Integrating large language models (LLMs) with external data has historically required a fragmented approach. Developers typically built custom connectors for every specific data source or tool, creating an “N×M” integration problem where every new model required new pipelines for every existing tool [1].
Büyük dil modellerini (LLM’ler) harici verilerle bütünleştirmek tarihsel olarak parçalı bir yaklaşım gerektirmiştir. Geliştiriciler genellikle her belirli veri kaynağı veya araç için özel bağlayıcılar oluşturmuş, yeni bir model için mevcut her araçla yeni bir veri hattı gerektiren “N×M” entegrasyon sorunu yaratmışlardır [1].
Introduced by Anthropic in November 2024, the Model Context Protocol (MCP) is an open-source standard designed to collapse this complexity [S1, S5]. It acts as a universal interface, similar to how USB‑C standardizes connections for electronic devices, allowing AI applications to connect to databases, local files, and APIs without vendor‑specific code [4].
Anthropic tarafından Kasım 2024’te tanıtılan Model Bağlam Protokolü (MCP), bu karmaşıklığı ortadan kaldırmak için tasarlanmış açık kaynak bir standarttır [S1, S5]. USB‑C’nin elektronik cihaz bağlantılarını standartlaştırması gibi evrensel bir arayüz işlevi görür ve AI uygulamalarının veritabanları, yerel dosyalar ve API’lere satıcıya özgü kod yazmadan bağlanmasını sağlar [4].
MCP Mimarisi Nasıl Çalışır
MCP moves AI integration from a prompt‑centric model to a protocol‑centric one [3]. Instead of manually describing data schemas within a text prompt, which is brittle and consumes the model’s context window, tools are declared once at the protocol level [3].
MCP, AI bütünleştirmesini metin‑odaklı bir modelden protokol‑odaklı bir modele kaydırır [3]. Veri şemalarını metin istemi içinde elle tanımlamaktan kaçınılır; bu yöntem kırılgandır ve modelin bağlam penceresini tüketir. Bunun yerine araçlar protokol seviyesinde bir kez tanımlanır [3].
The framework operates through three distinct components:
- MCP Host: The parent application, such as an IDE or AI runtime, that manages the environment and coordinates communication [S3, S7].
- MCP Client: The bridge within the AI runtime that performs a “discovery” handshake with servers to learn available capabilities dynamically [3].
- MCP Server: The gateway to external capabilities. These servers independently enforce security protocols, including authorization and logging, while exposing specific tools or resources [3].
Çerçeve üç ayrı bileşen aracılığıyla çalışır:
- MCP Host: Bir IDE veya AI çalışma zamanı gibi ortamı yöneten ve iletişimi koordine eden üst uygulama [S3, S7].
- MCP Client: AI çalışma zamanının içinde, sunucularla “keşif” el sıkışması yaparak mevcut yetenekleri dinamik olarak öğrenen köprü [3].
- MCP Server: Harici yeteneklere geçiş noktası. Bu sunucular yetkilendirme ve günlük kaydı dahil güvenlik protokollerini bağımsız olarak uygular ve belirli araçları veya kaynakları ortaya çıkarır [3].
Communication between these components uses JSON‑RPC 2.0 messages [S1, S3]. Depending on the environment, the protocol supports two transport methods: stdio for local process communication and HTTP with Server‑Sent Events (SSE) for remote, cloud‑based servers [S3, S7].
Bu bileşenler arasındaki iletişim JSON‑RPC 2.0 mesajlarıyla gerçekleşir [S1, S3]. Ortama bağlı olarak protokol, yerel süreç iletişimi için stdio ve uzaktaki, bulut tabanlı sunucular için Server‑Sent Events (SSE) destekleyen HTTP olmak üzere iki taşıma yöntemi sunar [S3, S7].
Temel Primitifler: Araçlar, Kaynaklar ve İstemler
To standardize how an agent interacts with a system, MCP defines three primary primitives [S5, S7].
Bir ajanın bir sistemle nasıl etkileşime gireceğini standartlaştırmak için MCP üç temel primitif tanımlar [S5, S7].
Resources provide the AI with data, functioning like file paths or database rows identified by custom URIs [7]. These can be static documents, such as an FAQ, or dynamic data streams [S1, S7].
Resources (Kaynaklar), AI’ye veri sağlar ve özel URI’lerle tanımlanan dosya yolları veya veritabanı satırları gibi çalışır [7]. Bunlar, bir SSS gibi statik belgeler ya da dinamik veri akışları olabilir [S1, S7].
Tools allow the AI to perform actual computations or actions [5]. When an LLM decides to use a tool, it sends a JSON payload matching a predefined schema; the server then executes the logic (such as triggering a build pipeline or querying a SQL database) and returns the result [7].
Tools (Araçlar), AI’nin gerçek hesaplamalar veya eylemler yapmasını sağlar [5]. Bir LLM bir aracı kullanmaya karar verdiğinde, önceden tanımlı bir şemaya uyan bir JSON yükü gönderir; sunucu ardından mantığı yürütür (örneğin bir derleme hattını tetiklemek ya da bir SQL veritabanını sorgulamak) ve sonucu döndürür [7].
