MCP Ağ Geçidi ile Yapay Zeka Araçlarına Erişimi Merkezileştirme

Yapay zekâ araçlarının entegrasyonunun evrimini inceleyeceğiz, Model Bağlam Protokolü'nün (MCP) ne olduğunu açıklayacağız ve MCP'nin tek başına neden üretim için hazır olmadığını göstereceğiz. Ardından, yapay zekâ ajanlarını harici araçlara bağlamak için gerçek dünya ağ geçidi uygulamalarını ele alacağız.

OpenAI ile uyumlu ve hafif MCP Ağ Geçitleri

MCP araçlarının temsilciler ve yapay zeka istemcileri için kolayca erişilebilir olmasını sağlamak üzere tasarlanmıştır. OpenAI API'leri, yerel geliştirme ortamları veya kullanıcı arayüzü araçlarıyla uyumluluğa öncelik verilmiştir.

*OpenAI'nin API formatını taklit eden herhangi bir sistem

MCP Köprüsü

MCP Bridge, MCP araçlarını OpenAI API formatını kullanan istemcilerle bağlayan hafif bir ağ geçididir. Amacı, uyumlu bir arayüz sağlayarak, yerel MCP desteği olmayanlar da dahil olmak üzere herhangi bir LLM istemcisinin MCP araçlarına erişmesini sağlamaktır. Zaten OpenAI istemcileri kullanıyorsanız, bu, mevcut sisteminizi değiştirmeden araç destekli yapay zekaya ulaşmanın en kolay yoludur.

Başlıca özellikler:

• OpenAI uyumlu uç noktalar: Yapay zeka istemcileri, MCP araçlarıyla değişiklik yapmadan etkileşim kurmak için OpenAI tarzı sohbet/tamamlama API'lerini kullanabilir.
• MCP araç uyumluluğu: Yapılandırılmış istemler veya örnekleme iş akışları kullanan araçlar da dahil olmak üzere, MCP sunucusuna kayıtlı herhangi bir aracı standart JSON-RPC çağrıları aracılığıyla destekler.
• Harici istemciler için SSE köprüsü: Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar (SSE) arayüzünü ortaya çıkararak, web tabanlı kullanıcı arayüzlerinin veya aracı çerçevelerinin, WebSocket bağlantısı kurmaya veya sürdürmeye gerek kalmadan MCP araçlarından canlı güncellemeler almasını sağlar.

MCP ve ajan tabanlı yapay zeka için araç entegrasyonu ağ geçitleri

REST API'leri veya CLI araçlarını sarmalayarak MCP'ye yeni araçlar sunmak üzere tasarlanmıştır. Genellikle daha hızlı geliştirme için kodsuz veya düşük kodlu kurulumu destekler.

Kement

MCP Bridge gibi hafif ağ geçitlerinden veya Zapier MCP Gateway gibi ürünleştirilmiş platformlardan farklı olarak Lasso, özellikle kurumsal düzeyde güvenlik için tasarlanmıştır.

Nisan 2025'te piyasaya sürülen Lasso MCP Gateway, yapay zeka ajanları ile birden fazla MCP sunucusu arasında yer alan açık kaynaklı bir proxy ve orkestrasyon katmanıdır.

Bunu, her bir ajanın her bir araca ayrı ayrı bağlanması yerine, merkezi bir koordinasyon noktası olarak düşünün; tüm iletişim ağ geçidi üzerinden gerçekleşir. Bu, mimariyi basitleştirir ve araç erişimini, yönlendirmeyi ve performansı yönetmeyi kolaylaştırır.

Lasso'nun Temel Özellikleri

• Eklenti tabanlı güvenlik uygulaması: Özelleştirilebilir bir güvenlik önlemi sistemi, geliştiricilerin istek/yanıt düzeyinde güvenlik sağlamasına olanak tanır. Presidio (kişisel tanımlayıcı bilgilerin tespiti için) gibi eklentiler, trafiği araç uç noktalarına ulaşmadan önce inceleyebilir, temizleyebilir veya engelleyebilir.
• Yapılandırılmış denetim kaydı: Tüm araç çağrıları, komut istemi yürütmeleri ve kaynak okumaları JSON formatında kaydedilir ve ELK, Prometheus ve Grafana entegrasyonları mevcuttur.
• Çoklu protokol desteği: HTTP, WebSocket, SSE ve STDIO, bu da onu farklı dağıtım ortamlarına uyarlanabilir hale getiriyor.
• Merkezi yönetim: Sanal sunucular ve araç kaydı, yöneticilerin ekipler veya kullanım durumları için bağlama özgü uç noktalar tanımlamasına ve kullanıcı bazında ve kiracı bazında erişim politikaları belirlemesine olanak tanır.

