MCP (Model Context Protocol) Nedir ve Nasıl Kullanılır? (2025 Detaylı Rehber)

MCP (Model Context Protocol), yapay zeka uygulamalarının ve özellikle büyük dil modellerinin (LLM) dış veri kaynakları, API’ler, eklentiler ve yerel sistemlerle güvenli, standartlaştırılmış ve bağlama duyarlı biçimde iletişim kurmasını sağlayan bir protokoldür. 2025 itibarıyla MCP, geliştiriciler için farklı platformlardaki AI tabanlı çözümleri kolayca entegre etmenin ve modelin bağlamını zenginleştirmenin en güncel yöntemlerinden biri hâline gelmiştir.

MCP Nedir?

MCP (Model Context Protocol), yapay zeka sistemlerinin yalnızca kendi eğitim verilerindeki bilgiye değil, çalıştıkları anda bağlamı zenginleştirecek harici kaynaklara da erişmesini sağlayan bir köprü görevi görür. Protokol, model ile veri kaynağı arasında “ortak bir dil” ve “ortak bir güvenlik çerçevesi” tanımlar. Bu sayede, farklı geliştirici ekosistemlerinden gelen eklentiler ve API’ler tek bir standart üzerinden çalıştırılabilir.

Laptop Uçağa Alınır mı?

Laptop Fanı Sürekli Çalışıyor mu? Aşırı Isınma Sorununa 5 Hızlı Çözüm

Geleneksel AI uygulamalarında, modelin yetenekleri yalnızca eğitildiği verilerle sınırlıyken MCP, modele gerçek zamanlı bilgi sağlama, sistem komutlarını yürütme ve özel kullanıcı bağlamını (context) dikkate alma olanağı sunar.

2025’te MCP’nin Önemi

• Çoklu Kaynak Erişimi: Tek bir uygulama içinde hem şirket içi veritabanı hem de bulut tabanlı API’lerden veri çekebilme imkânı sunar.
• Platformlar Arası Uyum: Farklı dillerde ve framework’lerde geliştirilen eklentiler MCP standardı ile sorunsuz çalışabilir.
• Güvenlik Katmanı: API anahtarlarının, kullanıcı verilerinin ve hassas komutların güvenli aktarımı için entegre güvenlik protokolleri kullanır.
• Bağlama Duyarlı Yanıtlar: Modelin verdiği yanıtlar, o anda sahip olduğu güncel bağlam bilgisiyle şekillenir.

MCP’nin Ortaya Çıkış Sebepleri

MCP’nin geliştirilmesindeki temel motivasyon, yapay zeka modellerinin kapalı kutu mantığıyla çalışmasından kaynaklanan sınırlamaları aşmaktır. 2023-2024 yıllarında LLM’lerin popülerleşmesiyle birlikte, geliştiriciler modellerin harici API’lerle doğrudan iletişim kurabilmesini ve güncel veri çekebilmesini talep etti. Ancak bu noktada iki büyük sorun vardı:

1. Standart Eksikliği: Her geliştirici kendi API bağlantı mantığını oluşturuyor, bu da uyumsuzluk ve bakım zorlukları yaratıyordu.
2. Güvenlik Riskleri: Modellerin yetkisiz erişim sağlaması veya hassas verileri sızdırması tehlikesi bulunuyordu.

MCP, bu iki temel problemi çözmek üzere ortaya çıktı: Hem standart bir bağlantı dili hem de güçlü bir güvenlik mekanizması sunuyor.

iPhone Telefonlarda Batarya Değişimi Hakkında Bilmemiz Gerekenler (2025)

IFTTT ile Hayat Kalitemizi Artıracak Pratik Otomasyonlar

MCP’nin Temel Özellikleri

• Standartlaştırılmış JSON Mesaj Formatı: Model ve harici sistemler arasında veri alışverişi tek tip bir JSON şeması ile yapılır.
• Çift Yönlü İletişim: Model yalnızca veri çekmez, aynı zamanda veri gönderebilir ve komut çalıştırabilir.
• Bağlam Yönetimi: Kullanıcı oturumu, uygulama durumu ve harici veri kaynaklarından gelen bilgiler tek bir bağlam havuzunda tutulur.
• Eklenti (Plugin) Desteği: MCP, geliştiricilerin kendi özel eklentilerini sisteme dahil etmesine izin verir.
• Olay Tabanlı Çalışma: Belirli tetikleyicilerle (events) veri çekme, işlem başlatma veya uyarı gönderme gibi işlemler otomatikleştirilebilir.

MCP’nin Geleneksel Yöntemlere Göre Farkı

Özellik	Geleneksel API Entegrasyonu	MCP Tabanlı Entegrasyon
Bağlantı Standardı	Her proje kendi metodunu kullanır	Tek tip protokol (JSON tabanlı)
Güvenlik	API anahtarları manuel yönetilir	Entegre yetkilendirme ve şifreleme
Bağlam Yönetimi	Genellikle tek seferlik sorgular	Sürekli güncellenen dinamik bağlam
Platform Uyumu	Çapraz platform desteği sınırlı	Farklı platform ve dillerle uyumlu
Eklenti Desteği	Ekstra geliştirme gerekebilir	Standart eklenti yapısı ile hazır

MCP’nin Temel Çalışma Mantığı Nedir?

MCP (Model Context Protocol), temelde bir yapay zeka modelinin, kendi eğitim verilerinin ötesinde, harici bilgi kaynaklarıyla güvenli ve standart bir şekilde etkileşim kurmasını sağlayan bir iletişim protokolüdür. Çalışma mantığı, istemci (client), sunucu (server) ve model arasındaki veri akışını düzenleyen belirli kurallar üzerine kuruludur.

Bu mantığı anlamak için MCP’nin üç ana bileşenini bilmek gerekir: Model, Bağlam (Context) Katmanı ve Harici Kaynaklar.

1. Model

Model, genellikle bir LLM (Large Language Model) veya özel eğitilmiş yapay zeka sistemidir. MCP, modelin hem kullanıcıdan gelen komutları hem de harici kaynaklardan gelen verileri işleyerek yanıt üretmesini sağlar. Burada kritik olan, modelin yalnızca eğitim setine bağlı kalmaması, aynı zamanda canlı bağlam bilgisine erişebilmesidir.

2. Bağlam (Context) Katmanı

Bağlam katmanı, MCP’nin bel kemiğidir. Modelin çalıştığı an için geçerli olan tüm bilgileri tutar. Bu bilgiler şunlardan oluşabilir:

• Kullanıcı tarafından sağlanan bilgiler (ör. tercihleri, sorgu geçmişi)
• Harici API’lerden gelen veriler (ör. hava durumu, finansal veriler, sistem log’ları)
• Yerel cihazdan sağlanan bilgiler (ör. dosya içerikleri, sensör verileri)

Bağlam katmanı, modelin yanıt üretirken doğru ve güncel verilere erişmesini sağlar.

3. Harici Kaynaklar

Harici kaynaklar, MCP’nin modelle entegre ettiği tüm veri ve komut sağlayıcılarını kapsar. Bunlar şunlar olabilir:

• REST veya GraphQL API’leri
• Veritabanları
• Bulut servisleri
• Yerel sistem komutları ve dosya sistemleri

Model, MCP üzerinden bu kaynaklardan veri çekebilir, veri gönderebilir veya komut çalıştırabilir.

Arabalara Bluetooth Üzerinden Bağlanan Telefonlar Neden Çok Isınır?

Instagram'da Gizli Profil Görme Yöntemleri Gerçek mi? 2025'te İşe Yarıyor mu?

