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

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

Günümüzde yapay zeka (AI) inovasyonunda karşılaşılan en önemli zorluklardan biri, büyük dil modellerinin (LLM’ler) gerçek zamanlı verilerden izole edilmesidır. Bu sorunu çözmek için San Francisco merkezli AI araştırma ve güvenlik şirketi Anthropic, AI modellerinin veriyle etkileşim şeklini yeniden şekillendiren benzersiz bir gelişim mimarisi duyurdu.

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

Mimari, gerçek zamanlı verilere bağlantı eksikliği nedeniyle eski AI çıktılarına neden olan bir sorunu ele almak üzere inşa edildi. Anthropic, birleşik protokolün AI geliştirmesini ve işlevselliğini işletmeler için geliştirebileceğini ve gerçek zamanlı bağlamsal farkındalık yoluyla daha insan benzeri yapabileceğini iddia ediyor. Şirketin belirttiğine göre, her yeni iş verisi kaynağı için özel AI uygulamaları gerekiyor, bu da verimsizliklere neden oluyor. MCP, geliştiricilerin evrensel olarak benimseyebileceği standart bir çerçeve sunarak bunu ele almaya çalışıyor.

“Mimari basittir: Geliştiriciler, verileri MCP sunucuları aracılığıyla açığa vurabilir veya bu sunuculara bağlanan AI uygulamaları (MCP istemcileri) oluşturabilir. Her veri kaynağı için ayrı bağdaştırıcılar yerine, geliştiriciler artık standart bir protokole karşı inşa edebilirler” diye Anthropic, bir blog yazısında açıkladı. “Ekosistem olgunlaştıkça, AI sistemleri farklı araçlar ve veri kümeleri arasında hareket ettikçe bağlamı koruyacak, bugünkü parçalı entegrasyonları daha sürdürülebilir bir mimari ile değiştirecek.”

AI modelleri, Anthropic’in amiral gemisi asistanı Claude dahil, Google Drive, Slack ve GitHub gibi araçlarla entegre olabilir. Uzmanlar, MCP’nin, Hizmet Odaklı Mimarisi (SOA) ve diğer protokollerin uygulama etkileşimliliğini devrimleştirme şekliyle işletme AI entegrasyonlarını dönüştürme potansiyeline sahip olduğunu öne sürüyor.

“LLM’ler ve veri kaynakları arasındaki veri boru hatları için endüstri standardı bir protokole sahip olmak bir oyun değiştiricisi. Yazılım endüstrisindeki REST ve SQL gibi standartlaştırılmış protokoller gibi, MCP gibi protokoller, ekiplere GenAI uygulamalarını daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde inşa etmelerine yardımcı olabilir” diye AI modeli değerlendirme platformu Comet’in kurucu ortağı ve CEO’su Gideon Mendels bana söyledi. “Bu, son altı ayda büyük bir LLM modelinin yeterli olmadığına dair piyasanın farkına varmasının ardından geliyor.”

Anthropic, MCP’yi sistemlerine entegre eden ilk entreprise benimseyicilerin Block ve Apollo olduğunu da açıkladı. Ayrıca, geliştirme aracı sağlayıcıları Zed, Replit, Codeium ve Sourcegraph, platformlarını geliştirmek için MCP ile işbirliği yapıyor. Bu işbirliği, AI modellerinin ve ajanlarının daha ilgili bilgileri gerçek zamanlı verilerle alma, bağlamı daha etkili bir şekilde kavrama ve kodlama gibi işletme görevleri için daha ince çıktılar üretme yeteneğini artırmayı amaçlıyor.

“Daha insan benzeri ve kendi bilincine sahip AI modelleri, teknolojiyi daha ilgili hissettirebilir, bu da daha geniş bir benimsemeye yol açabilir” diye One Way Ventures’da Girişimci olarak görev yapan Masha Levin bana söyledi. “AI’ye karşı hala bir korku var, birçok insan onu yalnızca bir makine olarak görüyor. Bu modelleri insanlaştırarak bu korkuları gidermek ve günlük hayatımıza daha sorunsuz bir şekilde entegre etmelerine yardımcı olabiliriz.”

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

Ancak MCP için gerçek test, yaygın bir şekilde benimsenmesi 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 yer alıyor.

