Model Context Protocol’ün (MCP) neden AI aracıları için ideal bir soyutlama olmadığını keşfedin ve kod yürütme yaklaşımının nasıl %98’e kadar daha az token tüketimiyle birlikte aracı özerkliğini ve performansını artırdığını öğrenin.
AI aracı geliştirme dünyası köklü bir değişimden geçiyor. Sektör liderlerinden gelen son içgörüler, alandaki en yaygın standartlardan biri olan Model Context Protocol’ü (MCP) sorguluyor. MCP, AI aracıları ile harici sistemler arasındaki entegrasyonu standartlaştırmak için geliştirilmiş olsa da, yeni kanıtlar bu soyutlamanın aslında aracı performansını sınırladığını, maliyetleri artırdığını ve özerkliği azalttığını gösteriyor. Bu kapsamlı rehberde, kod yürütmenin MCP’ye neden üstün bir alternatif olarak öne çıktığını, token tüketimini nasıl %98’e kadar azaltabildiğini ve bunun AI aracı mimarisinin geleceği için ne anlama geldiğini inceleyeceğiz. Kurumsal AI sistemleri geliştiriyor ya da aracı tabanlı otomasyonu keşfediyor olun, bu paradigma değişimini anlamak bilinçli mimari kararlar alabilmek için kritik önemdedir.
Model Context Protocol, AI aracı geliştirmeyi standartlaştırmak için önemli bir girişimdir. Temelde MCP, AI aracılarını harici sistemlere, API’lara ve veri kaynaklarına bağlamak için tasarlanmış açık bir standarttır. MCP’nin arkasındaki temel fikir şudur: Her geliştirici kendi AI aracıları ile harici araçlar arasında özel entegrasyonlar yapmak yerine, MCP sayesinde bir kez entegrasyon yapıp bunu tüm ekosistemde paylaşabilir. Bu standartlaşma AI topluluğu için dönüştürücü oldu ve dünya genelinde geliştiriciler arasında eşi benzeri görülmemiş bir iş birliği ve araç paylaşımı sağladı.
Teknik açıdan bakıldığında MCP, geliştiriciler için değil, AI aracıları için optimize edilmiş bir API spesifikasyonudur. Geleneksel API’lar geliştirici deneyimi için oluşturulurken, MCP’ler özellikle büyük dil modelleri ve özerk aracıların kullanımı için tasarlanmıştır. Protokol, aracıların bilgiyi nasıl talep edeceğini, araçların nasıl tanımlanacağını ve sonuçların en iyi aracı anlayışı için nasıl biçimlendirileceğini belirler. MCP’nin esas atılımı protokolün kendisi değil, sektör çapında benimsenmesiyle birleşik bir ekosistem oluşturmasıdır. Anthropic ve diğer büyük oyuncular MCP üzerinde standartlaştığında, geliştiriciler bir aracı bir kez oluşturup bunu birden fazla aracı platformunda sorunsuz çalıştırabildi.
MCP’nin değer önerisi etkileyici: Bir bütün entegrasyon ekosistemi sunmak, geliştirme süresini kısaltmak ve aracıların her entegrasyon için özel mühendisliğe gerek kalmadan binlerce araca erişmesini sağlamak. Bu standartlaşma, endüstri genelinde MCP sunucularının hızla çoğalmasına yol açtı; geliştiriciler, veri tabanı erişiminden üçüncü parti API entegrasyonlarına kadar her konuda özel sunucular üretiyor. Sunulan vaat şuydu: Mevcut MCP sunucuları arttıkça, aracıların yetkinliği ve özerkliği de artacak, böylece zengin bir önceden oluşturulmuş araç ekosisteminden yararlanarak daha karmaşık görevleri yerine getirebileceklerdi.
