MCP (Model Context Protocol), yapay zekâ modellerinin bağlamsal anlayışını düzenleyen ve optimize eden bir iletişim protokolüdür. Bu sistem, özellikle büyük dil modelleri (LLM) gibi veriyle çalışan yapay zekâların daha doğru, güvenli ve verimli yanıtlar üretmesini sağlar.
Geleneksel AI modelleri genellikle sınırlı bağlamla çalışır. İşte MCP, bu sınırlamayı aşarak daha akıllı ve tutarlı etkileşimler sunar. Kısacası, MCP sayesinde bir yapay zekâ modeli, "ne hakkında konuştuğumuzu" daha iyi anlayabilir.
MCP’nin Ortaya Çıkışı ve Tarihçesi
MCP, OpenAI ve diğer büyük yapay zekâ araştırma kuruluşlarının, modellerin performansını iyileştirme ihtiyacından doğmuştur. İlk kez 2023'te kavramsallaştırılan bu protokol, 2024 itibariyle pilot uygulamalarda aktif olarak test edilmeye başlandı.
Araştırmacılar, model davranışlarını daha kontrol edilebilir hale getirmek ve yanıt kalitesini artırmak amacıyla bağlam yönetimini merkezileştiren bir protokol oluşturdu: MCP.
MCP Nasıl Çalışır?
MCP'nin temel işleyiş mantığı üç ana prensibe dayanır:
- Context Tanımlama: Kullanıcıdan gelen girdilere göre modelin hangi bağlamda çalışması gerektiği belirlenir.
- Context Saklama: Geçmiş konuşmalar, bilgiler ve kurallar hafızada tutulur.
- Context Uygulama: Model, bu saklanan bağlam doğrultusunda cevap üretir.
Bu yapı sayesinde, bir kullanıcı örneğin “Bana dün ne demiştin?” gibi bir soruyu sorduğunda, MCP destekli bir model bu bilgiyi hatırlayabilir ve doğru yanıt verebilir.
MCP’nin Bileşenleri
1. Context Store (Bağlam Deposu)
Modelin önceki konuşmaları ve kurallarını sakladığı yapıdır. Bu, kullanıcıya özel bir bellek gibi çalışır.
2. Role & Rule Definitions (Rol ve Kural Tanımları)
Modelin nasıl davranması gerektiğini belirleyen tanımlardır. Örneğin: “Yalnızca teknik bilgi ver” gibi yönergeler.
3. Context Interpreter (Bağlam Yorumlayıcı)
Modelin gelen girdileri, mevcut bağlam ışığında nasıl anlamlandıracağını belirler.
Yapay Zekâ ile Entegrasyonu
MCP, özellikle GPT tabanlı modellerde kullanılarak:
- Modelin "kişiliği"
- Konuşma stili
- Hatırlaması gereken geçmiş veriler
gibi parametrelerin tanımlanmasına olanak tanır. Örneğin, bir müşteri hizmetleri chatbot’u MCP ile belirli müşterilerin bilgilerini hatırlayabilir veya sadece belirlenen alanlarda konuşabilir.
Bu, AI'nın daha kişiselleştirilmiş ve tutarlı çalışmasını sağlar.
MCP’nin Avantajları
✅ Tutarlılık
Modelin verdiği yanıtlar arasında daha az çelişki olur.
✅ Kişiselleştirme
Her kullanıcıya özel deneyim sunulabilir.
✅ Daha İyi Veri Güvenliği
Context yönetimi sayesinde kullanıcı verileri daha kontrollü işlenebilir.
✅ Daha Az Halüsinasyon (Yanlış Bilgi Üretimi)
Bağlam dahilinde çalışmak, modelin saçma veya alakasız bilgi üretmesini azaltır.
MCP’nin Sınırlamaları ve Eleştiriler
❌ Aşırı Bağlam Yüklemesi
Çok fazla bilgiyle çalışmak, modelin performansını düşürebilir.
❌ Gizlilik Endişeleri
Kullanıcıların geçmiş verilerinin depolanması, GDPR gibi regülasyonlara aykırı olabilir.
❌ Henüz Yeni Bir Protokol
MCP, hâlâ gelişim aşamasındadır ve bazı senaryolarda stabil çalışmayabilir.
Kullanım Alanları
- Eğitim Uygulamaları – Öğrencinin geçmiş performansına göre kişisel öğrenme yolculuğu
- Sağlık Sektörü – Hastaların geçmiş verilerine dayalı öneriler
- Müşteri Hizmetleri – Müşterilerin daha önceki şikayetlerini hatırlayan sistemler
- İçerik Üretimi – Yazarın yazım stiline uygun metin oluşturma
- Oyun Sektörü – Oyuncunun tercihlerine göre hikâye yönlendirme
MCP’nin Geleceği
Gelecekte MCP, yapay zekânın temel yapı taşlarından biri olmaya aday. Özellikle AGI (Artificial General Intelligence) çalışmalarında, bağlamın sürekli korunması ve doğru uygulanması büyük önem taşıyor.
Ayrıca, MCP'nin gelişmesiyle birlikte:
- Çok kullanıcılı senaryolarda modelin farklı profillere göre davranması,
- Daha az model eğitimiyle daha fazla kişiselleştirme sağlanması
- mümkün hale gelecek.
Bu gelişmeler, yapay zekânın insana daha yakın ve empatik bir deneyim sunmasını sağlayacak.