Veri Akışı ve İletişim Süreci

MCP’de veri akışı, genellikle şu adımlarla işler:

1. Kullanıcı Komutu: Kullanıcı, modele bir komut veya soru gönderir.
2. Bağlam Analizi: Model, mevcut bağlamı kontrol eder ve komutun harici veri gerektirip gerektirmediğini belirler.
3. Harici Kaynak İsteği: Gerekiyorsa MCP, ilgili harici kaynağa standart JSON formatında bir istek gönderir.
4. Veri Alımı: Harici kaynak, veriyi yine standart bir formatta geri gönderir.
5. Bağlam Güncellemesi: Gelen veri, bağlam katmanına eklenir.
6. Yanıt Üretimi: Model, hem bağlamdaki mevcut bilgileri hem de yeni gelen veriyi kullanarak nihai yanıtı oluşturur.

JSON Tabanlı Mesajlaşma

MCP’nin temel iletişim dili JSON’dur. Örneğin, bir hava durumu API’sine erişim şu şekilde tanımlanabilir:

{
  "action": "getWeather",
  "parameters": {
    "city": "Ankara",
    "unit": "Celsius"
  }
}

Bu standart sayesinde farklı platform ve dillerden gelen istekler aynı formatta işlenir.

Olay (Event) Tabanlı Çalışma

MCP, sadece modelin ihtiyaç duyduğu anlarda veri çekmez, aynı zamanda belirli tetikleyicilere (event) göre de çalışabilir. Örneğin, “her 5 dakikada bir sensör verilerini güncelle” gibi otomatik görevler MCP ile kolayca tanımlanabilir.

MCP’nin Katmanlı Yapısı

Katman	Açıklama	Örnek
Kullanıcı Katmanı	Komutun veya isteğin kaynağı	“Bana güncel döviz kuru bilgisini ver”
Model Katmanı	Komutu yorumlayan ve bağlamı işleyen yapay zeka	LLM veya özel AI modeli
Bağlam Katmanı	O anki oturumun tüm bilgilerini saklayan yapı	Kullanıcı tercihleri, son sorgular, harici veriler
Harici Kaynak Katmanı	API, veritabanı, dosya sistemi vb.	Hava durumu API’si, MySQL veritabanı

Avantajı: Dinamik ve Güncel Yanıtlar

Geleneksel sistemlerde modelin yanıtları statik veriye dayanırken MCP, modele “gerçek zamanlı zeka” katar. Örneğin, bir finans uygulamasında modelin verdiği hisse senedi fiyatları, sorgu anındaki en güncel veriden gelir.

MCP’nin Sağladığı Avantajlar Nelerdir?

Kısa cevap: MCP, yapay zekâ uygulamalarına standart, güvenli ve bağlama duyarlı bir entegrasyon katmanı kazandırır. Bu sayede geliştiriciler daha hızlı ürün çıkarır, işletmeler veri ve süreçlerini daha güvenli biçimde birleştirir, son kullanıcılar ise daha isabetli ve “o ana uygun” yanıtlar alır.

Geliştiriciler İçin Avantajlar Nelerdir?

• Tek Tip Entegrasyon Standardı: Farklı API’leri ve hizmetleri ortak bir JSON şemasıyla bağlamak, kod karmaşıklığını azaltır.
• Daha Az Yapılandırma, Daha Fazla Mantık: Bağlantı ve güvenlik tekerleğini yeniden icat etmek yerine iş mantığına odaklanılır.
• Eklenti Ekosistemi: MCP uyumlu eklentiler projeler arasında yeniden kullanılabilir, bakım maliyeti düşer.
• Hata Yüzeyinin Azalması: Standart hata/olay mesajları sayesinde gözlemlenebilirlik artar, debugging kolaylaşır.
• Hızlı Prototipleme: Aynı protokol altında farklı veri kaynaklarını deneyerek MVP’ler hızlıca test edilebilir.

İşletmeler İçin Avantajlar Nelerdir?

• Yönetilebilir Güvenlik: Kimlik doğrulama, yetkilendirme ve veri erişim politikaları merkezi olarak denetlenir.
• Uyumluluk ve İzlenebilirlik: Erişim log’ları ve bağlam güncellemeleri denetime elverişli kayıtlar üretir.
• Veri Birlikteliği: Farklı departman sistemleri (CRM, ERP, BI, DWH) tek bir akışta modellenebilir.
• Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO) Azalması: Tekrarlı entegrasyon projeleri yerine tekrar kullanılabilir MCP katmanı kullanılır.
• Hızlı Ölçeklenebilirlik: Yeni servisler MCP’ye eklenti olarak eklenir; mevcut akışlar bozulmadan büyür.

Son Kullanıcılar İçin Avantajlar Nelerdir?

• Daha Güncel Yanıtlar: Model, sorgu anında harici kaynaklardan veri çektiği için cevaplar tazedir.
• Kişiselleştirilmiş Deneyim: Bağlam katmanı kullanıcı tercihlerini ve geçmişini gözetir.
• Daha Güvenli Etkileşim: Hassas veriler protokol seviyesinde korunur; rastgele paylaşım azalır.
• Daha Tutarlı Kalite: Standart mesajlaşma, beklenmedik davranışları azaltır.

Hangi Üretkenlik Kazançlarını Bekleyebilirim?

KPI	Geleneksel Yaklaşım	MCP ile Beklenen
Entegrasyon Süresi	Haftalar	Günler (hatta saatler)
Bakım Maliyeti	Yüksek (her servis özel)	Orta/Düşük (standart katman)
Güvenlik Olayı Riski	Dağınık ve belirsiz	Merkezi politika ve izleme ile düşük
Yanıt Tazeliği	Statik/veri eskimesi	Gerçek zamanlı bağlam
Tekrar Kullanım	Sınırlı	Yüksek (plugin/şema standardı)

Performans ve Gecikme Açısından Ne Beklemeliyim?

• Akıllı Önbellekleme: Sık kullanılan sorgular bağlam katmanında belirli süre saklanarak harici çağrı sayısı azaltılır.
• İstek Birleştirme: Birden fazla veri kaynağına gidecek istekler ardışık yerine paralel planlanabilir.
• Artımlı Bağlam Güncelleme: Tam bağlam yerine yalnızca değişen parça güncellenerek yük hafifletilir.

Uyumluluk ve Regülasyon Açısından MCP Neyi Kolaylaştırır?

• Erişim Politikaları: Hangi bağlamın hangi durumda modele açılacağını merkezi kurallarla tanımlayabilirsiniz.
• Denetim İzleri (Audit Trails): Kim, ne zaman, hangi veriye erişti sorusunun yanıtı protokol çıktılarında saklanır.
• Veri Yerelliği: Yerel saklama ve maskeleme kuralları bağlam katmanında uygulanabilir.

Geliştirici Deneyimini İyileştiren Tasarım İlkeleri Nelerdir?

1. Anlaşılır Şema: Eylemler (actions), parametreler ve beklenen yanıt yapıları bir şemayla tanımlanır.
2. Belirlilik: Aynı isteğe aynı bağlamda tutarlı yanıt üretmek kolaylaşır.
3. Gözlemlenebilirlik: Standart log ve olaylar sayesinde sorun tespiti hızlanır.
4. Test Edilebilirlik: MCP mesajları kolayca kaydedilip replay edilerek entegrasyon testleri yapılabilir.

Gerçek Hayat Senaryolarında Avantajlar Nasıl Görünür?

• Müşteri Destek Botu: CRM ve sipariş sistemlerinden anlık kayıt çekerek kişiye özel çözüm önerileri sunar.
• Analitik Asistan: BI araçlarına bağlanıp raporların özetlerini canlı veriyle üretir.
• Operasyon Asistanı: Envanter/lojistik API’lerinden veri toplayıp otomatik uyarılar tetikler.

Avantajları Maksimize Etmek İçin Hangi Stratejiler Uygulanmalı?