MCP, standartlaşma sorununu çözse de AI aracıları daha gelişmiş hale geldikçe ve ölçekli olarak kullanıldıkça yeni bir dizi zorluğu da beraberinde getirdi. En önemli sorun, AI aracıları için maliyeti ve performansı doğrudan etkileyen aşırı token tüketimidir. Bunun nedenini anlamak için, MCP sunucularının tipik olarak nasıl uygulandığına ve aracıların pratikte bunlarla nasıl iletişim kurduğuna bakmak gerekir.
Bir AI aracı bir MCP sunucusuna bağlandığında, o sunucuda mevcut olan her araçla ilgili kapsamlı dokümantasyon alır. Tipik bir MCP sunucusunda, her biri detaylı açıklamalar, parametre spesifikasyonları ve kullanım örnekleri içeren 20-30 farklı araç bulunur. Gerçek hayatta kuruluşlar genellikle yalnızca tek bir MCP sunucusunu aracıya bağlamaz; bunun yerine, aracıların farklı yeteneklere erişebilmesi için beş, altı veya daha fazla MCP sunucusu entegre edilir. Bu da, aracı yalnızca tek bir araca ihtiyaç duysa bile, tüm bağlam penceresinin mevcut tüm araçların açıklamaları ve meta verileriyle dolması anlamına gelir. Bu, token israfının ilk büyük kaynağıdır: Aracıların ihtiyaç duymadıkları araçlar hakkında bilgi taşımak zorunda kalması, hem gecikmeyi hem maliyeti artırırken, hayal ürünü yanıt riskini de yükseltir.
İkinci büyük token tüketimi kaynağı ise ara araç sonuçlarından gelir. Gerçekçi bir senaryoyu düşünün: Bir aracı, Google Drive’dan bir transkripti çekip belirli bir bilgiyi çıkarmak istiyor. MCP aracı, 50.000 token’lık bir içerik döndürebilir; büyük dokümanlarda bu, bağlam penceresinin sınırlarını bile aşabilir. Oysa aracı sadece ilk paragrafı veya belirli bir kısmı kullanacak olabilir. Buna rağmen tüm doküman bağlam penceresinden geçirilir, gereksiz yere token harcanır ve mevcut bağlam sınırları aşılabilir. Bu verimsizlik, birden fazla araç çağrısı ile katlanarak artar ve onlarca adım içeren karmaşık iş akışlarında token israfı şaşırtıcı boyutlara ulaşır.
Token tüketiminden öte, daha derin bir mimari sorun da vardır: MCP, aracı özerkliğini azaltır. Bir aracı sistemine eklenen her soyutlama katmanı, aracının ne yapabileceğini ve ne kadar esnek olabileceğini kısıtlar. Aracılar, önceden tanımlanmış araç tanımları ve sabit MCP arayüzleriyle çalışmak zorunda kaldığında, yeni yollarla veri dönüştürme veya benzersiz sorunlar için özel çözümler üretme yeteneğini kaybeder. Oysa AI aracıları geliştirmenin temel amacı, özerk görev yürütmeyi başarmaktır; ancak MCP’nin soyutlama katmanı, aracının esnekliğini ve karar verme yeteneğini kısıtlayarak bu amaca aykırı şekilde çalışır.
Giderek benimsenen alternatif yaklaşım, modern büyük dil modellerinin temel yeteneklerinden biri olan kod üretimini kullanarak bu sınırlamaları aşar. Önceden tanımlanmış araç tanımları ve sabit MCP arayüzlerine dayanmak yerine, bu yöntem aracıların doğrudan kod üretip yürütebilmesini, API ve araçlara standart bir protokol yerine kod aracılığıyla erişmesini sağlar. Bu değişim, aracıların harici sistemlerle nasıl etkileşime girmesi gerektiğini temelden yeniden düşünmektir.
