Model Bağlam Protokolü (MCP), Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamaları ile harici hizmetler arasında ortak bir dil oluşturmak üzere tasarlanmış açık bir standarttır. Modelin veya harici hizmetlerin nasıl oluşturulduğuna bakılmaksızın, bir yapay zeka modelinin araçları keşfetmesi ve onlarla etkileşim kurması, verilere erişmesi ve önceden tanımlanmış istemleri kullanması için standartlaştırılmış bir yol belirler.
Özünde, MCP, "MCP İstemcisi" olarak bilinen bir uygulamanın bir veya daha fazla "MCP Sunucusuna" bağlanmasına olanak tanır. Bu sunucular, LLM'nin daha sonra kullanabileceği yetenekleri açığa çıkarır. Bu, yapay zekanın temel mantığını kullandığı araçların belirli uygulamalarından ayırarak yapay zeka sistemlerini daha modüler, ölçeklenebilir ve birlikte çalışabilir hale getirir.
Protokol, bir sunucunun sunabileceği çeşitli özellik türlerini tanımlar. Bir MCP istemcisi, amacına bağlı olarak bu özelliklerin bazılarını veya tamamını destekleyebilir. Bu özellikleri anlamak, bir MCP entegrasyonunun neler sağladığını kavramanın anahtarıdır.
| Özellik | Açıklama |
|---|---|
| Araçlar | Bir LLM'nin eylemleri gerçekleştirmek için çağırabileceği yürütülebilir fonksiyonlar. |
| İstemler | LLM ile etkileşimleri yapılandırmak için önceden tanımlanmış şablonlar. |
| Kaynaklar | Bir LLM'nin okuyabileceği, sunucu tarafından açığa çıkarılan veri ve içerik. |
| Keşif | Bir sunucunun yetenekleri değiştiğinde bildirim alma yeteneği. |
| Talimatlar | LLM'nin nasıl davranması gerektiği konusunda sunucu tarafından sağlanan rehberlik. |
| Örnekleme | Sunucu tarafından başlatılan LLM tamamlamaları ve parametre önerileri. |
| Kökler | LLM'nin işlemleri için dosya sistemi sınırlarının tanımları. |
| Bilgi Edinme | Sunucunun kullanıcıdan bilgi talep etme mekanizması. |
| Görevler | Uzun süreli işlemlerin durumunu takip etmenin bir yolu. |
| Uygulamalar | Sunucu tarafından sağlanan etkileşimli HTML arayüzleri. |
Bu özellikleri destekleyerek, farklı uygulamalar aynı harici araç ve veri kaynakları setini tutarlı bir şekilde kullanabilir, bu da birbirine bağlı yapay zeka hizmetlerinden oluşan daha zengin bir ekosistem oluşturur.
MCP İstemcilerine Bir Rehber
Bir MCP İstemcisi, sağladığı özelliklerden yararlanmak için bir MCP Sunucusuna bağlanabilen herhangi bir uygulamadır. Bu istemciler, kullanıcı, LLM ve geniş harici yetenekler dünyası arasında bir köprü görevi görür. Kod düzenleyicileri ve komut satırı arayüzleri gibi geliştirici odaklı araçlardan, kullanıcı dostu masaüstü uygulamalarına ve kodsuz platformlara kadar çeşitlilik gösterebilirler.
Bir istemcinin temel işlevi, bir veya daha fazla MCP sunucusuyla bağlantıyı yönetmek ve keşfedilen Araçları, İstemleri ve Kaynakları kendi kullanıcı deneyimine entegre etmektir. Örneğin, bir kodlama asistanı, testleri çalıştıran bir aracı bulmak ve yürütmek için MCP'yi kullanabilirken, bir sohbet robotu bir Kaynak aracılığıyla bir şirketin dahili bilgi tabanından veri çekmek için kullanabilir.
MCP ekosisteminin büyümesi, her biri farklı iş akışlarına ve kullanım durumlarına göre uyarlanmış çeşitli istemcilere yol açmıştır. En iyi istemcilerden bazılarını incelemek, bu protokolün daha güçlü ve bağlama duyarlı yapay zeka uygulamaları oluşturmak için pratikte nasıl uygulandığına dair daha net bir tablo sunabilir.
En İyi 10 MCP İstemcisi
Aşağıdaki istemciler, yaygın olarak kullanılan ticari ürünlerden yenilikçi açık kaynak projelere kadar MCP'nin benimsenmesinin genişliğini göstermektedir. Her biri, MCP sunucularının büyüyen ekosistemiyle etkileşim kurmak için benzersiz bir yol sunar.
