Yapay zekanın hızlı yükselişi, e-posta yazmadan veri analizine kadar inanılmaz yetenekler getirdi, ancak bir zorluk devam ediyor: bu yapay zeka asistanlarını işletmelerin güvendiği sayısız uygulama ve veri kaynağına bağlamak. Bazılarının'Yapay Zeka entegrasyonları için USB-C' olarak adlandırdığı, gelişmekte olan bir açık standart olan Model Bağlam Protokolü'ne (MCP) girin.
Bu güncellenmiş analizde, MCP'nin ne olduğunu, iş dünyası liderleri için neden önemli olduğunu ve 2025 yılı boyunca nasıl geliştiğini inceleyeceğiz. Hangi teknoloji devlerinin bu standardı desteklemek için bir araya geldiğini, sunduğu somut faydaları, ortaya çıkan güvenlik zorluklarını ve sınırlamaları ile gelecekteki beklentilerine ilişkin dengeli bir görüşü inceleyeceğiz.
MCP esasen yapay zeka sistemlerinin harici araçlar, veritabanları ve hizmetlerle tutarlı bir şekilde iletişim kurmasını sağlayan evrensel bir iletişim dilidir. Her uygulama veya veri silosu için özel bir entegrasyon oluşturmak yerine, geliştiriciler (ve dolayısıyla şirketler) MCP'yi tek, standartlaştırılmış bir köprü olarak kullanabilir.
Bunu, yapay zekanızı herhangi bir yazılım sistemine, bir cihazı USB bağlantı noktasına bağlamak kadar kolay bir şekilde bağlamak olarak düşünün. MCP, parçalı, tek seferlik konektörleri ortadan kaldırarak, yapay zeka asistanlarının çeşitli kaynaklardan ihtiyaç duydukları verilere erişmesini "daha basit ve daha güvenilir" hale getiriyor.
Bu önemlidir çünkü en akıllı yapay zeka bile ancak birlikte çalışabildiği bilgiler kadar faydalıdır. Geleneksel olarak, bir yapay zeka modelini kişinin bulut sürücüsüne veya insan kaynakları veritabanına bağlamak, BT açısından çok fazla çaba ve bakım gerektiriyordu.
Her yeni veri kaynağı kendi 'teknolojik dilini' konuşuyordu ve ölçeklendirilmesi zor olan özelleştirilmiş kodlar gerektiriyordu.
MCP bu sorunu ortak bir protokol sağlayarak çözer, böylece bir yapay zeka asistanı gerçek zamanlı iş verilerine erişebilir veya tanımlanmış ve güvenli bir arayüz aracılığıyla yazılımdaki eylemleri tetikleyebilir. Anthropic'in belirttiği gibi, "sonuç, yapay zeka sistemlerinin ihtiyaç duydukları verilere erişmeleri için daha basit ve daha güvenilir bir yoldur".
Kısacası, MCP yapay zekayı izolasyondan kurtarır ve iş akışlarının gerçekten entegre bir parçası haline gelmesine yardımcı olur.
MCP, 2024'ün sonundaki tanıtımından bu yana önemli bir ivme kazanmıştır. Başlangıçta öncelikle Antropik bir girişim olan MCP, yaygın olarak benimsenen bir endüstri standardına dönüştü. İşte MCP'nin benimsenmesinin nasıl geliştiği:
MCP'nin benimsenmesi, sektördeki büyük oyuncuların onu desteklemeye başlamasıyla kritik bir noktaya ulaştı:
MCP ekosistemi katlanarak büyümüştür:
Geniş endüstri desteği (Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, Amazon ve büyüyen bir topluluk), MCP'nin YZ bağlantısı için gerçekten evrensel bir standart haline geldiğini göstermektedir. Bir analist bu yakınsamayı, MCP gibi birlikte çalışabilirlik standartlarının yeni bir YZ yeteneği seviyesinin kilidini açtığı bir 'YZ protokol çağının' şafağı olarak tanımladı.
