Anthropic, Model Context Protocol’ü açık kaynak olarak yayımladı
(anthropic.com)- MCP (Model Context Protocol), AI asistanlarını içerik depoları, iş araçları ve geliştirme ortamları gibi veri sistemlerine bağlamak için oluşturulmuş yeni bir standarttır ve daha iyi yanıt üretimini hedefler.
- AI asistanları ana akım haline gelirken sektör, model yeteneklerine yoğun yatırım yaparak akıl yürütme ve kalite alanında hızlı ilerleme kaydetti. Ancak verilerden yalıtılmış olmaları nedeniyle en gelişmiş modeller bile bilgi siloları ve legacy sistemler içinde sıkışıp kalıyor. Her yeni veri kaynağı için özel bir uygulama gerektiğinden, bağlı sistemleri ölçeklendirmek zorlaşıyor.
- MCP bu sorunu çözüyor. MCP, veri kaynakları ile AI sistemlerini birleştiren tek bir protokoldür; parçalı entegrasyon sürecini sadeleştirir ve daha güvenilir bağlantı sağlar.
Model Context Protocol (MCP)
- MCP, veri kaynakları ile AI araçları arasında güvenli iki yönlü bağlantılar kurulmasını destekleyen açık bir standarttır.
- Mimari basittir; geliştiriciler verileri MCP sunucuları üzerinden açığa çıkarabilir veya bu sunuculara bağlanmak için MCP istemcileri oluşturabilir.
- Temel bileşenler
- MCP spesifikasyonu ve SDK
- Claude masaüstü uygulamasında yerel MCP sunucusu desteği
- Açık kaynak MCP sunucu deposu: Google Drive, Slack, GitHub, Postgres gibi veri kaynaklarını destekleyen MCP sunucuları sunar
- Claude 3.5 Sonnet, MCP sunucu uygulamalarının hızlıca oluşturulmasını destekler ve şirketlerin ile bireylerin veri kümelerini AI araçlarına hızla bağlamasına yardımcı olur
- Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph gibi çeşitli şirketler MCP’yi benimseyerek AI ajanlarının bilgi erişimini ve işlev genişletmesini destekliyor
- Avantajlar
- Geliştiriciler, her veri kaynağı için ayrı konektörleri sürdürmek zorunda kalmadan standart bir protokol kullanabilir.
- AI sistemleri, birden fazla araç ve veri kümesi arasında bağlamı koruyabildiği için daha sürdürülebilir mimariler kurulabilir.
Başlarken
- Geliştiriciler bugünden itibaren MCP konektörleri oluşturup test edebilir.
- Claude for Work müşterileri, MCP sunucularını yerelde test ederek iç sistemlere ve veri kümelerine bağlanabilir.
- Yakında uzak üretim MCP sunucularının dağıtımı için geliştirici araçları sunulacak
1 yorum
Hacker News görüşleri
Twitter, Reddit ve dokümanlar üzerinden bilgi topladıktan sonra genel tabloyu anlamaya başladım. Yeni başlayanlar için hızlı başlangıç kılavuzu sunuyor
Anthropic'te @jspahrsummers ile birlikte birkaç aydır bunun üzerinde çalışıyorum ve soruları yanıtlamaya hazırım
"Protocol Handshake" bölümünde doğal dili veritabanı sorgusuna dönüştürme süreci hakkında daha fazla ayrıntıya ihtiyaç var. Verimsiz veya hatalı sorgular veritabanını etkilerse bunun özelleştirilip özelleştirilemeyeceğini merak ediyorum. Sorguların hassas verileri döndürmemesini garanti etmenin bir yoluna ihtiyaç var
Standardizasyonu ilerletiyor olmalarına sevindim; birçok kişi kendi entegrasyonunu yazıyor ve parçalanma ile tekrar çok yüksek. Bir terminal kodlama ajanı geliştiriyorum ve dış servislerle bağlantı kurmayı planlıyorum. Anthropic'in mcp entegrasyonunu takdir ediyorum
Standardizasyon gerçekleşirse sektör için çok faydalı olur
Matt Pocock'un 2 dakikalık video özeti faydalı
Tüm LLM'ler için birleşik bir arayüz sağlama fikrini seviyorum, ancak neden sadece yerel olduğunu anlamakta zorlanıyorum. Bir web uygulamasında github'a bağlanıp Claude'un kod deposuna erişebilmesi daha ilginç olurdu. Şu anda bunun yerel dosya sistemi üzerinde mümkün olduğu anlaşılıyor. LLM tabanlı uygulamalar geliştirirken, veriyi prompt'a enjekte etmek için RAG kullanma yaklaşımı yerine bunun kullanılıp kullanılamayacağını merak ediyorum. Belirli verilerle ilgili kullanım senaryolarının şu an için çok sınırlı olduğunu düşünüyorum
LLM'e özel bir API olup olmayacağını ve bunun genel web siteleri arası API entegrasyonlarında da faydalı olup olmayacağını merak ediyorum
Prompt ve sampling arayüzlerindeki asimetriyi merak ediyorum. İstemcinin sunucudan prompt alıp çalıştırması ile sampling arayüzünde sunucunun istemciye bir tamamlama isteği sunması arasındaki farkı anlamıyorum. MCP'nin işlev sınıfları zamanla gelişebilir
Büyük oyunculardan gelmeyen açık kaynak çözümlere güvenmiyorum. Diğer büyük oyuncularla birlikte yayımlanmadıkça çarpık teşvikler çok fazla