Apidog MCP İstemcisi
Apidog, MCP sunucularını hata ayıklamak ve test etmek için yerleşik bir MCP İstemcisi içeren kapsamlı bir API geliştirme platformudur. Bu, tüm büyük MCP özellikleriyle etkileşim için özel bir arayüz sağladığı için MCP ile geliştirme veya entegrasyon yapan geliştiriciler için mükemmel bir araçtır.
button
İstemci, sunuculara bağlanmak için iki ana taşıma yöntemini destekler: yerel süreçler için STDIO ve uzak sunucular için HTTP. Bu esneklik, geliştiricilerin çok çeşitli sunucu yapılandırmalarını test etmesine olanak tanır.
Başlamak için, bir Apidog projesi içinde yeni bir MCP isteği oluşturulabilir. Bir sunucuya bağlanmak oldukça basittir. Yerel bir sunucuyu başlatmak için kullanılan bir komutu yapıştırmak yeterlidir. Örneğin, örnek bir sunucuya bağlanmak için şöyle bir komut kullanabilirsiniz:
npx -y @modelcontextprotocol/server-everything
Apidog bunu bir komut olarak tanıyacak, otomatik olarak STDIO protokolünü seçecek ve yerel işlemi başlatmadan önce güvenlik onayı isteyecektir. Uzak sunucular için bir URL yapıştırmak, protokolü HTTP'ye değiştirecektir.
Bağlandıktan sonra Apidog, sunucu tarafından sağlanan tüm Araçların, İstemlerin ve Kaynakların bir dizin ağacını görüntüler. Bu, doğrudan etkileşim ve hata ayıklama olanağı sağlar. Kullanıcılar bir Araç seçebilir, bir form veya JSON düzenleyici kullanarak parametrelerini doldurabilir ve yanıtı görmek için yürütebilir. Benzer şekilde, oluşturulan çıktıyı görüntülemek için İstemler çalıştırılabilir ve içeriklerini incelemek için Kaynaklar getirilebilir.
İstemci ayrıca gelişmiş yapılandırma seçenekleri de sunar. HTTP bağlantıları için OAuth 2.0, API Anahtarları ve Taşıyıcı Token'lar dahil olmak üzere çeşitli kimlik doğrulama yöntemlerini destekler ve OAuth 2.0 akışını otomatik olarak yönetebilir. Özel başlıklar ve ortam değişkenleri de ayarlanabilir ve Apidog'un değişken sistemi tam olarak desteklenir.
button
ChatGPT
OpenAI'nin amiral gemisi yapay zeka asistanı olarak, ChatGPT'nin MCP entegrasyonu, protokolün artan öneminin önemli bir göstergesidir. Uzak MCP sunucularına bağlanmayı destekleyerek, derinlemesine araştırma yapmak ve özel işlevlere erişmek için harici araçlardan yararlanmasına olanak tanır.
Entegrasyon, ChatGPT ayarlarındaki bağlantılar kullanıcı arayüzü aracılığıyla yönetilir. Bir sunucu yapılandırıldıktan sonra, araçları modele sunulur. Bu, ChatGPT'nin yerleşik yeteneklerinin ötesine geçerek, yapılandırılmış sunuculardan gelen araçları kullanarak tescilli veritabanlarında arama yapma veya üçüncü taraf API'lerle standartlaştırılmış bir şekilde etkileşim kurma gibi görevleri gerçekleştirmesini sağlar. Bu destek, güvenlik ve uyumluluğun son derece önemli olduğu kurumsal ortamlarda özellikle değerlidir.
Claude Ekosistemi
Anthropic, MCP'yi web asistanı claude.ai, Claude Masaüstü Uygulaması ve ajantik kodlama aracı Claude Code dahil olmak üzere ürün yelpazesinde derinlemesine entegre etmiştir. Bu çok yönlü destek, MCP standardının farklı yönlerini sergiler.
claude.ai, uzak MCP sunucularını destekleyerek web kullanıcılarının Claude sohbetlerini harici araçlara, istemlere ve kaynaklara bağlamasına olanak tanır.
Claude Masaüstü Uygulaması, verileri kullanıcının makinesinde tutarak gizliliği ve güvenliği artıran yerel sunuculara bağlantılara olanak tanıyarak daha da ileri gider. Kaynaklar, İstemler, Araçlar ve hatta etkileşimli Uygulamalar için tam desteğe sahiptir.
