Gün içinde kaç farklı uygulama açıyor, kaç farklı işlemle uğraşıyorsunuz? Kreatif endüstrilerde çalışıyor olsak da, günlük işlerin büyük kısmı hâlâ operasyonel ve dağıtılmış bir şekilde ilerliyor. İşte MCP (Model Context Protocol) tam da bu noktada devreye giriyor.

Eğitmenimiz Caner Aras, MCP’nin gündelik iş yaşamında nasıl işlediğini ve hangi sorunlara çözüm olabileceğini kendi deneyimleriyle anlatıyor. Gelin, birlikte bu yeni protokolün vaatlerini ve potansiyel etkilerini inceleyelim.

‍

MCP: Arayüzlerin Ölüm Fermanı

“Yapay Zeka araçlarının USB-C bağlantısı: Model Context Protocol”

İddialı bir giriş oldu ama emin olun şu an bu protokolün vaad ettiği şeyi irdelemek için gayet mütevazi bir başlangıç.

Şimdi gündelik hayatta yaşadığınız iş akışlarının tamamını gözünüzün önüne getirin. Kaç farklı SaaS kullanıyorsunuz? Kaç farklı işlem yapıyorsunuz? Her ne kadar kreatif endüstrilerde çalışıyor olsak da gün içerisindeki işlemlerimizin halen büyük bir bölümü halen operasyonel oluyor.

‍

‍

Tam bu aşamada, üretken yapay zeka araçlarının bir şeyler üretebilme yeteneklerini, hali hazırda kullandığımız araçlar/servisler ile konuşturabildiğimizi düşünelim. Bir LLM aracı sizden aldığı komutlar ile kullandığınız araçlara erişebiliyor ve yapmak istediğiniz işlemleri tamamlıyor. Bunun tamamını tek bir protokol üzerinden gerçekleştiriyor. Kulağa biraz heyecan verici gelse de ilk etapta örnekleri görmeden hayal etmek zor olabilir.

‍

Örnek Senaryo: İçerik Üretim ve Paylaşımı

‍

‍

‍

Kişisel olarak içerik üretmeye başlamadan önce sahip olduğum en büyük soru işareti. Devam eden işler arasında bir de içerik üretip paylaşma sürecinin çok vakit alıyor olmasıydı.

Araştırdınız ya da maruz kaldığınız bir şeyler sizi heyecanlandırdı. Paylaşmaya değer buldunuz.

İçeriği iyileştirmek, bunu bir Blog formatına taşımak.

Bundan kısa kesit videolar oluşturmak gibi uzun bir işiniz var.

Kullandığım araçlar itibariyle halen bazılarında manuel işlemler gerekiyor ne yazık ki ancak tam olarak otomatize olması çok yakın gibi hissettiriyor. Şu an şöyle bir iş akışı işletiyorum.

Gün içerisinde farklı zamanlarda ilginç bulduğum içerikleri Notion’da oluşturmuş olduğum Knowledge Base tablosuna kaydediyorum. Zaman zaman burayı ziyaret ederek bu tablodaki içerikler hakkındaki kendi fikirlerimi yazıyorum.

İçerik üretme sürecine başladığımda ise Claude ile Knowledge Base’de toplamış olduğum güncel konuları tartışarak irdeliyorum. Bunu bir blog post’a dönüştürmesini istiyorum. Sonra bunu web sitemde yayınla diyorum.

Ya da websitesinde son yayınlamış olduğum içerik için Captions’da bir video oluştur diyorum.

Gönül ister ki bunları Figma vasıtasıyla bir Carousel’e dönüştür. Ancak Figma’nın MCP yetenekleri şu an sadece yapılan tasarımları koda dönüştürmek ya da bu tasarımları yorumlamak ile sınırlı. Ancak çok sürmez.

