MCP, uzun süredir devam eden bir sorunu çözdüğü için hızla popülerlik kazanıyor: AI'yı günlük işlerde gerçekten kullanışlı hale getirmek. Bu kılavuzda, MCP'nin nasıl çalıştığını, neden önemli olduğunu ve AI destekli iş akışlarınızı güçlendirmek için nasıl kullanabileceğinizi inceleyeceğiz . Ayrıca sınırlamalarını ve tl;dv gibi araçların bu boşlukları nasıl doldurduğuna da bakacağız. 

Başlayalım!

İçindekiler

AI'da MCP nedir?

Model Context Protocol (MCP), oldukça basit bir şey için kullanılan süslü bir isimdir: AI modellerinin uygulamalarınız ve araçlarınızla iletişim kurması ve etkileşime girmesi için bir yöntemdir. Bunu AI için evrensel bir adaptör olarak düşünün. USB'lerin donanımı bağlamak için standart yöntem olması gibi, MCP de yazılımı LLM'lere bağlamak için hızla standart bir yöntem haline gelmektedir.

AI her geçen gün daha akıllı hale geliyor, ancak hala büyük bir sorunu var: çoğu model kendi küçük dünyalarında sıkışıp kalmış durumda. Google Drive, Takvim veya Zoom gibi uygulamalarınızdan gelen gerçek zamanlı bilgilerle kolayca etkileşime giremiyorlar. İşte buradaModel Context Protocol (MCP)devreye giriyor. Anthropictarafından geliştirilen MCP, AI'nın harici araçlarla güvenli bir şekilde bağlantı kurması için yeni bir yol sunarak onu daha kullanışlı, dinamik ve güncel hale getiriyor.

Bunu anlamanın bir yolu, AI'nın yeni bir araca her bağlandığında yeni bir dilde çalışmak zorunda olduğunu hayal etmektir. Bu, Model Context Protocol'ü farklı araçları "çevirmek" için yeni bir standart haline getirir. Başka bir deyişle, AI artık her araç için özel entegrasyonlara ihtiyaç duymaz. MCP'yi, gerekli araçtan ihtiyaç duyduğu bilgilere erişmek için bir katman olarak kullanır. 

İster e-postalarınızı özetlemek, Google Drive'dan ilgili belgeleriveya toplantı bilgilerini otomatikleştirerek, MCP, güvenlik veya gizlilikten ödün vermeden AI'nın mevcut iş akışlarınızla çalışmasını sağlar.

MCP'den önce, AI modelleri yalnızca eğitildikleri verilerle çalışabiliyordu, bu da gerçek dünyada neler olup bittiği hakkında hiçbir fikirleri olmadığı anlamına geliyordu. Örneğin, Google Drive'ınızda neler olduğu veya Zoom başlayıp başlamadığı gibi.

MCP ile AI modelleri artık harici kaynaklardan gerçek zamanlı bilgilere güvenli bir şekilde erişebilir. Bu, AI'ya takviminiz, mesajlaşma uygulamalarınız veya bulut depolama alanınız gibi favori araçlarınızın kapısını açacak bir anahtar vermek gibidir; sızıntı veya gizlilik sorunları konusunda endişelenmenize gerek kalmaz.

Bu, işletmeler için bir dönüm noktasıdır. Giderek daha fazla kurumsal AI çözümü, AI'yı günlük araçlarla entegre etme sürecini basitleştirdiği için MCP'yi benimsiyor. Örneğin, bir AI, CRM sisteminizden verileri alabilir, analiz edebilir ve ardından bu verileri kullanarak size kişiselleştirilmiş öneriler veya uyarılar gönderebilir. Bu, her küçük görev için eğitilmesi gerekmeyen, süper verimli, her zaman hazır bir asistana sahip olmak gibidir. Bunun yerine, sadece halihazırda kullandığınız sistemlere nasıl bağlanacağını bilir.

Anthropic neden MCP'yi Anthropic ?

Model Context Protocol, günümüzün önde gelen AI modellerinden biri olan Claude'un arkasındaki AI araştırma şirketi Anthropic tarafından geliştirilmiştir. Amaç? AI'yı gerçek dünya verileriyle çalışırken daha akıllı, daha kullanışlı ve daha güvenli hale getirmek.

Eski yöntem dağınık, verimsiz ve bazen güvensizdi. MCP, AI'nın harici bilgilere gerçek zamanlı olarak erişmesi ve bunları kullanması için standart bir yöntem sunar.

MCP neden işletmelerde popülerlik kazanıyor?

Tahmin edebileceğiniz gibi, işletmeler bu teknolojiye büyük ilgi gösteriyor. Bu teknoloji, AI modellerini gerçek dünya uygulamaları için çok daha pratik hale getiriyor. Şirketler, her seferinde özel entegrasyonlara gerek kalmadan CRM sistemleri, bulut depolama veya takvim uygulamaları gibi mevcut araçlara bağlanabilen AI teknolojisi istiyor. MCP, bu bağlantının güvenli ve standart bir şekilde gerçekleşmesini sağlıyor.

Aslında, birçok işletme raporları otomatikleştirmek, müşteri verilerini analiz etmek ve ekip iş akışlarını düzenlemek gibi görevler için MCP'yi zaten kullanmaya başlamıştır. Karmaşık ve maliyetli entegrasyonlar oluşturmak yerine, artık MCP'yi kullanarak yapay zekalarını daha akıllı ve kullanışlı hale getirebilir, böylece hem zamandan hem de paradan tasarruf edebilirler.

Güvenli ve Basitleştirilmiş Entegrasyon

MCP'nin gerçek satış noktası güvenliktir. AI modelleri hassas verilerle çalışırken, her şeyin korunması çok önemlidir. MCP, AI modellerinin harici araçlarla güvenli bir şekilde etkileşime girmesini sağlar, böylece hiçbir veri gereksiz yere açığa çıkmaz. Şifreleme ve diğer güvenlik önlemlerini kullanarak, AI verilerinize erişirken yalnızca görevi tamamlamak için gerekli olanları kullandığından emin olur. Sızıntı yok, gizlilik riski yok — sadece güvenli bir ortamda çalışan daha akıllı AI.

Kısacası, MCP, AI'nın çevresindeki dünyayla etkileşime girmesini kolaylaştırır, işletmelerin AI'yı mevcut iş akışlarına entegre etmelerine yardımcı olur ve her şeyi güvende tutar. Her bir harici aracınızı büyük bir evdeki odalar olarak düşünün: MCP,tüm kapıları açabilen ana anahtardır. MCP olmadan, her oda için farklı bir anahtar yapmanız gerekir.

MCP'yi bir uzmanın açıklamalarını dinlemek isterseniz, buyurun:

Model Bağlam Protokolünün Ana Bileşenleri Nelerdir?

MCP'nin ne olduğunu öğrendiğimize göre, şimdi onu çalıştıran ana bileşenlere bakalım. Bu bileşenler, MCP'nin hem güçlü hem de güvenli olmasını sağlamak için birlikte çalışır ve AI modellerinin gerçek dünyayla sorunsuz ve verimli bir şekilde etkileşime girmesini sağlar.

MCP'yi bu kadar etkili kılan temel bileşenlerin dökümü aşağıda verilmiştir:

  1. Standartlaştırılmış iletişim
  2. Güvenlik ve kimlik doğrulama
  3. Gerçek zamanlı işleme
  4. Çoklu platform uyumluluğu
  5. Özelleştirilebilir

Şimdi her bir bileşeni biraz daha ayrıntılı olarak inceleyelim.

1. Standartlaştırılmış İletişim

MCP'nin temelinde, AI modellerinin harici araçlar ve platformlarla iletişim kurma şeklini standartlaştırma yeteneği yatmaktadır.

  • MCP olmadan, AI modelleri her bir entegrasyon için özel kodlama gerektirecektir.
  • MCP ile farklı API'ler, veritabanları ve platformlarda çalışan evrensel bir dil oluşturur.

Bu, bir AI modelinin Google Drive, Zoom, Salesforce veya başka bir araç olsun, sık kullandığınız herhangi bir araca kolayca bağlanıp veri alabileceği anlamına gelir. Bu standartlaştırılmış iletişim, geliştiricilerin AI'larının yeni bir uygulamayla çalışmasını istedikleri her seferinde tekerleği yeniden icat etmelerine gerek kalmamasını sağlar.

2. Güvenlik ve Kimlik Doğrulama

Model Context Protocol, güvenlik öncelikli olarak tasarlanmıştır ve AI modellerinin hassas verilerle güvenli bir şekilde etkileşime girmesini sağlar. OAuth gibi protokolleri kullanarak kimlik doğrulama yapar ve yalnızca yetkili kullanıcıların veya uygulamaların belirli verilere erişebilmesini sağlar.

OAuth'u dijital bir güvenlik rozeti olarak düşünün. Bir AI modeli verileri alabilmek için, bunu yapmaya yetkili olduğunu kanıtlamalıdır. Bu, verilerinizin güvenliğini sağlarken, AI'nın harici araçlardan ilgili bilgileri almasına da olanak tanır.

3. Gerçek Zamanlı İşleme

MCP'nin en büyük avantajlarından biri, gerçek zamanlı işleme yapabilmesidir. Bu, bir araçtan (örneğin, planlama için Google Takvim) veriye ihtiyaç duyduğunuzda, AI modelinin güncel olmayan bilgileri beklemek zorunda kalmaması anlamına gelir. Bunun yerine, MCP, AI'nın bağlamsal verileri anında alıp işlemesine olanak tanır, böylece çıktı her zaman güncel ve taze olur.

Google Doc'tan en son notları almak veya en son Zoom özetlemek olsun, MCP, AI'nın her zaman mevcut en güncel bilgilerle çalıştığından emin olur.

4. Çoklu Platform Uyumluluğu

MCP'nin büyüsü, birden fazla platformda çalışabilme yeteneğinde yatmaktadır. Google Workspace, Slack, Zoom veya hatta Microsoft Teams gibi bir araç kullanıyor olsanız da, Model Context Protocol, yapay zekanın tüm bu araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlar.