Kurumsal düzeyde MCP Ağ Geçitleri

Büyük ölçekli dağıtım, güvenlik, araç yönlendirme, oturum yönetimi ve ekipler genelinde politika uygulama konularına odaklanmıştır.

Zapier MCP Ağ Geçidi

2025 yılının başlarında Zapier, MCP arayüzünü kullanıma sundu . Zapier'ın MCP katmanı, 8.000'den fazla uygulama entegrasyonunu MCP uyumlu uç noktalara dönüştürerek, LLM'lerin ve aracı çerçevelerinin minimum kurulumla gerçek eylemleri (örneğin, Slack mesajları gönderme, Salesforce kayıtlarını güncelleme, Gmail otomasyonlarını tetikleme) gerçekleştirmesini sağlar.

Zapier MCP Gateway, MCP uyumlu uç noktalar aracılığıyla 1000'den fazla uygulama bağlantısı ve 30.000'den fazla işlemden oluşan bir kütüphane sunar. Saatte 80, günde 160 ve ayda 300 çağrı sınırıyla ücretsiz olarak kullanılabilir.

Dahili kimlik doğrulama, hız sınırlama ve uç nokta yönetimi özellikleri sunar.

Örnek iş akışları:

• Doğal dil kullanarak PostgreSQL veritabanını sorgulama ve güncelleme
• Planlanmış duyuruları topluluk platformlarına gönderin.
• Tek bir kullanıcı isteğiyle takvim etkinlikleri oluşturun ve yönetin.
• Web içeriğini ayıklayın ve özetleyin, ardından Slack'e iletin.
• Uçuş rezervasyonu yapmak ve takvime eklemek gibi karmaşık görevleri baştan sona tek bir sohbet mesajıyla halledin.

Zapier MCP Ağ Geçitleri ile oluşturabileceğiniz yapay zeka iş akışları

• Veritabanlarıyla çalışın : Yapay zekanızın doğal dil girdisine bağlı olarak PostgreSQL tablosundaki verileri bulmasını, eklemesini veya değiştirmesini sağlayın.
  
• Topluluklarla etkileşim kurun : Yapay zekanızın planlanmış bir mesaj göndermesini sağlayın.
  
• Planlamayı yönetin : Tek bir kullanıcı isteğiyle otomatik olarak takvim etkinlikleri oluşturun.
  
• Çevrimiçi içeriği özetleyin : Yapay zekadan Web Parser gibi araçlar kullanarak bir web sayfasından önemli bilgileri çıkarmasını isteyin, ardından özeti Slack veya başka bir mesajlaşma uygulamasına iletin.
  
• Tamamen konuşma tabanlı asistanları etkinleştirin : Kullanıcıların uçuş rezervasyonu gibi karmaşık görevleri sohbet yoluyla planlamalarına olanak tanıyın.
  
  Örneğin, bir kullanıcı "Şikago'ya giden bir sonraki uçuşta pencere kenarı bir koltuk ayırtın ve takvimime ekleyin" diyebilir ve yapay zeka uçuşları arayabilir, rezervasyonu yapabilir, etkinliği planlayabilir ve onaylayabilir.

IBM ContextForge

IBM ContextForge, MCP sunucularını, ajanlar arası (A2A) protokolleri ve REST/gRPC API'lerini tek bir uç nokta arkasında birleştiren, Apache 2.0 lisanslı açık kaynaklı bir ağ geçididir. 3.500'den fazla GitHub yıldızı ve aktif geliştirme ile mevcut pazardaki en kapsamlı açık kaynaklı seçenektir. A2A protokol desteği, MCP'nin 2026'nın 3. çeyreğinde yayınlanacak yol haritasında yer alan çoklu ajan mimarileriyle ileriye dönük uyumluluk sağlar. ³

Kong Yapay Zeka Geçidi

Kong AI Gateway, API yönetimi için halihazırda Kong kullanan işletmeler için uygundur. Başlıca ayırt edici özelliği, MCP sunucu kodu yazmaya gerek kalmadan mevcut REST API'lerini MCP araçları olarak sunabilmesidir; bu da geniş API yüzey alanlarına sahip kuruluşlar için önemli bir avantajdır. ⁴