MCP'nin en önemli etkilerinden biri, farklı iş sistemlerindeki rutin idari görevleri otomatikleştirme yeteneğidir. MCP, YZ aracılarının bilgi almasına veya diğer uygulamalarda güncellemeler yapmasına izin verdiğinden, bir YZ asistanı, insan müdahalesi veya özelleştirilmiş kod gerektirmeden birden fazla uygulamayı içeren karmaşık iş akışlarını gerçekleştirebilir.
MCP kullanan bir IA satış asistanı, satış sürecinin birçok adımını otonom olarak yönetebilir:
Teammates.ai tarafından yapılan bir vaka çalışmasında açıklandığı gibi: 'bu sorunsuz süreç manuel veri girişini azaltır ve satış ekibinin idari görevler yerine anlaşmaları kapatmaya odaklanmasını sağlar'.
MCP ile bir yapay zeka asistanı şunları yapabilir:
PostgreSQL gibi veritabanı sistemleri için MCP konektörleri bu iş zekası ve raporlama kullanım durumlarını kolaylaştırır. Yapay zeka, en son verileri elde etmek ve içgörüler oluşturmak için MCP arayüzü aracılığıyla veritabanını sorgulayabilir ve raporların her zaman güncel olmasını sağlar.
CRM güncellemeleri için bir IA temsilcisi, e-postaları veya destek biletlerini analiz ettikten sonra müşteri kayıtlarını otomatik olarak güncellemek için bir MCP konektörü kullanabilir. Önde gelen CRM ve iletişim araçları bu modeli entegre etmektedir:
Şirketler şimdiden somut faydalar elde etmeye başladı. Örneğin, Block (Square'in ana şirketi) MCP'yi, insanların 'yaratıcı işlere konsantre olabilmeleri' için mekanik işlerle ilgilenen 'aracı' sistemler kurmak için kullandı.
MCP mevcut yörüngesinde devam ederse, operasyonlarında yapay zekayı benimseyen şirketlere çeşitli somut faydalar sağlayacaktır:
MCP tabanlı yapay zeka aracıları, sistemler arasında tekrar eden görevleri otomatikleştirerek çalışanları idari işlerden kurtarır. Platformlar arasında rutin güncellemeler, veri girişi veya kopyala-yapıştır işlemleri arka planda anında gerçekleştirilebilir. Şirketler, yapay zeka asistanları tüm iş akışlarını yöneterek personelin stratejiye ve daha yüksek katma değerli faaliyetlere odaklanmasına olanak sağladığında önemli verimlilik kazanımları elde ettiklerini bildirmektedir.
Pratik açıdan bu şu anlama gelebilir:
Manuel süreçlerdeki insan hataları (bir raporda bir sayıyı yanlış yazmak veya bir kaydı güncellemeyi unutmak gibi) zaman ve paraya mal olabilir. MCP'deki entegre bir yapay zeka, verileri doğrudan kaynak sistemlerden alır ve kayıtları tutarlı bir şekilde güncelleyerek bu hataları en aza indirir. Dahası, yapay zeka güncel bilgilere gerçek zamanlı olarak erişebildiğinden, yanıtları ve sonuçları en son gerçeklere dayanır ve daha doğru içgörülere yol açar.
Yapay zekanın parmaklarının ucundaki daha zengin bağlam ve güncel veriler sayesinde, iş liderleri karar alma süreçlerinde daha iyi destek alabiliyor. Örneğin, bir yapay zeka asistanı bir planlama toplantısı sırasında satış verilerine, envanter seviyelerine veya piyasa haberlerine hızlı bir şekilde erişerek anında analiz sağlayabilir.
MCP esasen bir YZ modelinin bilgisini eğitim verilerinin ötesine taşır ve bu da pratik iş senaryolarında [YZ'nin] işlevselliğini 'önemli ölçüde geliştirir'. Sonuç, gerçek iş durumuyla daha alakalı olan yapay zeka tarafından oluşturulan raporlar, öneriler veya yanıtlardır.
