Veri Engellerini Kırma: Anthropic’in Model Bağlam Protokolü AI Performansını Artırabilir mi?

Anthropic’in yenilikçi Model Bağlam Protokolü (MCP), parçalanmış verileri ele almak ve AI güçlendirilmiş çözümlerin verimliliğini artırmayı hedefliyor. Bu, bağlamsal AI entegrasyonu için standart olabilecek mi?

Yapay zeka (AI) inovasyonunda bugün karşılaşılan en önemli sorunlardan biri, büyük dil modellerinin (LLM’ler) gerçek zamanlı verilerden izole edilmesi. Bu sorunu çözmek için San Francisco merkezli AI araştırma ve güvenlik şirketi Anthropic, AI modellerinin veriyle etkileşim şeklini yeniden şekillendirmeye yönelik benzersiz bir geliştirme mimarisi duyurdu.

Şirketin yeni Model Bağlam Protokolü (MCP), açık kaynaklı bir proje olarak başlatıldı ve “AI güçlendirilmiş uygulamalar ve gerçek zamanlı, çeşitli veri kaynakları arasında iki yönlü iletişim” yoluyla AI verimliliğini artırmak için tasarlandı.

Mimari, gerçek zamanlı verilere bağlantı eksikliği nedeniyle oluşan eski AI çıktılarına neden olan artan bir frustrasyonu ele almak için oluşturuldu. Anthropic, birleşik protokolün AI geliştirmesini ve işlevselliğini şirketler için增ştirebileceğini ve bunları gerçek zamanlı bağlam farkındalığı yoluyla daha insan gibi yapabileceğini iddia ediyor. Şirketlere göre, her yeni iş veri kaynağı için özel AI uygulamaları gerekiyor, bu da verimsizliklere neden oluyor. MCP, geliştiricilerin evrensel olarak benimseyebilecekleri standart bir çerçeve sunarak bunu ele almaya çalışıyor.

“Mimari basittir: Geliştiriciler ya verilerini MCP sunucuları aracılığıyla açığa vurabilir ya da bu sunuculara bağlanan AI uygulamaları (MCP istemcileri) oluşturabilir. Her veri kaynağı için ayrı konektörler korumak yerine, geliştiriciler artık standart bir protokole karşı inşa edebilirler” diye Anthropic, bir blog gönderisinde açıkladı. “Ekosistem olgunlaştıkça, AI sistemleri farklı araçlar ve veri kümeleri arasında hareket ettikçe bağlamı koruyacak ve bugünün parçalanmış entegrasyonlarını daha sürdürülebilir bir mimariyle değiştirecekler.”AI modelleri, Anthropic’in amiral gemisi asistanı Claude dahil, Google Drive, Slack ve GitHub gibi araçlarla entegre olabilir. Uzmanlar, MCP’nin iş AI entegrasyonlarını, Hizmet-Yönelik Mimariler (SOA) ve diğer protokollerin uygulama etkileşimliliğini devrimleştirme şekliyle aynı şekilde dönüştürme potansiyeline sahip olduğunu öne sürüyor.

“LLM’ler ve veri kaynakları arasında veri boru hatları için endüstri standardı bir protokol sahibi olmak oyun değiştirici. Yazılım endüstrisinde REST ve SQL gibi, standartlaştırılmış protokoller gibi MCP, ekiplere GenAI uygulamalarını daha hızlı ve güvenilir bir şekilde inşa etmelerine yardımcı olabilir” diye AI modeli değerlendirme platformu Comet’in kurucu ortak ve CEO’su Gideon Mendels bana söyledi. “Bu, son altı ayda bir büyük LLM modelinin yeterli olmadığına dair piyasa realizasyonunu takip ediyor.”

Anthropic ayrıca, erken dönem企业 benimseyicileri arasında Block ve Apollo’nun zaten sistemlerine MCP’yi entegre ettiğini açıkladı. Bu arada, geliştirme aracı sağlayıcıları Zed, Replit, Codeium ve Sourcegraph, platformlarını geliştirmek için MCP ile işbirliği yapıyor. Bu ortaklık, AI modellerinin ve ajanlarının daha ilgili bilgileri gerçek zamanlı veriler aracılığıyla almasına, bağlamı daha etkili bir şekilde kavramasına ve kodlama gibi empresa görevleri için daha nüanslı çıktılar üretmesine yardımcı olmak için tasarlandı.

“Daha insan benzeri ve kendi bilincine sahip AI modelleri, teknolojiyi ilgili hissettirebilir, bu da daha geniş bir benimsemeye yol açabilir” diye One Way Ventures’dan Girişimci Masha Levin bana söyledi. “AI’ye karşı hala çok korku var, birçok insan onu sadece bir makine olarak görüyor. Bu modelleri insanlaştırarak bu korkuları hafifletmek ve günlük yaşamda daha sorunsuz bir entegrasyonu teşvik etmek mümkün olabilir.”

Levin ayrıca bir potansiyel dezavantaja dikkat çekti. “İşletmelerin AI’ye destek için aşırı bağımlı hale gelme riski vardır, bu da kararlarını aşırı şekilde etkileyerek zararlı sonuçlara yol açabilir.”

Ancak, MCP’nin gerçek testi, geniş bir benimsemeyi elde etme ve kalabalık bir pazarda rakiplerini geride bırakma yeteneği olacaktır.