Kod yürütme mimarisi oldukça sadedir. MCP sunucularına bağlanmak yerine sistem, her klasörü bir MCP sunucusunu temsil eden, içinde de belirli araç kategorilerine ait alt klasörler ve her bir aracı uygulayan basit TypeScript dosyaları barındıran yapılandırılmış bir klasör hiyerarşisi tutar. Bir aracı bir aracı kullanmak istediğinde, bağlam penceresinde önceden tanımlanmış bir tanımı aramaz; bunun yerine ilgili klasörden gerekli aracı içe aktaran ve doğrudan çağıran bir kod üretir. Bu yaklaşım, sistemde bilginin nasıl aktığını ve aracıların harici yeteneklerle nasıl etkileşime girdiğini temelden değiştirir.
Bu yöntemle elde edilen performans iyileştirmeleri çarpıcıdır. Aracının bağlam penceresine yalnızca ihtiyaç duyduğu belirli aracı eklemesi, tüm bağlı sunuculardaki tüm araçları değil, token tüketimini ciddi şekilde azaltır. Daha da önemlisi, aracılar artık ara sonuçları akıllıca işleyebilir. 50.000 token’lık bir dokümanı bağlamdan geçirmek yerine, aracı dokümanı dosya sistemine kaydedip sadece gerekli kısmı çıkarabilir. Gerçek dünya uygulamalarında, bu yöntem geleneksel MCP uygulamalarına kıyasla token tüketiminde %98’e varan azalma ve eşzamanlı olarak artan aracı performansı ve özerklik göstermiştir.
Kod yürütme yaklaşımının en güçlü avantajlarından biri “aşamalı gösterim"dir. Geleneksel MCP’de aracıların bağlam penceresi boyutuyla sınırlıdır; bağlanabilecek araç sayısının pratik bir tavanı vardır. Kod yürütme ile bu kısıtlama ortadan kalkar. Teorik olarak bir aracı binlerce MCP sunucusu ve araca erişebilir ama sadece ihtiyacı olan araçları o anda yükler.
Bu, aracıların hangi araçların ve MCP sunucularının mevcut olduğunu keşfetmesini sağlayan bir arama mekanizmasıyla mümkün olur. Eğer bir aracı daha önce kullanmadığı bir araca ihtiyaç duyarsa, mevcut araçlar arasında arama yapıp uygun olanı bulabilir ve içe aktararak kullanabilir. Böylece, mevcut araç sayısı aracı performansını düşürmeden temelinde daha ölçeklenebilir bir mimari oluşur. Kuruluşlar, bağlam penceresi sınırlamaları olmadan kapsamlı araç ekosistemleri inşa edebilir ve aracıların yeniden konuşlandırma veya yeniden yapılandırma gerektirmeden yeni araçları keşfetmesini ve kullanmasını sağlayabilir.
Bunun pratik sonuçları büyüktür. Büyük bir şirket, aracılarının erişmesini istediği yüzlerce iç API, veri tabanı ve servis barındırabilir. Geleneksel MCP ile bunların tümünü bağlamak, imkânsız derecede şişmiş bir bağlam penceresi oluştururdu. Kod yürütme ile aşamalı gösterim sayesinde, aracı tüm ekosisteme verimli şekilde erişebilir, araçları gerektiği gibi keşfedip kullanabilir. Bu, geleneksel MCP uygulamalarında yaşanacak performans cezaları olmadan gerçekten kapsamlı aracı yetenekleri sağlar.
Özellikle düzenlemelere tabi sektörlerdeki kurumsal kuruluşlar, veri gizliliği ve ifşası konusunda büyük endişe duyar. Geleneksel MCP, Anthropic veya OpenAI gibi harici model sağlayıcılarıyla kullanıldığında, aracıdan geçen tüm veriler—hassas iş bilgileri, müşteri verileri, gizli bilgiler dahil—model sağlayıcının altyapısına iletilir. Sıkı veri yönetimi veya mevzuat uyumluluğu olan kuruluşlar için bu kabul edilemezdir.
