En İyi Mühendisler Neden MCP Sunucularını Bırakıyor: Verimli AI Ajanları için 3 Kanıtlanmış Alternatif

Giriş

AI ajan geliştirme dünyasında temel bir dönüşüm yaşanıyor. Bir zamanlar AI ajanlarını harici araçlara bağlamak için altın standart olan Model Context Protocol (MCP), artık önde gelen mühendisler ve şirketler tarafından daha verimli alternatifler lehine terk ediliyor. Sorun MCP’nin fikrinde değil; ajanları ölçekli olarak devreye alırken pratikte ortaya çıkan gerçeklerde. Bir MCP sunucusu yalnızca başlatmak için 10.000 token harcıyor ve ajan daha işe başlamadan context window’unun %5’ini tüketiyorsa bir şeylerin değişmesi gerekir. Bu makalede, mühendislerin neden MCP sunucularını bıraktığını ve Anthropic gibi sektör liderlerinin ve üretim amaçlı AI sistemleri inşa eden üst düzey mühendislerin kullandığı üç kanıtlanmış alternatifi inceliyoruz. Bu yaklaşımlar, ajan tabanlı otomasyonun esnekliğini ve gücünü korurken token tüketimini dramatik şekilde azaltır ve ajan özerkliğini artırır.

Model Context Protocol’ü Anlamak: Mevcut Standart ve Kökenleri

Model Context Protocol, AI ajan geliştirmede en önemli standardizasyon çabalarından biridir. Temelde MCP, AI ajanları ile harici sistemler, API’ler ve veri kaynakları arasında evrensel bir köprü oluşturmak üzere tasarlanmış açık bir standarttır. Temel fikir hem zarif hem de güçlüdür: Her geliştiricinin AI ajanları ve harici araçlar arasında özel entegrasyonlar inşa etmesi yerine, MCP entegrasyonların bir kez uygulanıp tüm ekosistemde paylaşılmasını sağlayan standart bir protokol sunar. Bu standardizasyon, AI topluluğu için dönüştürücü olmuş, geliştiriciler arasında eşi benzeri görülmemiş bir iş birliği ve araç paylaşımına olanak tanımıştır.

Teknik açıdan bakıldığında, MCP insan geliştiriciler için değil, AI ajanlarının tüketimi için özel olarak optimize edilmiş bir API spesifikasyonu gibi çalışır. Geleneksel API’ler, geliştirici deneyimi ve insan okunabilirliğini ön planda tutarken, MCP’ler özellikle büyük dil modelleri ve otonom ajanlar tarafından tüketilmek üzere tasarlanmıştır. Protokol, ajanların bilgiyi nasıl talep etmesi gerektiğini, araçların nasıl tanımlanacağını ve sonuçların ajanların en iyi anlayacağı şekilde nasıl formatlanacağını belirler. Anthropic ve diğer büyük oyuncular MCP etrafında standardize olduğunda, geliştiricilerin bir kez araç inşa edip bunları birden çok ajan platformunda ve uygulamasında sorunsuzca çalıştırabilmesi için birleşik bir ekosistem oluştu. Bu standardizasyon atılımı, MCP sunucularının endüstrinin dört bir yanında hızla çoğalmasına yol açtı; geliştiriciler, veritabanı erişiminden üçüncü parti API entegrasyonlarına kadar her şey için özel sunucular geliştirmeye başladı.

MCP’nin değer önerisi kağıt üzerinde gerçekten etkileyicidir. Tümleşik bir entegrasyon ekosisteminin kilidini açmayı, geliştirme süresini azaltmayı ve ajanların her entegrasyon için özel mühendislik gerekmeden binlerce araca erişmesini vaat eder. Bu standardizasyon, her biri farklı kabiliyet ve hizmetlere erişim sağlayan yüzlerce MCP sunucusunun oluşturulmasına yol açtı. Mevcut MCP sunucularının sayısı arttıkça, ajanların önceden oluşturulmuş zengin araç ekosisteminden yararlanarak giderek daha yetenekli ve özerk hale geleceği ve daha karmaşık görevleri yerine getireceği vaadi verilmişti. Birçok kullanım senaryosu için bu vaat yerine getirildi—MCP gerçekten de farklı yeteneklere sahip ajanlar inşa etmeyi kolaylaştırdı.