Anthropic MCP vs. OpenAI ve Perplexity: AI İnovasyon Standartları Mücadelesi

Anthropic MCP’nin açık kaynaklı yaklaşımı, AI inovasyonu için önemli bir ilerleme olsa da, OpenAI ve Perplexity gibi teknoloji devlerinin hakim olduğu rekabetçi bir ortamda ortaya çıkıyor.

OpenAI’nin recent “Work with Apps” özelliği, ChatGPT için benzer yetenekler sunuyor, ancak yakın işbirlikleri üzerinde açık standartlara öncelik veren bir yaklaşım benimseyerek. Bu özellik, ChatGPT’nin diğer uygulamalardan veri ve içeriği erişmesine ve analiz etmesine olanak tanır – ancak yalnızca kullanıcı izniyle, geliştiricilerin her veri kaynağı için ayrı konektörler oluşturmasına gerek kalmadan. Bunun yerine, ChatGPT doğrudan bir uygulamadan verileri inceleyerek, gerçek zamanlı internet verisiyle entegrasyonu nedeniyle daha akıllı ve bağlamsal öneriler sunabilir.

Ayrıca, şirket Ekim ayında gerçek zamanlı veri mimarisi olan “Realtime API”yi tanıttı, bu da ses asistanlarının internetten taze bağlam çekerek daha etkili bir şekilde yanıt vermesini sağlar. Örneğin, bir ses asistanı, bir kullanıcı adına bir sipariş verebilir veya kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlamak için ilgili müşteri bilgilerini alabilir. “Artık Realtime API ve yakında Chat Completions API’deki ses ile, geliştiricilerin bu deneyimleri güçlendirmek için birden fazla modeli birleştirmelerine gerek kalmıyor” diye OpenAI bir blog gönderisinde söyledi. “Alt düzeyde, Realtime API, GPT-4o ile mesaj alışverişi için kalıcı bir WebSocket bağlantısı oluşturmanıza olanak tanır.”

Benzer şekilde, Perplexity’nin AI için gerçek zamanlı veri protokolü, “pplx-api” olarak bilinen, geliştiricilere büyük dil modeli (LLM) erişimini sağlar. Bu API, uygulamaların doğal dil sorguları göndermesine ve web’den ayrıntılı, gerçek zamanlı bilgi almasına olanak tanır. Tek bir API uç noktası aracılığıyla, güncel veri alma ve AI uygulamaları için bağlamsal yanıtları sağlar, böylece geliştiricilerin en son bilgilere uygun kalan uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.

“Endüstri genellikle bir açık kaynaklı çözüme standartlaştırma eğilimindedir, ancak bu genellikle yıllar alır. OpenAI’nin daha fazla protokol tanıtma ihtimali yüksektir” diye Mendels söyledi. “Ancak MCP, ilk standart olarak geniş bir benimsemeyi elde ederse, tekniklerin ve en iyi uygulamaların MCP etrafında standartlaşmaya başlaması mümkün olabilir.”

Anthropic MCP, Bağlamsal AI Entegrasyonu için Standardı Belirleyebilir mi?

Potansiyeline rağmen, Anthropic MCP önemli zorluklarla karşı karşıya. Güvenlik, AI sistemlerinin hassas empresa verilerine erişimine olanak tanıdığı için veri sızıntısı riskini artırması nedeniyle birincil endişe. Ayrıca, already kurulmuş ekosistemlere bağlı geliştiricileri MCP’yi benimsemeye ikna etmek zor olabilir.

Bir başka sorun, IT geliştirme firması Making Sense’dan veri bilimcisi JD Raimondi’ye göre, verilerin büyüklüğü. Bana “Anthropic, büyük bağlamlara yol açan deneylerde lider, ancak modellerin doğruluğu büyük ölçüde azalır. Bunlar zamanla daha iyi olacak ve performans açısından, hızın kabul edilebilir olması için birçok hile vardır” dedi.

Anthropic, MCP’nin AI’nin verileri alma ve bağlamsallaştırma yeteneğini geliştirdiğini iddia etse de, bu iddiaları destekleyen somut benchmark’lerin eksikliği benimsemeyi engelleyebilir. “AI aracı geliştiricisi olun, mevcut verileri kullanmak isteyen bir empresa olun veya bağlamsal AI’nin geleceğini inşa etmeye çalışan bir erken benimseyici olun, bağlamsal AI’nin geleceğini birlikte inşa etmeye davet ediyoruz” diye Anthropic söyledi.

Geliştiriciler MCP’nin yeteneklerini test ettikçe, endüstri bu açık standardın bağlamsal AI entegrasyonu için bir standart oluşturmak için gerekli benimsenmeyi elde edip edemeyeceğini izleyecek. Mendels, standardizasyonun Anthropic için akıllı bir hamle olabileceğini, bu sayede işbirliği ve farklı araç kombinasyonlarını deneme yeteneği artabileceğini öne sürdü. “Şu anda, AI ekosisteminin birçok sürecinin standardize edildiği hissetmiyorum. İnovasyon o kadar hızlı gerçekleşiyor ki, bugünün en iyi uygulamaları belki de gelecek hafta eskimiş olacak. Sadece zaman gösterecek ki bir protokol gibi MCP, bağlam verisi alma standardını başarmaya capable olabilir.”