Kod yürütme yaklaşımı, “veri harness” denilen bir yöntemle çözüm sunar. Kod yürütme kontrollü bir ortamda uygulandığında, hassas veriler harici model sağlayıcılarına ifşa edilmeden önce otomatik olarak anonimleştirilebilir ya da maskeleştirilebilir. Örneğin, bir e-tablo üzerinden müşteri verisi çeken bir araç, e-posta adreslerini, telefon numaralarını ve diğer kişisel bilgileri otomatik olarak anonimleştirecek şekilde modifiye edilebilir. Aracı, görevini yerine getirmek için ihtiyaç duyduğu verilere erişmeye devam eder, ancak hassas bilgiler üçüncü kişilerden korunur.
Bu yetenek, sağlık verisi, finansal bilgi veya diğer düzenlenmiş veri türlerini işleyen kuruluşlar için özellikle değerlidir. Kuruluşlar, aracı yeteneklerinden ya da veri gizliliğinden ödün vermek zorunda kalmaz. Aracı, görevini yerine getirmek için gerekli verilere erişebilir; ancak hassas bilgiler veri harness katmanıyla otomatik olarak korunur. Bu yaklaşım, AI aracılarını kullanmak isteyen ancak geleneksel MCP uygulamalarının getirdiği gizlilik risklerini kabul edemeyen kurumsal müşterilere özellikle cazip gelmiştir.
Kod yürütme yaklaşımının belki de en dönüştürücü faydası, aracıların kendi becerilerini oluşturma, kaydetme ve geliştirme yeteneğidir. Geleneksel MCP uygulamalarında mevcut araç seti konuşlandırma anında sabittir. Bir aracı, kendisine verilen araçları kullanabilir; yeni araç oluşturamaz veya mevcutları değiştiremez. Kod yürütme ile aracı kendi fonksiyonlarını oluşturabilir ve dosya sistemine kaydedebilir, böylece gelecekte tekrar kullanılabilecek kalıcı beceriler ortaya çıkar.
Bu yetenek, önde gelen AI araştırma kuruluşlarının yakın zamanda tanıttığı mimarideki “beceri” kavramıyla yakından ilişkilidir. Aracıların sabit yetenekler setine sahip olduğunu düşünmek yerine, zaman içinde büyüyüp gelişen bir beceri setine sahip olduklarını düşünebiliriz. Bir aracı, sahip olmadığı bir yeteneğe ihtiyaç duyduğunda, bu yeteneği oluşturup test edebilir ve gelecekte kullanmak için kaydedebilir. Zamanla, aracılar belirli alan ve kullanım senaryoları için giderek daha yetenekli ve özelleşmiş hale gelir.
Bu durumun aracı geliştirme üzerindeki etkileri büyüktür. Geliştiricilerin, aracının ihtiyaç duyabileceği her aracı önceden öngörüp oluşturmasına gerek kalmaz; aracı ihtiyaç duydukça kendi araçlarını geliştirebilir. Bu, yeteneklerin gerçek kullanım örüntüleri ve gereksinimlere göre doğal biçimde ortaya çıktığı, daha uyarlanabilir ve öğrenen bir aracı geliştirme yaklaşımına yol açar. Belirli bir alanda çalışan bir aracı, o alana özgü zengin ve özel beceriler geliştirebilir; geliştiricinin manuel olarak oluşturmayı asla düşünmeyeceği beceriler bile ortaya çıkabilir.
FlowHunt, geleneksel MCP uygulamalarının sınırlamalarını fark etmiş ve aracı altyapısını kod yürütme yaklaşımı üzerine kurmuştur. Bu mimari tercih, aracıyı gerçekten özerk ve etkili kılan unsurların derinlemesine kavranışını yansıtır. Kod yürütmeyi aracı-araç etkileşiminin ana mekanizması olarak uygulayan FlowHunt, kullanıcılarının geleneksel MCP tabanlı aracıların çok daha ötesinde verimli, özerk ve maliyet etkin aracılar oluşturmasını sağlar.