MintMCP Ağ Geçidi

MintMCP, özellikle sağlık ve finansal hizmetler sektörlerinde kritik bir farklılaştırıcı unsur olan SOC 2 Tip II sertifikasına sahiptir; bu sektörlerde aksi takdirde satın alma ekiplerinin MCP'nin benimsenmesini onaylamadan önce aylar süren güvenlik incelemesi yapması gerekirdi. Kapsamlı denetim izleri, RBAC ve gerçek zamanlı izleme içerir. ⁵

Kaynak: Jahgirdar, Manoj ⁶

MCP Ağ Geçidi demosu

Yapay Zeka Ağ Geçidinin, MCP'yi kullanarak ajan trafiğini nasıl izlediğini ve yönettiğini uygulamalı olarak izleyin. Bu demoda, üç yapay zeka ajanı GitHub, Linear ve OpenAI ile etkileşim kuruyor.

MCP'nin neden bir Ağ Geçidine ihtiyacı var?

Kasım 2024'te Anthropic numaralı patent, yapay zeka modellerine harici araçlar ve veri kaynaklarıyla tutarlı bir şekilde etkileşim kurma olanağı sağlamak üzere tasarlanmış açık bir standart olan Model Bağlam Protokolü'nü (MCP) tanıttı. ⁸ MCP öncesinde, bir yapay zeka sisteminin harici bir araçla etkileşime girmesi gerektiğinde, geliştiriciler sıfırdan özel bir entegrasyon oluşturuyorlardı: her sistemin API'sini öğreniyorlar, bağlantı kodu yazıyorlar, kimlik doğrulamasını yönetiyorlar, hız sınırlarını belirliyorlar ve her iki sistem de geliştikçe her şeyi güncel tutuyorlardı.

MCP, entegrasyon başına alınan bu vergiyi ortadan kaldırdı. Mart 2026 itibarıyla MCP, aylık 97 milyon SDK indirmesine ve 5.800'den fazla topluluk tarafından oluşturulmuş sunucuya ulaşmış olup, DeepMind, AWS ve diğer tüm büyük yapay zeka sağlayıcıları tarafından benimsenmiştir. ⁹

MCP, aracıların hangi araçlarla iletişim kurduğunu ve nasıl iletişim kurduklarını tanımlar. Ancak üretim ortamlarında ihtiyaç duyulan operasyonel ve güvenlik katmanının nerede , ne zaman ve hangi koşullar altında çalışacağını tanımlamaz.

Ortaya çıkan parçalanma sorunu

Ekipler daha fazla entegrasyon oluşturdukça, tahmin edilebilir bir dizi sorun ortaya çıktı: tekrarlanan mantık, tutarsız arayüzler, standartlaştırılmış denetim izlerinin olmaması, statik gizli bilgilere bağlı kimlik doğrulama ve tanımlanmış ağ geçidi davranışının olmaması. Token işleme, oturum yönetimi, hız sınırlama ve güvenlik politikaları merkezi olarak değil, her entegrasyonda geçici çözümlerle ele alınıyordu. Bakım zahmetli hale geldi ve güvenlik riskleri ölçeklendikçe arttı.

MCP Ağ Geçidi Ne İşe Yarar?

MCP Ağ Geçidi, Model Bağlam Protokolü için özel olarak tasarlanmış bir ters proxy'dir. Yapay zeka ajanları ve MCP sunucuları arasında yer alır ve her ajanın her araca doğrudan bağlanmasına izin vermek yerine, tüm araç iletişimini tek bir yönetilen giriş noktası üzerinden yönlendirir.

Geleneksel API ağ geçitleri, durumsuz HTTP istek/yanıt çiftlerini işler. MCP ağ geçitleri ise kalıcı oturumları, araç keşif el sıkışmalarını, SSE veya WebSocket üzerinden akışlı yanıtları ve tek bir aracı turu içinde birden fazla araç çağrısında biriken bağlamı ele almalıdır. Bu nedenle, standart bir API ağ geçidine MCP desteği eklemek iyi sonuç vermez; protokolün, semantiğini anlayan bir altyapıya ihtiyacı vardır.