MCP’nin Görünmeyen Maliyetleri: Token Tüketimi Neden Her Zamankinden Daha Önemli?

Ancak AI ajanları daha karmaşık hale gelip ölçekli olarak devreye alındıkça, MCP tasarlanırken tam olarak öngörülmeyen kritik bir sorun ortaya çıktı: aşırı token tüketimi. Bu sorun, AI ajanlarının hem maliyetini hem de performansını doğrudan etkiler ve kuruluşlar ajan dağıtımlarını ölçeklendirdikçe giderek daha ciddi bir hal alır. Bunun nedenini anlamak için MCP sunucularının tipik olarak nasıl uygulandığına ve ajanların bunlarla pratikte nasıl etkileşime geçtiğine bakmak gerekir.

Bir AI ajanı bir MCP sunucusuna bağlandığında, sunucudaki mevcut tüm araçlara ilişkin kapsamlı dokümantasyonu alır. Tipik bir MCP sunucusunda, her biri ayrıntılı açıklamalar, parametre özellikleri, kullanım örnekleri ve meta verilerle birlikte gelen 20 ila 30 farklı araç bulunur. Gerçek dünya uygulamalarında, kuruluşlar ajanlarına genellikle yalnızca bir MCP sunucusu bağlamaz. Bunun yerine, ajanlara farklı yetenekler sağlamak için beş, altı veya daha fazla MCP sunucusunu entegre ederler. Bu da, ajan yalnızca belirli bir aracı kullanmak istese bile, context window’unun tüm bağlı sunuculardaki tüm araçların açıklamaları ve meta verileriyle doldurulacağı anlamına gelir.

Token israfının ilk ana kaynağı, bu gereksiz araç bilgilerinin zorunlu olarak tüketilmesidir. Ajanlar, ihtiyaç duymadıkları araçlar hakkında bilgi taşımak zorunda kalır; bu da hem gecikmeyi hem de maliyeti artırırken, halüsinasyon oranlarını da artırabilir. Pratik bir senaryo düşünelim: Bir kuruluş, ajanına altı MCP sunucusu bağlar, her birinde 25 araç var. Her başlatmada, context window’a 150 araç tanımı, açıklaması ve meta verisi yüklenir. Ajan yalnızca iki aracı kullanacak olsa bile, tüm 150 tanım değerli context alanını tüketir.

Token tüketiminin ikinci büyük kaynağı ise ara araç çıktılarından gelir. Diyelim ki bir ajan, Google Drive’dan bir transkript almak ve belirli bilgileri çıkarmak istiyor. Dokümanları almak için kullanılan MCP aracı 50.000 tokenlık bir içerik döndürebilir ya da daha büyük dosyalarda context sınırını aşabilir. Oysa ajan sadece ilk paragrafı veya belirli bir bölümü kullanacak. Buna rağmen, tüm doküman context window’dan geçirilir, gereksiz yere token harcanır ve mevcut context sınırları aşılabilir. Bu verimsizlik çoklu araç çağrılarında katlanarak artar ve karmaşık ajan iş akışlarında, token israfı ajan total context window’unun %20, %30 veya daha fazlasını tüketebilir.

Token tüketiminin ötesinde ise daha derin bir mimari sorun vardır: MCP, ajan özerkliğini azaltır. Bir ajan sistemine eklenen her soyutlama katmanı, ajanların neler yapabileceğini ve problemleri ne kadar esnek çözebileceğini sınırlar. Ajanlar önceden tanımlanmış araç tanımları ve sabit MCP arayüzleriyle çalışmak zorunda bırakıldığında, verileri yenilikçi şekillerde dönüştürme veya eşsiz sorunlara özel çözümler üretme yetenekleri azalır. AI ajanları inşa etmenin temel amacı özerk görev yürütmesiyken, MCP’nin soyutlama katmanı bu hedefin karşısında durur ve ajan esnekliğini ve karar verme kabiliyetini kısıtlar.

Üç Kanıtlanmış Alternatif: MCP’nin Ötesine Geçmek

Alanının en iyisi mühendisler ve lider şirketler, bu sınırlamaları giderirken ajan tabanlı otomasyonun esnekliğini ve gücünü koruyan üç kanıtlanmış alternatifi belirledi. Bu yaklaşımlar, başlangıçta biraz daha fazla karmaşıklık karşılığında çok daha iyi kontrol, verimlilik ve ajan özerkliği sunar. Üçünün ortak noktası: standart protokol soyutlamalarına güvenmek yerine, araç olarak ham kod kullanmak.