Verileriniz nerede olursa olsun, MCP, AI modelinin bu verileri alıp üzerinde çalışmasına olanak tanır. Bu çoklu platform uyumluluğu, AI'nın en sık kullandığınız tüm araçlarla ekstra bir çaba harcamadan etkileşime girebileceği anlamına gelir. Her zaman açık olan ve hiçbir şeyi kaçırmadan tüm uygulamalarınızı yönetmenize yardımcı olan bir AI asistanı hayal edin.

5. Özelleştirilebilir

Son olarak, MCP farklı kullanım senaryolarına göre özelleştirilip uyarlanabilecek şekilde tasarlanmıştır. Pazarlama ekibiniz için bir otomasyon iş akışı oluşturuyor veya işletmeniz için kişiselleştirilmiş bir AI asistanı geliştiriyor olsanız da, MCP çeşitli AI destekli otomasyon görevlerine uyarlanabilecek kadar esnektir.

Bu, hem küçük ölçekli uygulamalar hem de birçok farklı sistemde karmaşık iş akışlarını yönetmek için yapay zeka gerektiren daha büyük, kurumsal düzeydeki çözümler için mükemmel bir seçimdir. Kısacası, MCP, yapay zekayı istediğiniz herhangi bir araçla gerçek zamanlı olarak güvenli bir şekilde bağlamanıza olanak tanıyan, tamamen özelleştirilebilir bir katmandır. Ajan iş akışları açısından bir sonraki büyük atılımdır.

MCP Nasıl Çalışır?

Pekala, MCP'nin nasıl çalıştığının ayrıntılarına girelim. Kafanızı çok yormamaya çalışacağım. İstek/yanıt akışıyla başlayacağız, ardından daha net bir resim çizmek için gerçek hayattan bir örneğe geçeceğiz.

İstek/Yanıt Akışı: Nedir?

İstek/yanıt akışı, Model Bağlam Protokolünün bel kemiğidir. Makinenin dişlisi, her şeyin çalışmasını sağlayan şeydir. Pratikte nasıl çalıştığına bakalım:

  1. AI modeli bir istekte bulunur
  2. MCP, isteği araca yönlendirir.
  3. Araç bir yanıt gönderir
  4. MCP verileri AI'ya iletir

Daha derinlemesine bir göz atalım.

1. AI Modeli Bir Talepte Bulunur

Takviminizi düzenlerken, AI'nın programınızı kontrol etmesini istediğinizi düşünün. AI, "Merhaba, bugünkü takvim etkinliklerimi alabilir misin?" gibi küçük bir not gönderir.

İşte burada MCP devreye girer. AI'nın takvim aracınızla, aracın anlayabileceği bir şekilde iletişim kurabilmesi için standart bir protokol izler.

2. MCP, isteği araca yönlendirir.

MCP, dijital bir aracı gibi davranarak AI'nın isteğini alır ve doğru formatta araca iletir. AI'nın doğru soruları sorduğundan ve takvim aracının dinlediğinden emin olur. API iletişimi burada gerçekleşir; MCP, AI modelinin araçlarınıza doğru "dili" konuşmasını sağlar, böylece her şey senkronize olur.

3. Araç Bir Yanıt Gönderir

Takvim aracı (veya kullandığınız herhangi bir uygulama) verilerini kontrol eder, ilgili etkinlikleri bulur (örneğin, saat 14:00'teki bir toplantı) ve bilgileri MCP'ye geri gönderir. Bu, takvim aracınızın istenen verileri gönderdiği yanıt aşamasıdır.

4. MCP, verileri yapay zekaya iletir.

Model Context Protocol yanıtı aldığında, bilgileri AI'ya geri gönderir. Bu noktada, AI ihtiyaç duyduğu verilere (gününüzün programı) sahiptir ve programlandığı şekilde bu verileri işleyebilir. Bu durumda, size küçük bir hatırlatma yapabilir veya hatta saat 14:00'teki toplantı için hazırlık yapmanızı önerebilir.

Tüm bu süreç çok hızlı ve tamamen arka planda gerçekleşir, böylece AI ve harici araçların sorunsuz bir şekilde aynı dili konuştuğundan emin olunur. Yani, özünde MCP, her şeyin sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlayan çevirmen ve koordinatördür.

Gerçek Dünya Örneği: Toplantı Öngörülerini Özetleyen Yapay Zeka

Bunu gerçek hayattan bir örnekle daha anlaşılır hale getirelim. Saatin 17:00 olduğunu ve fikirler ve eylem maddeleriyle dolu bir Zoom yeni bitirdiğinizi hayal edin. Meşgulsünüz, beyniniz yorgun ve şimdi toplantı notlarınızı gözden geçirmeniz gerekiyor. Toplantılar ve MCP için AI ajanlarını devreye sokun!

  1. AI, Zoom Verilerini İster
    AI, MCP'nin küçük bir yardımıyla Zoom toplantı kaydını ve transkriptini ister. MCP burada devreye girer ve isteğin ZoomAPI'sı üzerinden güvenli bir şekilde iletilmesini sağlar.

  2. MCP Verileri Alır ve AI'ya Aktarır
    AI toplantı verilerini aldıktan sonra, bunları analiz etmeye başlayabilir. Belki bir eylem maddeleri listesi, birkaç soru ve ekibiniz tarafından paylaşılan bazı içgörüler vardır. AI tüm bunları özetler, önemli noktaları vurgular ve bunları sizin için kolayca anlaşılabilir bir biçimde düzenler.

  3. AI, özet ve sonraki adımlarla yanıt verir
    Toplantı notlarının sayfalarını tek tek incelemek yerine, Model Context Protocol tarafından desteklenen AI, hızlı ve özet bir rapor sunar ve sonraki adımlar için önerilerde bulunur. Hatta "Bu eylem maddelerine göre takip toplantıları planlamamı ister misiniz?" diye sorabilir ve bir anda, toplantınız hiçbir çaba harcamadan eyleme geçirilebilir, düzenli bir listeye dönüşür.

Bu örnekte, MCP, Zoom ile yapay zeka arasında bir bağlantı görevi gördü ve yapay zekanın toplantı verilerini yalnızca almakla kalmayıp, bunları özetleyerek size yararlı ve hemen kullanabileceğiniz bir şekilde sunmasını sağladı.

MCP, AI modelleri ve harici araçlar arasında güvenli etkileşimleri nasıl sağlar?

Hassas bilgileri aktarırken veya yapay zekanızdan harici araçlarla etkileşime girmesini isterken güvenlik çok önemlidir. Kimse verilerinin siber uzayda korumasız bir şekilde dolaşmasını istemez! Neyse ki MCP, her şeyi güvenli ve sağlam tutmak için güçlü güvenlik önlemleriyle donatılmıştır.

Model Context Protocol'ün, AI etkileşimlerinin güvenliğini sağlarken aynı zamanda gizliliğinizi ve veri bütünlüğünüzü nasıl koruduğunu inceleyelim. Ele alacağımız konular:

  • Kimlik doğrulama mekanizmaları
  • Veri gizliliği
  • Güvenlik standartlarına uygunluk
  • Örnek: MCP, Google Drive gibi kurumsal araçlara AI erişimini nasıl güvence altına alır?

Kimlik Doğrulama Mekanizmaları: OAuth, API Tokenleri ve Rol Tabanlı Erişim

Öncelikle, MCP belirli bir araca erişmeye çalışan kişinin gerçekten siz (veya yapay zekanız) olduğunu nasıl anlar? İşte burada kimlik doğrulama devreye girer. Bunu, size özel alanlara erişim hakkı veren bir VIP kartı gibi düşünün.

  • OAuth: OAuth'u, kimlik bilgilerinizi kontrol eden dijital bir kapıcı olarak düşünün. AI'nın hassas şifreleri depolamaya gerek kalmadan harici platformlara (Google Drive, Zoom veya Slack gibi) güvenli bir şekilde bağlanmasını sağlar. OAuth, AI'nın belirli verilere erişim izni talep etmesine olanak tanır.

  • API Tokenleri: API tokenleri, yapay zekanıza belirli uygulamalarla iletişim kurma izni veren gizli anahtarlar gibidir. Bu tokenler her araca özeldir ve yalnızca ihtiyaç duyduğu bilgilere erişim izni verir, böylece hiçbir şeyin izinsiz olarak girmesini engeller.

  • Rol Tabanlı Erişim: VIP etkinliğine tam erişim kartınız olduysa, rol tabanlı erişimi anlayabilirsiniz. Herkesin araçlara veya verilere aynı düzeyde erişime ihtiyacı yoktur. MCP, AI modellerinin yalnızca yetkilendirildikleri verilerle etkileşime girmesini sağlar, tıpkı VIP rozeti olan kişinin sahne arkasına erişebilmesini ancak mutfağa erişememesini sağlamak gibi.

Veri Gizliliği: MCP, Kullanıcı Verilerine Yetkisiz Erişimi Nasıl Kısıtlar?

Kullanıcı verileri söz konusu olduğunda, gizlilik en önemli önceliktir. MCP'nin mimarisi, yalnızca doğru kişiler (veya yapay zekalar) ihtiyaç duydukları verilere erişebilmesini sağlarken, diğer her şeyi kilitli tutar. Bir partide olduğunuzu ve her kapıda bir güvenlik görevlisi olduğunu, kimsenin girmemesi gereken odalara girmediğinden emin olduğunu hayal edin.

Model Context Protocol, belirli türdeki verilere kimlerin erişebileceğine ilişkin katı izinler uygulayarak benzer şekilde çalışır. Örneğin, yapay zekanız takvim etkinliklerinizi alması gerekiyorsa, MCP, açıkça izin verilmedikçe yalnızca bu bilgileri (e-postalarınızı veya özel notlarınızı değil) alabilmesini sağlar. Bu, verileri istenmeyen meraklı gözlerden korur ve güvenliğini sağlar.