Hem sistemler hem de yapay zeka araçları MCP ile konuştuğunda yeni yazılımların benimsenmesi veya platformların değiştirilmesi kolaylaşır. Her yeni sistem için özelleştirilmiş entegrasyonları devreye almak yerine, bir MCP konektörü aranabilir (veya hızla geliştirilebilir). Bu standardizasyon, herhangi bir USB-C aksesuarının bir dizüstü bilgisayarla çalışmasına benzer şekilde tak ve çalıştır uyumluluğu anlamına gelir.
Ayrıca yatırımları geleceğe dönük hale getirir: araçlar, yapay zeka entegrasyonlarının 'maliyetli yeniden inşaları olmadan kolayca değiştirilebilir veya eklenebilir'. Başka bir deyişle, MCP teknoloji yığınının çevik kalmasına yardımcı olabilir ve tek bir tedarikçinin kapalı ekosistemine bağlı kalmaktan kaçınabilir.
MCP açık kaynak kodlu olduğundan ve geniş bir desteğe sahip olduğundan, topluluk odaklı yeniliklerden faydalanır. Google Drive'dan Slack'e ve veritabanlarına kadar çeşitli hizmetler için önceden tanımlanmış düzinelerce MCP sunucusu (bağlayıcı) bulunmaktadır. Bu ortak entegrasyon havuzu, şirketlerin tekerleği yeniden icat etmek yerine topluluk katkılarından ve en iyi uygulamalardan yararlanabileceği anlamına gelir.
Ayrıca yazılım satıcılarını, erişimlerini genişletebileceğini bilerek MCP uyumluluğunu bir özellik olarak sağlamaya teşvik eder. Zamanla bu açık ekosistem, daha fazla 'kullanıma hazır' MCP entegrasyonunun kullanılabilir hale gelmesiyle yapay zekanın benimsenme maliyetini azaltabilir.
.png)
Birçok avantajına rağmen, 2025 yılı MCP ile ilgili önemli güvenlik endişelerinin ortaya çıkmasına tanık oldu. Araştırmacılar ve güvenlik uzmanları çeşitli potansiyel güvenlik açıkları tespit etmişlerdir:
Simon Willison, MCP sunucularında 'istem enjeksiyonu' ile ilgili sorunlara dikkat çekti. MCP, dil modellerinin kullanıcı girdisine dayalı araçları çağırmasına izin verdiğinden, kötü niyetli mesajlar, modelin açık kullanıcı yetkisi olmadan yürüttüğü gizli talimatlar içerebilir.
Örneğin, bir saldırgan zararsız görünen ancak yapay zekanın yetkisiz alıcılara veri göndermesine veya bağlı MCP araçları aracılığıyla kötü niyetli eylemler gerçekleştirmesine yol açan gizli talimatlar içeren bir mesaj gönderebilir.
MCP araçlarının kurulumdan sonra tanımlarını değiştirebildiği 'Rug Pull: Silent Redefinition' adlı bir saldırı tespit edilmiştir. Bir kullanıcı görünüşte güvenli bir aracı onaylayabilir ve bu araç daha sonra API anahtarlarını bir saldırgana yönlendirmek için davranışını sessizce değiştirebilir.
Aynı aracıya bağlı birden fazla sunucu olduğunda, kötü niyetli bir sunucu güvenilir bir sunucuya yapılan çağrıların üzerine yazabilir ya da bunları engelleyebilir. Bu durum, bir saldırganın girdiyi manipüle ederek araçları istediği şeyi yapmaya teşvik edebileceği 'şaşkın yardımcı' türünde güvenlik açıkları yaratır.
Güvenlik araştırmacıları, düz metin kimlik bilgilerinin açığa çıkması ve MCP uygulamalarında güçlü kimlik doğrulama mekanizmalarının bulunmamasıyla ilgili riskler tespit etmişlerdir. Palo Alto Networks tarafından hazırlanan bir rapor, MCP yapılandırmalarının, ele geçirilmesi halinde bir saldırganın meşru MCP sunucusunu taklit etmesine olanak tanıyan kimlik doğrulama belirteçlerini depolayabileceğini açıklamaktadır.