Alternatif 1: CLI-Öncelikli Yaklaşım

İlk alternatif, ajanların harici araçlarla nasıl etkileşime geçeceğini öğretmek için komut satırı arayüzlerinden (CLI) yararlanır. MCP sunucusuna bağlanmak yerine, bu yaklaşım ajanınıza bir CLI’yı—ajanın erişmeye çalıştığı şeye ulaşmak için çağırabileceği bir fonksiyonlar dizisi—kullanmayı öğreten özel bir prompt kullanır. Bu yaklaşımın güzelliği sadeliği ve etkinliğidir.

CLI-Öncelikli Yaklaşım Nasıl Çalışır?

Uygulaması oldukça basittir: Tüm bir MCP sunucu tanımını yüklemek yerine, ajanınıza belirli CLI araçlarını nasıl kullanacağını öğreten kısa bir prompt oluşturursunuz. Bu prompt genellikle mevcut araçları açıklayan bir README dosyası ve onların nasıl kullanılacağını gösteren bir CLI spesifikasyonu içerir. Ajan bu iki dosyayı okur, mevcut araçları ve ayarlarını anlar, yaygın iş akışlarını öğrenir. Bu yaklaşım için iyi tasarlanmış bir prompt genellikle sadece 25 satır koddan oluşur—geleneksel MCP uygulamalarındaki şişkinliğin aksine son derece kısadır.

Buradaki temel ilke seçici context yüklemesidir. “İşte bir sürü araç, işte tüm açıklamalar, ajana her başlatışta tüketeceğin tüm context burada” demek yerine, “işte readme, işte CLI, yapman gereken bu ve başka Python dosyalarını okuma” diyorsunuz. Böylece ajanınızın neye erişip neye erişemeyeceği üzerinde tam kontrol sağlarsınız. Yalnızca araç sağlamıyorsunuz; aynı zamanda ajanın erişebileceği şeyleri ve bunlara nasıl erişeceğini de açıkça sınırlandırıyorsunuz.

Pratik Faydalar ve Performans Artışı

CLI-öncelikli yaklaşımı uyguladığınızda performans iyileşmesi hemen görülür. Bir ajan context window’una yalnızca kullanması gereken aracı geçirerek, tüm bağlı sunuculardaki mevcut araçların tamamını yüklemekten kaçınırsınız ve araç tanımları için token tüketimi dramatik şekilde azalır. Gerçek uygulamalarda, kuruluşlar yalnızca MCP’den CLI tabanlı yaklaşımlara geçerek context window’unun yaklaşık %4-5’ini tasarruf ettiğini raporlamıştır. Bu küçük gibi görünse de, bu yalnızca araç tanımı yükünden tasarruftur; ara sonuçları daha akıllıca ele alma becerisiyle birlikte kazançlar katlanır.

CLI yaklaşımıyla, ajanlar artık ara sonuçları akıllıca işleyebilir. 50.000 tokenlık bir dokümanı context window’dan geçirmek yerine, ajan bu dokümanı dosya sistemine kaydedip yalnızca ihtiyacı olan kısmı çıkarabilir. Ajan, verileri işlemek, sonuçları filtrelemek ve bilgiyi dönüştürmek için CLI komutlarını çağırabilir ve böylece büyük miktarda context tüketmeden çalışabilir. Gerçek verimlilik kazançları da buradan gelir.

Uygulama Dikkatleri

CLI-öncelikli yaklaşım, yalnızca bir MCP sunucusuna bağlanmaya kıyasla daha fazla başlangıç mühendislik çabası gerektirir. CLI araçlarının nasıl kullanılacağını ajana öğretecek prompt’u dikkatlice tasarlamanız gerekir. Ancak bu başlangıç yatırımı, daha iyi kontrol, gelişmiş verimlilik ve öngörülebilir ajan davranışı olarak size geri döner. Kullanım senaryonuza tam uymayan standart bir protokole bağlı kalmazsınız; ihtiyacınıza göre optimize edilmiş özel bir arayüz inşa edersiniz.