Claude Code, çift yönlü bir entegrasyonun güçlü bir örneğidir. Diğer sunuculardan Araçları, İstemleri ve Kaynakları tüketerek kodlama görevlerine yardımcı olan bir MCP istemcisi olarak hareket eder. Aynı anda, kendi yeteneklerini diğer MCP istemcilerine açığa çıkararak bir MCP sunucusu olarak da işlev görür.
GitHub Copilot Kodlama Aracısı
En yaygın olarak benimsenen yapay zeka kodlama asistanı GitHub Copilot, bağlamını ve yeteneklerini artırmak için MCP'den yararlanır. Copilot kodlama aracısı, görevleri devredebilir ve harici araçları kullanmak için hem yerel hem de uzak MCP sunucularıyla etkileşim kurabilir.
Bu entegrasyon, geliştiricilerin Copilot'u kendi özel proje ihtiyaçlarına göre uyarlamasına olanak tanır. Örneğin, bir geliştirici Copilot'u, tescilli bir derleme sistemi veya projeye özel bir veritabanıyla etkileşim kurmak için araçlar sağlayan dahili bir MCP sunucusuna bağlayabilir. Bu, Copilot'un farkındalığını kodun ötesine genişleterek daha karmaşık ve bağlama duyarlı geliştirme görevlerini gerçekleştirmesine olanak tanır.
Cursor
Cursor, yapay zeka destekli geliştirme için baştan sona tasarlanmış yapay zeka odaklı bir kod düzenleyicisidir. MCP'ye yerel desteği, mimarisinin temel bir parçası olup, bir geliştiricinin iş akışıyla derinlemesine entegrasyona olanak tanır.
Düzenleyici, Composer özelliği aracılığıyla MCP Araçlarını destekleyerek, kullanıcıların kodlama sırasında harici işlevleri doğrudan çağırmasına olanak tanır. Ayrıca İstemleri, Kökleri ve Bilgi Edinmeyi de destekler, bu da sunucularla daha karmaşık, etkileşimli oturumlar yapmasını sağlar. Cursor, hem yerel hem de uzak araç setleri için esneklik sağlayarak sunuculara hem STDIO hem de SSE aracılığıyla bağlanabilir.
LM Studio
LM Studio, açık kaynaklı LLM'leri yerel olarak keşfetmeyi, indirmeyi ve çalıştırmayı kolaylaştıran popüler bir masaüstü uygulamasıdır. MCP ekosistemine temel katkısı, bu yerel modelleri MCP sunucularına bağlama yeteneğidir.
Bu, açık kaynak modelleri dünyası ile MCP tarafından sağlanan standartlaştırılmış araç kullanımı arasındaki boşluğu kapatır. Kullanıcılar, başlamak için sunucu yapılandırmalarını yerel bir mcp.json dosyasına ekleyebilirler. Dikkat çekici bir özellik, yerel bir modelin bir araç çağrısını yürütmesine izin verilmeden önce kullanıcıdan onay isteyen araç onay kullanıcı arayüzüdür; bu, önemli bir güvenlik ve kontrol katmanı sağlar.
Amazon Q
Amazon'un yapay zeka destekli asistanı Amazon Q, hem komut satırı (Amazon Q CLI) hem de IDE (Amazon Q IDE) versiyonlarında MCP'yi benimsemiştir. Bu, protokolün bulut altyapısını yönetmek ve kodlama görevlerini kolaylaştırmak için profesyonel geliştirme ortamlarındaki faydasını göstermektedir.
Amazon Q CLI, terminal için MCP sunucuları için tam destek sunan ajantik bir kodlama asistanıdır. Kullanıcıların araçlara ve kaydedilmiş istemlere doğrudan komut satırlarından erişmesine olanak tanır.
VS Code ve JetBrains gibi büyük IDE'ler için mevcut olan Amazon Q IDE, benzer yetenekleri grafiksel bir arayüze getirir. Kullanıcıların AWS kaynaklarını kontrol etmesine ve düzenlemesine ve IDE'nin kullanıcı arayüzü aracılığıyla her bir MCP aracı için izinleri yönetmesine olanak tanıyarak, asistanın yetenekleri üzerinde ayrıntılı kontrol sunar.
AIQL TUUI
AIQL TUUI, MCP standardına kapsamlı desteği ve çapraz platform doğasıyla öne çıkan ücretsiz ve açık kaynaklı bir masaüstü yapay zeka sohbet uygulamasıdır. macOS, Windows ve Linux üzerinde çalışır ve çok çeşitli yapay zeka sağlayıcılarını ve yerel modelleri destekler.