FlowHunt platformu, kod yürütmeyi güvenli ve sağlam şekilde uygulamak için gereken altyapıyı sunar. Buna, aracıların güvenle kod üretebileceği ve çalıştırabileceği güvenli bir sandbox ortamı, aracı davranışını izlemek için kapsamlı günlükleme ve izleme, hassas bilgilerin uygun şekilde işlenmesini sağlayan yerleşik veri koruma mekanizmaları dahildir. Kullanıcıların bu altyapıyı kendilerinin inşa etmesine gerek kalmaz; FlowHunt bunları yönetilen hizmet olarak sağlar ve kullanıcıların etkili aracılar oluşturmaya odaklanmasını mümkün kılar.
FlowHunt’ın yaklaşımında ayrıca aşamalı gösterim yetenekleri de bulunur; kullanıcıların yüzlerce veya binlerce aracı ve API’yı performans kaybı olmadan bağlamasına olanak tanır. Platform, araç keşfi, kod üretimi ve yürütmesini hem performans hem güvenilirlik açısından optimize edecek biçimde yönetir. Kullanıcılar, zamanla büyüyüp gelişen, aracıların ihtiyaç duydukça yeni yetenekleri keşfedip kullandığı kapsamlı aracı ekosistemleri oluşturabilir.
Kod yürütme yaklaşımı önemli avantajlar sunsa da, sınırlamalarını ve takaslarını da kabul etmek gerekir. İlk önemli sınırlama, güvenilirliktir. Aracılar her seferinde bir aracı çağırmak için kod üretmek zorunda olduğunda, hata yapma ihtimali artar. Aracı, sözdizimsel olarak hatalı kod üretebilir, bir aracı yanlış şekilde çağırabilir veya bir API’nin gerekli parametrelerini yanlış anlayabilir. Bu, sağlam hata yönetimi, tekrar deneme mekanizmaları ve kritik işlemler için insan denetimi gerektirir. Geleneksel MCP, önceden tanımlanmış araç tanımları ve sabit arayüzleriyle daha güvenilirdir; çünkü hata yapma ihtimali daha düşüktür.
İkinci önemli sınırlama, altyapı yüküdür. Kod yürütmeyi güvenle uygulamak için, aracıların kodu sistem güvenliğini tehlikeye atmadan veya yetkisiz kaynaklara erişmeden çalıştırabileceği güvenli bir sandbox ortamı kurulmalıdır. Bu sandbox ana sistemden izole olmalı, harici API’lara kontrollü erişim sağlamalı ve güvenlik sorunlarına karşı izlenmelidir. Bu altyapının kurulması ciddi mühendislik ve uzmanlık gerektirir. Kod yürütme yaklaşımını düşünen kuruluşlar, bu altyapıyı ya kendileri kurmalı ya da bunu bir hizmet olarak sunan FlowHunt gibi bir platform kullanmalıdır.
Ayrıca operasyonel bazı hususlar da vardır. Kod yürütme, aracıların ne yaptığını anlamak ve sorunları ayıklamak için daha gelişmiş izleme ve günlükleme gerektirir. Geleneksel MCP, sabit araç tanımlarıyla, izlenmesi ve anlaşılması daha kolaydır; çünkü olası eylemler daha kısıtlıdır. Kod yürütmede aracıların daha fazla özgürlüğü vardır; bu da beklenmedik davranışların ortaya çıkma ve araştırılması ihtimalini artırır.
Kod yürütmenin avantajlarına rağmen, MCP tamamen ortadan kalkmıyor. Belirli senaryolarda MCP hâlâ uygun bir tercihtir. API karmaşıklığının düşük ve iyi tanımlanmış basit kullanım durumları MCP için idealdir. Örneğin, bir aracı destek talepleri oluşturacak, talep durumu sorgulayacak veya bilgi tabanına erişecekse kod yürütmenin esnekliğine gerek yoktur. API’lar basittir, veri dönüşümleri minimaldir ve MCP’nin sabit arayüzlerinin sunduğu güvenilirlik, kod yürütmenin esnekliğinden daha değerlidir.
MCP ayrıca çok farklı aracı ve kuruluş tarafından kullanılacak araçlar geliştirirken de mantıklıdır. Ekosistemde paylaşmak istediğiniz bir aracı MCP sunucusu olarak uygularsanız, onu çok sayıda kullanıcı ve platforma erişilebilir hale getirirsiniz. MCP’nin standartlaşması, bireysel aracı performansı için olmasa da, araç dağıtımı ve ekosistem inşası için değerlidir.
Ayrıca, kod yürütmeyi güvenli biçimde uygulayacak altyapı uzmanlığı veya kaynağı olmayan kuruluşlar için MCP, aracı geliştirmede daha basit bir yol sunar. Karşılığında bir miktar performans ve özerklikten feragat edilir; ancak bazı kuruluşlar veya kullanım durumları için bu basitlik ve güvenilirlik daha değerli olabilir.
MCP’den kod yürütmeye geçiş, daha geniş bir mimari ilkeyi yansıtır: Bir aracı sistemine eklediğiniz her soyutlama katmanı, özerklik ve esnekliği azaltır. Aracıları sabit arayüzlerden ve önceden tanımlanmış araç tanımlarından geçmeye zorladığınızda, ne yapabileceklerini kısıtlamış olursunuz. Modern büyük dil modelleri kod üretmede son derece başarılı hale geldiğinden, onları doğrudan kod ve API’larla çalıştırmak, araya gereksiz soyut katmanlar koymaktan daha mantıklıdır.
Bu ilke yalnızca MCP ile sınırlı değildir. AI aracıları daha yetenekli hale geldikçe, onlara ihtiyaç duydukları sistem ve verilere daha doğrudan erişim vermenin yolunu bulmamız gerektiğini söyler. Her yeni katman, karmaşıklığı ve token tüketimini artırır, aracının ortama uyum sağlama ve yeni sorunları çözme yeteneğini azaltır. En etkili aracı mimarileri, gereksiz soyutlamayı en aza indiren ve aracıların temel sistemlerle doğrudan çalışmasına olanak tanıyanlar olacaktır.
Bu, tüm soyutlamalardan vazgeçmek anlamına gelmez—bazı düzeyde yapı ve güvenlik önlemleri gereklidir. Ancak, hangi soyutlamaları neden eklediğimizi bilinçli şekilde değerlendirmek gerekir. Kod yürütme yaklaşımı, daha doğrudan, daha az soyut bir aracı geliştirme yolu sunar ve performans iyileştirmeleri bu yaklaşımın altyapı karmaşıklığına değer olduğunu gösterir.
MCP’den kod yürütmeye geçişi düşünen kuruluşların göz önünde bulundurması gereken çeşitli uygulama hususları vardır. Öncelikle, güvenli bir sandbox ortamı kurmak gerekir. Bu, konteyner tabanlı bir ortam, sanal makine veya güvenli kod yürütme için tasarlanmış özel bir hizmet olabilir. Sandbox ana sistemden izole olmalı, ağ erişimi kontrollü olmalı ve güvenlik için izlenmelidir. İkinci olarak, kapsamlı hata yönetimi ve tekrar deneme mantığı uygulanmalıdır. Aracılar kod ürettiğinden, sözdizimi hataları, mantık hataları ve API arızalarına hazırlıklı olmak gerekir. Sisteminiz bu hataları tespit etmeli, aracıya anlamlı geri bildirim sağlamalı ve tekrar deneme veya alternatif yaklaşımlara fırsat vermelidir.