Güvenlik Standartlarına Uygunluk: GDPR, SOC2, ISO Sertifikaları

MCP sadece en iyi uygulamalara güvenmekle kalmaz, aynı zamanda sektör gereksinimlerini karşılamak ve verilerinizi yasal ve uyumlu bir şekilde güvende tutmak için yerleşik güvenlik standartlarını da takip eder. Başlıca standartlardan bazıları şunlardır:

  • GDPR (Genel Veri Koruma Yönetmeliği): Bu, Avrupa Birliği'nin kullanıcı gizliliğini korumak için uyguladığı katı kurallar dizisidir. MCP, harici araçlarla paylaşılan tüm kişisel verilerin özenle ve bu kurallara uygun olarak işlenmesini sağlar. Böylece, dünyanın neresinde olursanız olun, gizliliğiniz korunur.

  • SOC2: Kurumsal düzeyde araçlar kullanıyorsanız, bunların hassas verilerin güvenliğini sağlamak ve müşterilerin gizliliğini korumaya odaklanan SOC2 standartlarına uygun olduğundan emin olmak isteyeceksiniz. AnthropicMCP'si, AI ve araçlar arasındaki tüm etkileşimleri mümkün olduğunca güvenli tutmak için bu yönergelere uyulmasını sağlar.

  • ISO Sertifikaları: ISO sertifikalarını, yüksek güvenlik ve kalite standartlarını karşılayan işletmeler için bir onur nişanesi olarak düşünün. MCP, bağlandığı tüm araçların bu sertifikalara uygun olmasını sağlayarak, ne olursa olsun verilerinizin güvende kalmasını garanti eder.

Örnek: MCP, Google Drive gibi kurumsal araçlara AI erişimini nasıl güvence altına alır?

Bir işletmeniz olduğunu ve AI modelinizin bir toplantı için bazı belgeleri almak üzere Google Drive'ınıza erişmesi gerektiğini varsayalım. Model Context Protocol bu sürecin güvenliğini şu şekilde sağlar:

  1. OAuth aracılığıyla kimlik doğrulama: AI, Google Drive'a erişmeye çalıştığında, MCP, OAuth kullanarak AI'nın yetkilendirildiğinden emin olur. AI, Google Drive'dan izin ister ve yetkilendirilirse (örneğin, Google hesabınız aracılığıyla), devam etmek için onay alır.

  2. Rol Tabanlı Erişim: AI'nın erişime izin verilmesi durumunda bile, MCP yalnızca sizin izin verdiğiniz dosyaları görüntüleyebilmesini sağlar. Kişisel klasörünüze gizlice girmeyecek veya gizli finansal raporları almayacaktır. Yalnızca elindeki görev için gerekli dosyalara erişim izni verilecektir.

  3. Veri Şifreleme ve Gizlilik: AI, Google Drive ile iletişim kurarken, MCP aktarılan tüm verilerin şifrelenmesini sağlar. Bu, birisi verileri ele geçirse bile, şifre çözme anahtarı olmadan okunamayacağı anlamına gelir.

  4. Uyumluluk: Son olarak, Model Context Protocol her şeyin GDPR ile uyumlu olmasını ve en son güvenlik standartlarına uygun olmasını sağlar, yani hassas iş belgeleriniz güvenli ellerde demektir.

Kısacası, MCP'nin güvenlik önlemleri, verilerinizin yapay zeka ve harici araçlar arasında aktarılırken korunan bir kale gibidir. Yalnızca yetkili isteklerin işlenmesini, verilerin şifrelenip gizli kalmasını ve tüm etkileşimin güvenlik standartlarına uygun olarak gerçekleşmesini sağlayarak her şeyin şeffaf olmasını garanti eder. 

MCP'nin Faydaları Nelerdir?

MCP, ajans RAG gibi sıradan bir yapay zeka kısaltması değildir; yapay zekanın günlük kullandığımız araçlarla etkileşim kurma biçiminde devrim niteliğinde bir değişiklik yaratır. Yapay zeka modellerinin bir boşlukta çalışarak neyin ilgili olduğunu tahmin etmesi veya güncel olmayan bilgilere dayanması yerine, MCP onların gerçek dünyaya bağlanarak daha akıllı ve daha verimli çalışmasını sağlar. Bunun neden bu kadar önemli olduğunu inceleyelim. Ele alacağımız konular:

  • Kusursuz AI entegrasyonları
  • Zaman verimliliği
  • Geliştirilmiş AI bağlam farkındalığı
  • Ölçeklenebilirlik

Hadi başlayalım!

Kusursuz AI Entegrasyonları: Model Bağlam Protokolü AI Entegrasyonunu Nasıl İyileştirir?

AI'nızın, uygulamalar arasında bilgi kopyalayıp yapıştırmak yerine işleri halletmesini hiç dilediniz mi? MCP tam da bunu mümkün kılıyor. GPT-4 veya Claude gibi AI modellerinin Google Takvim, Slack, Zoom ve daha fazlası gibi harici uygulamalarla sorunsuz bir şekilde etkileşime girmesini sağlıyor.

Örneğin, AI asistanınıza şunu sorduğunuzu hayal edin:
"Hey, geçen haftaki tüm toplantılarımı özetle ve eylem maddelerini çıkar."

MCP olmadan, AI asistanınız zorluk çekecektir. Size verdiğiniz sınırlı bağlama güvenmek zorunda kalacaktır. Ancak MCP ile takviminize bağlanabilir, toplantı tutanaklarını alabilir ve bunları otomatik olarak özetleyebilir. AI'yı pasif bir sohbet robotundan tam işlevsel bir üretkenlik aracına dönüştürür.

AnthropicModel Context Protocol'ünün AI entegrasyonlarını nasıl iyileştirdiğini merak ediyorsanız, bunu şu şekilde düşünebilirsiniz: MCP, AI'nın tüm harici araçlarınızdan verileri sanki sizmişsiniz gibi almasını sağlar. Ve tüm bunları otonom olarak yapar. 

Zaman Verimliliği: Sıkıcı İşleri Otomatikleştirme

E-postalar, raporlar veya zamanlama çakışmalarıyla sürekli boğuşuyorsanız, MCP size yardımcı olabilir. AI'nın uygulamalarınızla doğrudan etkileşime girmesine izin vererek şunları yapabilir:

  • E-postaları açmadan önce özetleyin.
  • Raporları gerçek zamanlı verilerle otomatik olarak doldurun.
  • Bildirimleri sıralayın ve sadece önemli olanları gösterin.
  • Platformlar arasında programları senkronize edin, böylece aynı anda iki randevuya birden girmeyin.

Kısacası, MCP yoğun iş yükünü azaltarak daha büyük görevlere odaklanmanızı sağlar. Bunu, taleplerinizi anlamakla kalmayıp, bunları yerine getirmek için gerekli araçlara da sahip olan kişisel bir yapay zeka asistanı olarak düşünün.

Geliştirilmiş AI Bağlam Farkındalığı: Artık Tahmin Yapmaya Gerek Yok

Çoğu AI modeli bir hafıza sorununa sahiptir. Siz söylemedikçe, sizin dünyanızda neler olup bittiğini gerçekten bilemezler. Geçmişteki konuşmalara güvenirler, bu da sürekli olarak bir şeyleri unuttukları veya güncel olmayan bilgileri kullandıkları anlamına gelir.

MCP, verilere gerçek zamanlı erişim sağlayarak bu sorunu çözer. Yapay zeka, statik belleğe güvenmek yerine şunları yapabilir:

  • Yaklaşan etkinlikler için takviminizi kontrol edin.
  • En son raporlar için Google Drive'ı tarayın.
  • Ekip güncellemeleri için Slack mesajlarını çekin.
  • Anlık özetler için toplantı tutanaklarını alın.
  • Ve çok daha fazlası.

Bu, AI etkileşimlerini çok daha kullanışlı hale getirir. Her seferinde arka plan bilgilerini girmek yerine, AI ihtiyaç duyduğu bilgileri anında alabilir.

Ölçeklenebilirlik: Bireyler ve İşletmeler için Uygun

Model Context Protocol, son derece esnek bir protokoldür. Bunun sadece büyük şirketler için olduğunu düşünmeyin. İster tek başına çalışan bir serbest meslek sahibi olun, ister Fortune 500 şirketi, bu protokol ihtiyaçlarınıza göre ölçeklendirilebilir.

Kişisel kullanıcılar için MCP şunları yapabilir:

  • Hatırlatıcıları, planlamayı ve kişisel görev listelerini otomatikleştirin.

  • Farklı platformlarda kişisel notlarınızı takip edin.

  • Mesajları ve e-postaları özetleyin, böylece bunları sıralamakla zaman kaybetmezsiniz.

İşletmeler için MCP şunları yapabilir:

  • Tüm ekipler genelinde iş akışlarını otomatikleştirin.

  • AI destekli sohbet robotlarının canlı müşteri verilerine erişmesine yardımcı olun.

  • Ekstra manuel çalışma gerektirmeden AI'yı CRM'lere, satış platformlarına ve kurumsal araçlara entegre edin.

Ölçeği ne olursa olsun, MCP yapay zekayı daha işlevsel hale getirerek onu sadece bir metin üreticisi olmaktan çıkıp gerçek bir asistan haline getirir.

MCP, AI modellerinin işlevselliğini nasıl geliştirir?

MCP sadece AI'yı harici araçlara bağlamakla kalmaz, daha iyi kararlar almak için ihtiyaç duyduğu bilgilere gerçek zamanlı erişim sağlayarak AI'nın zekasını güçlendirir. AI modellerinin izole bir şekilde çalışması yerine, MCP onların e-postalarınız, toplantılarınız, veritabanlarınız ve iş akışlarınızla dinamik bir şekilde etkileşime girmesine olanak tanır ve böylece günlük görevlerde çok daha kullanışlı hale gelir.

