MCP ve API: Tanımlar, Farklılıklar ve Kullanım Senaryoları

Model Context Protocol anlamına gelen MCP, yapay zeka ajanlarının harici sistemlere erişmek için kullandığı açık bir standarttır: uygulama işlevselliği (araçlar), kaynaklar (veritabanları dahil) ve komut istemleri.

İki uygulamayı belirlenmiş uç noktalar ve parametreler aracılığıyla bağlayan bir API'nin aksine MCP, LLM'lerin çalışma zamanında güncel araçları keşfetmesini sağlar. MCP ayrıca entegrasyon bakımı için gereken süreyi büyük ölçüde azaltabilir.

MCP ve API'ler birbirine zıt teknolojiler değildir. MCP, özel API yapılandırmasına olan ihtiyacı azaltırken yapay zeka tabanlı uygulamalara harici işlevselliğe ve bilgiye kapsamlı erişim sağlamak üzere tasarlanmıştır. Çoğu zaman MCP istekleri sunucu tarafında API çağrılarını tetikler ve API'lerin hâlâ MCP'ye tercih edildiği önemli geliştirici kullanım senaryoları vardır.

MCP; yapay zeka araçlarının veritabanları, yazılım işlevselliği ve komut istemleri gibi araçları güvenli ve otonom bir şekilde çağırmasına olanak tanıyan açık kaynaklı bir protokol (bir dizi kural) türüdür.
Önceden yapılandırılmış API'lerle karşılaştırıldığında MCP, bir LLM'in bağlam penceresini şişirmeden görev ihtiyaçlarına göre güncel harici işlevsellik seçmesine olanak tanır.
Geleneksel yazılım entegrasyonları ve bazı sabit, yinelemeli LLM iş akışları için API'ler daha uygundur.
Uygulamanızdaki yapay zeka işlevselliği genişliyorsa, yüksek hacimli entegrasyonları yönetiyorsanız veya satıcı özellikleri sık sık değişiyorsa, MCP kesinlikle çok daha iyi bir seçenektir.
Geliştirici çevresinin dışında, ana akım yapay zeka sohbet botları (Claude, ChatGPT, Perplexity vb.) ile MCP bağlayıcılarının kişisel kullanımı herhangi bir karmaşık programlama bilgisi gerektirmez. Çoğunda tek tıkla entegrasyonlar bulunur.

MCP, bir yapay zeka modeli ile MCP sunucusu arasındaki iletişim için yaygın olarak kullanılan bir protokoldür. Protokol, bir MCP istemcisinin MCP sunucusundaki mevcut araç ve kaynakların herhangi birini çağırmasını mümkün kılar.

Bir MCP iş akışını oluşturan üç bileşen vardır:

Ana makine: Son kullanıcının bir eylemi tetiklediği veya "Londra'daki hava durumunu söyle" gibi doğal dilde bir komut istemi girdiği sarmalayıcı uygulama (Perplexity gibi). Ana makine, LLM'e mevcut araçların bir listesini sağlar ve LLM, görevi tamamlamak için hangi aracın en uygun olduğuna karar verir.
İstemci: MCP protokolünü kullanarak bir MCP sunucusuna bağlanan (ana makineye yerleşik) protokol işleyicisi.
Sunucu: MCP isteklerini alan ve erişimi olan çeşitli işlevleri kullanılabilir hale getiren ya da "açığa çıkaran" uygulama.

MCP sunucularının araçlarla iletişim kurmak için sıklıkla API'leri kullandığını belirtmek gerekir. Örneğin Perplexity'yi Slack MCP'ye bağlarsanız, istemci MCP sunucusuyla konuşacak, o da orijinal MCP isteğinde ayrıntıları verilen istekleri yapmak için Slack API'sini kullanacaktır.

API, iki uygulama arasındaki bir arayüzdür. MCP gibi, bir sistemin diğerinden nasıl veri veya eylem isteyebileceğine dair kurallar tanımlar. Bir istemci, sağlayıcı tarafından belirlenen parametreleri kullanarak bir istek gönderir ve sunucu bir yanıt verir.

Bir API isteği ve yanıtının farklı unsurlarının bir özeti aşağıdadır:

Uç nokta: İsteği gönderdiğiniz URL.
Yöntem: Sunucu uygulamasının gerçekleştirmesini istediğiniz eylem.
Parametreler: Sunucunun işlemesi için gönderdiğiniz girdiler.
Üstbilgiler: Yetkilendirme ve yanıt biçimi gibi ek bilgiler.
İstek gövdesi: İsteği yürütmek için gereken veriler (bunlar bazen isteğe bağlıdır).
Yanıt: Sunucunun döndürdüğü bilgiler veya başarı/başarısızlık durumu.

Genel olarak bir API'nin yaptığı neredeyse her şey, bir sistemle veri alışverişinde bulunmaktan veya sistemin bir işlem gerçekleştirmesini istemekten ibarettir.

