- MCP, yapay zeka modelleri ve veri kaynakları arasında özel entegrasyonlar oluşturma ihtiyacını ortadan kaldıran evrensel bir standart görevi görür.
- Mimari yapısı, istemcinin yetenekleri talep ettiği ve sunucunun bunları yapılandırılmış bir şekilde sunduğu bir istemci-sunucu sistemine dayanmaktadır.
- Bu protokol, kaynaklar, araçlar ve komut istemi şablonları olmak üzere üç temel unsur aracılığıyla çevreyle etkileşime olanak tanır.
Yapay zeka istemcisini MCP sunucusuna nasıl bağlarım? Eminim sizin de başınıza gelmiştir: Kod veya şiir yazabilen güçlü bir programlama dili modeliniz var, ancak şirketinizle ilgili güncel verileri veya bir sunucunun durumunu istediğiniz anda, Halüsinasyon görmeye başlar veya erişiminin olmadığını söyler.Bu kopukluk, hukuk yüksek lisans öğrencilerinin günlük profesyonel yaşamlarımızda karşılaştığımız dinamik ve gerçek bilgilerden izole edilmiş, bir tür baloncuk içinde yaşamalarından kaynaklanmaktadır.
Bu kısa devreyi çözmek için, temelde şu amacı güden bir öneri olan Model Bağlam Protokolü (MCP) oluşturuldu: yapay zeka USB-C bağlantı noktasıHer geliştiricinin Claude veya GPT'yi Slack, GitHub veya bir SQL veritabanıyla bağlamak için ayrı bir köprü oluşturmakla uğraşmasına gerek kalmadan, MCP ortak bir dil oluşturarak herhangi bir yapay zekanın herhangi bir veri kaynağına sorunsuz bir şekilde "bağlanmasını" sağlar.
MCP tam olarak nedir ve neden bu kadar gerekli?
Model Bağlam Protokolü, Anthropic tarafından 2024 yılının sonlarında yayınlanan açık bir standarttır. Bilgi silolarıyla mücadele etmek için ortaya çıkmıştır; şimdiye kadar, bir sohbet robotunu kurumsal bir veritabanına bağlamak için belirli bir yöntem gerekiyordu. el yapımı ve bakımı zor çözümlerMCP, evrensel bir soyutlama katmanı sunarak oyunun kurallarını değiştiriyor.
Bunu web üzerindeki HTTP gibi düşünün: HTTP, herhangi bir tarayıcının herhangi bir sayfayı okumasına izin verdiği gibi, MCP de aynı şeyi sağlıyor. Herhangi bir yapay zeka asistanı, araçlar ve veriler tüketir. Uyumlu herhangi bir sunucudan veri alabilir. Mevcut ağ protokollerinin yerini almayı hedeflemez, ancak yapay zekanın hangi verilerin mevcut olduğunu ve bunlarla nasıl etkileşim kuracağını anlamasına yardımcı olmak için özel olarak tasarlanmış bir anlamsal katman eklemeyi amaçlar.
Teknik mimari: İstemci ve Sunucu arasındaki dans
Bunun nasıl bir araya getirildiğini anlamak için, üç temel unsuru içeren modüler bir mimariyi görselleştirmemiz gerekiyor. İlk olarak, şunlara sahibiz: Host MCPModelin bulunduğu uygulama (örneğin) Claude Desktop, bir MCP sunucusuna bağlı. veya bir programlama IDE'si). Bu sunucunun içinde şunlar bulunur: MCP MüşterisiBu, teknik iletişimi yönetmekten sorumlu kütüphane veya SDK'dır.
Diğer uçta ise şunlar yer almaktadır: MCP SunucusuHafif bir program adaptör görevi görür. Sunucu, veri kaynağını (bir API, bir dosya sistemi veya bir veritabanı) "bilir" ve bunu istemciye standartlaştırılmış bir şekilde sunar. Bu şemanın en güçlü yönü, şunlara olanak sağlamasıdır: çoklu bağlantılarTek bir ana bilgisayar aynı anda on farklı sunucuya bağlanabilir ve bu sayede modelin içeriği çeşitli kaynaklardan gelen bilgilerle zenginleştirilebilir.
Yapboz Parçaları: Kaynaklar, Araçlar ve İpuçları
Protokol yalnızca metin aktarımıyla sınırlı değildir, aynı zamanda üç farklı etkileşim biçimini tanımlar:
- Kaynaklar: Bunlar, metin dosyası içeriği veya sistem günlüğü gibi statik verilerdir. URI'ler kullanılarak tanımlanırlar ve şu amaçlarla kullanılırlar: modele doğrudan bağlam eklemek Böylece yanıt vermeden önce en güncel bilgilere sahip olur.
- Aletler: Yapay zekânın okumadan eyleme geçme aşamasına geçtiği yer burasıdır. Araçlar, web araması yapmak veya SQL sorgusu çalıştırmak gibi eylemlerin gerçekleştirilmesine olanak tanır. Model, bunların ne zaman çağrılacağına karar verir ve sunucu eylemi yürüterek sonucu döndürür. İnsan gözetimine ihtiyaç duyarlar. Çünkü bir sistemin durumunu değiştirebilirler.
- İstemler: Bunlar sunucu tarafından sağlanan önceden tanımlanmış şablonlardır. Kullanıcı, komutu sıfırdan yazmak yerine, yapay zekanın belirli bir şekilde davranması için optimize edilmiş talimatları zaten içeren bir şablon (örneğin, "Kodu analiz et") seçer.
Pratik açıdan etkisi çok büyük. Bir programlama IDE'sinde, bir sihirbaz MCP'yi kullanarak şunları yapabilir: Git commit geçmişine bakın. Ve üç ay önce bir kod satırının neden değiştirildiğini, hiçbir şeyi kopyala yapıştır yapmanıza gerek kalmadan açıklayabilir. İş dünyasında, bir bot, her iki platform için de mevcut MCP sunucularını kullanarak, bir toplantıda alınan bir kararı özetlemek için Slack ve Google Drive arasında geçiş yapabilir.
Microsoft bunu ekosistemine agresif bir şekilde entegre etti. Copilot StüdyosuGeliştiriciler, birkaç tıklamayla MCP tabanlı eylemler ekleyebilir ve bu sayede aracı, sunucunun yeteneklerini otomatik olarak devralabilir. Öte yandan, Azure Yapay Zeka Foundry Bu, aracıların MCP sunucuları gibi davranmasına olanak tanır ve harici bir istemcinin (örneğin Claude Desktop) Bing aramaları veya SharePoint erişimi gibi güçlü Azure araçlarını çağırmasına imkan sağlar.
Kodlama işine girişmek isteyenler için çeşitli yollar mevcut. JavaScript'te, Vercel AI SDK işlevi sunar createMCPClientİletim protokolleri STDIO (yerel sunucular için) veya Streamable HTTP (uzak sunucular için) üzerinden yapılandırılabilir. İstemci oluşturulduktan sonra, sunucudan alınan araçları fonksiyona iletmeniz yeterlidir. generateText Yapay zekanın gerçek dünyayla etkileşim kurabilmesi için modelin geliştirilmesi.
Python'da süreç benzerdir. Şu gibi kütüphaneler kullanılarak: mcp y azure-identityTaşıyıcı belirteçler kullanarak kimlik doğrulaması yapan bir istemci oluşturabilirsiniz. Yaygın bir örnek, bir istemci oluşturmaktır. SQL aracısıSunucu, SQLite'da sorguları yürütmek için bir fonksiyon sunar ve istemci, kullanıcının doğal dilini geçerli SQL koduna çevirmek ve bunu MCP protokolü aracılığıyla yürütmek için Claude 3.7 Sonnet gibi bir model kullanır.
Bu standardın benimsenmesi, yapay zekanın istatistiklere dayanarak tahminlerde bulunan bir kahin olmaktan çıkıp, bir ekosisteme dönüşmesini sağlıyor. dijital aletlerin hassas operatörüZekayı (modeli) erişim yeteneğinden (MCP sunucusu) ayırarak, tüm entegrasyonları sıfırdan yeniden programlamaya gerek kalmadan verileri güncellemeyi veya modeli değiştirmeyi sağlayan modüler bir yapı elde ettik; bu da kurumsal ve teknik bilgilere güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde erişimi demokratikleştiriyor.
Küçüklüğünden beri teknolojiye meraklı. Sektörde güncel olmayı ve her şeyden önemlisi iletişim kurmayı seviyorum. Bu yüzden uzun yıllardır teknoloji ve video oyunu web sitelerinde iletişime adadım. Beni Android, Windows, MacOS, iOS, Nintendo veya aklınıza gelen diğer ilgili konular hakkında yazarken bulabilirsiniz.