Model Bağlam Protokolü: Umut vadeden bir AI entegrasyon katmanı, ancak henüz bir standart değil

Son birkaç yılda AI sistemleri yalnızca metin üretmekle kalmayıp, eylemde bulunma, karar alma ve kurumsal sistemlerle bütünleşme konusunda daha yetenekli hale geldikçe, ek karmaşıklıklar da beraberinde geldi. Her AI modelinin diğer yazılımlarla arayüz oluşturmanın kendine özgü bir yolu vardır. Eklenen her sistem başka bir bütünleşme sıkışıklığı yaratır ve BT ekipleri sistemleri kullanmaktan çok onları birbirine bağlamak için daha fazla zaman harcarlar. Bu bütünleşme vergisi benzersiz değildir: Günümüzün parçalanmış AI manzarasının gizli maliyetidir.

Anthropic'in Model Context Protocol (MCP) bu boşluğu doldurmaya yönelik ilk girişimlerden biridir. Büyük dil modellerinin (LLM'ler) tutarlı arayüzler ve minimum geliştirici sürtüşmesiyle harici araçları nasıl keşfedebileceği ve çağırabileceği konusunda temiz, durumsuz bir protokol önermektedir. Bu, izole edilmiş AI yeteneklerini birleştirilebilir, kurumsal düzeyde iş akışlarına dönüştürme potansiyeline sahiptir. Buna karşılık, entegrasyonları standartlaştırabilir ve daha basit hale getirebilir. İhtiyacımız olan mucizevi çözüm bu mu? Derinlemesine incelemeden önce, MCP'nin ne hakkında olduğunu anlayalım.

Şu anda, LLM destekli sistemlerde araç entegrasyonu en iyi ihtimalle geçicidir. Her bir aracı çerçevesi, her bir eklenti sistemi ve her bir model satıcısı, araç çağrısını ele almanın kendi yolunu tanımlama eğilimindedir. Bu, taşınabilirliğin azalmasına yol açmaktadır.

MCP ferahlatıcı bir alternatif sunuyor:

• LLM'lerin araç yürütme işlemini harici servislerden talep ettiği bir istemci-sunucu modeli;
• Makine tarafından okunabilen, bildirimsel bir biçimde yayınlanan araç arayüzleri;
• Birleştirilebilirlik ve yeniden kullanılabilirlik için tasarlanmış durumsuz bir iletişim örüntüsü.

Yaygın olarak benimsenirse MCP, REST (Representational State Transfer) ve OpenAPI'nin web servisleri için yaptığına benzer şekilde, yapay zeka araçlarını keşfedilebilir, modüler ve birlikte çalışabilir hale getirebilir.

MCP, Anthropic tarafından geliştirilen ve yakın zamanda ivme kazanan açık kaynaklı bir protokol olsa da, ne olduğunu ve ne olmadığını bilmek önemlidir. MCP henüz resmi bir endüstri standardı değildir. Açık yapısına ve artan benimsenmesine rağmen, hala tek bir satıcı tarafından sürdürülmekte ve yönlendirilmekte olup, esas olarak Claude model ailesi etrafında tasarlanmıştır.

Gerçek bir standart, yalnızca açık erişimden fazlasını gerektirir. Bağımsız bir yönetim grubu, birden fazla paydaştan temsil ve evrimini, sürümlemesini ve herhangi bir anlaşmazlık çözümünü denetleyecek resmi bir konsorsiyum olmalıdır. Bu unsurların hiçbiri bugün MCP için mevcut değildir.

Bu ayrım teknikten daha fazlasıdır. Görev düzenleme, belge işleme ve teklif otomasyonunu içeren son kurumsal uygulama projelerinde, paylaşılan bir araç arayüz katmanının olmaması bir sürtüşme noktası olarak tekrar tekrar ortaya çıkmıştır. Ekipler, sistemler arasında bağdaştırıcılar geliştirmeye veya mantığı kopyalamaya zorlanır, bu da daha yüksek karmaşıklığa ve artan maliyetlere yol açar. Tarafsız, yaygın olarak kabul görmüş bir protokol olmadan, bu karmaşıklığın azalması pek olası değildir.

Bu, özellikle birden fazla tedarikçinin kendi tescilli veya paralel protokollerini araştırdığı günümüzün parçalanmış AI manzarasında önemlidir. Örneğin, Google Agent2Agent protokolünü duyururken IBM kendi Agent Communication Protocol'ünü geliştiriyor. Koordineli çabalar olmadan, ekosistemin birleşmek yerine parçalanması riski gerçektir ve bu da birlikte çalışabilirliği ve uzun vadeli istikrarı elde etmeyi zorlaştırır.