Alternatif 2: Progressive Disclosure ile Script-Tabanlı Yaklaşım

İkinci alternatif, CLI yöntemine benzer ancak progressive disclosure (kademeli açıklama) adı verilen daha gelişmiş bir ilkeyi içerir. Anthropic’in mühendislik blogunda da vurgulanan bu konsept, ajanların araçlarla nasıl etkileşime geçmesi gerektiğine dair temel bir değişimi temsil eder. Mevcut tüm araçları baştan yüklemek yerine, progressive disclosure ajanların ihtiyaç duydukça araçları keşfetmesini ve yüklemesini sağlar.

Progressive Disclosure’ı Anlamak

Progressive disclosure, ajan araç erişimini esnek ve ölçeklenebilir kılan temel tasarım ilkesidir. Bunu, önce temel bilgileri sunan, sonra ihtiyaç duyuldukça ileri seviye detayları açan iyi organize edilmiş bir el kitabı gibi düşünün. Geleneksel MCP’de, ajanlar context window boyutuyla sınırlıdır—bağlanabilecek araç sayısında pratik bir tavan vardır. Script tabanlı yaklaşımlarda progressive disclosure ile bu sınırlama pratikte ortadan kalkar.

Bir ajan teorik olarak binlerce MCP sunucusu ve araca erişebilir, ancak herhangi bir anda yalnızca ihtiyacı olanları yükler. Bunu sağlayan ise ajanların mevcut araçları ve MCP sunucularını keşfetmesini sağlayan bir arama mekanizmasıdır. Ajan, daha önce kullanmadığı bir araca ihtiyaç duyduğunda, mevcut araçlar arasında arama yapabilir, doğru olanı bulup içe aktarabilir ve kullanabilir. Bu, bilgi akışını ve ajanların harici yeteneklerle nasıl etkileşime geçtiğini temelden değiştiren, çok daha ölçeklenebilir bir mimari yaratır.

Pratik Uygulama

Script tabanlı yaklaşımda, her klasörün bir MCP sunucusunu temsil ettiği ve her klasör içinde araç kategorileri için alt klasörler ile bireysel araçları uygulayan basit TypeScript dosyalarının bulunduğu yapılandırılmış bir klasör hiyerarşisi tutarsınız. Ajan bir aracı kullanmak istediğinde, context window’da önceden tanımlanmış bir tanımı aramak yerine, ilgili klasörden gerekli aracı içe aktaracak kodu üretir ve doğrudan çağırır. Bu yaklaşım, sistemde bilginin nasıl aktığını ve ajanların harici yeteneklerle nasıl etkileşime geçtiğini kökten değiştirir.

Bunun pratik etkileri büyüktür. Büyük bir işletmenin ajanlarının erişmesini istediği yüzlerce dahili API, veritabanı ve servisi olabilir. Geleneksel MCP ile bunların hepsini bağlamak, context window’da imkansız bir şişkinlik yaratırdı. Script tabanlı progressive disclosure ile ajanlar tüm bu ekosisteme verimli şekilde erişebilir, ihtiyaç duyduklarında araçları keşfedip kullanabilirler. Böylece, geleneksel MCP uygulamalarında yaşanacak performans cezaları olmadan, gerçekten kapsamlı ajan yetenekleri elde edilir.

Gerçek Dünya Avantajları

Progressive disclosure’ın faydaları büyüktür. Araç tanımlarını ihtiyacınız olduğunda içeri çekebilir, belirli araç setlerini yalnızca ajan gereksinim duyduğunda etkinleştirebilirsiniz. Bu, her şeyi baştan yükleyen MCP sunucularına kıyasla çok daha dinamiktir. Bu yaklaşımı uygulayan kuruluşlar, context window şişkinliği yaşamadan ajanlarına yüzlerce aracı bağlayabildiklerini bildiriyor. Ajan, arama yoluyla araçları keşfedebilir, yeteneklerini anlayabilir ve kullanabilir—tüm bunları devasa miktarda context alanı harcamadan yapar.