Model Context Protocol'ün yapay zekayı akıllı bir asistandan eylem gerçekleştiren bir güç merkezine nasıl dönüştürdüğünü inceleyelim. Şu konulara değineceğiz:

  • Gerçek zamanlı bağlam ekleme
  • Karmaşık iş akışlarını otomatikleştirme
  • Kişiselleştirilmiş yapay zeka yardımı
  • Örnek: MCP ile yapay zeka destekli satış takipleri

Gerçek Zamanlı Bağlam Ekleme: Neler Olduğunu Gerçekten Bilen Yapay Zeka

MCP olmadan, çoğu AI modeli, e-postalarını hiç okumayan ama yine de neler olup bittiğini biliyormuş gibi davranan bir iş arkadaşı gibidir. Geçmişteki konuşmalara güvenirler ve araçlarınızdan gerçek zamanlı verileri alamazlar. Daha da kötüsü, genellikle ne hakkında konuştuklarını biliyor gibi davranmaya çalışırlar.

Satış ekipleri açısından düşünürsek, MCP ile AI, en son satış raporlarını alarak, CRM güncellemelerini kontrol ederek ve hatta son müşteri etkileşimlerini analiz ederek güncel kalır. Bir satış temsilcisi için bunun anlamı şudur:

  • Dashboard'ları incelemeden en son satış rakamlarına anında erişim.
  • CRM faaliyetlerine dayalı olarak AI tarafından oluşturulan müşteri takip hatırlatıcıları.
  • Gerçek zamanlı müşteri etkileşimlerine dayalı otomatik e-posta taslakları.

Örneğin, bir satış temsilcisinin bir müşteriyle Zoom yapacağını düşünün. Model Context Protocol, notları manuel olarak toplamak yerine, AI'nın toplantı başlamadan önce müşteri hakkındaki en son e-posta alışverişlerini, geçmiş satın alma geçmişini ve son Slack tartışmalarını almasını sağlar. Sonuç? Daha bilgili ve kendinden emin bir satış görüşmesi.

MCP, satış için AI ajanlarının ilerlediği yoldur.

Karmaşık İş Akışlarını Otomatikleştirme: Daha Az Yönetim İşleri, Daha Fazla Anlaşma

Satış ekipleri, zamanlarının %72'sini idari görevlere harcıyor: aramaları kaydetmek, CRM'leri güncellemek, takip mesajları göndermek ve potansiyel müşteri listelerini düzenlemek. MCP, yapay zekanın API'ler, veritabanları ve kullanıcı girdileriyle otomatik olarak etkileşime girmesine olanak tanıyarak bu işlerin çoğunu ortadan kaldırıyor.

İşte bunun nasıl işlediği:

  • AI, satış görüşmesinden sonra toplantı notlarını CRM'ye (ör. HubSpot, Salesforce) otomatik olarak kaydeder.
  • AI, toplantı görüşmelerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş takip e-postaları hazırlar.
  • AI, anlaşma aşamalarını gerçek zamanlı olarak günceller ve potansiyel müşterileri satış sürecinde ilerletir.
  • AI, durmuş anlaşmaları tespit eder ve yeniden etkileşim stratejileri önerir.

Örneğin, bir anlaşma iki hafta boyunca hiçbir hareketlilik göstermeden beklemede kalırsa, MCP yapay zekanın bunu işaretlemesini, geçmiş etkileşimleri özetlemesini ve bir takip e-postası önermesini sağlar. Tüm bunlar, satış temsilcisinin parmağını kıpırdatmasına gerek kalmadan gerçekleşir.

Kişiselleştirilmiş AI Yardımı: Sizin Çalışma Tarzınıza Uygun AI

Her satış elemanının kendine özgü bir tarzı vardır: Bazıları e-postayı tercih eder, bazıları LinkedIn DM'lerini kullanır, bazıları ise doğrudan telefon görüşmelerini tercih eder. Model Context Protocol, AI'nın bireysel iş akışlarına uyum sağlamasını ve belirli satış temsilcilerinin en çok kullandığı araçlardan bilgi almasını sağlar.

  • Bir temsilci çoğunlukla LinkedIn'de çalışıyorsa, AI müşteri etkileşimlerini analiz edebilir ve bağlantı mesajları önerebilir.
  • E-posta trafiği yoğunsa, AI geçmiş iletişim geçmişine dayalı olarak otomatik yanıtlar oluşturabilir.
  • Eğer telefon görüşmelerine güveniyorlarsa, AI daha sonra kolayca başvurulabilmesi için önemli noktaları yazıya döküp özetleyebilir.

Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım, AI'nın sadece görevleri otomatikleştirmekle kalmayıp, satış elemanlarının çalışma şeklini de geliştirdiği anlamına gelir. Onları daha hızlı, daha verimli ve daha bilgili hale getirir.

Örnek: MCP ile AI Destekli Satış Takibi

Satış temsilcisi Sarah'nın potansiyel bir müşteriyle Zoom yeni bitirdiğini varsayalım. MCP, notları manuel olarak yazmak, CRM'yi güncellemek ve takip etmeyi hatırlamak yerine tüm süreci otomatikleştirir:

  1. AI toplantıyı yazıya döker ve önemli noktaları çıkarır.

  2. CRM'yi en son konuşma ayrıntılarıyla günceller.

  3. Tartışılanlara göre bir takip e-postası önerir.

  4. Müşteri bir teklif talep ettiğinde, AI önceden bir teklif oluşturur ve bir hatırlatma planlar.

Artık Sarah, idari işlerle uğraşmak yerine, gerçekten önemli olan şeye, yanianlaşmayı kapatmaya odaklanabilir.

Ancak bir sorun var: MCP tek başına her şeyi çözmez.

İşte burada tl;dv boşluğutl;dv .

MCP'nin durduğu yerde, tl;dv .

Model Context Protocol, AI'nın satış verilerine erişmesine ve bunları işlemesine yardımcı olur, ancak iş akışlarını yönetmez veya içgörülerin ekipler arasında nasıl paylaşılacağını kontrol etmez. Toplantılarından konuşma içgörüleri elde etmek isteyen ekipler için tl;dv , Google Drive, Zoom veya Teams MCP'lerin ele almadığı sorunları çözerek önemli bir otomasyon ve organizasyon katmanı tl;dv .

  • Akıllı Paylaşım Otomasyonları: tl;dv , doğru kişilerin doğru içeriği görmesini tl;dv . Toplantı notlarını, kayıtları veya transkriptleri manuel olarak sıralamaya gerek yoktur. Belirli ekiplere otomatik olarak takip mesajları gönderebilir ve değerli bilgilerin Slack veya e-posta dizilerinde kaybolmamasını sağlar.
  • Otomatik Kayıt ve Özel Yakalama Kuralları: AI destekli satış takipleri, aldıkları veriler kadar iyidir. tl;dv , ekiplerin kaydedilen ve depolanan bilgileri tam olarak kontrol tl;dv gereksiz karmaşayı ortadan kaldırır ve ilgili durumlarda güçlü içgörüler sunar.
  • Günlük Kullanım için Bir Ön Uç: MCP, AI modellerinin verileri almasını sağlar, ancak ekiplere bu bilgilerle etkileşim kurmak için kolay ve kullanıcı dostu bir yol sunmaz. tl;dv , satış ekiplerinin müşteri çağrılarını inceleyebileceği, anlaşma sürecini takip edebileceği ve önemli anları anında geri getirebileceği, aranabilir, yapılandırılmış bir ön uç tl;dv . Satış yöneticilerinin temsilcilerinin konuşma-dinleme oranlarını izleyebilecekleri ve satış senaryolarına sadık kaldıklarından emin olabilecekleri bir konuşmacı analizi panosu bile vardır.
  • Sorunsuz Entegrasyon Koordinasyonu: AI ile geliştirilmiş iş akışları genellikle birden fazla aracın birlikte çalışmasını gerektirir. MCP bağlantıyı sağlar, ancak tl;dv tümünün sorunsuz bir şekilde akmasını tl;dv . Entegrasyonları koordine ederek, tl;dv CRM platformları, e-posta ve iç bilgi tabanları arasında takip işlemlerinin, notların ve kayıtların sorunsuz bir şekilde senkronize edilmesini tl;dv .

MCP'nin gerçek hayattaki bazı uygulamaları nelerdir?

MCP sadece şık bir yeni fikir değil, AI'nın gerçek dünyayla etkileşimini şimdiden değiştiriyor. AI modellerinin gerçek zamanlı verileri çekmesine, güvenli bir şekilde işlemesine ve iş akışlarını otomatikleştirmesine olanak tanıyan MCP, çeşitli sektörlerdeki işletmelerin verimliliğini artırıyor. İşte bugün kullanıldığı bazı yollar:

  1. Müşteri desteği
  2. Yapay zeka destekli proje yönetimi
  3. Sağlık hizmetleri uygulamaları
  4. Satış ve CRM otomasyonu

Şimdi her birini daha ayrıntılı olarak inceleyelim.

1. Müşteri Desteği: Daha Akıllı, Daha Hızlı Yanıtlar

Müşteri desteğiyle iletişime geçtiğinizde bir robotla konuşuyormuş gibi hissettiğiniz oldu mu? (Spoiler: Muhtemelen öyleydi.) Ancak MCP sayesinde, yapay zeka destekli sohbet robotları müşteri geçmişini, geçmiş şikayetleri ve sipariş ayrıntılarını gerçek zamanlı olarak alabilir. Bu, genel ve herkese uyan cevaplar yerine kişiselleştirilmiş, alakalı cevaplar sunmalarını sağlar.

Örneğin, bir müşteri "Siparişim nerede?" diye sorarsa, MCP destekli bir yapay zeka Shopify'dan gönderim ayrıntılarını anında kontrol edebilir, Zendesk'ten geçmiş etkileşimleri alabilir ve şu şekilde bir yanıt oluşturabilir:

"Paketiniz yarın gelecek! Teslimat adresini değiştirmek mi istiyorsunuz? Bana haber verin yeter."