Bu güvenlik sorunlarının ciddiyeti, 2025 yılında birkaç resmi akademik çalışmanın ortaya çıkmasına neden olmuştur:
Heves ve hızlı gelişime rağmen, MCP'nin deneysel bir teknoloji olmaya devam ettiğini kabul etmek çok önemlidir. Bir Gartner analistinin belirttiği gibi, 'MCP için kimlik doğrulama/yetkilendirme sınırlıdır', bu da protokolün iş açısından kritik uygulamalar için henüz tam olarak olgunlaşmadığını göstermektedir. TheCube Research'ten bir başka uzman ise "MCP hala birçok yönden bilimsel bir proje ve çalışması için yapılması gereken çok şey var" yorumunu yaparak hala gelişmekte olan doğasını vurgulamıştır.
Erken aşamalarda MCP'yi benimseyen şirketler bazı önemli dezavantajlarla karşılaşabilir:
Gelişmekte olan her standart gibi MCP de hızla gelişmeye devam etmektedir. Spesifikasyonlar önemli ölçüde değişebilir, mevcut uygulamaları geçersiz kılabilir ve maliyetli revizyonlar gerektirebilir. Gelecekteki yol haritaları, hizmet keşfi ve sunucusuz bilgi işlem ortamları için gerekli olan durumsuz işlemler için destek gibi temel unsurları içerir ve bu da protokolün henüz tamamlanmadığını gösterir.
MCP uygulamasında pratik deneyime sahip yetenek havuzu hala sınırlıdır. Şirketlerin MCP becerileri için prim ödemesi veya bu yeteneği oluşturmak için kurum içi eğitime büyük yatırım yapması gerekebilir. Ayrıca, güvenli MCP uygulaması için en iyi uygulamalar hala tanımlanmakta ve araştırmacılar yeni güvenlik açıkları tespit etmeye devam etmektedir.
Protokol olgunlaştıkça erken benimseyenler daha yüksek bakım maliyetleriyle karşılaşacaktır. MCP spesifikasyonunun her önemli güncellemesi, mevcut uygulamalarda revizyonlar gerektirebilir ve bu da sürekli bir kaynak taahhüdünü temsil eder.
Başlıca oyuncular MCP'yi desteklediklerini beyan etmiş olsalar da, her birinin bunu biraz farklı şekillerde uygulayabileceğine dair işaretler var. Bir analistin belirttiği gibi, '2025'in başlarında, her biri [OpenAI ve Microsoft] MCP için kendi araçlarına sahipti'. Bu parçalanma MCP'nin ana avantajlarından biri olan evrensel birlikte çalışabilirliği tehlikeye atabilir.
Yeni güvenlik açıkları ortaya çıkmaya devam ederken, erken MCP dağıtımları özellikle savunmasız olabilir. Önemli bir güvenlik olayı yalnızca kurumsal verilere zarar vermekle kalmaz, aynı zamanda, özellikle de güvenliği ihlal edilmiş yapay zeka aracılarının hassas bilgilere yetkisiz erişimini içeriyorsa, müşteri güvenini de aşındırabilir.
Erken benimseme riskleri ve güvenlik endişelerinin yanı sıra, iş liderleri ek sınırlamaları da göz önünde bulundurmalıdır:
Güçlü ivmeye rağmen, MCP henüz tüm teknoloji sağlayıcıları arasında evrensel olarak benimsenmiş bir standart değildir. Bir sektör uzmanının Mart 2025'te belirttiği gibi, MCP, yapay zeka ve veri kaynakları arasındaki 'boşluğu doldurmak için [şu anda] en iyi seçenektir', ancak 'henüz fiili bir standart haline gelmemiştir'. Bu da kısa vadede hala MCP entegrasyonu sunmayan önemli araçlarla karşılaşabileceğiniz anlamına geliyor.
MCP'yi benimsemek bir düğmeyi çevirmek kadar basit değildir, teknik bir bileşeni vardır. BT ekibi veya yazılım satıcıları, bağlanacak her veri kaynağı veya hizmet için MCP 'sunucularını' yapılandırmak (zaten mevcut değilse) ve bakımlarının yapılmasını sağlamak zorunda kalacaktır.
Temelde, veri sağlayıcıları veya araç sahipleri arayüzleri MCP spesifikasyonuna göre yapılandırmalıdır. Bu, entegrasyon işinin bir kısmını bu satıcılara kaydırır, bu yapıldığında harikadır (çünkü tüm AI istemcileri bunu kolayca kullanabilir), ancak satıcılar MCP desteği sunmakta yavaşlarsa bir engel olabilir.
Daha küçük kuruluşlar üçüncü taraf çözümlere güvenebilir veya yazılım satıcılarının MCP konektörlerini güncellemelere dahil etmesini bekleyebilir. İyi haber şu ki, bu süreci kolaylaştırmak için birçok SDK ve açık kaynak aracı mevcuttur, ancak başlamak için yine de biraz teknik yatırım ve deneyim gereklidir.
MCP tarafsız bir standardizasyon kurumu tarafından değil Anthropic tarafından desteklenmiştir. Açık kaynak kodlu (MIT lisanslı) ve topluluk güdümlü olmasına rağmen, bazı şüpheciler Anthropic'in yöneliminde kilit bir faktör olmaya devam ettiğine işaret etmektedir.
Teorik olarak, rakip 'standartların' ortaya çıkma riski (ne kadar küçük olursa olsun) ya da büyük oyuncuların MCP'nin evrimi üzerinde anlaşamaması halinde MCP'nin çatallanma riski vardır. Bir yorumcu, geniş bir işbirliği olmadan MCP'nin 'istemeden de olsa yapay zeka protokol savaşlarını hızlandırabileceği, rakip standartlara ve kapalı ekosistemlere yol açabileceği' uyarısında bulundu.
Şimdiye kadar eğilim tam tersi yönde: rakipler kendi MCP'lerini icat etmek yerine MCP etrafında birleşiyor. Ancak şirketler sektördeki gelişmelere karşı tetikte olmalıdır.
Son olarak, MCP'nin bir kolaylaştırıcı olduğunu, YZ'nin verileriniz üzerinde hareket etmesini kolaylaştırdığını, ancak tüm YZ zorluklarını sihirli bir şekilde çözmediğini unutmayın. Bir YZ ajanı veritabanınızdan kusursuz bir şekilde bilgi alabilir, ancak yine de bu bilgileri yanlış yorumlayabilir veya altta yatan model mantığı hatalıysa yanlış uygulayabilir.
Kaliteli sonuçlar elde etmek için UA kararlarının iyi yönetilmesine ve denetlenmesine ihtiyacınız olacaktır. MCP'yi UÇ'nize daha iyi araçlar sağlayan bir araç olarak düşünün; yine de bu araçları kullanan 'çalışanı' eğitmeniz ve yönlendirmeniz gerekir.
2025'in ortalarında MCP, yenilikçi bir konseptten yerleşik bir endüstri standardına doğru ivme kazanmanın ortasındadır. Tüm büyük yapay zeka oyuncularının aktif olarak uyguladığı protokol, kısa sürede güçlü bir güvenilirlik artışı elde etti.
Benimsemenin mevcut durumu aşağıdaki şekilde özetlenebilir:
Kurumsal karar vericiler gelecekte nelere dikkat etmeli?
MCP yetkilendirme özellikleri nispeten yenidir ve güvenli sunucu uygulaması hakkında hala açık sorular bırakmaktadır. Protokol daha geniş çapta benimsendikçe, yetkilendirme bileşeninin de buna paralel olarak olgunlaşmasını ve gelişmesini bekleyebiliriz.