Alternatif 3: Doğrudan Araç Çağrılarıyla Kod Yürütme

Üçüncü ve en güçlü alternatif ise kod yürütme yaklaşımıdır; ajanların harici sistemlerle nasıl etkileşime geçeceğine dair köklü bir yeniden düşünmeyi temsil eder. Önceden tanımlanmış araç tanımları ve sabit MCP arayüzlerine güvenmek yerine, bu yaklaşım ajanların doğrudan kod üretmesini ve çalıştırmasını, ihtiyaç duydukları API ve araçları kod üzerinden çağırmasını sağlar.

Kod Yürütme Mimarisi

Kod yürütme mimarisi zarif şekilde basittir. MCP sunucularına bağlanmak yerine, sistemde her klasörün bir MCP sunucusunu, her klasör içinde ise araç kategorileri için alt klasörler ve bireysel araçları uygulayan basit TypeScript dosyalarının bulunduğu yapılandırılmış bir klasör hiyerarşisi tutulur. Ajan bir aracı kullanmak istediğinde, context window’da önceden tanımlanmış bir tanımı aramak yerine, gerekli aracı ilgili klasörden içe aktaracak kodu üretir ve doğrudan çağırır.

Bu yaklaşım, bilgilerin sistemde nasıl aktığını temelden değiştirir. Ajan, bir aracın ne yaptığını açıklayan bir tanım almak yerine, aracı uygulayan gerçek kodu doğrudan inceleyebilir, tam olarak ne yaptığını anlayabilir ve uygun parametrelerle çağırabilir. Bu yöntem, her türlü soyutlama katmanından daha doğrudan, daha esnek ve nihayetinde daha güçlüdür.

Çarpıcı Performans Artışı

Kod yürütmeden elde edilen performans artışları çarpıcıdır. Ajan context window’una yalnızca kullanması gereken aracı geçirerek, tüm bağlı sunuculardaki mevcut araçların tamamını yüklemekten kaçınırsınız ve araç tanımları için token tüketimi dramatik şekilde azalır. Daha önemlisi, ajanlar artık ara sonuçları akıllıca işleyebilir. 50.000 tokenlık bir dokümanı context window’dan geçirmek yerine, ajan bu dokümanı dosya sistemine kaydedip yalnızca ihtiyacı olan kısmı çıkarabilir.

Gerçek uygulamalarda bu yaklaşım, geleneksel MCP uygulamalarına kıyasla %98’e varan token tüketiminde azalma ve aynı anda ajan performansı ile özerkliğinin artmasını sağlamıştır. Bu, marjinal bir iyileşme değil, verimlilikte temel bir sıçramadır. Önceden MCP sunucularıyla başlatmak için 10.000 token tüketen bir ajan, kod yürütmeyle yalnızca 200 token harcayabilir ve böylece context alanını gerçek görev yürütmesi ve muhakeme için serbest bırakır.

Gelişmiş Ajan Özerkliği

Token tasarrufunun ötesinde, kod yürütme ajan özerkliğini dramatik biçimde artırır. Ajanlar artık önceden tanımlanmış araç tanımları ve sabit arayüzlerle sınırlı değildir. Araçları uygulayan gerçek kodu inceleyebilir, mümkün olanların tam yelpazesini anlayabilir ve sorunları çözmek için daha akıllı kararlar alabilirler. Bir araç tam olarak ihtiyaç duyulanı yapmıyorsa, ajan yaklaşımını değiştirebilir veya birden fazla aracı yenilikçi şekillerde birleştirebilir. Bu esneklik, ajanların yalnızca kendilerine verilen tanımlarla sınırlı olduğu geleneksel MCP’de mümkün değildir.

FlowHunt’un Ajan Optimizasyonuna Yaklaşımı

FlowHunt, AI ajan geliştirmede geleceğin bu daha verimli ve esnek araç entegrasyon yaklaşımlarında yattığının farkında. Kullanıcıları geleneksel MCP sunucularının kısıtlarına hapsetmek yerine, FlowHunt, AI ajanlarınız için CLI tabanlı, script tabanlı ve kod yürütme yaklaşımlarını uygulamanıza olanak tanıyan bileşenler ve iş akışları sunar. Platform, araç tanımlarını yönetmenizi, context window kullanımını kontrol etmenizi ve farklı mimari desenlerde ajan performansını optimize etmenizi sağlar.

