Model Context Protocol (MCP) Giriş

Model Context Protocol’ü Neden Öğrenmelisiniz?

Büyük dil modelleri gerçek zamanlı verilere erişemez veya kendi başlarına işlem yapamaz; ayrıca her bir aracı ya da API’yi özel kodla bağlamak ölçeklenebilir değildir. Model Context Protocol (MCP), yapay zeka uygulamalarının harici araçlara, verilere ve hizmetlere bağlanması için tek ve standart bir yol sunarak bunu çözer—çoğu zaman “yapay zeka için USB-C portu” olarak adlandırılır. Bu kursta, Python ile sıfırdan MCP sunucuları ve istemcileri oluşturacak ve bunları bir LLM'e bağlayacaksınız.

İlk MCP Sunucumu Nasıl Oluşturur ve Bağlarım?

MCP mimarisini öğrenerek başlayacaksınız—ana makine, istemci ve sunucu—ve her sunucunun sunduğu üç temel öğeyi: araçlar, kaynaklar ve komutlar. Ardından FastMCP kullanarak bir para birimi dönüştürücü sunucusu oluşturacak, bir LLM’in araçlarınızı keşfedebilmesi için docstring’ler ve type hint’ler ekleyecek ve bu araçları stdio taşıması üzerinden listeleyen ve çağıran bir async Python istemcisi yazacaksınız.

Bir LLM’ye Gerçek Zamanlı Araçlar ve Bağlamı Nasıl Veririm?

Yalnızca araçlar yeterli değildir—modellerin ayrıca verilere ve davranış talimatlarına da ihtiyacı vardır. Salt okunur bağlam ve komutlar için kaynaklar ekleyecek, ardından model belirsiz girdilerle karşılaştığında güvenle yanıt verebilmesi veya gerektiğinde açıklama isteyebilmesi için bu üç ilkel öğenin tamamını beş adımlı araç çağırma iş akışıyla bir OpenAI LLM’ye bağlayacaksınız.

MCP Sunucularını Üretime Nasıl Taşırım?

Gerçek dünyadaki sunucular, yalnızca sorunsuz çalışan koddan daha fazlasına ihtiyaç duyar. Dosya tabanlı kaynakları veritabanı destekli sorgularla değiştirecek, istek zaman aşımı, yapılandırılmış hata yönetimi ve anahtarları sunucu tarafında tutan güvenli API kimlik doğrulaması ekleyeceksiniz. Son olarak, üçüncü taraf bir MCP sunucusuna bağlanacak ve aynı istemci kodunun protokolü konuşan herhangi bir sunucuyla çalıştığını göreceksiniz.