Bir MCP Ağ Geçidinin sağladığı temel özellikler:

• Merkezi yönlendirme ve kayıt: Tüm aracı istekleri tek bir uç noktadan geçer. Ağ geçidi, istekte bulunan aracı tanımlar, hangi aracın çağrıldığını belirler ve uygun MCP sunucusuna yönlendirir.
• Politika uygulama ve yönetişim: Tutarlı erişim kontrolü (kimin neyi kullanabileceği), hız sınırlaması (araçların ne sıklıkla çağrılabileceği) ve kiracı izolasyonu (verilerin ve oturumların kullanıcılar ve ekipler arasında ayrı tutulması).
• Oturum sürekliliği: Paylaşılan belleği ve kapsamlı oturum verilerini koruyarak, aracıların çok adımlı etkileşimler boyunca bağlamı muhafaza etmelerini sağlar.
• Operasyonel verimlilik: Her bir aracının gereksiz el sıkışmalar, kimlik doğrulama akışları ve serileştirme ile her araca ayrı bağlantılar açması yerine, ağ geçidi yönlendirme, gruplandırma ve oturum yeniden kullanımını merkezi olarak yönetir.
• Birleşik gözlemlenebilirlik: Kayıt tutma, izleme, hata takibi ve kullanım analizi tek bir yerde ele alınır. Ağustos 2026'da tam olarak yürürlüğe girecek olan AB Yapay Zeka Yasası'nın yüksek riskli sistem gereksinimleri, araç çağrıları da dahil olmak üzere her yapay zeka sistemi etkileşimi için kapsamlı kayıt tutma ve izlenebilirlik gerektirir. Bir ağ geçidi, bu gereksinimi karşılamak için pratik bir mekanizmadır. ¹²

MCP Yol Haritası: Ağ Geçitleri İçin Gelecek Planları

Baş geliştirici David Soria Parra tarafından Mart 2026'da yayınlanan resmi MCP 2026 yol haritası, kurumsal hazırlığı, taşıma ölçeklenebilirliği, ajanlar arası iletişim ve yönetişim olgunlaşmasının yanı sıra en yüksek öncelikli dört alandan biri olarak tanımlıyor. ¹³

Yol haritasının hedeflediği belirli kurumsal eksiklikler:

• Kurumsal Yönetimli Kimlik Doğrulama (2026'nın 2. Çeyreği): Statik istemci gizli anahtarlarından, tarayıcı tabanlı aracılar için PKCE ile OAuth 2.1'e ve kurumsal kimlik sağlayıcıları için SAML/OIDC entegrasyonuna geçiş (Okta, Azure AD). Bu, düzenlemeye tabi sektörlerdeki dağıtımların önünü açıyor.
• Ağ geçidi ve proxy kalıpları: Bir istemcinin bir aracı üzerinden yönlendirme yaptığı durumlarda, yetkilendirme yayılımını, oturum semantiğini ve ağ geçidinin neleri incelemesine izin verildiğini kapsayan, iyi tanımlanmış protokol davranışı. Bunlar şu anda tanımlanmamış olup, mimari belirsizlik yaratmaktadır.
• Yapılandırma taşınabilirliği: Bir MCP sunucusunu bir kez yapılandırıp bu yapılandırmanın farklı istemcilerde çalışmasını sağlayan bir standart.
• Ajanlar arası koordinasyon (2026'nın 3. çeyreği): Bir ajanın MCP aracılığıyla başka bir ajanı çağırmasını sağlayarak, düzenleyici ajanların uzmanlaşmış alt ajanlara yetki devrettiği hiyerarşik mimariler oluşturma.
• MCP Kayıt Defteri (2026'nın 4. çeyreği): Güvenlik denetimleri, kullanım istatistikleri ve SLA taahhütleri içeren, özenle seçilmiş ve doğrulanmış bir sunucu dizini. ¹⁴

Yol haritasında bunların öncelikler olduğu, taahhütler olmadığı ve bir Kurumsal Çalışma Grubunun henüz oluşturulmadığı açıkça belirtilmiştir. Bugün üretimde MCP kullanan kuruluşlar, bu eksiklikleri şimdiden gidermeye çalışmalıdır: yapılandırılmış denetim kaydı uygulamalı, statik gizli bilgilere olan katı bağımlılıklardan kaçınmalı ve protokol bunları standartlaştırmadan önce bile ağ geçidi aracıları için mimari oluşturmalıdır. ¹⁵

Gerçek dünya MCP ağ geçidi uygulamaları

1. Hafif bir ağ geçidi olarak MCP Köprüsü

Burada, özellikle OpenAI tarzı istemciler ve MCP araçları arasında uyumluluk katmanı görevi gören MCP Bridge adlı hafif bir MCP ağ geçidinin nasıl yapılandırılacağını ve çalıştırılacağını görebilirsiniz.

