Yapay zeka (YZ) dalgası, derin entegrasyonu ve yaygın uygulaması geri döndürülemez bir trend haline gelerek çeşitli sektörleri eşi benzeri görülmemiş bir güçle yeniden şekillendiriyor. Hem Web2 hem de Web3, MCP'den yüksek beklentilere sahip. Ancak yapay zeka, basit bir diyalog penceresindeki "her şeyi bilen" olmaktan çıkıp çeşitli sorunların üstesinden gelebilen "her şeye gücü yeten" hale gelmiştir; bu da model yeteneklerinin geliştirilmesini ve daha güçlü planlama yeteneklerini gerektirir; ancak daha da önemlisi, YZ'ye erişebileceği araçları istikrarlı şekilde nasıl kullanacağını öğretmek gereklidir. Ancak, özellikle büyük dil modelleri (LLM'ler), dış dünyayla—geniş veri kaynakları, çeşitli araç setleri ve karmaşık sistemlerle—etkileşime girmeye çalıştığında, temel bir zorluk ortaya çıkar: standartlaştırılmış, güvenli ve güvenilir bir iletişim köprüsü nasıl kurulur? Birleşik standartların olmaması sadece düşük geliştirme verimliliğine yol açmakla kalmaz, aynı zamanda veri gizliliği, operasyonel güvenlik ve sonuçların doğrulanabilirliği açısından da önemli riskler oluşturur. Anthropic tarafından önerilen Model Bağlam Protokolü (MCP) bu bağlamda ortaya çıkmıştır. Model ile dış hizmet sağlayıcısı arasında ayrı bir bağlantı geliştirmeye gerek yoktur. Endüstrinin birleşik arayüzü sayesinde, modeller ve hizmet sağlayıcılar sadece protokol standardını kabul etmek zorunda, böylece farklı ekosistemlerdeki ve farklı mimarilere sahip modellerdeki uygulamalar doğrudan bağlanabilir ve bilgi ile zeka kısıtlamasız özgürce akabilir. Bu, yapay zeka birlikte çalışabilirliği için yeni bir plan çiziyor. Eklentiler bizim için nispeten özgür bir araç ekosistemi oluşturmuş olsa da, OpenAI sisteminde kapalı bir araç olarak kalmışlar, yüksek inceleme eşiklerine sahip ve eklentinin dokümantasyon stili tekiz değil, bu yüzden kullanırken yine de istikrarsızlık yaşanacak. Bu amaçla, Anthropic Kasım 2024'te MCP protokolünü açık kaynak olarak açtı; bu da farklı üreticiler ve sektördeki yapılardan gelen büyük dil modelleri için harici gerçek dünya ile birleşik bir arayüz sağladı, böylece tüm uygulamalar daha büyük bir akıllı sistemin parçası olma fırsatına sahip oldu. MCP, modeller ve araçlar arasındaki etkileşimi standartlaştırır; bir istemci-sunucu mimarisi kullanır. MCP sunucusu, bir dizi araç arayüzünü sunar ve MCP istemcilerinin çalışma zamanında mevcut araçları sorgulayıp çağırabileceği birleşik bir açıklama sunar. Avantajı, modeller ve araçlar arasında entegrasyon maliyetini büyük ölçüde basitleştirmesi ve teoride, herhangi bir uyumlu aracı kullanmak için MCP protokolünün yalnızca bir uyarlaması yeterlidir. MCP'nin en büyük avantajı, sistem bağlantılarının iş yükünü büyük ölçüde azaltmasıdır: geçmişte, M hizmetleri N veri kaynağına bağlanacaksa, toplamda M×N arayüzü geliştirilmesi gerekiyordu, ancak MCP protokolü üzerinden tam ve kararlı bir hizmet oluşturmak için sadece M+N bağlantılar yeterliydi. Bu yüzden MCP ekosistemi tanınır ve çok sayıda hizmete hızlıca erişilir.