Üçüncü olarak, araçların nasıl organize edileceği ve adlandırılacağı konusunda açık konvansiyonlar belirlenmelidir. Klasör yapısı ve adlandırma konvansiyonları, aracıların araçları ne kadar kolay bulup kullanacağını doğrudan etkiler. İyi organize edilmiş, açıkça adlandırılmış araçlar, aracıların bunları doğru şekilde bulup kullanmasını kolaylaştırır. Dördüncü olarak, en baştan veri koruma mekanizmaları uygulanmalıdır. Anonimleştirme, maskeleme veya diğer yöntemlerle, hassas verilerin aracı sisteminden nasıl geçeceği konusunda net bir stratejiye sahip olmalısınız.
Son olarak, izleme ve gözlemlenebilirliğe yatırım yapılmalıdır. Kod yürütme, daha fazla karmaşıklık ve beklenmedik davranış ihtimalini artırır. Kapsamlı günlükleme, izleme ve uyarı sistemleri, aracıların ne yaptığını anlamanızı ve sorunları hızlıca teşhis edip çözmenizi sağlar.
MCP’den kod yürütmeye geçiş, AI aracı mimarisine bakışımızda daha geniş bir evrimi temsil ediyor. Aracılar daha yetenekli ve yaygın hale geldikçe, daha önceki, daha az yetenekli sistemler için kurduğumuz soyutlamaların artık engelleyici hale geldiğini görüyoruz. Aracı mimarisinin geleceği muhtemelen, aracılar ile çalışmaları gereken sistemler arasında daha doğrudan bir etkileşim ve daha az ara soyutlama katmanı içerecek.
Bu evrim, muhtemelen aracının güvenilirliğinde ve güvenliğinde de iyileşmelerle birlikte gelecek. Aracılara daha doğrudan sistem erişimi verdikçe, bu erişimi sorumlu şekilde kullanmalarını sağlayacak daha iyi mekanizmalara ihtiyacımız olacak. Bu, daha gelişmiş sandbox’lama, daha iyi izleme ve denetim ya da yeni aracı hizalama ve kontrol yaklaşımlarını içerebilir. Amaç, aracı özerkliği ve etkinliğini en üst düzeye çıkarırken uygun güvenlik ve emniyet önlemlerini sürdürmektir.
Ayrıca, aracıların araçları nasıl keşfedip kullandığı konusunda da evrim devam edecek. Aşamalı gösterim bir ileri adım; ancak alan olgunlaştıkça araç keşfi ve seçimi için daha da gelişmiş yöntemler ortaya çıkacaktır. Aracılar, ihtiyaç duymadan önce hangi araca gereksinim duyacaklarını tahmin etmeyi ya da araç seçimlerini performans ve maliyet kriterlerine göre optimize etmeyi öğrenebilirler.
Kod yürütme yaklaşımı, aracıların zaman içinde kendi performanslarını optimize etmesi için de olanaklar açar. Bir aracı bir problemi çözmek için kod üretebilir, sonra bu kodu analiz edip iyileştirmeler yapabilir. Uzun vadede, aracıların tekrar eden sorunlara giderek daha sofistike ve verimli çözümler geliştirmesi, yani deneyim yoluyla öğrenip gelişmesi mümkün olacak.
Sonuç
Kod yürütmenin MCP’ye alternatif olarak ortaya çıkışı, AI aracı mimarisine bakışımızda temel bir değişimi temsil eder. Aracıların, önceden tanımlanmış araç tanımları ve sabit arayüzler yerine doğrudan kod üretip yürütebilmesi, token tüketimini büyük ölçüde azaltmamıza, aracı özerkliğini artırmamıza ve daha gelişmiş aracı yeteneklerini mümkün kılmamıza olanak tanır. MCP belirli senaryolar ve araç dağıtımı için rol oynamaya devam edecek olsa da, kod yürütme yüksek performanslı, özerk AI aracıları oluşturmak için üstün bir yaklaşımdır. Token tüketiminde %98’e varan azalma, artan aracı performansı ve özerkliği ile bu mimari değişimin yalnızca teorik olarak değil, pratikte de değerli olduğunu göstermektedir. Kuruluşlar daha gelişmiş AI aracı sistemleri inşa ettikçe, bu mimari evrimi anlamak ve hangi yaklaşımın kullanılacağına dair bilinçli kararlar vermek başarı için kritik olacak. AI aracıların geleceği, daha fazla soyutlama katmanı eklemekten değil, gereksiz olanları kaldırıp aracıların doğrudan erişim ve esnekliğe sahip olmasını sağlamaktan geçiyor.