FlowHunt ile, özerk görev yürütmenin esnekliğini ve gücünü koruyan; token tüketimini dramatik şekilde azaltan ve performansı artıran ajanlar inşa edebilirsiniz. İster belirli kullanım senaryoları için CLI-öncelikli yaklaşımı, ister kapsamlı araç erişimi için progressive disclosure’u, ister maksimum verimlilik için kod yürütme sistemlerini uygulayın; FlowHunt ihtiyacınız olan altyapı ve bileşenleri sağlar.

İleri Seviye Bilgiler: Veri Gizliliği ve Kurumsal Dikkatler

Bu alternatif yaklaşımların çoğu zaman gözden kaçan önemli bir avantajı ise veri gizliliği ve koruma önlemlerini uygulayabilmesidir. Özellikle düzenlemeye tabi sektörlerdeki kurumsal kuruluşlar, veri gizliliği ve maruziyeti konusunda ciddi endişelere sahiptir. Anthropic veya OpenAI gibi harici model sağlayıcılarla geleneksel MCP kullanılırken, ajan üzerinden geçen tüm veriler—hassas iş bilgileri, müşteri verileri ve mülkiyet hakkı olan bilgiler dahil—model sağlayıcının altyapısına iletilir. Bu, sıkı veri yönetimi gereksinimleri veya yasal uyumluluk zorunlulukları olan kuruluşlar için genellikle kabul edilemezdir.

Kod yürütme yaklaşımı, “veri harness” adı verilen bir katman aracılığıyla çözüm sunar. Kod yürütmeyi kontrollü bir ortamda uygulayarak, kuruluşlar harici model sağlayıcılara aktarılmadan önce hassas verileri otomatik olarak anonimleştiren veya maskeleyen bir katman ekleyebilir. Örneğin, bir elektronik tablo aracılığıyla müşteri verisi çeken bir araç, e-posta adreslerini, telefon numaralarını ve diğer kişisel bilgileri otomatik olarak anonimleştirecek şekilde değiştirilebilir. Ajan, görevini yerine getirmek için ihtiyaç duyduğu veriye erişmeye devam eder, ancak hassas bilgiler üçüncü taraflara aktarılamaz.

Bu yetenek, veri gizliliğinin en önemli olduğu sağlık, finans, hukuk ve benzeri düzenlenmiş sektörlerdeki kuruluşlar için özellikle değerlidir. Anthropic veya OpenAI gibi ileri AI modellerinin avantajlarından yararlanırken, hassas verilerin altyapınızdan çıkmamasını ya da aktarılmadan önce otomatik olarak anonimleştirilmesini sağlayabilirsiniz.

Pratik Karşılaştırma: Hangi Yaklaşım Ne Zaman Kullanılır?

Her yaklaşımın ne zaman kullanılacağını anlamak, kendi kullanım senaryonuz için doğru mimari kararları vermek açısından kritiktir:

Geleneksel MCP, yalnızca bir veya iki MCP sunucusunu bağladığınız hızlı prototipleme ve basit entegrasyonlar için hâlâ kullanışlıdır. Standardizasyon ve hızlı kurulum kolaylığı, çabuk başlamak için caziptir.

CLI-Öncelikli yaklaşımlar, ajanın kullanmasını istediğiniz belirli bir araç setine sahip olduğunuzda ve ajanın neyi yapıp neyi yapamayacağı üzerinde açık kontrol istediğinizde idealdir. Ajan davranışını güvenlik ya da uyumluluk nedeniyle sınırlandırmak istediğiniz durumlar için uygundur.

Script-Tabanlı progressive disclosure yaklaşımları, geniş bir araç ekosistemine sahip olduğunuz ve ajanların bunları context window şişkinliği olmadan dinamik olarak keşfedip kullanabilmesini istediğiniz durumlarda parladığı yerdir. Bu, dahili yüzlerce API ve servisi olan büyük kuruluşlar için idealdir.

Kod yürütme, maksimum verimlilik, maksimum özerklik gerektiğinde ve başlangıç mühendislik yatırımına hazırsanız doğru tercihtir. Performans ve maliyetin önemli olduğu üretim dağıtımlarında lider şirketlerin ve mühendislerin kullandığı yöntem budur.