Sonuç? Daha hızlı destek, daha az memnuniyetsiz müşteri ve insan temsilcilerin iş yükünün azalması.

2. AI Destekli Proje Yönetimi: Artık Kaçırılan Son Tarihler Yok

E-postalar, Slack mesajları ve Notion panoları kontrol edilmezse tam bir kaosa dönüşebilir. Model Context Protocol, AI'nın birden fazla platformda görevleri, son teslim tarihlerini ve ilerleme güncellemelerini senkronize etmesine izin vererek bu sorunu çözer. Bu, proje yönetimi için AI ajanlarının proje yönetimi araçlarıyla gerçekten etkileşime girmesini sağlayan güçtür.

Örneğin:

  • Bir AI asistanı, Google Takvim'den yaklaşan toplantılarınızı alır.

  • Notion'da ilgili belgeleri kontrol eder

  • Slack'teki ekip üyelerine bildirim gönderir

  • Önceki konuşmalara dayalı olarak sonraki adımları önerir

Artık, her şeyi manuel olarak takip etmek yerine, ekipler otomatik hatırlatmalar, öncelikli görev listeleri ve gerçek zamanlı proje güncellemeleri alıyor. Tüm bunları parmağını bile kıpırdatmadan...

3. Sağlık Uygulamaları: Doktorlara Gerçekten Yardımcı Olan Yapay Zeka

Sağlık hizmetlerinde MCP, doktorların ve sağlık personelinin daha akıllı çalışmasına yardımcı oluyor. Bir doktorun hasta randevusu için hazırlandığını düşünün. MCP destekli bir yapay zeka asistanı, yığınla evrakları karıştırmak yerine şunları yapabilir:

  • Elektronik sağlık sistemlerinden hasta kayıtlarını almak
  • Geçmişteki semptomları, reçeteleri ve test sonuçlarını analiz edin
  • Gerçek zamanlı tıbbi veritabanlarına dayalı olası tanıları önerin

Tüm bunlar HIPAA, GDPR ve diğer katı gizlilik yasalarına uygunluk sağlanarak gerçekleştirilir.

Bu, doktorların güvenlikten ödün vermeden evrak işlerine daha az zaman ayırıp hasta bakımına daha fazla zaman ayırabilecekleri anlamına gelir.

4. Satış ve CRM Otomasyonu: Zahmetsiz Anlaşmalar Yapın

Satış ekipleri her hafta satış yapmak yerine idari işlerle saatlerini boşa harcıyor. Aslında, bir satış temsilcisinin zamanının sadece %35,2'si gerçek anlamda satış yapmak için harcanıyor! Ama tahmin ettiğiniz gibi, MCP bunu değiştiriyor.

MCP ile AI şunları yapabilir:

  • Salesforce HubSpot'tan potansiyel müşteri verilerini alın
  • Önceki konuşmalara dayalı olarak kişiselleştirilmiş takip e-postaları taslağı hazırlayın
  • Saniyeler içinde satış raporları oluşturun

Örneğin, bir temsilcinin CRM notlarını manuel olarak kontrol etmesi yerine, bir AI asistanı şöyle diyebilir:

“Geçen hafta Acme Corp'tan Sarah ile görüştün. Premium planımızla ilgilendi. İşte takip e-postasının taslağı. Göndermemi ister misin?”

Sonuç? Daha fazla anlaşma, daha az idari iş ve daha mutlu satış ekipleri.

MCP toplantılara nasıl uygulanabilir?

Toplantılar çok önemlidir, ancak dürüst olalım: kimse toplantıları sevmez. Çoğu zaman, önemli noktalar gözden kaçar, eylem maddeleri unutulur ve her zaman birisi not almak için kaydı dinlemek zorunda kalır.

MCP destekli AI, en gelişmiş toplantı asistanı. Zoom, Google Meet ve Microsoft Teams gibi platformlarla entegre olan MCP, AI'nın not almayı otomatikleştirmesine, önemli bilgileri çıkarmasına ve hatta toplantıdaki duyguları analiz etmesine yardımcı olur.

MCP Video Toplantılarını Nasıl Dönüştürür?

Model Context Protocol, AI modelleri ile toplantı platformları arasında bir köprü görevi görerek AI'nın şunları yapmasını sağlar:

  • Tartışmaları yazıya dökün ve özetleyin, böylece tüm kaydı tekrar izlemek zorunda kalmazsınız.
  • Eylem öğelerini çıkarın ve görevleri otomatik olarak atayın.
  • Önemli kararları vurgulayın, böylece önemli noktalar gözden kaçmasın.
  • Ton ve duyguyu analiz ederek ekibin moralini ve bağlılığını ölçün.

Toplantıdan sonra notları aramakla uğraşmak zorunda kalmayacaksınız. AI, yoğun işleri halleder, böylece ekipler tartışmaya odaklanabilir.

Ancak daha ayrıntılı olarak inceleyelim. MCP için platforma özgü kullanım örneklerine göz atarak durumumuzu değerlendireceğiz. Ele alacağımız konular:

  • Zoom için MCP
  • Google Meet için MCP
  • MS Teams için MCP

Zoom için MCP

MCP for Zoom ile AI, Zoom gerçek zamanlı olarak otomatik olarak transkribe eder, kararları ve eylem öğelerini düzenli madde işaretleriyle vurgular ve hatta bu sonraki adımları Slack, Notion veya görev yöneticinize otomatik olarak gönderebilir.

Kısacası, MCP, manuel iş akışlarını otomatikleştirerek sanal toplantılarınızdan daha fazla verim almanızı sağlar. Daha önce de belirtildiği gibi, MCP, teknoloji konusunda bilgisi olmayan kişilerin kullanımını kolaylaştırma konusunda zorluk çekmektedir. MCP'nin bunu yapabileceğini, şunu yapabileceğini söylemek kolaydır, ancak gerçekte, iş gününüze devam edebileceğiniz ve otomasyonların kendi kendine çalışmasını sağlayabileceğiniz, kullanımı kolay bir arayüz isteyeceksiniz.

MCP'yi tek başına kullanıyorsanız, onu kurmak için belirli bir bilgi birikimi gerekir. tl;dv bu konuda bir adım tl;dv sizin adınıza MCP otoyolunda ilerlemek için AI ajanları kullanıyor. Farkı nedir? Teknoloji ağırlıklı MCP ile iş akışlarınızı nasıl otomatikleştireceğinizi bulmak yerine, zor kısmı sizin için yapan sezgisel bir ön uç kullanabilirsiniz. Takviminizi bağladığınızda, her Zoom kaydedilir, transkripsiyonu yapılır, özetlenir ve daha sonra her katılımcıya e-posta ile gönderilir. Sanki sihir gibi.

Google Meet için MCP

Zoom olduğu gibi, AI konuşmaları dinler ve bir sonraki adımları otomatik olarak çıkarır. Toplantı özetleri doğrudan Google Docs veya Notion'a kaydedilebilir, takvim takipleri ise tartışma noktalarına göre planlanır. 

Bunu daha da kolaylaştıran şey, iş akışlarınızı kolayca özelleştirmenizi sağlayan, MCP için kullanımı kolay bir arayüz olan tl;dv'dir. Tekrarlayan raporları bile planlayabilirsiniz. Örneğin, önceki iki hafta içinde ekibinizintüm görüşmelerinde rakiplerinizden bahsedilenleri içeren bir rapor almak istediğinizi varsayalım. tl;dvyapay zekası, ekibinizin tüm görüşmelerinin transkriptlerini analiz eder ve aradığınızı kolayca bulabilmeniz için zaman damgaları ile birlikte düzgün ve kısa bir özet hazırlar.

MS Teams için MCP

Aynı şey, farklı marka. AI, konuşmalar sırasında tonu ve etkileşimi analiz eder, toplantının işbirliğine dayalı mı yoksa tek taraflı mı olduğunu algılar ve zaman içindeki ekip duygularının eğilimleri hakkında içgörüler sağlar. 

Bunun işe yarayabileceği bir yol, bir dizi liderlik toplantısından sonra, AI'nın katılım düzeylerinin azaldığını fark edip bunu inceleme için işaretlemesi olabilir. Bu, yöneticilerin yaklaşımlarını ayarlamalarına yardımcı olur.

Zoom Google Meet benzer şekilde, tl;dv de MS Teams ile tl;dv , bu da kullanıcıların toplantılar için Model Context Protocol'ü kullanmaya başlamasını daha da kolaylaştırır. Bununla kalmaz, tl;dv 5.000'den fazla başka araçla da tl;dv , yani iş akışlarını istediğiniz gibi otomatikleştirebilirsiniz.

MCP'yi Google Drive'a bağlama

Google Drive, belgeler, raporlar ve notlar açısından bir altın madeni gibidir, ancak ihtiyacınız olduğunda doğru dosyayı bulmak dijital bir hazine avı gibi hissettirebilir. Google Drive'ı akıllı, aranabilir ve otomatik bir çalışma alanına dönüştüren MCP destekli yapay zeka ile tanışın.

MCP'yi Google Drive ile entegre ederek, AI modelleri doğal dil komutları aracılığıyla dosya izinlerini arayabilir, özetleyebilir, kategorize edebilir ve hatta yönetebilir. Peki, MCP'yi Google Drive ile nasıl bağlayabilir ve kendi MCP Google Workspace sunucunuzu nasıl kurabilirsiniz?

Adım Adım: MCP'yi Google Drive ile entegre etme

MCP'yi Google Drive ile entegre etmek için dört basit adım vardır. Bu işlem uzun sürmez ve sonunda Google Drive ile ilgili sıkıcı görevleri sonsuza kadar otomatikleştirebileceksiniz.

Dört adım şunlardır:

  1. Google Drive API'yi etkinleştir
  2. MCP ve Google Drive'ın birbirleriyle "iletişim kurmasını" sağlayın
  3. AI'ya ne yapabileceğini söyle
  4. AI'nın sihrini konuşturun (otomasyon!)