Kaynak: GitHub ¹⁶

MCP Bridge'deki temel yapılandırma bölümleri:

Bu yapılandırma, Open Web UI gibi istemcilerin yerel MCP desteğine ihtiyaç duymadan MCP araçlarıyla iletişim kurmasını sağlar.

Open Web UI, http://localhost:9090/v1 (MCP Köprü sunucusu) adresine işaret edecek şekilde yapılandırıldığında ve kullanıcı aşağıdaki gibi bir komut istemi girdiğinde:

"Siteden verileri çıkarın ve özetleyin"

Open Web UI bu istemi yapılandırılmış bir API çağrısına dönüştürür ve MCP Bridge daha sonra bunu uygun MCP aracına yönlendirir:

Yapılandırılmış API çağrısı:

2. MCP Köprüsü'nde WebSocket taşıma yöntemi

Bu örnek, MCP Bridge'in bir MCP Gateway olarak işlev görerek yapay zeka istemcileri ve MCP SDK arasında WebSocket tabanlı iletişimi nasıl desteklediğini göstermektedir. JSON-RPC formatını kullanarak gerçek zamanlı, çift yönlü iletişimi mümkün kılar.

Yapılandırılmış mesajlar gönderip alıyoruz, özellikle de şu şekilde JSON-RPC mesajlarını kapsayan MCP SessionMessage nesneleri : { “jsonrpc”: “2.0”, “method”: “tools/list” }

Döngünün içinde şunlar gerçekleşiyor:

1. İstemci, mevcut araçları listelemek için WebSocket üzerinden bir JSON-RPC mesajı gönderir:

2. MCP Köprüsü mesajı alır , kodunu çözer ve MCP SDK'sının beklediği standart format olan bir SessionMessage'a dönüştürür.

3. Okuyucu döngüsü, istemciden gelen mesajları sürekli olarak dinlerken, yazıcı döngüsü de yanıtları istemciye geri gönderir.

4. Bu yanıtlar biçimlendirilir ve WebSocket kullanılarak gönderilir. Bu, istemcinin araç kayıt defteriyle gerçek zamanlı olarak etkileşim kurmasını sağlar.

MCP Ağ Geçidi ile API Ağ Geçidi aynı şey midir?

Tam olarak değil. API ağ geçitleri geleneksel istemci-sunucu iletişimi için tasarlanmıştır. Öte yandan MCP ağ geçitleri , yapay zeka ajanları için optimize edilmiştir ve Model Bağlam Protokolü aracılığıyla bağlam duyarlı iş akışlarını, oturum yönetimini ve standartlaştırılmış araç düzenlemesini destekler.

MCP Ağ Geçidi ve API Ağ Geçidi Karşılaştırması

Referans Linkleri

1.

Lasso's Open Source Security Gateway for MCP - YouTube

2.

Zapier MCP: Perform 30,000+ actions in your AI tool

Zapier

3.

MCP Gateway: Best Options for 2026 | Toolradar Blog

4.

MCP Gateway: Best Options for 2026 | Toolradar Blog

5.

Best MCP Gateways for Enterprise Engineering Teams 2026 | MintMCP Blog

6.

Model Context Protocol (MCP) Gateway — a middleware meant to productionize MCP for an enterprise | by Manoj Jahgirdar | Medium

Medium

7.

https://www.youtube.com/watch?v=jx-TRqqgOrQ&t=146s

8.

Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic

9.

What Is MCP - Model Context Protocol for Enterprise AI

10.

Implementing Anthropic’s Model Context Protocol (MCP) for AI Applications and Agents | by Bluetick Consultants Inc. | Medium

Medium

11.

Securing MCPs: Uncovering Hidden Server Vulnerabilities & Ensuring Safety | Enkrypt AI | Enkrypt AI

Enkrypt AI

12.

Best MCP Gateways for Production Systems in 2026

Maxim Articles

13.

Roadmap - Model Context Protocol

14.

What Is MCP - Model Context Protocol for Enterprise AI

15.

MCP's 2026 roadmap makes enterprise readiness a top priority — WorkOS

WorkOS

16.

GitHub - SecretiveShell/MCP-Bridge: A middleware to provide an openAI compatible endpoint that can call MCP tools · GitHub

17.

Remote MCPs: What we learned from shipping — John Welsh, Anthropic - YouTube

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sena Sezer

Sektör Analisti

Takip Et

Sena, AIMultiple'da sektör analisti olarak çalışmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden lisans derecesini almıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder