MCP (Model Context Protocol) Nedir?

Caner BULUT 4 Mayıs 2025

Model Context Protocol (MCP)

Yapay zekâ sistemlerinin giderek daha karmaşık hâle gelmesiyle birlikte, modellerin bağlamsal bilgiye erişimi ve bu bilgiyi etkili biçimde kullanması büyük önem kazanmıştır.

Bu ihtiyaca cevap olarak geliştirilen Model Context Protocol (MCP), yapay zekâ modellerinin çevrelerinden gelen bilgileri görev bağlamında doğru şekilde yorumlamasını sağlayan yeni bir standarttır.

MCP, yapay zekâ şirketi Anthropic tarafından geliştirilen bir teknolojidir.

Bu protokol, özellikle Claude gibi büyük dil modellerinin daha verimli, güvenli ve görev odaklı çalışmasını sağlamak için tasarlanmıştır. Özellikle çok modelli sistemlerde görev sürekliliğini sağlamak ve bağlam bütünlüğünü korumak amacıyla geliştirilmiştir.

MCP'nin Tanımı, Amacı ve LLM'lerle İlişkisi

Model Context Protocol, bir yapay zekâ modelinin, özellikle büyük dil modellerinin (LLM - Large Language Models), bir görevi yerine getirirken ihtiyaç duyduğu bağlamsal veriyi almasını, işlemesini ve güncel tutmasını sağlayan açık bir çerçevedir.

MCP, dil modellerinden görsel sistemlere kadar geniş bir yelpazede kullanılabilir.

Temel hedefi, modellerin çevresel ve görevle ilgili bilgileri dinamik olarak anlama ve yönetme yeteneğini artırmaktır. Bu özellikle, LLM'lerin eğitim sırasında öğrenmedikleri güncel ya da görev özelinde kritik bilgileri çalışma zamanında edinmesini sağlar.

MCP sayesinde LLM'ler, daha gerçek zamanlı, çok yönlü ve güvenilir çıktılar üretebilir.

Özellikle aşağıdaki gibi durumlarda MCP oldukça kritiktir:

Çok adımlı görev planlamalarında, geçmiş bağlamların doğru taşınması
Çok modelli (multimodal) sistemlerde bilgi akışının senkronize edilmesi
Gelişmiş kullanıcı etkileşimlerinde, kişiselleştirilmiş deneyim sunulması

MCP Nasıl Çalışır?

MCP, yapay zekâ sistemlerinin bağlamı anlamlandırma sürecini yapılandırmak için geliştirilen üç temel bileşen etrafında çalışır. Bu yapı sayesinde modeller, statik bilgi yerine dinamik ve görevle ilgili verilerle çalışabilir.

MCP, tipik olarak üç ana bileşenden oluşur:

Context Store (Bağlam Deposu): Geçmiş görev bilgileri, kullanıcı geçmişi ve sistem durumlarını tutar.
Context Agent (Bağlam Ajanı): Aktif görevi izler, hangi bilginin ne zaman gerekli olduğunu belirler.
Protocol Layer (Protokol Katmanı): Bilgileri modelin anlayacağı şekilde yapılandırır ve güvenli biçimde aktarır.

Bu yapı sayesinde MCP, modelin hafızasını optimize ederek gereksiz bilgi yüklemesinin önüne geçer ve yanıt kalitesini artırır.

Gerçek Hayat MCP Uygulamaları

MCP, çeşitli sektörlerdeki yapay zekâ uygulamalarına doğrudan katkı sağlayarak gerçek dünya problemlerine daha etkili çözümler sunar.

Aşağıda MCP'nin somut kullanım alanlarından bazıları yer almaktadır:

Kurumsal AI Asistanları: Kullanıcı geçmişi ve şirket politikaları arasında doğru ilişkilendirme
Tesis Yönetimi Uygulamaları (Girin gibi): Cihaz durum geçmişi, kullanıcı talepleri ve görev geçmişi arasında bağlamlı yanıtlar üretme
Kritik Karar Destek Sistemleri: Anlık bağlam değişimlerine uyum sağlayarak doğru öneriler sunma

MCP Neden Önemlidir?

MCP olmasaydı, yapay zekâ modelleri yalnızca eğitim verileriyle sınırlı kalırdı.

Bu da şunları yapamayacakları anlamına gelirdi:

İnternetten güncel bilgi alma
Belirli veritabanlarını sorgulama
Video işleme gibi uzmanlaşmış hizmetleri kullanma
Bilgi kaydetme veya dışa aktarma
Yetkinliklerini artıran harici araçlara erişim

MCP, bu boşluğu kapatarak modellerin kendi dışındaki araçlara erişmesini sağlar. Bu sayede yapay zekâ, izole sistemlerden çıkıp gerçek problemleri çözebilen bağlı uygulamalara dönüşür.

MCP'nin sunduğu üç temel avantaj şunlardır:

Yapay zekânızın hemen bağlanabileceği hazır entegrasyonlar
Farklı AI sağlayıcıları arasında geçiş yaparken bağlantıları yeniden yazma zorunluluğunun ortadan kalkması
Hassas verilerinizi koruyan güvenlik özellikleri

Sonuç Olarak

MCP, yapay zekâ sistemlerinin "ne yaptığını ve neden yaptığını bilen" sistemlere dönüşmesinde kritik bir rol oynamaktadır.

Modelin sadece gelen girdiye yanıt vermesi değil, aynı zamanda girdinin anlamını mevcut bağlam içinde değerlendirmesi modern AI mimarilerinin temel ihtiyacıdır.

Argenova olarak biz de bu tür protokolleri uygulamalarımıza entegre ederek, daha akıllı, çevik ve uyarlanabilir çözümler geliştiriyoruz.

Caner BULUT

Caner Bulut, Argenova'nın Kurucusu ve CEO'sudur. Yazılım geliştirme ve ürün geliştirme alanlarında deneyimlidir. Birçok başarılı projeye imza atmıştır ve teknoloji ekosistemine bilgi paylaşımıyla katkı sağlamaktan keyif almaktadır. Yoğun programına rağmen yeni bilgileri paylaşmak ve öğrenmek, ona büyük bir motivasyon kaynağı olmaktadır.