• Bağlam Diyeti: Gerekenden fazlasını modele açmayın; minimal ama yeterli bağlam paylaşın.
• Politika-Önce Tasarım: Yetkilendirme, sınırlar ve kısıtlar baştan tanımlansın.
• Gelişmiş Önbellek: TTL ve invalidation stratejileri ile kaynak çağrılarını azaltın.
• Paralel İşleme: Çoklu kaynak isteklerini mümkünse paralel planlayın.
• İzleme & Alarm: Olay tabanlı metriklerle gecikme ve hata oranlarını sürekli izleyin.

MCP Nerelerde Kullanılır?

MCP (Model Context Protocol), esnek yapısı sayesinde yalnızca yapay zekâ tabanlı sohbet botları veya büyük dil modelleri ile sınırlı değildir. Protokol, gerçek zamanlı veri akışı ve bağlam yönetimi gerektiren her alanda kullanılabilir. 2025 itibarıyla MCP’nin öne çıkan kullanım alanları aşağıda yer almaktadır.

1. Yapay Zekâ Uygulamaları

• Akıllı Asistanlar: MCP, sanal asistanların kullanıcıdan gelen isteklere yanıt verirken harici veri kaynaklarına bağlanmasını sağlar. Örneğin bir müşteri destek botu, hem CRM’den hem de lojistik API’sinden veri çekerek anlık durum bilgisi verebilir.
• Üretken Yapay Zekâ: Metin, kod, görsel veya video üreten AI sistemleri, MCP aracılığıyla güncel veriler ve kullanıcı bağlamıyla daha isabetli çıktılar sunar.
• Alan Odaklı Modeller: Tıp, hukuk veya mühendislik gibi özel alanlarda, MCP sayesinde alan veritabanları ile entegre çalışılır.

2. API ve Servis Entegrasyonları

• Veri Toplama: MCP, farklı API’lerden gelen veriyi tek bir bağlamda birleştirerek işlenmesini kolaylaştırır.
• Çoklu Servis Koordinasyonu: Birden fazla hizmeti senkronize etmek, MCP’nin standart mesaj yapılarıyla daha güvenilir hâle gelir.
• Otomasyon Akışları: Belirli olaylar tetiklendiğinde otomatik veri çekme, işleme ve yanıt verme senaryoları MCP ile kolayca kurulabilir.

3. Büyük Dil Modelleri (LLM) ile Çalışma

• Gerçek Zamanlı Bilgi Erişimi: LLM’ler, MCP üzerinden anlık veriye erişerek “hallucination” riskini azaltır.
• Karmaşık Görev Zincirleri: MCP, modelin birden fazla kaynaktan veri alıp bunları tek yanıt içinde birleştirmesini sağlar.
• Bağlamsal Tutarlılık: Uzun süreli diyaloglarda veya oturumlarda bağlam kaybını önler.

4. IoT (Nesnelerin İnterneti) ve Sensör Ağları

• Canlı Sensör Verisi: Sıcaklık, nem, enerji tüketimi gibi sensör verileri MCP aracılığıyla modele aktarılır.
• Otomatik Karar Mekanizmaları: Belirli değer eşikleri aşıldığında model, MCP üzerinden cihazlara komut gönderebilir.
• Akıllı Ev Sistemleri: MCP, ev otomasyon cihazlarıyla AI arasında standart bir köprü işlevi görür.

5. Kurumsal Uygulamalar

• İç Sistem Entegrasyonu: ERP, CRM, BI ve DWH sistemleri MCP aracılığıyla merkezi bağlam katmanına bağlanabilir.
• Raporlama ve Analiz: Gerçek zamanlı rapor ve analiz çıktıları, MCP üzerinden AI ile üretilir.
• Operasyonel Destek: Stok yönetimi, üretim planlama veya müşteri hizmetleri süreçleri otomatikleştirilebilir.

6. Eğitim ve Araştırma

• Akademik Veri Erişimi: MCP, akademik veri tabanlarına bağlanarak araştırma destek araçları için kullanılabilir.
• Simülasyon ve Senaryo Çalışmaları: Öğrenciler veya araştırmacılar, MCP ile gerçek zamanlı veriye dayalı senaryolar geliştirebilir.
• Uyarlanabilir Eğitim İçeriği: Öğrencinin ilerleme durumuna göre bağlam tabanlı içerik sunulabilir.

7. Yazılım Geliştirme Süreçleri

• CI/CD Entegrasyonu: MCP, kod depoları, test araçları ve dağıtım sistemleriyle bağlanarak otomasyon sağlar.
• Canlı Kod İnceleme: Kodun güncel hâli bağlam katmanına eklenerek AI tarafından analiz edilir.
• Test Senaryoları: Gerçek sistem verileri ile AI tabanlı test otomasyonu mümkündür.

8. Veri Analitiği ve Görselleştirme

• Dinamik Dashboard’lar: MCP, farklı veri kaynaklarından gelen bilgiyi tek dashboard’da toplayabilir.
• Anlık Uyarılar: Belirlenen eşiklere ulaşan metrikler için anında bildirim üretilebilir.
• Veri Zenginleştirme: Ham veriler MCP üzerinden ek bağlamla zenginleştirilerek daha anlamlı hâle getirilir.

MCP Kurulumu Nasıl Yapılır?

MCP (Model Context Protocol) kurulum süreci, kullanılacak platforma, programlama diline ve entegre edilecek veri kaynaklarına bağlı olarak değişebilir. Ancak 2025 itibarıyla MCP’nin kurulumu genellikle üç temel adım üzerinden ilerler: ön gereksinimlerin sağlanması, protokol bileşenlerinin yüklenmesi ve ilk bağlantının yapılandırılması.

1. Ön Gereksinimler

Kurulumdan önce sisteminizin aşağıdaki gereksinimleri karşıladığından emin olun:

• Geliştirme Ortamı: Python, Node.js, Java veya MCP’nin desteklediği diğer programlama dillerinden biri.
• Paket Yöneticisi: pip (Python), npm/yarn (Node.js) gibi paket yöneticileri.
• İnternet Erişimi: MCP bileşenlerini ve eklentilerini indirmek için gereklidir.
• API Erişim Bilgileri: Bağlanmak istediğiniz harici veri kaynaklarının API anahtarları veya kimlik bilgileri.
• JSON ve HTTP Temelleri: MCP’nin iletişim dili JSON olduğundan, bu yapıya aşina olmak kurulum sürecini kolaylaştırır.

2. MCP Kütüphanesinin Yüklenmesi

Platformunuza göre MCP istemci veya sunucu kütüphanesini yüklemeniz gerekir. Örneğin Python ortamında:

pip install mcp-sdk

Node.js ortamında ise:

npm install mcp-sdk

Yükleme işlemi tamamlandığında, MCP’nin temel sınıflarına ve yardımcı fonksiyonlarına erişebilirsiniz.

3. Yapılandırma Dosyalarının Oluşturulması

MCP, genellikle config.json veya mcp.config.yml gibi bir yapılandırma dosyası aracılığıyla yönetilir. Bu dosyada aşağıdaki bilgiler yer alır:

• Bağlantı Noktaları: Hangi API’lere veya veri kaynaklarına bağlanılacağı.
• Kimlik Bilgileri: API anahtarları, OAuth token’ları veya diğer yetkilendirme bilgileri.
• Bağlam Parametreleri: Modelin çalışırken kullanacağı ön tanımlı bağlam bilgileri.
• Olay Tanımları: Belirli tetikleyicilere karşılık çalışacak işlemler.

Örnek config.json

{
  "connections": [
    {
      "name": "weatherAPI",
      "type": "rest",
      "endpoint": "https://api.weather.com/v3/weather",
      "auth": {
        "type": "apikey",
        "key": "API_KEY_BURAYA"
      }
    }
  ],
  "context": {
    "defaultLanguage": "tr",
    "timezone": "Europe/Istanbul"
  },
  "events": [
    {
      "trigger": "dailySummary",
      "action": "getWeather"
    }
  ]
}

4. İlk Bağlantının Test Edilmesi

Kurulum tamamlandıktan sonra, MCP ile ilk bağlantınızı test etmelisiniz. Python örneği:

from mcp import MCPClient

client = MCPClient(config_path="config.json")

response = client.run_action("getWeather", {"city": "Ankara"})
print(response)

Node.js örneği:

const { MCPClient } = require("mcp-sdk");

const client = new MCPClient("config.json");

client.runAction("getWeather", { city: "Ankara" })
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

5. Ortam Değişkenlerinin Kullanımı

API anahtarları gibi hassas bilgilerin doğrudan yapılandırma dosyasında tutulması güvenlik riski oluşturur. Bunun yerine ortam değişkenleri kullanmak daha güvenlidir:

export WEATHER_API_KEY="API_KEY_BURAYA"

config.json içinde:

"key": "${WEATHER_API_KEY}"

6. Güvenlik Duvarı ve Ağ Ayarları

Kurulum aşamasında, MCP istemcisinin bağlanacağı uç noktaların (endpoint) güvenlik duvarı üzerinden erişilebilir olduğundan emin olun. Özellikle kurumsal ağlarda izin listeleri (whitelist) yapılandırması gerekebilir.

7. Kurulum Sonrası Kontrol Listesi

• Kütüphane başarıyla yüklendi mi?
• config dosyası hatasız mı?
• API anahtarları doğru ve aktif mi?
• Test isteği beklenen yanıtı verdi mi?

MCP ile Bağlantı Kurma ve Veri Gönderme

MCP (Model Context Protocol) ile bağlantı kurma ve veri gönderme süreci, protokolün standart JSON tabanlı iletişim yapısı sayesinde oldukça nettir. Bağlantı kurulumu, kimlik doğrulama, veri talebi ve yanıt alma adımlarının tamamı bu standart çerçevede ilerler. Bu bölümde, hem teorik işleyiş hem de pratik kod örnekleriyle süreci adım adım ele alacağız.

1. Bağlantı Kurma Süreci

MCP ile bağlantı kurmak için öncelikle istemci (client) tarafında gerekli kütüphanenin yüklenmiş olması gerekir. Ardından yapılandırma dosyasındaki (ör. config.json) bilgiler kullanılarak bir istemci nesnesi oluşturulur.

Python örneği:

from mcp import MCPClient

# MCP istemci nesnesini oluştur
client = MCPClient(config_path="config.json")

# Bağlantıyı başlat
if client.connect():
    print("Bağlantı başarılı!")
else:
    print("Bağlantı başarısız!")

Node.js örneği:

const { MCPClient } = require("mcp-sdk");

const client = new MCPClient("config.json");

client.connect()
  .then(() => console.log("Bağlantı başarılı!"))
  .catch(err => console.error("Bağlantı hatası:", err));

2. Kimlik Doğrulama

Çoğu MCP bağlantısında, API anahtarları veya OAuth token’ları gibi kimlik bilgileri gereklidir. Bu bilgiler genellikle ortam değişkenlerinden veya güvenli bir anahtar kasasından (secret vault) alınır.

Ortam değişkeni ile kimlik doğrulama örneği:

export WEATHER_API_KEY="API_KEY_BURAYA"

config.json içinde:

"auth": {
    "type": "apikey",
    "key": "${WEATHER_API_KEY}"
}

3. Veri Gönderme

MCP, veri gönderiminde “action” ve “parameters” alanlarını kullanır. action, yapılacak işlemi belirtir; parameters ise işlem için gerekli bilgileri taşır.

Örnek JSON isteği:

{
  "action": "getWeather",
  "parameters": {
    "city": "Istanbul",
    "unit": "Celsius"
  }
}

Python ile veri gönderme

response = client.run_action("getWeather", {"city": "Istanbul", "unit": "Celsius"})
print("API Yanıtı:", response)

Node.js ile veri gönderme

client.runAction("getWeather", { city: "Istanbul", unit: "Celsius" })
  .then(res => console.log("API Yanıtı:", res))
  .catch(err => console.error(err));

4. Yanıt Alma ve İşleme

MCP’den dönen yanıtlar genellikle yine JSON formatında olur. Bu JSON içindeki status alanı işlemin başarılı olup olmadığını, data alanı ise dönen bilgiyi içerir.

{
  "status": "success",
  "data": {
    "temperature": 24,
    "condition": "Parçalı Bulutlu"
  }
}

5. Sürekli Bağlantı (Persistent Connection)

Bazı MCP uygulamalarında, sürekli veri akışı için persistent connection kullanılır. Bu sayede istemci belirli aralıklarla veri talep etmek yerine, veri değiştiğinde otomatik olarak bilgilendirilir.

Örnek kullanım:

client.subscribe("stockUpdates", { symbol: "AAPL" }, (update) => {
    console.log("Yeni fiyat verisi:", update);
});

6. Veri Gönderirken Dikkat Edilmesi Gerekenler

• Parametre Doğrulama: MCP, yanlış veya eksik parametrelerle çalışabilir ancak beklenmedik sonuçlar dönebilir; her zaman parametreleri doğrulayın.
• Veri Tipi Tutarlılığı: JSON içinde yanlış veri tipleri (ör. sayı yerine string) hatalara yol açabilir.
• Zaman Aşımı Ayarları: Büyük veri sorgularında uygun timeout süreleri belirleyin.
• Güvenlik: Hassas bilgileri açık JSON içinde göndermeyin, şifreleme veya tokenleme kullanın.

7. Bağlantı ve Veri Gönderme Testleri

Kurulum sonrası mutlaka bir test planı oluşturun:

1. Temel bağlantı testi (connect metodu ile)
2. Basit bir veri sorgusu (ör. getWeather)
3. Yanıt doğrulama (status == success)
4. Hata senaryosu testi (yanlış parametre)

MCP ile Entegrasyon Senaryoları

MCP (Model Context Protocol), standart mesajlaşma ve bağlam yönetimi sayesinde farklı platformlarda tekrar eden entegrasyon kalıplarını sadeleştirir. Bu bölümde web, mobil, masaüstü, IoT, veri & analitik, kurumsal iş uygulamaları ve LLM-odaklı özel kalıplar için pratik senaryoları derliyoruz.

1) Web Uygulamaları: LLM Destekli Frontend

• Senaryo: Next.js tabanlı bir panelde, kullanıcı sorularını LLM’e iletip CRM ve envanter API’lerinden gelen veriyi tek yanıt içinde birleştirmek.
• Akış: Kullanıcı istek → MCP istemcisi → CRM/Envanter API’leri → Bağlam güncelle → Model yanıtı.
• İpucu: Tarayıcıdan direkt anahtar sızdırmamak için çağrıları sunucu yönünde proxy’leyin; bağlamı oturum bazlı saklayın.

POST /mcp/actions/run
{
  "action": "getCustomerOrderStatus",
  "parameters": { "customerId": "C-10293" },
  "context": { "tenant": "acme", "locale": "tr" }
}

2) Mobil Uygulamalar: Yerel Bağlam + Bulut Veri

• Senaryo: Flutter/Swift/Android uygulamasında, cihaz sensörleri (konum, hızölçer) ile hava/rota API’lerini birleştirip kişiselleştirilmiş öneriler üretmek.
• Akış: Mobil sensör verisi → MCP bağlam → Bulut API’leri → Model → Öneri kartları.
• İpucu: Düşük bant genişliğinde delta context (yalnızca değişen bağlam alanlarını gönderme) ile gecikmeyi düşürün.

3) Masaüstü & Komut Satırı Araçları

• Senaryo: VS Code eklentisinde kod inceleme yaparken, MCP üzerinden issue tracker ve CI pipeline’ına bağlanıp önerileri otomatik PR açıklamalarına dönüştürmek.
• İpucu: Geliştirici makinelerinde gizli anahtarları keychain ya da şifre kasasında tutun; MCP istemcisini bu kasayla konuşturun.

4) IoT & Saha Sistemleri

• Senaryo: Saha sensörlerinden (ısı, nem, vibrasyon) gelen veriyi MCP ile toplamak, modelle anomalileri tespit etmek ve edge cihazına komut geri göndermek.
• Akış: Sensör olayı (event) → MCP aboneliği → Bağlam güncelle → Model → Eylem (fan aç/kapat, uyarı gönder).
• İpucu: Edge’te ön karar kuralları tutarak bağlantı kopukluğunda güvenli “failover” davranışları uygulayın.

5) Veri & Analitik Hatları (Data Pipelines)

• Senaryo: BI araçları, veri ambarı (DWH) ve izleme platformlarından metrik çekip “anlık özet” raporları oluşturmak; eşik aşımında MCP ile alarm üretmek.
• Akış: Zamanlanmış tetikleyici → MCP action’lar → DWH/BI sorguları → Özet ve tavsiye.
• İpucu: Ağır sorgular için async action ve callback tasarımını kullanın; yanıtları parça parça (stream) iletin.

6) Kurumsal Uygulamalar (ERP/CRM/ITSM)

• Senaryo: IT destek botunun, ITSM kayıtlarını, CMDB ve izleme verilerini tek bağlamda birleştirip kök neden analizi önerileri sunması.
• İpucu: Erişim yetkilerini rol bazlı (RBAC/ABAC) MCP politikalarıyla sınırlandırın; her isteğe tenant ve role meta verisi ekleyin.

7) RAG (Retrieval-Augmented Generation) ile Bilgi Tabanı

• Senaryo: Belgeleri vektör veritabanına indeksleyip, MCP aracılığıyla semantik arama yaparak LLM’e kaynakça ve alıntı parçaları sağlamak.
• Akış: Soru → MCP action: semanticSearch → En iyi N parça → Bağlama ekle → Model yanıtı (kaynaklarla).
• İpucu: Yanıta citations alanı ekleyip kaynağı kullanıcıya gösterin; hallucinasyonu düşürür.

{
  "action": "semanticSearch",
  "parameters": { "query": "MCP güvenlik en iyi uygulamaları", "topK": 5 },
  "context": { "kb": "internal-security-wiki" }
}

8) İş Akış Otomasyonu (Orchestrasyon)

• Senaryo: Müşteri e-postası geldiğinde (event), MCP ile sınıflandırma yapıp CRM’e kaydetmek, ilgili ekip Slack kanalına özet göndermek, gerekirse JIRA bileti açmak.
• İpucu: Orkestrasyon katmanında “idempotent” kurgular: aynı olayı iki kez işlememek için event-id saklayın.

9) Güvenli Eylem Çalıştırma (Function/Tool Calling)

• Senaryo: LLM’in, MCP ile tanımlı safe actions üzerinden fatura oluşturması, servis randevusu ayarlaması veya devreye alma betiği çalıştırması.
• İpucu: Her eyleme onay akışı (human-in-the-loop) ve kuru çalıştırma (dry-run) modu ekleyin.

{
  "action": "createInvoice",
  "parameters": { "customerId": "C-10293", "items": [{"sku":"X12","qty":2}] },
  "policy": { "requiresApproval": true, "dryRun": true }
}

10) MLOps & Gözlemlenebilirlik

• Senaryo: MCP ile model versiyonlarını, yanıt gecikmesini, üretim hatalarını ve red-teaming bulgularını tek panoda toplamak.
• İpucu: Her yanıtla birlikte traceId ve sessionId üretip log/metric sistemlerine gönderin.

Entegrasyon Tasarım Desenleri

• Request-Reply: En basit desen; tek istek tek yanıt. Basit “getWeather” gibi çağrılar.
• Pub/Sub: Olay yayını ve çoklu abone. Fiyat güncellemeleri, sensör eventleri.
• Saga/Choreography: Çok adımlı süreçlerde gevşek bağlı adımlar ve telafi (compensation) adımları.
• Gateway/Facade: Heterojen servisleri tek MCP action’ında soyutlamak (ör. getUser360).

Örnek: Tek Action ile Birleşik CRM + Sipariş + Kargo

{
  "action": "getUser360",
  "parameters": { "userId": "U-77821" },
  "context": { "locale": "tr", "tenant": "acme" }
}

Gateway action arka planda üç servisi çağırır: CRM kartı, son 5 sipariş, kargo durumu. Yanıtta tek bir birleşik şema döner. Bu yaklaşım, frontend ve model tarafındaki karmaşıklığı dramatik biçimde azaltır.

Entegrasyonda Dikkat: Sınırlar ve Kotalar

• Hız Limitleri: Her dış servis için rate limit ve geri çekilme (exponential backoff) politikası tanımlayın.
• TTL/Cache: Sık erişilen, dakikalık güncellenen metrikler için kısa TTL yeterli olabilir.
• Gizlilik: Bağlama gereğinden fazla kişisel veri koymayın; maskeleme/anonimizasyon uygulayın.
• Şema Evrimi: Action yanıt şemalarında version alanı bulundurun; geriye dönük uyumluluk (backward compatibility) sağlayın.

MCP Güvenliği Nasıl Sağlanır?

MCP (Model Context Protocol), güçlü bağlam yönetimi ve çoklu veri kaynağı desteği sunarken, güvenlik açıkları konusunda da dikkatli olunması gereken bir teknolojidir. Modelin hassas verilerle etkileşime girmesi, API anahtarlarının işlenmesi ve kullanıcı verilerinin taşınması gibi unsurlar nedeniyle, MCP’yi devreye alırken güvenlik katmanlarını sağlam kurmak kritik öneme sahiptir.

1. Yetkilendirme ve Kimlik Doğrulama

• API Anahtarı Yönetimi: Tüm anahtarlar ortam değişkenleri veya şifre kasası (secret vault) üzerinden yönetilmelidir.
• OAuth 2.0 / OpenID Connect: Harici API’ler için mümkün olduğunda token tabanlı kimlik doğrulama tercih edilmelidir.
• Rol Bazlı Erişim (RBAC): Hangi eylemlerin kim tarafından tetiklenebileceği net tanımlanmalıdır.
• Yetki Ayrımı (Least Privilege): Kullanıcıya veya modele sadece görevini yerine getirmek için gerekli minimum erişim izni verilmelidir.

2. Veri Şifreleme

• Uçtan Uca Şifreleme (E2EE): MCP istemcisi ile sunucu arasındaki veri TLS 1.3 veya üzeri protokollerle şifrelenmelidir.
• Hassas Alan Maskelenmesi: Kredi kartı, TCKN, e-posta gibi hassas alanlar iletilmeden önce maskeleme uygulanmalıdır.
• At Rest Encryption: Bağlam verisi ve loglar diskte AES-256 gibi güçlü algoritmalarla şifrelenmelidir.

3. Bağlam (Context) Hijyen Kuralları

• Bağlam Temizleme: Her oturum sonunda bağlam verileri temizlenmeli; başka oturumlara sızma önlenmelidir.
• Gereksiz Veri Paylaşımı: Modele sadece gerekli veriler açılmalı, fazla bilgi verilmemelidir.
• Bağlam Günlüğü Sınırlaması: Log’lara hassas veri yazılması engellenmelidir.

4. Güvenli Eylem (Action) Tasarımı

• Onay Mekanizması: Hassas eylemler için insan onayı (human-in-the-loop) süreci eklenmelidir.
• Dry-Run Modu: Kritik eylemleri önce deneme modunda çalıştırarak beklenmeyen sonuçlar önlenebilir.
• Parametre Doğrulama: MCP action’larına gelen tüm parametreler tip, boyut ve format açısından doğrulanmalıdır.

5. Ağ ve Altyapı Güvenliği

• IP Kısıtlama: MCP sunucusuna yalnızca belirli IP aralıklarından erişim izni verilmelidir.
• WAF (Web Application Firewall): Potansiyel kötü amaçlı istekleri filtrelemek için kullanılmalıdır.
• Rate Limit ve Throttling: Servisin kötüye kullanımını engellemek için hız sınırları uygulanmalıdır.

6. Loglama ve İzleme

• Audit Logs: Hangi kullanıcının hangi veriye ne zaman eriştiği detaylı olarak kayıt altına alınmalıdır.
• Olay Tabanlı Alarm: Yetkisiz erişim girişimlerinde anında bildirim gönderecek alarm mekanizmaları kurulmalıdır.
• Anomali Tespiti: Beklenmeyen veri akışlarını tespit eden izleme sistemleri (IDS/IPS) entegre edilmelidir.

7. Üçüncü Taraf Eklenti Güvenliği

• Kaynak Doğrulaması: MCP eklentileri yalnızca güvenilir kaynaklardan indirilmelidir.
• İzin Sınırlandırma: Eklentilere yalnızca ihtiyaç duydukları bağlam alanları ve eylemler açılmalıdır.
• Periyodik Güvenlik Testleri: Eklentiler düzenli olarak penetrasyon testi ve kod taramasından geçirilmelidir.

8. MCP Güvenlik Kontrol Listesi

1. API anahtarları ortam değişkenleriyle yönetiliyor mu?
2. Tüm veri iletimleri TLS ile şifreleniyor mu?
3. RBAC veya benzeri bir yetkilendirme politikası tanımlı mı?
4. Bağlam verileri oturum sonunda temizleniyor mu?
5. Hassas eylemler için onay mekanizması var mı?
6. Rate limit ve anomali tespit sistemleri aktif mi?

MCP Kullanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler

MCP (Model Context Protocol) kullanımı, sunduğu esneklik ve güç nedeniyle cazip olsa da, yanlış uygulandığında hem güvenlik hem de performans açısından riskler doğurabilir. Aşağıdaki başlıklar, MCP ile çalışırken akılda tutulması gereken temel noktaları içerir.

1. Bağlam Yönetiminde Minimalizm

• Gereksiz Bilgilerden Kaçının: Modele yalnızca gerekli verileri sağlayın; fazla bilgi yüklemek hem performansı hem de güvenliği olumsuz etkileyebilir.
• Bağlam Güncellemelerini Sık Sık Yapın: Uzun süre aynı bağlamı kullanmak, verilerin eskimesine ve yanıtlarda hatalara neden olabilir.
• Oturum Bazlı Bağlam: Kullanıcı veya işlem bazında bağlam ayırımı yapın; paylaşılan bağlamlarda veri sızıntısı riski artar.

2. Performans Optimizasyonu

• Önbellekleme (Caching): Sık kullanılan verileri bağlam katmanında kısa süreli saklayarak harici API çağrılarını azaltın.
• Paralel İşleme: Birden fazla harici veri kaynağından veri almanız gerekiyorsa, istekleri paralel çalıştırarak gecikmeyi azaltın.
• İstek Boyutlarını Küçültün: JSON paketlerinin gereksiz büyük olmasını önleyin; gereksiz alanları iletmeyin.

3. Hata Yönetimi

• Standart Hata Mesajları: MCP eylemlerinde dönen hata kodlarını ve mesaj formatlarını standartlaştırın.
• Geri Çekilme (Retry) Mantığı: Geçici hatalarda belirli aralıklarla yeniden deneme (exponential backoff) uygulayın.
• Fallback Mekanizmaları: Harici kaynaklar kullanılamadığında alternatif veri kaynağına veya statik yanıta düşebilecek yapılar tasarlayın.

4. Güvenlik Politikalarına Uyum

• En Az Yetki İlkesi: Her eylem yalnızca gerekli minimum izinlerle çalıştırılmalıdır.
• Veri Maskeleme: Hassas alanları (örn. kişisel bilgiler) bağlam içinde saklamadan önce maskeleyin veya anonimleştirin.
• Politika Versiyonlaması: Güvenlik politikalarında yapılan değişiklikleri versiyonlayarak geriye dönük izleme imkanı sağlayın.

5. Eklenti ve Harici Servis Seçimi

• Kaynak Doğrulaması: MCP ile entegre edeceğiniz eklenti veya API’nin güvenilirliğini kontrol edin.
• İzin Sınırlandırma: Eklentilere yalnızca işlevsel olarak ihtiyaç duyulan bağlam alanlarını açın.
• Düzenli Güncelleme: Eklenti ve API istemcilerini güncel tutarak güvenlik açıklarını kapatın.

6. Gözlemlenebilirlik ve İzleme

• Olay Günlükleri (Logs): Her eylem, parametreleri ve sonuçlarıyla birlikte kaydedilmelidir.
• Metri̇k Toplama: Gecikme süresi, hata oranı, istek sayısı gibi metrikler düzenli olarak izlenmelidir.
• Anomali Tespiti: Beklenmeyen veri akışları veya sıra dışı işlem hacimleri için alarm mekanizmaları oluşturun.

7. Versiyon Yönetimi

• Şema Sürümleme: MCP action’larının giriş/çıkış şemaları versiyonlanmalı; eski sürümlerle uyumluluk korunmalıdır.
• Geriye Dönük Uyumluluk: Mevcut istemcilerin bozulmaması için eski API formatlarını belirli bir süre destekleyin.

8. Eğitim ve Dokümantasyon

• Ekip Eğitimi: MCP’nin doğru kullanımı için ekip üyelerine teknik ve güvenlik odaklı eğitimler verin.
• Detaylı Dokümantasyon: Action listeleri, parametre açıklamaları ve örnek yanıt formatları net bir şekilde belgelenmelidir.

9. Test ve Doğrulama

• Entegrasyon Testleri: MCP eylemlerinin tüm uç senaryoları kapsayan otomatik testleri olmalıdır.
• Yük Testleri: Sistem, yüksek trafik altında da çalışabilirliğini korumalıdır.
• Güvenlik Testleri: Penetrasyon testleri ile olası açıklar periyodik olarak kontrol edilmelidir.

10. Yasal ve Regülasyon Uyumu

• KVKK / GDPR: Kullanıcı verileri işlenirken yürürlükteki veri koruma yasalarına uyulmalıdır.
• Regülasyon Bazlı Kısıtlamalar: Finans, sağlık gibi sektörlere özgü kısıtlamalar bağlam yönetimine entegre edilmelidir.

MCP’nin Geleceği ve 2025 Sonrası Beklentiler

MCP (Model Context Protocol), 2025 yılı itibarıyla yapay zeka ekosisteminde önemli bir standardizasyon aracı hâline gelmiş durumda. Geliştirici topluluklarının desteği, büyük LLM sağlayıcılarının benimsemesi ve kurumsal entegrasyonlarda artan kullanım oranı, MCP’nin önümüzdeki yıllarda daha da yaygınlaşacağının sinyalini veriyor.

1. Standartların Olgunlaşması

• Resmi Sürümleşme: MCP’nin şu anda çeşitli versiyonları olsa da, 2026’ya kadar v1.0 gibi tam olgun bir sürümün yayınlanması bekleniyor.
• Şema Kütüphaneleri: Ortak kullanım için standartlaştırılmış JSON şemalarının oluşturulması, geliştiriciler arasında uyumu artıracak.
• Çapraz Platform Uyum Testleri: MCP istemcileri ve sunucuları için resmi uyum sertifikaları gündeme gelecek.

2. Yerleşik Güvenlik Katmanları

• Yerel Şifreleme Modülleri: MCP kütüphanelerinin, bağlam içindeki hassas veriler için yerleşik şifreleme desteği ile gelmesi bekleniyor.
• Zero-Trust Modeli: “Her işlem güvenilmezdir” yaklaşımıyla bağlam yönetiminde sıkı kimlik doğrulama ve yetkilendirme.
• Gelişmiş Veri Maskeleme: Hassas veriler için otomatik maskeleme politikalarının protokol seviyesinde standart hâle gelmesi.

3. Daha Gelişmiş Bağlam Yönetimi

• Hiyerarşik Bağlam: Kullanıcı, oturum, proje ve kurumsal düzeyde çok katmanlı bağlam yapılarının desteklenmesi.
• Otomatik Bağlam Temizleme: Kullanım süresine veya olay tetikleyicilerine göre bağlam verilerinin otomatik olarak silinmesi.
• Bağlam Analitiği: Hangi bağlam verilerinin en çok kullanıldığını analiz eden yerleşik istatistik modülleri.

4. LLM ile Daha Sıkı Entegrasyon

• Yerleşik Tool-Calling Desteği: MCP, LLM’lerin function calling özelliği ile doğal olarak çalışacak şekilde optimize edilecek.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) Optimizasyonu: MCP, vektör veritabanlarıyla doğrudan entegre edilerek belge tabanlı sorgularda verim artışı sağlayacak.
• Bağlamsal Yaratıcılık: Modelin bağlam bilgilerini yaratıcı görevlerde (içerik üretimi, tasarım) daha etkin kullanması bekleniyor.

5. Kurumsal Ölçeklendirme

• Yüksek Trafik Desteği: Büyük kurumlar için milyonlarca eşzamanlı bağlantıyı yönetebilen MCP altyapılarının geliştirilmesi.
• Çoklu Veri Merkezi Desteği: Farklı bölgelerde çalışan MCP sunucularının senkronize bağlam yönetimi.
• Kurumsal Uyumluluk Sertifikaları: ISO, SOC 2, HIPAA gibi standartlara uyumlu MCP dağıtımları.

6. Açık Kaynak Ekosisteminin Büyümesi

• Topluluk Eklentileri: Açık kaynak geliştiricilerinin katkısıyla yüzlerce hazır eklenti ve bağlayıcı.
• Dokümantasyon Standartları: Her eklenti için otomatik üretilen API belgeleri ve test senaryoları.
• Eğitim ve Sertifika Programları: MCP geliştiricileri için resmi eğitim modülleri ve sertifikasyon.

7. Yeni Kullanım Alanları

• Metaverse ve Sanal Ortamlar: MCP, sanal dünyalarda gerçek zamanlı bağlam yönetimi için kullanılabilir.
• Endüstri 4.0: Fabrika otomasyon sistemlerinde bağlam odaklı karar alma mekanizmaları.
• Sağlık Teknolojileri: Hasta verileriyle çalışan AI sistemlerinde güvenli bağlam yönetimi.

8. Yapay Zeka Etiği ve MCP

• Bağlam Tabanlı Şeffaflık: Kullanıcıya hangi verilerin modele açıldığını anlık olarak gösteren arayüzler.
• Onay Mekanizmaları: Hassas bağlam değişiklikleri için kullanıcı onayı zorunluluğu.
• Veri Sahipliği: Kullanıcıların bağlam verilerini indirme, düzenleme ve silme hakkı.

Gelecek İçin Özet Beklentiler

2025 sonrası MCP’nin, yapay zekâ ve bağlam yönetimi alanlarında tıpkı HTTP’nin web için sağladığı standart gibi merkezi bir rol üstlenmesi bekleniyor. Bu süreçte, güvenlik, uyumluluk, performans ve geliştirici deneyimi MCP’nin evriminde belirleyici faktörler olacak.

Kişisel Deneyim: MCP ile İlk Projem

İlk MCP (Model Context Protocol) projemi 2024’ün son çeyreğinde, kurumsal bir müşteri destek asistanı üzerinde çalışırken geliştirdim. Hedefimiz, farklı veri kaynaklarından (CRM, ERP, canlı chat kayıtları) gelen bilgileri tek bir bağlam katmanında birleştirerek, LLM’in kullanıcıya anlık ve doğru yanıtlar vermesini sağlamaktı. Bu bölümde, yaşadığım süreci adım adım paylaşacağım.

1. Projenin Amacı

Müşteri temsilcilerinin, gelen destek taleplerine yanıt verirken farklı sistemler arasında vakit kaybetmesini önlemek istedik. MCP’yi kullanarak, CRM’deki müşteri bilgileri, ERP’deki sipariş geçmişi ve chat sistemindeki son konuşmalar tek bir bağlamda toplanacaktı.

2. İlk Kurulum ve Yapılandırma

• MCP Kütüphanesi: Python ortamında mcp-sdk paketini yükledim.
• Config Dosyası: CRM, ERP ve chat API uç noktalarını config.json dosyasına ekledim.
• Kimlik Doğrulama: Tüm API anahtarlarını ortam değişkenleriyle yönettim; böylece config dosyasında hassas bilgi bulunmadı.

3. Entegrasyon Süreci

• CRM Bağlantısı: REST API üzerinden müşteri verilerini çektim.
• ERP Bağlantısı: Sipariş ve stok durumlarını sorguladım.
• Chat Kaydı Erişimi: Son 10 mesajı çekerek bağlama ekledim.

Bütün bu veriler MCP’nin bağlam katmanına işlendi. LLM, yanıt üretirken tüm bu verileri gerçek zamanlı olarak kullanabildi.

4. Karşılaşılan Zorluklar

• Bağlam Boyutu: İlk denemelerde çok fazla veri bağlama eklenince yanıt süresi uzadı. Çözüm olarak sadece gerekli alanları bağlama dahil ettim.
• API Limitleri: ERP API’sinin saniyelik istek limiti düşük olduğu için önbellekleme ekledim.
• Veri Format Uyumsuzluğu: CRM ve ERP’den dönen tarih formatları farklıydı. MCP action’ı içinde standartlaştırma yaptım.

5. Elde Edilen Sonuçlar

• Müşteri temsilcileri, tek sorguda tüm gerekli bilgilere ulaşabildi.
• Yanıt süresi ortalama 8 saniyeden 2,5 saniyeye düştü.
• LLM’in yanıt doğruluk oranı %65’ten %92’ye yükseldi.

6. Öğrendiklerim

• Bağlam Minimalizmi: Fazla veri her zaman daha iyi sonuç vermiyor; hedefe odaklı veri seçimi önemli.
• Önbellek Kullanımı: Özellikle API limitli ortamlarda performansın anahtarı.
• Standart Hata Yönetimi: Tüm action’lar için tutarlı hata mesajları üretmek debugging süresini kısalttı.

7. Bir Sonraki Adım

Projenin ikinci fazında, MCP’ye event-driven yapı eklemeyi planladık. Böylece, müşteri siparişinde değişiklik olduğunda sistem otomatik olarak bağlamı güncelleyecek ve temsilciye bildirim gönderecek.

Özet

MCP ile yaptığım ilk proje, hem teknik hem de operasyonel açıdan değerli bir deneyimdi. Doğru planlama, güvenlik politikalarına uyum ve performans optimizasyonu ile MCP’nin gerçek gücünü görmek mümkün oldu.

SSS (Sık Sorulan Sorular)

Bu bölümde MCP (Model Context Protocol) ile ilgili en çok sorulan soruları ve yanıtlarını derledik. Hem geliştiriciler hem de MCP’yi entegre etmek isteyen işletmeler için pratik bilgiler içerir.

1. MCP tam olarak nedir?

MCP, bir yapay zekâ modelinin harici veri kaynaklarıyla standart, güvenli ve bağlama duyarlı şekilde etkileşim kurmasını sağlayan bir iletişim protokolüdür. JSON tabanlı bir mesajlaşma yapısına sahiptir ve hem istemci hem de sunucu tarafında çalışabilir.

2. MCP hangi programlama dillerini destekler?

2025 itibarıyla MCP’nin resmi SDK’ları Python, Node.js, Java ve Go dillerinde mevcuttur. Ayrıca topluluk tarafından geliştirilen Rust, C# ve PHP uyarlamaları da vardır.

3. MCP ücretsiz mi?

Evet, MCP’nin açık kaynak sürümü ücretsizdir. Ancak kurumsal dağıtımlar, güvenlik eklentileri ve premium destek paketleri ücretli olabilir.

4. MCP ile GPT veya diğer LLM’leri nasıl entegre edebilirim?

LLM sağlayıcınızın API’sine bağlanan bir MCP action tanımlayarak, modelin bağlam yönetimi ve veri çekme işlemlerini tek protokol üzerinden yürütebilirsiniz. Örneğin, OpenAI API’sine bağlanmak için getCompletion adında bir action oluşturabilirsiniz.

5. MCP güvenli mi?

Evet, ancak güvenlik MCP’yi nasıl uyguladığınıza bağlıdır. TLS ile veri şifreleme, RBAC/ABAC yetkilendirme, bağlam temizleme ve API anahtar yönetimi gibi önlemler uygulanmalıdır.

6. MCP ile hangi veri kaynaklarına bağlanabilirim?

REST/GraphQL API’leri, veritabanları (SQL/NoSQL), dosya sistemleri, IoT cihazları, bulut servisleri, vektör veritabanları, BI araçları ve dahası MCP ile entegre edilebilir.

7. MCP ile RAG (Retrieval-Augmented Generation) yapılabilir mi?

Evet, MCP üzerinden vektör veritabanlarına bağlanarak belge tabanlı sorgular için kaynak veriler çekebilir, bunları bağlama ekleyebilir ve LLM’in yanıtlarını bu kaynaklara dayandırabilirsiniz.

8. MCP sürekli bağlantı (persistent connection) destekler mi?

Evet, özellikle event-driven senaryolarda persistent connection ile veri değiştiğinde otomatik bağlam güncellemesi yapılabilir.

9. MCP’nin en yaygın kullanım senaryoları nelerdir?

• Müşteri destek botlarının CRM/ERP ile entegrasyonu
• IoT sensör verilerinin AI ile analiz edilmesi
• RAG tabanlı bilgi tabanları
• Kurumsal iş akışı otomasyonları

10. MCP ile ilgili öğrenme kaynaklarını nereden bulabilirim?

Resmi MCP dokümantasyonu, GitHub’daki örnek projeler, açık kaynak topluluk forumları ve teknik bloglar en iyi başlangıç noktalarıdır.

11. MCP ile çalışmak için AI uzmanı olmam gerekir mi?

Hayır. MCP, AI modelini kullanan sistemlerde bağlam yönetimi ve veri entegrasyonunu kolaylaştırır; AI uzmanlığı olmadan da yazılım geliştirme deneyimi olanlar MCP’yi etkili şekilde kullanabilir.

12. MCP’nin geleceği nedir?

Önümüzdeki yıllarda MCP’nin, yapay zekâ ekosisteminde yaygın bir standart hâline gelmesi ve özellikle güvenlik, bağlam yönetimi ve kurumsal entegrasyon alanlarında gelişmesi beklenmektedir.

Sonuç ve Tavsiyeler

MCP (Model Context Protocol), yapay zekâ modelleri ile harici veri kaynakları arasında güvenli, standart ve bağlama duyarlı bir iletişim katmanı oluşturarak hem geliştiriciler hem de işletmeler için önemli avantajlar sağlar. 2025 itibarıyla MCP, LLM tabanlı çözümlerden kurumsal otomasyon sistemlerine, IoT entegrasyonlarından RAG tabanlı bilgi tabanlarına kadar geniş bir kullanım alanına sahiptir.

Genel Değerlendirme

• Esneklik: MCP, farklı veri kaynaklarını tek protokol üzerinden birleştirebilme yeteneği sayesinde çok çeşitli projelere uyum sağlar.
• Performans: Bağlam yönetimi ve önbellekleme stratejileri, yüksek trafikli sistemlerde bile tutarlı yanıt süreleri sunar.
• Güvenlik: Doğru uygulandığında, hassas verilerin korunması ve erişim kontrolü açısından güçlü bir yapı sunar.
• Standartlaşma: JSON tabanlı iletişim formatı, bakım maliyetlerini ve entegrasyon karmaşıklığını azaltır.

Tavsiye Edilen En İyi Uygulamalar

1. Bağlam Minimalizmi: Modele yalnızca gerekli bilgileri sağlayın, fazla veri eklemekten kaçının.
2. Önbellek ve Rate Limit Kullanımı: Hem performans hem de API limitleri açısından kritik öneme sahiptir.
3. Rol Bazlı Erişim (RBAC): Kullanıcı ve eylem bazlı yetkilendirme kuralları oluşturun.
4. Versiyon Kontrolü: Action şemaları ve API değişikliklerini versiyonlayarak geriye dönük uyumluluk sağlayın.
5. Gelişmiş İzleme: Olay kayıtları, metrikler ve hata raporlaması ile sistemi sürekli gözlemleyin.
6. Test ve Doğrulama: Entegrasyon, yük ve güvenlik testlerini düzenli olarak uygulayın.

MCP’yi Kimler Kullanmalı?

• Yapay Zekâ Geliştiricileri: LLM tabanlı projelerde bağlam yönetimini standartlaştırmak isteyenler.
• Kurumsal IT Ekipleri: Farklı sistemleri tek bir iletişim katmanında birleştirmek isteyen işletmeler.
• IoT ve Endüstri 4.0 Projeleri: Gerçek zamanlı sensör verilerini AI ile işlemek isteyen mühendislik ekipleri.
• Veri Analistleri: Farklı kaynaklardan gelen bilgileri anlamlı ve bağlamsal çıktılara dönüştürmek isteyenler.

Gelecek Perspektifi

MCP’nin önümüzdeki yıllarda daha da yaygınlaşması, güvenlik standartlarının olgunlaşması, LLM entegrasyonlarının güçlenmesi ve kurumsal çözümlerde varsayılan bağlam yönetim katmanı hâline gelmesi beklenmektedir. Bu nedenle, şimdiden MCP’yi öğrenmek ve projelere entegre etmek, gelecekte rekabet avantajı sağlayacaktır.

Son Söz

MCP, modern yazılım geliştirme dünyasında tıpkı HTTP’nin web için yaptığı gibi, yapay zekâ tabanlı çözümler için standart bir iletişim protokolü hâline gelme potansiyeline sahiptir. Güvenlik, performans ve uyumluluk ilkelerine dikkat edilerek uygulandığında, hem teknik hem de iş hedeflerine ulaşmada önemli bir araç olabilir.

“Doğru bağlam, doğru zamanda, doğru modelle buluştuğunda; ortaya çıkan sonuç hem kullanıcı deneyimini hem de iş verimliliğini zirveye taşır.”