotun sensör/cihaz arabirimlerine standart bir yolla erişebilir. Bu da gerçek zamanlı kontrol ile bulut zekâsının birleşmesini kolaylaştırır.

Özetle, MCP; yapay zekanın olduğu her yerde, veri ve araç entegrasyonunun kritik olduğu tüm sistem ve alanlarda dönüştürücü bir rol oynayabilecek kapasitededir.

Teknik Bileşenleri ve Mimarisi

MCP'nin altyapısını anlamak için öncelikle istemci-sunucu (client-server) mimarisini benimsediğini belirtelim. Protokol, başlıca üç bileşenin etkileşimi etrafında şekillenir: Host (Ev Sahibi), Client (İstemci) ve Server (Sunucu).

MCP Host: Yapay zeka modelini veya uygulamasını barındıran ana programdır. Örneğin Claude Desktop uygulaması, bir kod editörü (IDE) veya özel bir AI asistan uygulaması host rolünde olabilir. Host, modelin kendisiyle ve kullanıcıyla etkileşimini yönetirken, harici veri isteği doğduğunda MCP istemcisine başvurur.

MCP Client (İstemci): Host içinde çalışan ya da host ile entegre olan, MCP protokolü üzerinden sunucularla bağlantıyı yöneten bileşendir. İstemci, host ile sunucu arasında iletişim katmanı olarak düşünülebilir. Her bir MCP sunucusuyla bire bir bağlantı kurar ve protokolün gerektirdiği mesajlaşma kurallarını uygular. Örneğin bir AI IDE'sinde istemci modülü, gerekirse aynı anda hem GitHub sunucusuna hem veritabanı sunucusuna ayrı bağlantıları yönetebilir.

MCP Server (Sunucu): Harici veri kaynaklarına veya araçlara erişimi sağlayan, MCP standardına uyumlu hafif programlardır. Her bir sunucu, spesifik bir yeteneği veya veri kaynağını temsil eder. Örneğin bir MCP sunucusu GitHub API'sini sarmalayarak repo verilerine erişimi sağlar, başka bir sunucu Slack iletilerini okumayı sağlar, bir diğeri yerel dosya sistemine erişebilir. Sunucular, kendi arka plandaki servislerine (veritabanı, API, dosya, vs.) özgü benzersiz API'leri MCP protokolü arkasında soyutlayarak istemciye sunar.

MCP mimarisi, AI sistemlerini harici araç ve veri kaynaklarına bağlama konusunda USB-C hub benzeri bir yaklaşım sunar. Üstte yapay zeka uygulamaları MCP host olarak görülüyor (örneğin Claude, ChatGPT veya bir IDE), bunlar bir MCP istemcisi aracılığıyla ortadaki MCP protokolüyle haberleşiyor. Altta ise farklı MCP sunucuları üzerinden Slack, Gmail, Takvim gibi uzak servisler ile yerel dosya sistemi gibi veri kaynaklarına standart bir arabirimle erişim sağlanıyor.

Temel mimariyi daha somut ifade etmek gerekirse: MCP istemcisi, host uygulamanın parçası olarak çalışır ve belirlenen port üzerinden bir MCP sunucusuna bağlanır (genellikle yerelde, ancak ileride uzaktaki sunucular da desteklenecek). İstemci ve sunucu arasındaki iletişim, JSON tabanlı bir mesajlaşma protokolüyle gerçekleştirilir. MCP protokolü, JSON-RPC tarzı mesaj tiplerini kullanır ve istemci-sunucu arasında gönderilebilecek üç tür mesaj tanımlar: İstek (request), Yanıt (response) ve Bildirim (notification).

İstek mesajları, istemciden sunucuya belirli bir eylem veya veri talebi iletmek için gönderilir. Örneğin "Şu dosyanın içeriğini bana ver" veya "Şu araçla bir işlem yap" komutu bir istek mesajı olarak sunucuya iletilir.

Yanıt mesajları, sunucunun isteğe karşı döndürdüğü cevaplardır. Sunucu, isteği işler ve başarılı bir sonuç (örneğin istenen dosyanın içeriği) veya hata bilgisini yanıt olarak istemciye gönderir.

Bildirim mesajları ise bilgilendirme amaçlı tek yönlü iletilerdir; belirli bir isteğe bağlı olmayan, örneğin sunucuda bir durum değişikliği olduğunda istemciyi haberdar etmek için kullanılabilir. Bildirimlerde yanıt beklenmez, örneğin "Veritabanı güncellendi" gibi bir olay bildirimi MCP kapsamında iletilebilir.

MCP'nin iletişim modeli iki yönlü ve durumsal bir etkileşime olanak tanır. İstemci, sunucuyla sürekli açık bir bağlantı üzerinden konuşur ve gerektiğinde karşılıklı mesajlar alışverişi olur. Bu yapı, AI uygulamasının çevresiyle dinamik etkileşimde bulunmasını sağlar. Bir bakıma, yapay zeka uygulaması ile harici veri kaynağı arasında kalıcı bir oturum oluşturulur. Örneğin istemci, dosya sistemi sunucusuna bir dizini izlemesi için abonelik isteği (notification) gönderebilir; sunucu da o dizinde bir değişiklik oldukça istemciye bildirimler akıtarak modelin her an güncel kalmasını sağlayabilir.

MCP Nasıl Çalışır? (Veri Akışı ve Model Entegrasyonu)

MCP'nin çalışma mantığını bir senaryo üzerinden anlatalım: Örneğin bir sohbet botu, kullanıcının "Geçen haftaki satış raporunu gönder" talebini aldı. Bu bot, aslında bir LLM (büyük dil modeli) tarafından destekleniyor ve arka planda MCP protokolünü kullanarak şirketin dosya sunucusuna erişebiliyor olsun. İşte adım adım MCP veri akışı:

1. İstek Oluşturma: Kullanıcı sorusu LLM tarafından analiz edilir ve model, güncel satış raporunun bir dosyada olduğunu anlar. Bot uygulaması (host), ilgili dosya sunucusundan veri çekmek üzere bir MCP istemcisi aracılığıyla istek hazırlar. Bu istek, örneğin JSON formatında {"method": "getFile", "params": {"path": "/reports/satis_raporu.xlsx"}} gibi sunucuya iletilecek bir çağrıdır.



2. Sunucu İşleme: MCP sunucusu, kendisine gelen isteği alır ve tanımlı protokol çerçevesinde yorumlar. Bu sunucu, şirketin dosya sistemiyle entegre çalıştığından getFile metodunu uygulayarak belirtilen yolu okur. Bu aşamada sunucu, gerekli yetki kontrollerini ve hata yönetimini de kendi içinde yapar (örn. dosya bulunamazsa hata yanıtı hazırlayacaktır).

3. Yanıt Gönderme: Sunucu isteği işledikten sonra yanıt mesajını oluşturur. Başarılıysa dosyanın içeriğini (ya da istenen özeti vs.) yanıt paketinin içinde istemciye geri yollar. Yanıt da JSON-RPC yapısında, istek ile eşleşen bir kimlikle birlikte {"result": "...dosya içeriğinin burada olduğunu varsayalım..."} şeklinde iletilir. İstemci bu yanıtı alır almaz host uygulamaya iletir.

4. Modelin Cevap Üretimi: Host içindeki LLM modeli, gelen dosya içeriğini kendi yanıt oluşturma sürecine dahil eder. Artık model, kullanıcının sorusunu yanıtlarken raporun içeriğini kullanabilir durumdadır. Örneğin "Geçen haftaki satışlar X TL olup, önceki haftaya göre %Y artış göstermiştir." şeklinde bir doğal dil cevabı üretir. Bu cevap kullanıcıya sunulur.

Bu akışta dikkat edilmesi gereken, MCP istemcisi ve sunucusunun modelin parçası olmadığını, modeli destekleyen yardımcı komponentler olduğudur. Model, ihtiyaç duyduğunda istemci aracılığıyla "araçlara" veya "kaynaklara" başvurur, aksi halde normal şekilde dil üretimine devam eder. Bu yaklaşım sayesinde model, uzun süreli bir hafızaya veya sınırsız bir bağlama sahipmiş gibi davranabilir, zira gereken her durumda protokol üzerinden dış dünyadan veri alabilir. Örneğin modelin bağlam penceresi çok büyük olmasa bile, MCP aracılığıyla parça parça ilgili bilgileri çekip yanıtlarına yedirebilir.

MCP'nin teknik işleyişindeki bir diğer yenilik, protokolde tanımlı "primitif" (temel birim) kavramlarıdır. MCP spesifikasyonu, istemci ve sunucuların belli başlı yetenekleri primitifler olarak sunmasını tanımlar. Sunucu tarafında üç ana primitif vardır: Prompts (Talimatlar), Resources (Kaynaklar) ve Tools (Araçlar).

Prompt primitifleri, model için önceden tanımlanmış talimat veya şablonları ifade eder. Örneğin sunucu, modele belirli bir konuda direktifler veren bir prompt sağlayabilir (kullanıcının yapacağı işlemi tanımlayan bir şablon gibi).

Resource (Kaynak) primitifleri, yapısal verileri temsil eder ve modelin bağlamına eklenebilecek salt okunur içerikleri sunar. Örneğin bir veritabanı sorgusunun sonucu ya da bir döküman içeriği resource olarak modele aktarılabilir.

Tool (Araç) primitifleri ise modelin çağırabileceği yürütülebilir fonksiyonlar veya eylemlerdir. Örneğin takvimde etkinlik oluşturmak, e-posta göndermek veya web'den bilgi çekmek birer araç işlevi olabilir. Model bu aracı uygun parametrelerle çağırdığında, sunucu arka planda gereken işlemi yapar ve sonucu modele döndürür.

İstemci tarafında ise Root (Kök) ve Sampling (Örnekleme) olmak üzere iki primitif tanımlanmıştır. Root, sunucuların istemci (host) tarafındaki dosya sistemi gibi kaynaklara giriş noktalarını temsil eder; böylece sunucu gerektiğinde istemci üzerinden host'un belirli dosyalarına erişebilir (örneğin host uygulamanın kullanıcıya ait bir yerel dosyayı sunucuya vermesi gibi). Sampling ise sunucunun, istemciden (yani LLM'den) bir tamamlanma/generasyon istemesini sağlar. Bu biraz ileri düzey bir özellik olup, sunucunun bazı durumlarda kendi işlemini sürdürebilmek için LLM'den bir alt-istek yapması anlamına gelir. Örneğin bir araç (sunucu) karmaşık bir görevi alt parçalara bölerken, arada modelden bir metin üretmesini talep edebilir. Bu durum "ajan içinde ajan çalışması" gibi otonom senaryoları mümkün kılar ancak Anthropic burada her zaman bir insan onayı mekanizmasının bulunmasını önermektedir – aksi halde modelin kendi başına döngüsel çağrılar yapması riskli olabilir.

Özetle, MCP'nin çalışma prensibi, yapay zeka modeli ile dünya arasına ortak bir dil ve aracı katman koymaktır. Model, MCP sayesinde veri alır, komut çalıştırır, sonuç alır ve bunu yaparken geliştiriciler için tek tip bir arayüz üzerinden işlem gerçekleşir. Bu da AI sistemlerine güvenli, kontrollü ve genişletilebilir bir "bağlam erişimi" kazandırır. Gerçekleştirilen her eylem protokol tarafından tanımlandığı ve kayıt altına alınabildiği için denetlenebilirlik de artar. Sonraki bölümde, bu mekanizmanın somut örneklerde nasıl kullanıldığına bakalım.

Örnek Kullanım Senaryoları

MCP'nin neler yapabileceğini birkaç örnek senaryo üzerinden inceleyelim:

Yazılım Geliştirme Asistanı: Bir yazılımcı, kod tabanı hakkında sorular sorabilen bir yapay zeka asistanı kullanıyor. MCP ile bu asistan, şirketin GitHub depo sunucusuna bağlanarak kaynak kodu tarayabiliyor. Örneğin "Ödeme servisindeki calculate_fee fonksiyonu ne işe yarıyor?" sorusuna asistan, MCP üzerinden GitHub sunucusuna istekte bulunup ilgili kod dosyasını alarak cevap verebilir. Bu sayede LLM, kod veritabanını sorgulayarak çok daha isabetli ve detaylı yanıtlar üretir.

İçerik Yönetimi ve Arama: Büyük bir şirketin bilgi yönetim sistemi olduğunu düşünün. Çalışanlar, farklı departmanların dokümanlarına, wikisayfalarına erişmek için AI tabanlı bir arama asistanı kullanıyor. MCP sayesinde bu asistan, farklı veri depolarına (SharePoint, Confluence, Google Drive vb.) bağlanabilen sunuculara sahip. Bir çalışan "yeni pazarlama stratejisi raporu" aradığında, asistan MCP protokolüyle ilgili sunuculardan tarama yapıp sonuçları birleştirerek en güncel ve ilgili içeriği getiriyor. Bu senaryoda MCP, farklı içerik depolarını tek potada eriten bir aracı rolü görüyor.