Gerçek Dünya Etkisi: Ajanlarınız İçin Anlamı

MCP sunucularından uzaklaşmak yalnızca token tasarrufu için değildir—AI ajanlarının nasıl çalışması gerektiğine dair temel bir yeniden düşünmeyi gerektirir. Token tüketimini %98 oranında azalttığınızda, yalnızca API çağrı maliyetlerinden tasarruf etmekle kalmazsınız (ki bu da tabii ki değerlidir). Şunları mümkün kılarsınız:

• Aynı context window ile dakikalar yerine saatlerce çalışabilen ajanlar, böylece daha karmaşık muhakeme ve daha uzun görev zincirleri kurabilirler
• Daha uzun konuşma ve görev dizilerinde odak ve bütünlüğünü koruyan
• Daha iyi kararlar alın, çünkü context window’da araç tanımlarına değil, gerçek muhakemeye daha fazla yer kalır
• Daha verimli ölçeklenin, çünkü yüzlerce veya binlerce aracı performans kaybı olmadan bağlayabilirsiniz
• Daha iyi gizlilik sağlayın, hassas verilerin açığa çıkmasını önleyen veri koruma katmanları uygulayın

Bunlar küçük iyileştirmeler değil—AI ajanlarıyla mümkün olanlarda temel bir sıçramadır. Önceden yalnızca basit, kısa ömürlü görevler üstlenebilen bir ajan artık, sürdürülebilir muhakeme ve context yönetimi gerektiren karmaşık, çok adımlı iş akışlarını yönetebilir.

Ajan Mimarisi’nin Geleceği

MCP sunucularından uzaklaşma hareketi, AI ajan geliştirme alanının olgunlaştığını gösteriyor. Kuruluşlar ajanlarını ölçekli olarak devreye alıp token tüketimi ve context window sınırlarının gerçek dünyadaki etkileriyle karşılaşınca, MCP’nin sunduğu standardizasyon avantajlarının verimlilik maliyetleri kadar ağır basmadığını fark ediyorlar. Ajan mimarisinin geleceği; verimlilik, özerklik ve kontrolü önceliklendiren—ajanları önceden tanımlanmış arayüzlerle sınırlı araçlar yerine, gelişmiş muhakeme ve karar verme yeteneğine sahip birinci sınıf varlıklar olarak gören—yaklaşımlarda yatıyor.

Bu, MCP’nin öldüğü ya da ekosistemde yeri olmadığı anlamına gelmiyor. Özellikle hızlı prototipleme ve basit entegrasyonlar için MCP hâlâ değerli. Ancak üretim dağıtımları, kurumsal sistemler ve verimlilik ile özerkliğin önemli olduğu her senaryoda alternatifler üstünlüğünü kanıtlıyor. AI ajan geliştirmede önde giden mühendisler ve şirketler çoktan seçimlerini yaptı ve bunun sonucunda performans, maliyet ve yetkinlikte dramatik iyileşmeler elde ediyorlar.

Asıl soru, MCP’yi tamamen terk edip etmeyeceğiniz değil—bu alternatifleri kendi kullanım senaryolarınızda değerlendirip değerlendirmeyeceğiniz ve gerçek gereksinimlerinize göre bilinçli mimari kararlar verip vermeyeceğinizdir. Pek çok kuruluş için bu değerlendirme, ajan performansında ve verimliliğinde büyük gelişmelere yol açacaktır.

Sonuç

En iyi mühendisler ve lider şirketlerin MCP sunucularından uzaklaşması, AI ajan mimarisinde temel bir evrimi temsil ediyor. MCP, standardizasyon sorununu çözdü ancak token tüketimi, context window şişkinliği ve azalan ajan özerkliği gibi yeni zorluklar getirdi. Üç kanıtlanmış alternatif—CLI-öncelikli yaklaşımlar, progressive disclosure ile script tabanlı metotlar ve kod yürütme—bu sınırlamaları adreslerken ajan tabanlı otomasyonun esnekliğini ve gücünü korur. Bu yaklaşımları uygulayan kuruluşlar, token tüketimini %98’e kadar azaltabilir, ajanlarını dakikalar yerine saatlerce çalıştırabilir ve ajan davranışı ile veri gizliliği üzerinde daha iyi kontrol sağlayabilirler. AI ajan geliştirme geleceği, verimlilik, özerklik ve kontrolü önceliklendirenlerin olacak—ve bu gelecek, MCP’nin ötesine geçmeye hazır mühendisler ve şirketler için şimdiden burada.