Yapay zekaya “şu dosyayı oku”, “veritabanımdan şu kaydı çek”, “şu issue’yu kapat” demek istiyorsunuz. Model bunu tek başına yapamaz, çünkü sizin bilgisayarınıza, veritabanınıza veya hesaplarınıza erişimi yok.
MCP tam olarak bu boşluğu dolduruyor. Yapay zeka uygulamasıyla dış dünya arasına standart bir bağlantı katmanı koyuyor 🔌
MCP Nedir?
MCP (Model Context Protocol), yapay zeka uygulamalarını dış sistemlere bağlamak için kullanılan açık kaynaklı bir standart.
En yaygın benzetme şu: MCP, yapay zekanın USB-C girişi. Nasıl ki USB-C’den önce her cihazın kendi kablosu vardı, MCP’den önce de her yapay zeka aracı her servise ayrı ayrı entegre ediliyordu. Şimdi tek bir standart var.
MCP’yi Anthropic geliştirdi, sonra Aralık 2025’te Linux Foundation altındaki Agentic AI Foundation’a bağışladı. Arkasında AWS, Google, Microsoft, Salesforce ve Snowflake var.
Rakamlar büyümenin hızını gösteriyor: aylık indirme sayısı Mart 2026’da 97 milyona ulaştı, lansmandaki 2 milyondan 48 kat artış. Kayıtlı açık sunucu sayısı 10.000’i geçti.
MCP Ne İşe Yarar?
Somut örneklerle bakalım. MCP sayesinde:
- Bir ajan Google Takviminize ve Notion’unuza erişip gerçekten kişisel bir asistan gibi çalışabilir
- Claude Code, bir Figma tasarımından komple web uygulaması üretebilir
- Kurumsal bir sohbet botu şirketteki birden fazla veritabanına bağlanıp herkesin sohbet ederek veri analizi yapmasını sağlayabilir
- Yapay zeka Blender’da 3B tasarım yapıp 3B yazıcıdan çıktı alabilir
Ortak nokta şu: model artık sadece cevap vermiyor, iş yapıyor.
Bir sınır var, onu da bilin: MCP yalnızca bağlantı protokolü. Modelin o bilgiyi nasıl kullanacağını, ne zaman hangi aracı çağıracağını belirlemez. O kısım uygulamaya kalmış.
MCP Nasıl Çalışır?
Üç parça var ve isimleri ilk başta kafa karıştırıyor:
| Parça | Nedir | Örnek |
|---|---|---|
| Host | Kullandığınız yapay zeka uygulaması | Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Cursor |
| Client | Host'un içinde, tek bir sunucuyla konuşan bileşen | Her sunucu için bir tane |
| Server | Araçları ve veriyi sunan program | Dosya sistemi, GitHub, veritabanı |
Buradaki tek kritik detay: host, her sunucu için ayrı bir client açar. Üç sunucuya bağlıysanız host’un içinde üç client vardır.
Akış şöyle işliyor:
- Bağlanma. Host, eklediğiniz her sunucu için bir client açar ve bağlantıyı kurar.
- Keşif. Client sunucuya “sen ne yapabiliyorsun?” diye sorar. Sunucu elindeki araçların listesini, ne işe yaradıklarını ve hangi parametreleri beklediklerini döner.
- Karar. Model bir işi yapmak için o araçlardan birine ihtiyaç duyduğuna karar verir.
- Çağrı. Host aracı gerekli parametrelerle çağırır. Bu noktada kodu çalıştıran model değil, sunucudur.
- Sonuç. Sunucu işi yapar ve sonucu döner. Host bu sonucu modele bağlam olarak verir, model cevabını buna göre kurar.
Adım 2’deki keşif kısmı MCP’nin asıl gücü. Araç listesi sabit değil, çalışma anında sorulduğu için sunucu yeni bir yetenek eklediğinde client’ı güncellemeniz gerekmiyor.
Bir MCP Sunucusu Ne Sunar?
Sunucular üç tip şey açabiliyor:
| Tip | Ne yapar | Örnek |
|---|---|---|
| Tools (Araçlar) | Modelin çağırıp eylem yaptırabildiği fonksiyonlar | Dosya yaz, API çağır, veritabanı sorgula |
| Resources (Kaynaklar) | Modele bağlam sağlayan veri | Dosya içeriği, veritabanı kaydı, şema |
| Prompts | Hazır şablonlar | Sistem promptu, örnek kullanımlar |
Pratikte en çok tools kullanılıyor. Bir veritabanı sunucusu düşünün: sorgulama için bir tool, veritabanı şemasını içeren bir resource ve o araçların nasıl kullanılacağını gösteren bir prompt sunabilir.
Yerel mi, Uzak mı?
İki tip sunucu var ve farkı bilmek kurulum yaparken işinize yarar:
| Yerel sunucu | Uzak sunucu | |
|---|---|---|
| Nerede çalışır | Sizin bilgisayarınızda | İnternette, servisin kendi sunucusunda |
| Teknik adı | stdio | Streamable HTTP |
| Hız | Ağ gecikmesi yok, en hızlısı | İnternet hızınıza bağlı |
| Kimlik doğrulama | Gerekmez | Gerekir, genelde OAuth |
| Tipik kullanım | Dosyalarınız, yerel veritabanı | GitHub, Sentry gibi bulut servisler |
Dosya sistemi sunucusu bilgisayarınızda çalışır çünkü dosyalarınıza erişmesi gerekir. Sentry’nin sunucusu ise Sentry’nin kendi altyapısında çalışır.
Neler Var? Yaygın MCP Sunucuları
10.000’den fazla kayıtlı sunucu var. En yoğun kategori geliştirici araçları, çünkü ilk benimseyenler kodlama asistanlarını güçlendirmek isteyen geliştiriciler oldu.
Sık kullanılan tipler:
- Dosya sistemi: Yerel dosyalarınızı okuma ve yazma. Genelde ilk kurulan sunucu
- GitHub: Issue açma, PR inceleme, repo arama
- Veritabanı: Postgres, Supabase gibi servislere sorgu atma
- Hata takip: Sentry gibi araçlardan hata kayıtlarını çekme
- Tarayıcı otomasyonu: Sayfa açma, ekran görüntüsü alma, form doldurma
- Not ve doküman: Notion, Google Drive gibi servislere erişim
- Tasarım: Figma dosyalarından bileşen ve stil çekme
MCP sunucuları hassas verilere erişim sağlar. Kurduğunuz her sunucu, yapay zekaya bilgisayarınızda veya hesaplarınızda bir kapı açıyor demektir.
Ekip ve kurumsal ortamlarda yalnızca güvendiğiniz sunucuları ekleyin. Uzak sunucularda ham API anahtarı gömmek yerine OAuth akışını tercih edin.
Claude Code’a MCP Nasıl Eklenir?
En pratik kısım. Claude Code bir MCP host’u, sunucu eklemek tek komut:
claude mcp add <isim> -- <komut>
npm üzerinden dağıtılan bir sunucu için örnek:
claude mcp add hava-durumu -- npx -y hava-durumu-mcp
Ekledikleriniz listelemek için:
claude mcp list
Eklendikten sonra ayrıca bir şey yapmanıza gerek yok. Claude, işi için o sunucunun bir aracına ihtiyaç duyduğunda kendisi çağırıyor.
Kendi Sunucunuzu Yazmalı mısınız?
Herkesin yazması gerekmiyor. Karar basit:
| Durum | Ne yapmalı |
|---|---|
| İhtiyacınız olan entegrasyon zaten var | Hazır sunucuyu kurun |
| Şirket içi API'nize veya veritabanınıza erişim lazım | Kendi sunucunuzu yazın |
| Tek projede, tek seferlik iş | Sunucuya gerek yok, bir betik yeter |
| Aynı entegrasyonu birkaç AI aracında kullanacaksınız | Sunucu yazın |
Son satır MCP’nin asıl değeri: bir kez yazarsınız, Claude’da da Cursor’da da VS Code’da da kod değiştirmeden çalışır.
İnternette bulacağınız MCP rehberlerinin çoğu protokolün eski sürümünü anlatıyor. Sampling ve logging özellikleri kaldırıldı.
Yeni bir sunucu yazacaksanız bu ikisine dayanmayın: LLM erişimi için doğrudan sağlayıcının API’sini kullanın, log için de standart hata çıktısına yazın.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
MCP nedir? MCP (Model Context Protocol), yapay zeka uygulamalarını dosyalar, veritabanları ve dış servisler gibi sistemlere bağlamak için kullanılan açık kaynaklı bir standarttır. Anthropic geliştirdi, Aralık 2025’te Linux Foundation altındaki Agentic AI Foundation’a bağışlandı. Sık kullanılan benzetmeyle yapay zekanın USB-C girişidir.
MCP nasıl çalışır? Kullandığınız yapay zeka uygulaması (host) her sunucu için bir client açar ve bağlanır. Client sunucuya hangi araçları sunduğunu sorar, sunucu araç listesini ve parametrelerini döner. Model bir araca ihtiyaç duyduğunda host o aracı çağırır, kodu sunucu çalıştırır ve sonucu döner. Host bu sonucu modele bağlam olarak verir.
MCP ne işe yarar? Yapay zekanın sadece cevap vermekle kalmayıp iş yapmasını sağlar. Takviminize ve notlarınıza erişen bir asistan, Figma tasarımından uygulama üreten bir kodlama aracı ya da şirket veritabanlarına bağlanıp analiz yapan bir sohbet botu MCP ile mümkün olur.
MCP sunucusu ne sunar? Üç tip şey sunabilir: tools yani modelin çağırıp eylem yaptırabildiği fonksiyonlar, resources yani modele bağlam sağlayan veri kaynakları ve prompts yani hazır şablonlar. Pratikte en çok tools kullanılır.
Yerel ve uzak MCP sunucusu arasındaki fark nedir? Yerel sunucu sizin bilgisayarınızda çalışır, ağ gecikmesi yoktur ve kimlik doğrulama gerektirmez. Dosyalarınıza erişim gibi işler için kullanılır. Uzak sunucu servisin kendi altyapısında çalışır, internet üzerinden erişilir ve genelde OAuth ile kimlik doğrulama gerektirir.
Claude Code’a MCP sunucusu nasıl eklenir? Terminalde claude mcp add <isim> -- <komut> komutu çalıştırılır. Örneğin npm üzerinden dağıtılan bir sunucu için claude mcp add hava-durumu -- npx -y hava-durumu-mcp yazılır. Eklediklerinizi claude mcp list ile görebilirsiniz.
Hangi MCP sunucuları var? 10.000’den fazla kayıtlı sunucu bulunuyor. En yaygın olanlar dosya sistemi, GitHub, Postgres ve Supabase gibi veritabanları, Sentry gibi hata takip araçları, tarayıcı otomasyonu, Notion ve Google Drive gibi doküman servisleri ile Figma gibi tasarım araçlarıdır.
Kendi MCP sunucumu yazmalı mıyım? İhtiyacınız olan entegrasyon zaten varsa hazır sunucuyu kurmanız yeterli. Şirket içi bir API’ye veya veritabanına erişim gerekiyorsa ya da aynı entegrasyonu birden fazla yapay zeka aracında kullanacaksanız kendi sunucunuzu yazmak mantıklı olur.
Özet
MCP’yi tek cümleye indirirsek: entegrasyonu bir kez yazarsınız, protokolü konuşan her yapay zeka uygulaması kullanır.
Aklınızda kalması gerekenler:
- Host uygulamanız, her sunucu için ayrı bir client açar
- Sunucular araç, veri ve şablon sunar; en çok araç kullanılır
- Yerel sunucu bilgisayarınızda, uzak sunucu servisin kendisinde çalışır
- Claude Code’a eklemek tek komut
- Kurduğunuz her sunucu bir erişim kapısı, güvenmediğinizi ekleme
Bu araçların üzerine kurulan otonom sistemler için agentic AI yazısına, MCP sunucularını günlük iş akışında kullanmak için Claude Code rehberine göz atabilirsiniz 👀