Adım 1: Google Drive API'yi etkinleştirin

Google Drive'ı büyük bir kütüphane olarak düşünün ve AI kitaplarınızı düzenlemenize yardımcı olmak istiyor. Ancak önce, içeri girmek için bir kütüphane kartına ihtiyacı var.

  1. Google Cloud Console'a (Google hizmetleri için bir ayarlar sayfası) gidin.
  2. Google Drive API'yi bulun ve AÇIK konuma getirin (bu, Google Drive'a AI'nın yardım etmesine izin vermesini söyler).
  3. AI'nın giriş izni olduğunu kanıtlayan özel bir anahtar (API kimlik bilgileri) alın.

Adım 2: MCP ve Google Drive'ın birbirleriyle "konuşmasına" izin verin

Artık AI bir kütüphane kartına sahip olduğuna göre, içeride ne yapması gerektiğini bilmesi gerekiyor.

  1. MCP'ye (AI'nizin mesajlaşma uygulaması) 1. adımdaki gizli anahtarı verin, böylece oturum açabilsin.
  2. MCP'ye hangi AI modelinin (Claude, GPT-4 vb.) ağır işi üstleneceğini belirtin.

Bunu bir kütüphaneci seçmek gibi düşünün. Hızlı olanı mı (GPT-4) yoksa süper detaylı olanı mı (Claude) istiyorsunuz?

Adım 3: AI'ya Ne Yapabileceğini Söyle

AI'nın Google Drive'ınızdaki her şeye dokunmasını istemezsiniz, değil mi? Bu hem iş hem de kişisel hesaplar için geçerlidir. Bu nedenle, bazı temel kurallar belirleyin.

  1. AI'nın dosyaları yalnızca görüntüleyebileceğini (salt okunur), düzenleyebileceğini veya taşıyabileceğini (tam kontrol) belirleyin.
  2. Özel veya hassas dosyaları kilitleyin, böylece AI yanlışlıkla bunlara dokunmasın.

Bu, bir kütüphaneciye bazı kitaplara erişim izni vermek, ancak çok gizli olanları kilitli bir dolapta saklamak gibidir.

Adım 4: AI'nın Sihirini Yapmasına İzin Verin (Otomasyon!)

Artık AI, Google Drive'ınızı otomatik olarak düzenlemeye, özetlemeye ve aramaya başlayabilir!

  1. AI'ya istediğinizde belirli dosyaları bulmasını söyleyin.
  2. AI'nın uzun raporları kısa notlara özetlemesine izin verin.
  3. AI'nın belgelerinizi doğru klasörlere ayırmasını sağlayın, böylece hiçbir şeyi kaybetmezsiniz.

Bu, dağınık masanızı temizleyen, ihtiyacınız olan belgeleri bulan ve hatta uzun belgelerin özetlerini sizin için yazan süper zeki bir asistanı işe almak gibidir. Bundan sonra hiçbir şey yapmanız gerekmez. MCP, bir şeye ihtiyacınız olduğunda Google Drive'ınıza erişebilir veya başka bir görevi tamamlamak için gerekliyse, sizi rahatsız etmeden bunu yapar. Kendi MCP Google Workspace sunucunuzu kurmanın gücü budur.

AI, MCP ile Google Drive'ı nasıl otomatikleştirir?

MCP ve AI'yı birlikte uyguladığınızda, Google Drive'ı süper verimli bir dijital asistan haline getirirler. Model Context Protocol, siz uyurken arama, düzenleme, özetleme ve hatta dosya paylaşımı işlemlerini gerçekleştirebilir. İş akışlarını otomatikleştirebileceği dört yol şunlardır:

  1. Doğal dil belge arama
  2. Akıllı dosya sınıflandırma
  3. Yüklenen dosyaların yapay zeka destekli özetleri
  4. AI tarafından yönetilen dosya paylaşımı ve izinler

Her birini daha ayrıntılı olarak inceleyelim.

1. Doğal Dil Belge Arama

Sonsuzca kaydırmayı veya garip dosya adlarını hatırlamaya çalışmayı unutun. MCP ile Google Drive'da bir asistan gibi arama yapabilirsiniz.

"Son çeyreğin satış raporunu bul" derseniz,
MCP şunları yapar:

  • Google Drive'da "satış raporu" + "son çeyrek" ile ilgili belgeleri anında tarar.
  • En alakalı dosyayı bulur — adı tam olarak eşleşmese bile.
  • Önemli noktaları saniyeler içinde özetler, böylece her şeyi açıp okumak zorunda kalmazsınız.

Daha da iyisi, MCP bir belgeyle ilgili belirli soruları yanıtlayabilir. "Geçen çeyrekte en iyi performans gösteren ürünler hangileriydi?" diye sorduğunuzda, MCP raporlardan yanıtı çıkaracaktır!

2. Akıllı Dosya Sınıflandırma

Dosyaları klasörlere sürükleyip bırakmaya veya dosyaların yerini unutmaya son verin. MCP, belgelerinizi içeriklerine göre otomatik olarak sıralar ve etiketler.

Örneğin, bir sözleşmeyi yüklediğinizde, MCP bunu okur ve anlar, ardından anında "Sözleşmeler" klasörüne taşır ve "Hukuki, Satıcı Anlaşması, 2024" gibi etiketler ekler. Böylece, gelecekte bu sözleşmeyi tekrar bulabilir.

AI, dosyaları başka şekillerde de düzenleyebilir:

  • Proje veya departmana göre grup toplantı notları.

  • Etiket, aday isimleri, iş rolleri ve mülakat aşamalarıyla devam eder.

  • Makbuzları otomatik olarak "Giderler"e, faturaları ise "Ödenecek Ödemeler"e ayırın.

Daha sonra, başka bir şey üzerinde çalışırken, MCP ilgili belgeleri bile önerebilir. Örneğin, bir ürün yol haritasını açarsanız, geçmişteki strateji belgelerini veya ilgili e-postaları önerebilir.

3. Yüklediğiniz Dosyaların AI Destekli Özetleri

50 sayfalık bir PDF dosyanız var ama okumak için vaktiniz mi yok? MCP, kişisel TL;DR makineniz gibi çalışır. İçeriği anında özetler ve en önemli kısımları vurgulayarak size genel bir bakış sunar.

MCP birçok farklı şekilde özetlenebilir:

  • Uzun bir toplantı tutanağını eyleme geçirilebilir maddeler haline getirin.

  • Finansal raporları anlaşılır bir performans dökümü halinde özetleyin.

  • Yasal sözleşmenin önemli noktalarını (anahtar maddeler, yükümlülükler, yenileme tarihleri) özetleyin.

4. AI Tarafından Yönetilen Dosya Paylaşımı ve İzinler

Kimin neyi göreceğini manuel olarak yönetmekten bıktınız mı? MCP, ekip rolleri ve erişim kurallarına göre dosya paylaşımını otomatikleştirir.

Yeni bir ürün yol haritasının güncellendiğini düşünün. MCP otomatik olarak erişim atar:

  • Pazarlama Ekibi:Slaytları düzenleyebilir.
  • Liderlik: İlerlemeyi incelemek için salt okunur erişim.
  • Harici kullanıcılar:Açıkça onaylanmadıkça erişim yoktur.

MCP, hassas İK dosyalarının departman dışına paylaşılmasını engellemek veya yalnızca hukuk ekiplerinin gizli sözleşmelere erişebilmesini sağlamak gibi başka yollarla da erişimi kontrol edebilir. Sonuç olarak, dosyalarınızı ve izinlerinizi düzenlemek için harika bir yoldur.

Model Context Protocol'ün bir başka harika özelliği de, yapay zekanın erişim günlüklerini izleyip denetleyebilmesi, böylece bir belgeyi kimin görüntülediğini veya düzenlediğini her zaman bilebilmenizdir.

MCP'yi Google Takvim'e bağlama

MCP ve AI ile Google Takvim, sadece toplantıları kaydetmek için bir yer olmaktan öteye geçerek kişisel planlama asistanınız, toplantı planlayıcınız ve takip yöneticiniz haline gelir. İster kişisel randevularınızı idare ediyor ister kurumsal düzeyde toplantıları koordine ediyor olun, MCP hiçbir şeyin gözden kaçmamasını sağlar.

Google Takvim MCP sunucusu, Model Context Protocol'ü yerleşik olarak içeren üçüncü taraf uygulamalara bağlanır. Ancak, bu yepyeni bir protokol olduğu için çoğu araç henüz bu standardı benimsememiştir (ancak bunu yapma sürecinde olmaları muhtemeldir).

MCP'yi Google Takvim'e bağlamanın üç temel avantajını inceleyelim ve ardından bunu nasıl yapacağımıza dair adım adım bir kılavuz sunalım:

  • AI planlama
  • Otomatik olarak oluşturulan toplantı hazırlık özetleri
  • AI tarafından oluşturulan takip hatırlatıcıları
  • MCP'yi Google Takvim'e bağlamaya ilişkin adım adım kılavuz

AI Planlama: Karşılıklı Yazışmalar Olmadan Toplantılar

Toplantıları koordine etmek genellikle çok zor bir iştir. Herkes için uygun bir zaman bulmak için gönderilen sayısız e-posta ve mesaj, zaman kaybına neden olur. MCP, yapay zeka ile birden fazla takvimde uygun zamanları kontrol ederek ve en uygun zamanda otomatik olarak toplantı planlayarak bu süreci ortadan kaldırır. 

Örneğin, bir müşteri size e-posta göndererek görüşme talebinde bulunursa, MCP her iki tarafın programını analiz edebilir, uygun bir zaman aralığı bulabilir ve Zoom Google Meet içeren bir davet gönderebilir. Ayrıca, yalnızca çalışma saatleri içinde toplantı planlama, odaklanma zamanı ayırma veya yüksek değerli müşterilere öncelik vererek daha erken randevu verme gibi belirli kurallar da uygulayabilir.

Planlamanın ötesinde, MCP çakışan randevuları yeniden planlayabilir ve toplantı saati değişirse katılımcılara otomatik bildirimler gönderebilir.