Bu arada, MCP'nin kendisi hala evrim geçiriyor, özellikleri, güvenlik uygulamaları ve uygulama rehberliği aktif olarak iyileştiriliyor. İlk benimseyenler, hiçbiri kurumsal düzeydeki sistemler için önemsiz olmayan geliştirici deneyimi , araç entegrasyonu ve sağlam güvenlikle ilgili zorluklara dikkat çekti.

Bu bağlamda, işletmeler dikkatli olmalıdır. MCP umut vadeden bir yön sunarken, kritik görev sistemleri, olgun, topluluk odaklı standartlar tarafından en iyi şekilde sağlanan öngörülebilirlik, istikrar ve birlikte çalışabilirlik gerektirir. Tarafsız bir kuruluş tarafından yönetilen protokoller, uzun vadeli yatırım korumasını garanti altına alarak, benimseyenleri tek taraflı değişikliklerden veya herhangi bir tek satıcının stratejik eksen kaymalarından korur.

Bugün MCP'yi değerlendiren kuruluşlar için bu, kritik bir soruyu gündeme getiriyor: Belirsizliğe kilitlenmeden inovasyonu nasıl benimseriz? Bir sonraki adım MCP'yi reddetmek değil, onunla stratejik olarak etkileşim kurmaktır: Değer kattığı yerde deney yapın, bağımlılıkları izole edin ve hala değişken olabilecek çok protokollü bir geleceğe hazırlanın.

MCP ile denemeler yapmak mantıklı olsa da, özellikle Claude'u kullananlar için, tam ölçekli benimseme daha stratejik bir bakış açısı gerektirir. İşte birkaç husus:

Araçlarınız MCP'ye özgüyse ve yalnızca Anthropic MCP'yi destekliyorsa, onların yığınına bağlısınız. Bu, çoklu model stratejileri daha yaygın hale geldikçe esnekliği sınırlar.

LLM'lerin araçları otonom olarak çağırmasına izin vermek güçlü ve tehlikelidir. Kapsamlı izinler, çıktı doğrulaması ve ayrıntılı yetkilendirme gibi koruma bariyerleri olmadan, zayıf kapsamlı bir araç sistemleri manipülasyona veya hataya maruz bırakabilir.

Araç kullanımının ardındaki "mantık" modelin çıktısında örtüktür. Bu, hata ayıklamayı zorlaştırır. Günlük kaydı, izleme ve şeffaflık araçları kurumsal kullanım için olmazsa olmaz olacaktır.

Günümüzde çoğu araç MCP'yi dikkate almıyor. Kuruluşların uyumlu hale getirmek için API'lerini yeniden düzenlemeleri veya boşluğu kapatmak için ara yazılım bağdaştırıcıları oluşturmaları gerekebilir.

Eğer ajan tabanlı ürünler oluşturuyorsanız, MCP takip etmeye değer. Benimseme aşamalı olmalıdır:

• MCP ile prototip oluşturun, ancak derin bağlantıdan kaçının;
• MCP'ye özgü mantığı soyutlayan adaptörler tasarlayın;
• Açık yönetişimin savunucusu olmak, MCP'nin (veya halefinin) toplum tarafından benimsenmesine yardımcı olmak;
• LangChain ve AutoGPT gibi açık kaynaklı oyuncuların veya tedarikçiden bağımsız alternatifler önerebilecek endüstri kuruluşlarının paralel çabalarını takip edin.

Bu adımlar, gelecekteki birleşmelere uyumlu mimari uygulamaları teşvik ederken esnekliği de korur.

Kurumsal ortamlardaki deneyimlere dayanarak, bir modelin açık olduğu söylenebilir: Standartlaştırılmış model-araç arayüzlerinin olmaması, benimsemeyi yavaşlatır, entegrasyon maliyetlerini artırır ve operasyonel risk yaratır.

MCP'nin arkasındaki fikir, modellerin araçlarla tutarlı bir dil konuşmasıdır. İlk bakışta: Bu sadece iyi bir fikir değil, aynı zamanda gerekli bir fikirdir. Gelecekteki AI sistemlerinin gerçek dünya iş akışlarında nasıl koordine olacağı, yürütüleceği ve akıl yürüteceği konusunda temel bir katmandır. Yaygın benimsemeye giden yol ne garantilidir ne de risksizdir.

MCP'nin bu standart olup olmayacağı henüz belli değil. Ancak başlattığı konuşma, endüstrinin artık kaçınamayacağı bir konuşma.

Gopal Kuppuswamy, Cognida'nın kurucu ortağıdır.