MCP entegrasyonu kapsamlıdır; Kaynakları, İstemleri, Araçları, Keşfi, Örneklemeyi ve Bilgi Edinmeyi kapsar. Bu, kullanıcıların farklı LLM'ler ve aracılar arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yapabildiği zengin, etkileşimli bir deneyim sağlar. Uygulama, örnekleme parametreleri üzerinde gelişmiş kontrol sağlar ve araçların özelleştirilmesine olanak tanıyarak, yüksek düzeyde yapılandırılabilir bir istemci isteyen ileri düzey kullanıcılar ve geliştiriciler için güçlü bir seçimdir.
Langflow
Langflow, yapay zeka uygulamaları oluşturmak için açık kaynaklı bir görsel oluşturucudur. MCP ekosistemindeki benzersiz konumu, grafiksel, akış tabanlı bir arayüzle kolaylaştırılan hem istemci hem de sunucu olarak ikili rolüdür.
Bir MCP istemcisi olarak Langflow, aracılar ve iş akışları oluşturmak için herhangi bir MCP sunucusundan araçları kullanabilir. Bu, kullanıcıların MCP araçlarını temsil eden düğümleri akışlarına sürükleyip bırakmasına olanak tanıyarak karmaşık entegrasyonları daha erişilebilir hale getirir.
Tersine, kullanıcılar oluşturdukları aracıları ve akışları eksiksiz bir MCP sunucusu olarak da dışa aktarabilirler. Bu güçlü özellik, geliştiricilerin bir dizi aracı görsel olarak prototiplemesine ve ardından bunları diğer MCP istemcilerine sunmasına olanak tanıyarak, özel yapay zeka yetenekleri oluşturma ve paylaşma engellerini önemli ölçüde azaltır.
AgenticFlow
AgenticFlow, satış, pazarlama ve yaratıcı görevleri yerine getiren aracılar oluşturmak için kodsuz bir yapay zeka platformu sağlayarak farklı bir kitleyi hedefler. 10.000'den fazla araç ve 2.500 API'den oluşan devasa bir kütüphaneye güvenli bir şekilde bağlanmak için MCP'yi temel protokol olarak kullanır.
Platform, bir MCP sunucusuna bağlanma sürecini yalnızca birkaç adıma basitleştirerek teknik detayları soyutlar. Bu, geliştirici olmayanların çok çeşitli harici hizmetlerle etkileşim kurabilen güçlü yapay zeka aracıları oluşturmasına olanak tanır. Kullanıcılar bağlantılarını güvenli bir şekilde yönetebilir ve erişimi istedikleri zaman iptal edebilir, bu da yapay zeka araç kullanım dünyasına güvenli ve erişilebilir bir giriş noktası sağlar.
Sonuç
Model Bağlam Protokolü, yapay zeka sistemlerinin dış dünyayla etkileşim kurma biçimi için hızla temel bir katman haline gelmektedir. LLM'lerin araçları, istemleri ve veri kaynaklarını keşfetme ve kullanma biçimini standartlaştırarak, MCP modeller ve hizmetler arasındaki sıkı bağı ortadan kaldırır ve bunu temiz, modüler ve birlikte çalışabilir bir mimariyle değiştirir. Bu değişim, yapay zeka uygulamalarını uzatmayı kolaylaştırır, çalıştırmayı daha güvenli hale getirir ve gerçek dünya iş akışlarına çok daha uyumlu hale getirir.
Artan MCP istemcileri listesinin de gösterdiği gibi, protokol şimdiden geliştirici araçları (Apidog, Cursor ve GitHub Copilot gibi), kurumsal asistanlar (ChatGPT ve Amazon Q gibi) ve hatta kodsuz platformlar (Langflow ve AgenticFlow gibi) dahil olmak üzere geniş bir kullanım alanı yelpazesinde benimsenmektedir. Her istemci MCP'yi farklı şekilde uygular, ancak hepsi aynı temel vaatten yararlanır: yeniden kullanılabilirlik, esneklik ve tutarlı araç entegrasyonu.
İleriye bakıldığında, MCP'nin gerçek değeri etkinleştirdiği ekosistemde yatmaktadır. Daha fazla sunucu yüksek kaliteli araçlar sundukça ve daha fazla istemci protokolü benimsedikçe, hem geliştiriciler hem de kullanıcılar, entegrasyonları sıfırdan yeniden inşa etmeden modelleri, araçları ve iş akışlarını karıştırma özgürlüğü kazanır. İster bir MCP sunucusunda hata ayıklıyor, ister ajantik bir kodlama asistanı inşa ediyor, ister yapay zeka iş akışlarını görsel olarak tasarlıyor olun, MCP yeniliğin ölçeklenmesine olanak tanıyan ortak bir zemin sağlar.