MCP, AI aracılarını harici sistemlere ve API'lara bağlamak için açık bir standarttır. Geliştiricilerin araçları bir kez oluşturup AI aracı ekosisteminde paylaşmasını sağlayan evrensel bir protokol sunar ve iş birliği ile entegrasyonu kolaylaştırır.
MCP'nin aşırı token tüketmesinin iki ana nedeni vardır: Birincisi, bağlı tüm MCP sunucularındaki araç tanımları baştan bağlam penceresine yüklenir, yalnızca bir araca ihtiyaç olsa bile; ikincisi ise, ara araç sonuçları (örneğin, tam doküman transkriptleri) yalnızca verinin bir kısmı gerekli olsa da bağlam penceresinden geçirilir.
Kod yürütme, aracıların yalnızca ihtiyaç duydukları belirli araçları içe aktarmasına ve çağırmasına olanak tanır; böylece tüm araç tanımlarını baştan yüklemeye gerek kalmaz. Ayrıca, aracı ara sonuçları değişken veya dosya olarak kaydedip yalnızca gerekli detayları çağırabilir, böylece bağlam penceresinden geçen veri miktarını %98’e kadar azaltır.
Başlıca avantajlar arasında daha az token tüketimi (yaklaşık %98'e kadar), artan aracı özerkliği, araçların aşamalı gösterimi, veri anonimleştirme ile gelişmiş gizlilik, durum kalıcılığı ve aracıların kendi becerilerini dinamik olarak oluşturup geliştirebilmesi yer alır.
Evet, başlıca sınırlamalar; daha düşük güvenilirlik (aracıların her seferinde kodu doğru üretmesi gerekir) ve güvenli kod yürütme ile API etkileşimi için güvenli bir sandbox ortamı gerektiren artan altyapı yüküdür.
Hayır, MCP müşteri desteği gibi API karmaşıklığının düşük ve veri dönüşüm gereksiniminin az olduğu daha basit kullanım senaryoları için hala faydalı olacaktır. Ancak, yüksek özerklik ve verimlilik gerektiren karmaşık kullanım durumlarında kod yürütme yaklaşımı üstün kalacaktır.
Arshia, FlowHunt'ta bir Yapay Zeka İş Akışı Mühendisidir. Bilgisayar bilimi geçmişi ve yapay zekaya olan tutkusu ile, yapay zeka araçlarını günlük görevlere entegre eden verimli iş akışları oluşturmada uzmanlaşmıştır ve bu sayede verimlilik ile yaratıcılığı artırır.
FlowHunt'ın gelişmiş aracı mimarisinin token tüketimini nasıl azalttığını ve AI iş akışlarınız için özerkliği en üst düzeye çıkardığını keşfedin.
Claude'un MCP sınırlamalarının AI ajan iş akışları için neden yetersiz kaldığını ve FlowHunt'ın gelişmiş MCP sunucusunun Google Takvim, GitHub ve özel araçlarla...
MCP (Model Context Protocol) sunucularının ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve neden yapay zeka entegrasyonunda devrim yarattığını öğrenin. MCP'nin AI ajanlarını ...
Agentik AI, Model Context Protocol (MCP) ile iş akışı otomasyonunu yeniden tanımlıyor; bu sayede farklı kaynaklarla ölçeklenebilir, dinamik AI ajan entegrasyonu...
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.