Yüzeyde bu, bir MCP bağlayıcısının yaptığına benzer görünebilir. Ancak çok önemli fark, API tabanlı bir yaklaşımda farklı görevlerin istemci tarafında sürdürülmesi gereken farklı uç noktalar, yöntemler ve parametreler gerektirmesidir. Bir MCP sunucusu, istemci tarafında herhangi bir güncellemeye gerek kalmadan tüm kullanılabilir işlevselliğini veya verilerini bir LLM için görünür kılar.

	MCP	API
Ana uygulama	LLM tabanlı bir araç içindeki iş akışları	Yazılım platformları arasında tanımlanmış istekler
Nasıl çalışırlar	LLM akıl yürütmesine dayalı birden fazla araca erişim; satıcı MCP sunucusunu kontrol ettiği için tüm işlevler günceldir	Yazılım, önceden tanımlanmış uç noktaları, yöntemleri ve parametreleri kullanarak hizmete özel istekler gönderir
Keşif	LLM, yenileri de dahil olmak üzere sunucunun açığa çıkardığı tüm araçları görebilir ve kullanabilir	Yazılım yalnızca önceden yapılandırılmış API istekleri yapabilir
Birincil kullanım senaryoları	Yapay zeka tabanlı ve ajan tabanlı iş akışları; doğal dil komut istemlerine dayalı dinamik araç seçimi; yapay zeka araçları için satıcı entegrasyonları	Yüksek hacimli veri aktarımları; sabit, tekrarlanabilir iş akışları; geleneksel yazılım entegrasyonları
Ek kullanım senaryoları	Birden fazla dosyaya ve depoya erişimi olan kodlama asistanları; kurumsal sistemlere doğal dilde erişim; yapay zeka araçları için dahili yeniden kullanılabilir entegrasyonlar	Özel entegrasyonlar; çevrimiçi işlemler; zamanlanmış veri alma; MCP özellikli olmayan yapay zeka araçları için satıcı entegrasyonları
Kurulum süresi	MCP bağlantısı kurulduktan sonra minimum düzeydedir	Yeni işlevselliğe erişmek için API'lerin bir uygulama içinde ayrı ayrı yapılandırılması gerekir
Dezavantajları	Karmaşık görevler için genellikle yüksek token maliyeti vardır; iyi tanımlanmış, tekrarlayan veri görevleri için çok kaynak yoğunludur	Karmaşık entegrasyonlara sahip uygulamalar için son derece yüksek bakım maliyetleri; güncel işlevselliğe erişimi garanti etmez
Faydaları	Evrensel standart, karmaşık iş akışlarını işleyebilir, araçlara daha fazla erişim, kurulduktan sonra müdahale gerektirmez	Yapay zeka araçlarındaki sabit ve yüksek hacimli iş akışları için daha az token yoğunluklu

MCP ve API'ler arasındaki farkları gösteren basit bir örnek göz önüne alalım. Bu senaryoda istek aslında bir API için daha uygundur (basittir ve bağlam gerektirmez). Ancak iki örnek, MCP'nin çok aşamalı LLM iş akışları için nasıl en uygun olduğunu açıkça göstermektedir.

Open-Meteo API'sini kullanarak hava durumu bilgisi için bir API isteği gönderen (Python ile yazılmış) bir komut dosyası aşağıdadır:

python

import requests
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
params = {    "latitude": 51.5072,    "longitude": -0.1276,    "current": "temperature_2m"}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
temperature = data["current"]["temperature_2m"]
print(f"Temperature in London: {temperature}°C")

Bu örnek, 51.5072 enlem ve -0.1276 (Londra) boylamı için mevcut 2 metrelik sıcaklığı HTTPS üzerinden Open-Meteo'da sorgulamak için kesin bir istek formatı kullanır.

Buna karşılık, bir MCP istemcisi, bir hava durumu veritabanına erişimi olan bir sunucuya aşağıdakine benzer bir tools/call JSON-RPC isteği gönderebilir:

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "get_weather",
    "arguments": {
      "city": "London"
    }
  }
}

Bu hayali örnekte istemci, sunucudan bir görevi (Londra için hava durumunu açıklamak) yürütmek için kayıt defterindeki belirli bir aracı (get-weather) kullanmasını istemektedir.

Temel fark, bu işlevsellik parçasının MCP sunucusu tarafından sağlanan birçoğundan biri olmasıdır. MCP istemcisinin isteği oluşturmak için belirli uç noktaları, parametreleri, yanıt yapılarını veya kimlik doğrulama yöntemlerini bilmesine gerek yoktur. LLM, doğal dilde açıklanan bir görevi tamamlamak için en uygun gördüğü araçları seçmek üzere kayıt defterindeki araçların açıklamalarını inceleyebilir.

MCP ve API'ler zıt kutuplar değildir. MCP, entegrasyonların daha kolay keşfedilmesini ve bakımını sağlamak için tasarlanmıştır. Bu nedenle API'ler, yapay zeka dışı yazılım bağlantıları ve belirli bir kararlı API grubuna güvenen sabit LLM görevleri ve iş akışları için genellikle en iyi seçenektir.