Standardın güvenli bir şekilde ve tüm paydaşların çıkarına olacak şekilde gelişmesini sağlamak için MCP için, potansiyel olarak birden fazla tedarikçinin katılımıyla daha resmi bir yönetişim konsorsiyumu oluşturulması muhtemeldir.
Önümüzdeki aylarda, daha rafine MCP tabanlı hizmet ve platformların ortaya çıkması beklenebilir. Bağlayıcıların kendilerinin oluşturulmasının gerekmediği, ancak bir pazaryerindeki MCP entegrasyonları menüsünden seçim yapmanın mümkün olacağı yönetilen çözümler ortaya çıkabilir.
Bu, büyük geliştirme ekipleri olmayan şirketlerin teknolojiyi benimsemesini daha da kolaylaştıracaktır. İş dünyası liderleri yazılım tedarikçilerine MCP yol haritasını sormalı ve birlikte çalışabilirliği geliştirmek bir öncelikse bunu teşvik etmelidir.
MCP ile ilgili projeler büyüdükçe, bunların nasıl güvenli bir şekilde uygulanacağına dair bilgiler de artacaktır. Araştırmacılar MCP'ye özgü güvenlik çerçevelerini resmileştirmeye başladılar bile. Şirketler şunları yapmalıdır:
Radikal bir yaklaşımdan ziyade, şirketinizde yapay zeka otomasyonundan faydalanabilecek bazı yüksek değerli ancak düşük riskli idari iş akışlarını belirlemeniz önerilir. Örneğin:
Net başarı kriterlerine sahip bir pilot projenin uygulanması, MCP'nin etki ve sınırlamalarının ilk elden anlaşılmasına yardımcı olacaktır. Ayrıca daha geniş çaplı bir uygulama öncesinde çözülmesi gereken kurumsal sorunları (veri siloları veya erişim izinleri gibi) gün ışığına çıkaracaktır.
Model Bağlam Protokolü, iş ortamında gerçekten yararlı olan, yalnızca teoride akıllı değil, aynı zamanda günlük yazılım ortamımızda somut olarak işlevsel olan YZ'ye doğru önemli bir adımı temsil etmektedir. MCP, YZ sistemlerinin kullandığımız araçlar ve verilerle etkileşim biçimini standartlaştırarak bize zaman kazandırma, hataları azaltma ve hem YZ'ye yaptığımız yatırımlardan hem de mevcut yazılımlarımızdan daha fazla değer elde etme potansiyeline sahiptir.
Ancak, dengeli bir yaklaşımın sürdürülmesi çok önemlidir. Bir analistin akıllıca belirttiği gibi, "MCP'nin vaadi çok büyüktür, ancak uzun vadeli başarısı topluluğun benimsemesine, dokümantasyonun netliğine ve gerçek dünyadaki faydalarının kanıtlanmasına bağlıdır". Deneme yapmak ve dahil olmak tavsiye edilir, ancak daha olgun hale gelene kadar kritik süreçleri yalnızca MCP'ye bağlamaktan kaçının.
Çoğu kuruluş için adım adım yaklaşım muhtemelen en ihtiyatlı olanıdır:
İş dünyası liderleri için şimdi, sağlıklı bir dozda şüphecilikle birlikte, ortaya çıkan bu eğilime dikkat etme zamanıdır. MCP bir gün USB veya Wi-Fi standartları gibi her yerde bulunabilir hale gelse de, hala nispeten deneysel bir aşamadadır.
Önde kalmayı göze alabilen şirketler, idari ve operasyonel iş akışlarında MCP uygulamalarını keşfederek rekabet avantajları elde edebilir. Diğerlerinin ise dikkatle gözlem yapmaları, diğerlerinin deneyimlerinden ders çıkarmaları ve MCP'yi yalnızca faydaları risklerinden açıkça daha ağır bastığında benimsemeleri iyi olacaktır.
Yapay zeka için 'evrensel bağlayıcı' ortaya çıkıyor; ancak bilgelik, aceleyle benimsemek yerine temkinli bir merakla ilerlemeyi öneriyor.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)