MCP, LLM’lerin harici veri, araç ve eklentilere güvenli erişimini standartlaştırarak esnek, güçlü AI entegrasyonu ve birlikte çalışabilirlik sağlar.
Model Context Protocol (MCP), Büyük Dil Modelleri’nin (LLM’ler) harici veri kaynaklarına, araçlara ve yeteneklere güvenli ve tutarlı bir şekilde erişmesini sağlayan açık standart bir arayüzdür. Bu protokol, AI uygulamaları ile çeşitli kontekst sağlayıcılar arasında standartlaştırılmış bir iletişim katmanı oluşturur ve AI sistemlerinin “USB-C”si olarak hizmet eder.
MCP, istemci-sunucu mimarisini takip eder:
MCP, protokolün yapı taşlarını oluşturan üç temel ilkeyi tanımlar:
Kaynaklar, MCP sunucularının LLM’lere sunduğu veri ve içerikleri temsil eder.
Örnek kullanım durumu: Bir MCP sunucusunun, file:///logs/app.log URI’siyle bir log dosyasını kaynak olarak sunması
İstemler, sunucuların LLM etkileşimlerini yönlendirmek için sunduğu önceden tanımlı şablonlar veya iş akışlarıdır.
Örnek kullanım durumu: Kod değişikliklerini girdi olarak alan bir git commit mesajı oluşturucu istemi
Araçlar, LLM’lerin (genellikle kullanıcı onayıyla) işlemler gerçekleştirmek için çağırabileceği çalıştırılabilir fonksiyonlardır.
Örnek kullanım durumu: Model tarafından sağlanan girdiler üzerinde matematiksel işlemler yapan bir hesap makinesi aracı
// Sunucu, bir log dosyasını kaynak olarak sunar
const server = new Server({ /* config */ }, { capabilities: { resources: {} } });
// Mevcut kaynakları listele
server.setRequestHandler(ListResourcesRequestSchema, async () => {
return {
resources: [
{
uri: "file:///logs/app.log",
name: "Uygulama Logları",
mimeType: "text/plain"
}
]
};
});
// Kaynak içeriği sağla
server.setRequestHandler(ReadResourceRequestSchema, async (request) => {
if (request.params.uri === "file:///logs/app.log") {
const logContents = await readLogFile();
return {
contents: [{
uri: request.params.uri,
mimeType: "text/plain",
text: logContents
}]
};
}
throw new Error("Kaynak bulunamadı");
});
const server = new Server({ /* config */ }, { capabilities: { tools: {} } });
// Mevcut araçları listele
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
return {
tools: [{
name: "calculate_sum",
description: "İki sayıyı topla",
inputSchema: {
type: "object",
properties: {
a: { type: "number", description: "Birinci sayı" },
b: { type: "number", description: "İkinci sayı" }
},
required: ["a", "b"]
},
annotations: {
title: "Toplamı Hesapla",
readOnlyHint: true,
openWorldHint: false
}
}]
};
});
// Araç yürütmesini işle
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
if (request.params.name === "calculate_sum") {
try {
const { a, b } = request.params.arguments;
if (typeof a !== 'number' || typeof b !== 'number') {
throw new Error("Geçersiz giriş: 'a' ve 'b' sayılar olmalıdır.");
}
const sum = a + b;
return {
content: [{ type: "text", text: String(sum) }]
};
} catch (error: any) {
return {
isError: true,
content: [{ type: "text", text: `Toplam hesaplanırken hata: ${error.message}` }]
};
}
}
throw new Error("Araç bulunamadı");
});
MCP, LLM'lerin harici veri kaynaklarına, araçlara ve yeteneklere güvenli ve tutarlı bir şekilde erişmesini sağlayan açık standart bir arayüzdür ve AI uygulamaları ile kontekst sağlayıcılar arasında standartlaştırılmış bir iletişim katmanı oluşturur.
MCP; ana bilgisayarlar, istemciler, sunucular ve veri kaynaklarından oluşur. Temel yapı taşları olan kaynaklar, istemler ve araçları kullanarak LLM'ler ile harici sistemler arasında esnek ve güvenli etkileşimler sağlar.
MCP, AI entegrasyonunu kolaylaştırır, güvenliği artırır, tedarikçi bağımlılığını azaltır ve hem geliştiriciler hem de organizasyonlar için çeşitli bilgi ve araçlara sorunsuz erişim imkanı sunar.
MCP, standartlaştırılmış bir arayüz üzerinden kaynak veya araçları (ör. log dosyası erişimi, hesap makinesi araçları) sunan sunucular aracılığıyla uygulanabilir ve AI modelleriyle bağlantıları basitleştirir.
MCP, LLM'lerin harici fonksiyonları veya araçları çağırma süreçlerini standartlaştırır; bu, eklentilerin tarayıcıların veya yazılımların yeteneklerini genişletmesine benzer.
Standartlaştırılmış entegrasyonlar, güvenli veri erişimi ve esnek araç bağlantısı ile güçlü AI sistemleri oluşturmaya başlayın.
Agentik AI, Model Context Protocol (MCP) ile iş akışı otomasyonunu yeniden tanımlıyor; bu sayede farklı kaynaklarla ölçeklenebilir, dinamik AI ajan entegrasyonu...
Python ile kendi MCP Sunucunuzu geliştirmenin hızlı bir örneği.
Model Context Protocol (MCP)'nin AI asistanları ve geliştirme araçları için güvenli dosya sistemi işlemlerini nasıl mümkün kıldığını keşfedin. Bu kapsamlı rehbe...