Otomatik Oluşturulan Toplantı Hazırlık Özetleri

Son zamanlarda yapılan bir ankette, toplantıların %28'inin katılımcıları verimsiz hissettirdiği ortaya çıktı. Bunun en yaygın nedenleri ise kötü zaman yönetimi (%53), net bir gündem eksikliği (%59) ve eyleme geçirilebilir sonuçların olmaması (%48) olarak belirlendi. MCP, toplantı başlamadan önce ilgili bilgileri otomatik olarak toplayarak, toplantıya girerken her zaman gerekli bağlam bilgisine sahip olmanızı sağlar.

Örneğin, bir satış görüşmesinden önce MCP, müşterinin geçmiş e-postalarını, önceki toplantılardan notları ve sözleşmeler veya teklifler gibi ilgili belgeleri içeren bir özet hazırlayabilir. İç proje toplantısı ise MCP, Notion, Trello veya Asana gibi proje yönetim araçlarından son güncellemeleri alabilir.

İş görüşmeleri için MCP, adayın özgeçmişini, geçmiş görüşme notlarını ve önemli tartışma noktalarını içeren bir brifing hazırlayabilir. Bu otomatik hazırlık, zaman tasarrufu sağlar ve toplantıların son derece odaklı ve verimli olmasını garanti eder.

AI Tarafından Oluşturulan Takip Hatırlatıcıları

Toplantılardan sonra en büyük zorluklardan biri, eylem maddelerini ve takip işlemlerini takip etmektir. MCP, tartışmalara dayalı olarak otomatik olarak hatırlatıcılar oluşturarak bu sorunu çözer.

Örneğin, bir ekip toplantısından sonra MCP, "Cuma gününe kadar John'a güncellenmiş teklifi gönder" veya "Gelecek haftaki strateji sunumu için slaytları hazırla" gibi takip görevleri oluşturabilir. Bu hatırlatıcılar belirli ekip üyelerine atanabilir ve Asana veya Google Tasks gibi üretkenlik araçlarıyla senkronize edilebilir.

MCP ayrıca toplantının önemli noktalarını özetleyen ve sonraki adımları özetleyen takip e-postaları da gönderebilir. Satış görüşmesi iyi geçtiyse, AI müşteriye teşekkür eden ve sonraki adımları öneren bir takip e-postası taslağı hazırlayabilir.

Sonuç olarak, MCP hemen hemen her şeyi yapabilir. Harici araçlardan gelen verileri kullanan bir eylem varsa, MCP, AI'nın söz konusu verilere erişmesini ve yapılması gerekeni yapmasını kolaylaştırır. Esasen olan şey, tüm manuel görevlerinizin otomatikleştirilmesi ve zaman alan idari görevler yerine gerçek insan yeteneklerinize ve becerilerinize odaklanabilmenizdir.

MCP Aracını Google Takvim'e Bağlama Adım Adım Kılavuzu

Model Context Protocol, AI asistanınızın Google Takviminizi okumasını, güncellemesini ve yönetmesini sağlayarak AI destekli planlamayı kolaylaştırır. Bunu öğrenmek için teknoloji uzmanı olmanıza gerek yoktur. MCP aracını Google Takviminizle senkronize etmek için üç basit adım:

  1. Google Takvim entegrasyonunu etkinleştir
  2. AI destekli zamanlama ve hatırlatıcılar ayarlayın
  3. MCP'yi ihtiyaçlarınıza göre özelleştirin

Adım 1: Google Takvim Entegrasyonunu Etkinleştirin

MCP ile çalışan aracınızın takviminize erişebilmesi için ona izin vermeniz gerekir:

  1. Google Takvim Ayarlarına gidin: Tarayıcınızda Google Takvim'i açın ve ayarları bulun (sağ üstteki ⚙️ dişli simgesi)."Eklentileri al"ı tıklayın.

  2. Üçüncü Taraf Uygulamanızı Bulun: MCP aracılığıyla Google Takvim ile bağlamak istediğiniz uygulamayı bulun.

  3. MCP'yi yetkilendirin: MCP destekli uygulamanız Google Takvim ile bağlantı kurma seçeneği sunuyorsa, erişimi onaylamak için ekrandaki talimatları izleyin.

  4. MCP'nin Görebileceği ve Yapabileceği Şeyleri Seçin: Google, MCP uygulamanızın olayları okuyup okuyamayacağını, yeni olaylar ekleyip ekleyemeyeceğini veya değişiklik yapıp yapamayacağını soracaktır. Size uygun olanı seçin.

Google Takvim'in "Eklentileri al" seçeneği

Adım 2: Yapay Zeka Destekli Planlama ve Hatırlatıcıları Ayarlayın

MCP bağlandı, şimdi onu sizin için çalıştıralım:

  • Toplantı Planlamayı Otomatikleştirin: E-postalarla uğraşmak yerine, yapay zekaya şunu sorun: "Haftaya bir müşteri görüşmesi için uygun olduğum bir zaman bul."

    MCP, uygunluğunuzu tarar ve seçenekler önerir.

  • AI Destekli Toplantı Hazırlığı: AI'nız toplantıyla ilgili geçmiş konuşmaları özetleyebilir. Bir müşteriyle e-posta alışverişiniz varsa, MCP görüşmeden önce önemli noktaları toplayabilir. Bu, müşteri ile daha iyi bir ilişki kurmak için harika bir yöntemdir.

  • Akıllı Takip İşlemleri Oluşturun: Toplantıdan sonra, MCP size özet e-postası göndermenizi veya eylem öğelerini takip etmenizi hatırlatabilir.

Adım 3: MCP'yi İhtiyaçlarınıza Göre Özelleştirin

Genel olarak, MCP'yi iki şekilde kullanabilirsiniz. Kişisel kullanım ve iş amaçlı kullanım.

  • Kişisel kullanım mı? MCP'nin programınızı düzenlemesine, yaklaşan son tarihleri size hatırlatmasına ve günlük görevlerinizi özetlemesine izin verin.

  • Takım Kullanımı? MCP, farklı kişiler arasındaki programları uyumlu hale getirebilir, toplantı saatlerini otomatik olarak önerebilir ve çakışan randevuları önleyebilir.

MCP destekli bir aracı bağlamak yerine Google Takvim MCP sunucusunu nasıl oluşturacağınızla ilgili daha ayrıntılı bilgi almak istiyorsanız, aşağıdaki videodaki adımları izleyin:

MCP Nasıl Oluşturulur?

Kendi Model Context Protocol sunucunuzu oluşturmak ilk başta biraz zor gelebilir, ancak endişelenmeyin, bunu küçük adımlara bölerek açıklayacağız. Doğru araçlar ve biraz rehberlikle, AI uygulamalarınız için harika sonuçlar veren bir MCP oluşturabilirsiniz.

Başlamak için ihtiyacınız olan şeylerin genel bir özeti:

Kendi MCP'nizi Oluşturmak İçin İhtiyacınız Olan Araçlar

  1. Programlama Bilgisi: Burada AI araçlarını kullanabilirsiniz, ancak bazı temel programlama bilgileri de işinize yarayacaktır. Model Context Protocol, 5 programlama dilinde SDK'lara sahiptir, böylece en rahat olduğunuzu seçebilirsiniz: 

    1. TypeScript
    2. Python
    3. Java
    4. Kotlin
    5. C#
  2. API'ler (Uygulama Programlama Arayüzleri): API'ler, farklı araçlar arasındaki köprüler gibidir. AI modelinizin hizmetlerle (Google Drive, Zoom veya WhatsApp gibi) iletişim kurması gerekir ve API'ler bunu mümkün kılar. MCP için bu API'ler, AI'nizin gerçek dünya verilerine erişmesini, bunları almasını ve bunlara göre hareket etmesini sağlar.
  3. OAuth: OAuth'u, yapay zekanızın şifreler gibi hassas bilgileri ifşa etmeden harici platformlara erişmesini sağlayan güvenli bir "anahtar" olarak düşünün. Yapay zekanızın güvenli bir sisteme girerek verileri alıp depolamasını sağlayan bir kimlik kartı gibidir.
  4. Bulut Barındırma: MCP sunucunuzun her zaman çalışır durumda olmasını sağlamak için bulut barındırmaya ihtiyacınız olacaktır. Bunu, tüm MCP verilerinizin ve AI modellerinizin depolanacağı sanal bir alan kiralamak olarak düşünün.

Kendi MPC sunucunuzu sıfırdan nasıl kuracağınızı daha iyi anlamak için AI LABS'ın bilgilendirici kılavuzuna göz atın:

Büyüyen MCP Topluluğu: Benimseme, Açık Kaynak Projeleri ve Gelecek Trendleri

Model Context Protocol (MCP) popülerlik kazandıkça, etrafında giderek büyüyen bir geliştirici, araştırmacı ve işletme topluluğu oluşuyor. Açık kaynak katkıları ve gerçek dünya uygulamalarıyla MCP, yapay zeka destekli otomasyonun geleceğini şekillendiriyor. Bu bölümde, MCP'nin teknoloji topluluğu tarafından nasıl benimsendiğini, tartışıldığını ve geliştirildiğini inceleyeceğiz.

Aşağıdaki kategorilere bir göz atalım:

  • Geliştirici benimseme
  • Açık kaynak katkıları
  • Tartışmalar ve forumlar
  • Gerçek dünya uygulamaları
  • Gelecekteki eğilimler

Geliştirici Benimseme: Mühendisler MCP ile Deneyler Yapıyor mu?

MCP hala nispeten yeni bir kavramdır, ancak geliştiriciler ve yapay zeka araştırmacıları onun potansiyelini aktif olarak araştırmaktadır. Mühendisler, MCP'yi kullanarak harici araçlarla etkileşim kuran özel entegrasyonlar, otomasyon iş akışları ve yapay zeka destekli asistanlar üzerinde deneyler yapmaktadır.