Büyük veya büyüyen bir araç setini yönetmeniz gerekiyor: Bir MCP istemcisi, çalışma zamanında bir satıcı sunucusu tarafından açığa çıkarılan tüm araçları keşfedebilir; böylece araç setiniz büyüdükçe bireysel API yapılandırma yüklerini azaltır.
Araç seçimi kullanıcı isteklerine bağlıdır: MCP, kullanıcıların bir sohbet botuna çok çeşitli isteklerle komut vermesi gibi görev adımlarının önceden belirlenemediği durumlarda kullanışlıdır. LLM, mevcut araç adlarını, açıklamalarını ve şemalarını inceleyebilir, ardından bir göreve en uygun olanları seçebilir.
Satıcı işlevselliği sık sık değişir: Satıcılar uygulamalarına yeni işlevler eklediğinde, bunlar MCP aracılığıyla hemen kullanılabilir duruma gelir. Yeni API'ler eklemenize veya mevcut olanları yeniden yapılandırmanıza gerek yoktur.
Aynı entegrasyonların birden fazla yapay zeka uygulamasında kullanılmasını istiyorsunuz: Tek bir MCP sunucusu, aynı yetenekleri birkaç ajan veya uygulamaya sunarak mükerrer entegrasyon çalışmasını azaltabilir.

Yapılandırılmış veri alıyorsunuz: Yapay zeka aracınız, kullanıcı iş akışının belirli bir aşamasında kargo durumu veya müşteri destek bilet numarası gibi öngörülebilir yapılandırılmış bilgileri alıyorsa, standart bir API isteği daha az token ve zaman gerektirir.
İş akışınız sabit bir sırayla düzenlenmiştir: İş akışınız kesin API'ler ve kesin bir son çıkış ile katı, tekrarlanabilir bir sırayı takip ediyorsa, MCP kullanmanıza gerek yoktur.
Uygulamanız yüksek hacimli bir iş akışı yürütüyor: Token kullanımı, özellikle yüksek hacimli görevler için engelleyici olabilir. Karmaşık bir iş akışı, akıl yürütme ile birlikte yinelemeli yüksek hacimli girdiler veya çıktıNav gerektiriyorsa, MCP ve API çağrılarının bir karışımını kullanmak daha uygundur.
Yapay zeka akıl yürütmesinin hiçbir faydası yoktur: Sıradan uygulama mantığı bir görevi yeterince tamamlayabiliyorsa, doğrudan API çağrısı genellikle daha basit ve daha az kaynak yoğunludur.

MCP ve API karşılaştırması, büyük ölçüde yapay zeka özellikleriyle uygulama geliştiren geliştiricileri ilgilendirir. Ancak siz de seçtiğiniz yapay zeka aracındaki profesyonel iş akışlarınız için MCP kullanıp kullanmamayı merak ediyor olabilirsiniz.

Aynı genel kurallar geçerlidir: Üçüncü taraf uygulama işlevselliğine geniş kapsamlı ve güncel erişim istiyorsanız, gitmeniz gereken yol MCP'lerdir. Ezbere ve yüksek hacimli görevler için basit bir API kurulumu daha az token tüketir.

Perplexity dahil olmak üzere çoğu yapay zeka aracı, kullanıcıların sıfır kodlama çalışmasıyla MCP bağlayıcıları kurmasına ve kullanmasına olanak tanır. Bu, sohbet arayüzünden ayrılmadan çok adımlı iş akışları düzenlemeyi mümkün kılar. Örneğin Gmail, Hubspot ve Supabase gibi platformlarla yalnızca birkaç tıklamayla entegrasyon kurmak mümkündür.

Gmail, Outlook, HubSpot, Monday.com, Supabase ve Vercel dahil entegrasyonları gösteren Perplexity Bağlayıcılar dizini.

MCP'nin temel faydaları dinamik keşif ve azaltılmış API bakım yüküdür. Uygulamanızı bir MCP sunucusuna bağlayarak, seçtiğiniz satıcılar (veya yerel sistemleriniz) tarafından sağlanan en son araçların, verilerin ve komut istemlerinin tümüne erişim kazanırsınız.

Ancak API'ler hala çok önemlidir. Uygulama arası bağlantının temel mimarisini oluştururlar. MCP, bir uygulama ile harici işlevsellik arasında aracı katman görevi görür. Yapay zeka ajanlarının, karmaşık iş akışları için mantıklı olan bir biçimde mümkün olan en geniş araç setine erişmesine olanak tanır.

MCP ve API: Temel farklar nelerdir?

Model İçerik Protokolü (MCP) nedir?

Uygulama programlama arayüzü (API) nedir?

Kullanım senaryoları, faydaları ve dezavantajları

MCP ve API'nin pratik gösterimi

MCP ve API arasında nasıl seçim yapılır?

Ne zaman MCP kullanılmalı

Doğrudan API ne zaman kullanılır?

Perplexity'de MCP bağlayıcı kullanma

MCP, LLM tabanlı uygulamaları neden daha güçlü hale getirir?