OpenAI’nin recent “Work with Apps” özelliği, ChatGPT için benzer yetenekler sunuyor, ancak yakın işbirlikleri üzerinde odaklanan özel bir yaklaşım benimseyerek açık standartlara öncelik veriyor. Bu özellik, ChatGPT’nin diğer uygulamalardan veri ve içeriği erişmesine ve analiz etmesine izin veriyor, ancak yalnızca kullanıcı izniyle, geliştiricilerin manuel olarak kopyalama ve yapıştırmaya gerek kalmadan. Bunun yerine, ChatGPT, bir uygulamadan doğrudan verileri inceleyerek, internetten gerçek zamanlı veriyle entegrasyonu sayesinde daha akıllı, bağlamsal öneriler sunabiliyor.

Ayrıca, şirket Ekim ayında “Realtime API” adlı gerçek zamanlı veri mimarisini tanıttı, bu da ses asistanlarının daha etkili bir şekilde yanıt vermesini sağlıyor. Örneğin, bir ses asistanı, bir kullanıcının adına bir sipariş verebilir veya kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlamak için ilgili müşteri bilgilerini alabilir. “Artık Realtime API ve yakında Chat Completions API’de ses ile, geliştiricilerin bu deneyimleri güçlendirmek için birden fazla modeli birleştirmelerine gerek kalmayacak” diye OpenAI, bir blog yazısında belirtti. “Alt düzeyde, Realtime API, GPT-4o ile mesajları değiştirmek 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 modeline (LLM) erişim sağlıyor. Bu API, uygulamaların doğal dil sorguları göndererek web’den ayrıntılı, gerçek zamanlı bilgi almasına olanak tanır. Tek bir API endpoint’u aracılığıyla, güncel veri alma ve bağlamsal yanıtları sağlayan AI uygulamaları oluşturmak için geliştiricilere güç veriyor.

“Endüstri genellikle bir açık kaynaklı çözüme standartlaşıyor, ancak bu genellikle yıllar alıyor. OpenAI’nin daha fazla protokol tanıtması muhtemeldir” diye Mendels söyledi. “Ancak MCP, ilk standart olarak yaygın bir şekilde benimsenirse, teknikler ve en iyi uygulamaların MCP etrafında standartlaşmaya başlaması mümkün.”

Anthropic MCP, Bağlamsal AI Entegrasyonu için Standartı Belirleyebilir mi?

Potansiyeline rağmen, Anthropic MCP önemli zorluklarla karşı karşıya. Güvenlik, AI sistemlerinin duyarlı işletme verilerine erişimine olanak tanıdığı için birincil endişe kaynağı. Ayrıca, zaten kurulmuş ekosistemlere bağlı geliştiricileri MCP’yi benimsemeye ikna etmek zor olabilir.

Bir başka sorun, IT geliştirme firması Making Sense’in veri bilimcisi JD Raimondi’nin belirttiğine göre, veri boyutu. “Anthropic, büyük bağlamlara yol açan deneylerin lideri, ancak modellerin doğruluğu büyük ölçüde etkileniyor. Zamanla daha iyi olacağı muhtemel, performans açısından kabul edilebilir hızda kalmasını sağlamak için birçok hile var” diye Raimondi bana söyledi.

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, mevcut verileri kullanarak AI’yi benimsemeye çalışan bir işletme veya AI’nin ön saflarını keşfeden bir ilk benimseyici olmanız fark etmez, bağlamsal AI’nin geleceğini birlikte inşa edin” diye Anthropic dedi.

Geliştiriciler, MCP’nin yeteneklerini test ederken, endüstri bu açık standardın bağlamsal AI entegrasyonu için bir standart oluşturmak için gerekli ivmeyi kazanılıp kazanamayacağını izleyecek. Mendels, standardizasyonun Anthropic için akıllı bir hamle olabileceğini, böylece işletmeler arası uyumluluğu artırabileceğini ve ekiplere farklı araç kombinasyonlarını deneme fırsatı verebileceğini öne sürüyor. “Şu anda, AI ekosisteminin birçok sürecinin standarda ulaştığını söylemek için çok erken gibi görünüyor” diye Mendels dedi. “İnovasyon o kadar hızlı gerçekleşiyor ki, bugünün en iyi uygulamaları belki de gelecek hafta geçerliliğini yitirecek. MCP gibi bir protokolün bağlam verisi alma standardını başarıp başaramayacağını sadece zaman gösterecek.”