Anthropic OpenAI gibi büyük teknoloji şirketleri bu alanda öncülük ederken, bağımsız geliştiriciler ve girişimler de MCP'nin AI modellerinin bağlamsal farkındalığını nasıl iyileştirebileceğini test ediyor. Aradaki fark nedir? Anthropic bu protokolü Anthropic oluşturduğu için diğerlerinden bir adım önde.

Şu anda birçok geliştirici MCP ile deneyler yapıyor, ancak bu deneylerin yaygın sonuçlarını görmek için henüz çok erken. Herkes MCP'nin ne olduğunu öğrendiğinde, piyasaya yeni bir ürün çıkmış olacak. 

Açık Kaynak Katkıları: Topluluk Tarafından Oluşturulan MCP Entegrasyonları Var mı?

GitHub, geliştiricilerin üzerinde çalıştığı MCP ile ilgili depolarda bir artış görmeye başlıyor:

  • Google Drive, Notion ve Slack gibi araçlar için MCP destekli API köprüleri.

  • AI modellerinin gerçek dünya verilerini dinamik olarak sorgulamasına olanak tanıyan otomasyon komut dosyaları.

  • Güvenli ve uyumlu AI aracı etkileşimlerini sağlamak için güvenlik katmanları.

MCP olgunlaştıkça, topluluk tarafından oluşturulan daha fazla çerçeve, kütüphane ve entegrasyonun ortaya çıkmasını bekleyebiliriz. MCP sunucuları deposu şu anda 30.000'den fazla yıldız ve 3.100 çatal içerir ve geliştiriciler arasında aktif katılım, geliştirme ve işbirliğini gösterir. 

Tartışmalar ve Forumlar: Geliştiriciler MCP hakkında ne diyor?

MCP, internetin her yerinde büyük yankı uyandırıyor. Çeşitli çevrimiçi topluluklarda bu konu hakkında konuşmalar yapılıyor:

  • Reddit ve GitHub Forumları: Geliştiriciler, MCP'nin AI ajanlarıyla karşılaştırmasını tartışıyor ve potansiyel güvenlik sorunlarını ele alıyor. GitHub'daki sohbete katılın.

  • Stack Overflow:Mühendisler API bağlantıları ve kimlik doğrulama sorunlarını gidermeye çalışıyor.

  • X & LinkedIn:AI düşünce liderleri, LLM destekli uygulamaların gelişiminde MCP'nin rolünü tartışıyor.

Genel görüş nedir? MCP umut verici, ancak tam potansiyeli hala keşfedilme aşamasında.

"MCP, AI tabanlı araçlar geliştiriyorsanız, uzun zamandır beklediğimiz temiz soyutlama katmanını sunar. Entegrasyonu kolaylaştırmakla kalmaz, AI'yı önemli sistemlerde kullanılabilir hale getirir."
Luca Bianchi
MESA'da Teknoloji İnovasyon Direktörü

Gerçek Dünya Uygulamaları: İşletmeler MCP'yi Nasıl Kullanıyor?

Anthropic gibi büyük isimlerin ötesinde, daha küçük girişimler ve işletmeler de MCP'yi iş akışlarına entegre etmeye başlıyor. Bazı erken kullanım örnekleri şunlardır:

  • Satış ve CRM otomasyonu:AI modelleri gerçek zamanlı müşteri verilerini çekerek kişiselleştirilmiş takip işlemleri hazırlar.

  • Kurumsal AI asistanları:MCP destekli AI kullanarak toplantıları özetleyen, görevleri planlayan ve iç bilgileri geri getiren işletmeler.

  • Sağlık hizmetleri uygulamaları:HIPAA gibi düzenlemelere uyumluluğu korurken elektronik sağlık kayıtları (EHR) ile etkileşime giren yapay zeka modelleri.

Benimseme yaygınlaştıkça, daha fazla sektör AI odaklı üretkenliği ve otomasyonu geliştirmek için MCP'yi kullanmaya başlayacaktır.

Gelecekteki Eğilimler: MCP Nereye Gidiyor?

Gelecekte, MCP'nin birkaç önemli alanda gelişmesi beklenmektedir:

  • LLM'lerle daha derin entegrasyonlar: Gelecekteki AI modelleri, dinamik, gerçek dünya bağlamına erişmek için muhtemelen MCP'ye daha fazla güvenecek. Bunu yapmamaları mümkün değil.

  • Geliştirilmiş güvenlik ve uyumluluk:İşletmeler MCP'yi benimsedikçe, daha sıkı kimlik doğrulama ve veri koruma mekanizmaları standart hale gelecektir.

  • Daha fazla düşük kodlu/kodsuz çözüm: Teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcılar, yakında MCP destekli iş akışlarını bileşenleri sürükleyip bırakmak kadar basit bir şekilde kurmalarını sağlayan araçlara sahip olabilirler. İşte gerçek değişimin kaynağı da budur: herkesin iş akışlarını otomatikleştirebilmesini sağlamak.

MCP'nin Geleceği

Model Context Protocol şimdiden büyük yankı uyandırsa da, bunun sadece birkaç ay önce piyasaya sürüldüğünü unutmamak gerekir. Bu yeni bir teknolojidir ve bundan sonra çok daha fazlası gelecektir. Bununla birlikte, MCP yapay zeka destekli otomasyon alanında oyunun kurallarını değiştiriyor. Yapay zeka modellerinin gerçek dünya araçlarıyla sorunsuz bir şekilde etkileşime girmesine olanak tanıyan MCP, statik yapay zekayı dinamik, kullanışlı ve iş akışlarına derinlemesine entegre bir hale getiriyor. İster toplantı planlama, ister belge özetleme, ister takip işlemlerini otomatikleştirme olsun, MCP yapay zekanın sadece süslü bir sohbet robotu değil, gerçekten yardımcı bir asistan olmasını sağlıyor.

Gelecekte, MCP muhtemelen daha da güçlü hale gelecektir. LLM'lerle daha derin entegrasyonlar bekleniyor, bu da AI'nın canlı verileri daha sofistike yollarla alıp bunlara göre hareket etmesini sağlayacaktır. İşletmeler ve geliştiriciler denemeler yaptıkça, MCP'nin daha akıllı kişisel asistanları, işletmeler için AI odaklı otomasyonu ve hatta gerçek zamanlı karar verme sistemlerini desteklediğini göreceğiz. Gelecekte, AI sadece soruları yanıtlamakla kalmayacak, MCP sayesinde gerçek dünya bağlamına göre hareket edecek.

MCP'nin potansiyelinden heyecan duyuyorsanız, şimdi keşfetme zamanı. MCP destekli araçları iş akışınıza entegre etmek veya kendi araçlarınızı oluşturmak istiyorsanız, rakiplerinizin bir adım önünde olmak size ciddi bir avantaj sağlayacaktır. Standart MCP entegrasyonlarının sunduklarının ötesine geçen, yapay zeka destekli bir toplantı otomasyon aracı arıyorsanız, tl;dv inceleyin . Bazı sorunlar sadece otomasyondan daha fazlasını gerektirir; zeka gerektirir .

Model Bağlam Protokolü (MCP) Hakkında Sık Sorulan Sorular

MCP, AI modellerinin Google Takvim, Drive, Slack ve daha fazlası gibi harici araçlarla güvenli bir şekilde etkileşime girmesini sağlayan bir çerçevedir. Bir köprü görevi görerek AI'nın gerçek zamanlı verileri almasını, iş akışlarını otomatikleştirmesini ve bağlamsal yanıtlar vermesini sağlar.

AI ajanları, görevleri özerk bir şekilde yerine getirmek üzere tasarlanmış bağımsız sistemlerdir. MCP ise, AI modellerinin harici uygulamalarla iletişim kurmasını sağlayan ve bu modellerin gerçek zamanlı bağlam ve verilere erişebilmesini sağlayan bir protokoldür.

Mutlaka değil! MCP sunucusu kurmak için bazı teknik bilgiler gerekse de, birçok uygulama ve hizmet MCP'yi arka planda entegre ediyor. Bu da teknik bilgisi olmayan kullanıcıların kodlama yapmadan MCP'nin özelliklerinden yararlanabileceği anlamına geliyor.

  • Google Takvim ile yapay zeka destekli planlama

  • Google Drive'da otomatik belge özetleme

  • AI ile geliştirilmiş toplantı notları ve takipleri

  • Satış ekipleri için CRM otomasyonu

  • Gerçek zamanlı veri erişimi ile yapay zeka destekli müşteri desteği

MCP, AI modellerinin yalnızca yetkili verilere erişmesini sağlamak için OAuth ve API tokenleri gibi kimlik doğrulama protokollerini kullanır. Ayrıca GDPR ve SOC2 gibi endüstri güvenlik standartlarına da uygundur.

Evet! MCP, çeşitli iletişim platformlarıyla entegre edilerek yapay zeka destekli mesaj özetleme, duygu analizi ve iş akışı otomasyonu özelliklerini etkinleştirebilir.

MCP, AI modellerine gerçek zamanlı bilgilere erişim imkanı sağlayarak, doğru ve bağlamı dikkate alan yanıtlar verme yeteneklerini geliştirir. AI, eski bilgilere güvenmek yerine takvimlerden, belgelerden ve veritabanlarından güncel verileri alabilir.

MCP hala ilgi görmeye devam ederken, büyük AI şirketleri ve üretkenlik platformları bunu entegre etmeye başlıyor. Bazı şirketler Google Workspace, Notion ve CRM'ler için MCP tabanlı entegrasyonlar geliştiriyor.

MCP sunucusu kurmak için gerekenler:

  1. Gerekli API'leri etkinleştirme (ör. Google Takvim API, Drive API).

  2. Kimlik doğrulama (OAuth) yapılandırma.

  3. AI isteklerini ve yanıtlarını işlemek için bir bulut sunucusu kurmak.

  4. İş akışlarını ve izinleri tanımlama.

Yukarıdaki gönderideki daha ayrıntılı kılavuzumuzu ve teknik konulara ilgi duyanlar için videolarımızı inceleyin.