Prompts are reusable, parameterized templates provided by the server [S5, S7]. These help structure workflows, such as a code review prompt that automatically fetches a Git diff before the model begins its analysis [7].
Prompts (İstemler), sunucu tarafından sağlanan yeniden kullanılabilir, parametreli şablonlardır [S5, S7]. Bunlar, model analizine başlamadan önce otomatik olarak bir Git farkı getiren kod inceleme istemi gibi iş akışlarını yapılandırmaya yardımcı olur [7].
Pratik Uygulamalar ve Ekosistem Benimsenmesi
Because MCP is neutral regarding what a server exposes, it is being adopted across various technical domains [5]. In software development, IDEs like Visual Studio Code and platforms like Replit use MCP to give AI assistants real‑time access to project context [1].
MCP, bir sunucunun neyi ortaya koyduğuna dair tarafsız olduğundan, çeşitli teknik alanlarda benimsenmektedir [5]. Yazılım geliştirmede, Visual Studio Code gibi IDE’ler ve Replit gibi platformlar, AI asistanlarına proje bağlamına gerçek zamanlı erişim sağlamak için MCP’yi kullanır [1].
Beyond coding, the protocol is expanding into government and enterprise services. The U.S. General Services Administration (GSA) has explored using MCP to build prototypes that allow AI agents to query open government datasets and submit information to government services via sandbox environments [2].
Kodlamanın ötesinde, protokol hükümet ve kurumsal hizmetlere de yayılıyor. ABD Genel Hizmetler İdaresi (GSA), AI ajanlarının açık hükümet veri setlerini sorgulamasına ve bilgi göndermesine olanak tanıyan prototipler oluşturmak için MCP’yi sandbox ortamları üzerinden kullanmayı araştırdı [2].
Major AI providers, including OpenAI and Google DeepMind, have adopted the protocol [1]. By December 2025, the ecosystem grew to include over 10,000 active public MCP servers and reached 97 million monthly SDK downloads [5]. To ensure neutral governance, Anthropic donated MCP to the Agentic AI Foundation under the Linux Foundation in December 2025 [S1, S5].
OpenAI ve Google DeepMind gibi büyük AI sağlayıcıları protokolü benimsemiştir [1]. Aralık 2025 itibarıyla ekosistem, 10.000’den fazla aktif halka açık MCP sunucusunu içerecek şekilde büyüdü ve aylık 97 milyon SDK indirmesine ulaştı [5]. Tarafsız yönetişimi sağlamak amacıyla Anthropic, MCP’yi Aralık 2025’te Linux Foundation altında Agentic AI Foundation’a bağışladı [S1, S5].
Güvenlik ve Yönetişim Ticareti
While MCP simplifies connectivity, the protocol itself does not enforce data quality or governance [5]. An MCP server can expose raw data, but it is the responsibility of the server implementation to provide governed context, including provenance, ownership, and access rules [5].
MCP bağlantıyı basitleştirirken, protokol kendisi veri kalitesi veya yönetişimini zorunlu kılmaz [5]. Bir MCP sunucusu ham veriyi ortaya koyabilir, ancak kaynak, sahiplik ve erişim kuralları gibi yönetişimli bağlamı sağlamak sunucu uygulamasının sorumluluğundadır [5].
Security is handled at the server level, allowing for granular control [3]. For example, some implementations use Microsoft Entra ID to authenticate users when they connect from pre‑authorized clients, ensuring the AI agent only accesses data the specific user is permitted to see [8].
Güvenlik sunucu seviyesinde ele alınır ve bu sayede ayrıntılı kontrol sağlanır [3]. Örneğin, bazı uygulamalar, önceden yetkilendirilmiş istemcilerden bağlandıklarında kullanıcıları kimlik doğrulamak için Microsoft Entra ID’yi kullanır; bu, AI ajanın yalnızca ilgili kullanıcının görmesine izin verilen verilere erişmesini temin eder [8].
For those looking to implement these standards, the protocol provides SDKs in Python, TypeScript, Java, Kotlin, C#, Go, PHP, Perl, Ruby, Rust, and Swift [1].
Bu standartları uygulamak isteyenler için protokol, Python, TypeScript, Java, Kotlin, C#, Go, PHP, Perl, Ruby, Rust ve Swift dillerinde SDK’lar sunar [1].
Kaynaklar
- Model Context Protocol - Wikipedia
- What Is MCP (Model Context Protocol)? Complete Guide 2026
- What is Model Context Protocol (MCP)? - Cisco
- Model Context Protocol (MCP) - GeeksforGeeks
- Model Context Protocol Server and AI Agent Government Hackathon - GSA
- What is the Model Context Protocol (MCP)?
- Microsoft | Dev Tools & Languages | Model Context Protocol
- PDF Model Context Protocol (MCP): Security Design Considerations for AI …
