Bir yapay zekâ asistanının faydalı olması için tesis verisine erişmesi gerekir. Her sistem için ayrı entegrasyon yazmak ise yavaş ve güvenlik açısından zordur. MCP bu soruna standart bir çözüm sunar.
MCP ne işe yarar?
Anthropic tarafından Kasım 2024’te duyurulan MCP, modellerin dış araç ve verilere bağlanması için ortak bir dil tanımlar. Bir MCP sunucusu bir veri kaynağını veya aracı dışa açar, yapay zekâ uygulaması bu sunucuyla standart biçimde konuşur.
Sanayide örnek kullanım senaryoları
- Tarihçi (historian) verisinden trend sorgulama
- Bakım sistemindeki iş emirlerini okuma
- Prosedür ve kılavuzlarda arama
- Vardiya raporu taslağı hazırlama
Güvenlik nasıl sağlanmalı?
Endüstriyel ortamda ilk kural, başlangıçta salt okunur erişimdir. MCP sunucusu OT ağının doğrudan içinde değil, ayrılmış bir katmanda çalışmalıdır. Kim, hangi veriye, ne zaman erişti kayıt altına alınmalıdır.
| Yetki düzeyi | Örnek | Öneri |
|---|---|---|
| Okuma | Trend ve doküman | İlk aşama için uygun |
| Taslak üretme | İş emri taslağı | İnsan onayıyla |
| Kontrol komutu | Set değeri değişimi | Önerilmez |
MCP ile otonom ajanlar arasındaki ilişki
Otonom ajan, bir hedef için araçları kullanarak birden çok adımı yürüten yazılımdır. MCP bu ajana hangi araçların, hangi sınırlarla sunulacağını belirler.
Nereden başlanmalı?
Tek bir salt okunur veri kaynağıyla başlamak en güvenli yoldur. Değer kanıtlandıktan sonra kaynaklar artırılır. Genel yaklaşım için 90 günlük yol haritamıza bakabilirsiniz.
MCP mimarisi nasıl çalışır?
Mimaride üç temel bileşen vardır. Yapay zekâ uygulaması (host) kullanıcıyla konuşur, istemci (client) sunucuyla bağlantıyı yönetir, MCP sunucusu ise veri kaynağını veya aracı sunar. Sunucu; okunabilir kaynakları, çağrılabilir araçları ve hazır komut şablonlarını tanımlayabilir.
Klasik API entegrasyonundan farkı nedir?
Klasik entegrasyonda her uygulama ve her kaynak için ayrı bağlantı yazılır. MCP ile bir veri kaynağı bir kez sunulduğunda farklı yapay zekâ uygulamaları aynı standartla erişebilir. Bu, API’ların yerini almaz; onların üzerinde modeller için ortak bir katman oluşturur.
Kurulum öncesi kontrol listesi
- Hangi veri kaynağı, hangi amaçla açılacak?
- Erişim salt okunur mu?
- Kimlik doğrulama ve rol kuralları tanımlı mı?
- İstekler kayıt altına alınıyor mu?
- OT ve IT ağları arasındaki ayrım korunuyor mu?
Sıkça sorulan sorular
MCP bir yapay zekâ modeli mi?
Hayır. Model değil, modellerin veri kaynaklarına ve araçlara bağlanmasını sağlayan bir protokoldür.
MCP ile PLC’ye doğrudan bağlanılmalı mı?
Önerilmez. Veriye tarihçi veya OPC UA gibi aracı katmanlar üzerinden salt okunur erişim daha güvenlidir.