İşletme Uygulamaları Entegrasyonu: Bir müşteri destek sohbet botu düşünün. Kullanıcı, sipariş durumu hakkında soru sorduğunda bot, MCP aracılığıyla şirketin CRM ve sipariş takip sistemlerine bağlanarak anında güncel bilgiyi çekiyor. Örneğin "12345 numaralı siparişim nerede?" sorusuna cevap verirken, bot MCP sunucusu üzerinden kargo takip API'sine istek atıp dönen bilgiyi yanıtına katıyor. Bu sayede müşteri botla konuşurken, arka planda botun gerçek sistemlere erişip işlem yapması mümkün oluyor – kullanıcıya sanki gerçek bir temsilciyle görüşüyormuş hissi veriyor.

Veri Analizi ve Raporlama: Bir yönetici, şirketteki AI destekli asistanına "Bu ay satış performansımız nasıldı?" diye soruyor. Asistan, MCP protokolü ile şirketin veritabanı sunucusuna bağlanıp gerekli SQL sorgularını çalıştıran bir Tool kullanıyor. Veritabanından çektiği rakamları yine MCP üzerinden bir Resource olarak modele iletiyor ve model bu sayısal verileri yorumlayarak yöneticinin sorusuna özet bir rapor şeklinde yanıt veriyor. Bu senaryoda MCP, RAG (Retrieval Augmented Generation) yöntemini kurumsal veriler için ölçeklenebilir kılıyor; model hem güncel veriye ulaşıyor hem de bunu anlamlandırıp sunuyor. Ayrıca model gerçek verilere dayandığı için uydurma (halüsinasyon) olasılığı da düşüyor.

Otonom Ajanlar ve Çoklu Araç Kullanımı

MCP, yapay zekanın otonom ajan konseptiyle birleştiğinde gerçek potansiyelini göstermeye başlıyor. Günümüzde birçok senaryo, yalnızca bir API’ye çağrı atmaktan fazlasını gerektiriyor; birbirini takip eden işlemler, farklı sistemler arasında veri aktarımı, hatta senkronize aksiyonlar gibi çok adımlı süreçler devreye giriyor. İşte MCP, bu karmaşık görev zincirlerini yönetecek otonom ajanlara altyapı sağlıyor.

Örneğin bir işe alım sürecini yöneten bir AI ajanı düşünelim. Yeni bir çalışan sisteme eklendiğinde, bu ajan MCP üzerinden insan kaynakları yazılımından verileri Resource olarak alabilir, ardından Slack üzerinden hoş geldin mesajı göndermek için bir Tool çağırabilir ve son olarak şirketin dosya sisteminden eğitim belgelerini ilgili kişiyle paylaşabilir. Bu işlemler tekil bir API çağrısıyla değil, birbirini takip eden ve farklı araçları kullanan çok adımlı bir planlama süreciyle gerçekleşir.

MCP sayesinde tüm bu araçlar ortak bir protokol ile yönetildiğinden, ajanlar arasında modülerlik ve tekrar kullanılabilirlik sağlanır. Ayrıca MCP’nin primitif yapısı, her bir aracın işlevini net biçimde ayrıştırarak, ajanların karmaşık görevleri daha güvenli ve denetlenebilir şekilde yürütmesine olanak tanır.

Daha da ötesi, bir AI ajanı yalnızca mevcut araçları kullanmakla kalmaz; gerektiğinde başka bir ajanı tetikleyebilir, hatta görevi alt ajanlara devredebilir. Bu tür “ajan içinde ajan” senaryoları, MCP’nin çoklu ajan mimarilerinde sunduğu esnek yapılar sayesinde mümkün hale gelir. İnsan onayı veya kontrol mekanizmaları da protokole gömülebilir olduğundan, otonomi ile güvenlik arasında dengeli bir sistem kurulabilir.

Kısacası MCP, AI ajanlarının sadece bilgiye değil, eyleme de geçebilen gerçek dijital aktörler haline gelmesini sağlayan bir omurgadır.

Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka sistemlerinin dünyayla daha etkili ve standardize bir biçimde etkileşime geçmesini mümkün kılan devrimsel bir adımdır. Henüz yolun başında olsa da, MCP'nin sunduğu esneklik, modülerlik ve birlikte çalışabilirlik, onu gelecekteki AI altyapılarının vazgeçilmez bir bileşeni haline getirebilir. Eğer bu protokol geniş çapta benimsenirse, tıpkı HTTP'nin web'e yaptığı gibi, MCP de yapay zekanın günlük yaşantımıza entegre olmasında belirleyici rol oynayacaktır. Bugün bir geliştirici için karmaşık sistemleri birbirine bağlayan bir araç gibi görünse de, yarının dijital dünyasında MCP, AI'nın sinir sistemi olabilir. Ve belki bir gün, yazılımın satır aralarında değil, protokolün satırlarında geleceği yazacağız.