‍

İşinize Yarayabilecek Bazı MCP Çözümleri

‍

Figma MCP ile Tasarımdan Koda

Claude ya da Cursor’u Figma’nıza bağlayarak çok hızlı bir şekilde tasarımlarınızı koda dökmeniz mümkün. Bu konuyla ilgili Brick Institute eğitmenlerinden Ramazan Güler’in konuyla ilişkili ele aldığı video şöyle:

‍

‍

Muhtemelen tasarımcılar şu an aklından “peki tasarımları düzenleyebiliyor mu?” sorusunu geçiriyor. Hayır arkadaşlar. Ne yazık ki böyle çalışmıyor. Şu an Figma’da tasarımlarınızı hızlıca koda dökebiliyorsunuz. Ancak mevcut componentlerinizden yeni tasarımlar üretemiyorsunuz şimdilik.

Tavsiye Bunun için UX Pilot ya da Google’ın Stitch gibi ürünleri ile doğrudan Figma içerisinde kullanabileceğiniz çıktılar üretmeniz mümkün.

‍

Sınırları Genişletmek İçin n8n, Zapier & Make

MCP AI aracınızla hali hazırda MCP Server kurulumunu gerçekleştiren araçlar ile entegre olmanızı sağlıyor ancak henüz bu yeteneği olmayan araçlara entegre etmek için n8n, Zapier ve Make’e MCP ile bağlanıp bu araçların entegrasyon ağında bulunan diğer tüm araçlara API’ler ile otomasyonlar kurabilirsiniz. Buraya geçince sınır kalmıyor aslında.

‍

Sektörden Yansımalar ve Bazı İlginç Örnekler

✈️ THY MCP Server: Henüz LLM’ler bile ortada yokken THY ekibi ve Mindbehind birlikte sanal asistan Boti’nin kullanıcı deneyimi üzerine çalışıyorduk. Bu o dönem için de iyi bir vizyondu. Bugün teknoloji bunun çok daha fazlasını vaad ediyor. Bu makale Türk Hava Yolları’nın yapay zekâ asistanlarını gerçek zamanlı havayolu verileriyle buluşturan MCP sunucusunu nasıl geliştirdiğini anlatıyor.

⚡ İkas Admin MCP: İkas yönetim panelindeki bir çok işlemin yapılmasına olanak tanıyan MCP Server’ını duyurdu.

‍

Nasıl Başlarsınız? Bu Yazı Üzerinden Örnek Süreç Akışı

Ben burada LLM aracı olarak Claude’yi tercih ediyorum. Buna yönelik nasıl başlayacağınıza dair bir içerik hazırladım. Aşağıdaki videoda bu yazı içeriğini nasıl sadece Claude ile sohbet ederek websitemde yayınladığımı gösteriyorum.

‍

‍

Kalemi Caner'den ona teşekkür ederek geri alıyoruz, Brick Institute’da aktif olarak yapay zeka ve tasarım odaklı düşünme eğitimleri veren Caner yeni eğitimini yapay zekanın verimliliğini birinci elden deneyimleme becerisi kazandırmak için hazırladı: Yapay Zeka Partnerliği Eğitimi. Partnerlik dediğimizde “Her” filmindeki partnerlik akıllara gelecektir yorumumuza cevaben Caner, kendisi AI’yı bir iş arkadaşı, ortağı paydaşı, partneri gibi kullandığını ifade ediyor, onun yalancısıyız. Bu eğitimde de “Sen + AI Partnerliği” ile daha verimli bir iş gücü yaratmanın tarifini verecek. Yani yapay zeka iş ortağı olarak kullanarak büyümek isteyenler buyursun gelsin!

MCP tarafında ise bizim de eklemek istediklerimiz var.

• ​Eran Filiba Linkedin’de paylaştı, Atlassion MCP ona keşke PM olsaydım da Jira'da açık/kapalı yüzlerce issue olsaydı dedirtmiş. İlk akla gelen kullanım senaryoları,Benzer işler daha önce yapılmış mı, Daha önce verilen kararlara nasıl ulaşmışız, Farklı takımların geçmiş issuelarından neler öğrenebiliriz gibi mevcutta ulaşmamızın zor olacağı bilgileri kolaylaştırmak olabilir. Aynı içeriğe Muhammed Kılıç’ın yaptığı yorum ile MongoDB veritabanınızdan içgörü çıkarmanızı sağlayan MCP’yi de keşfettik.
• DailyBot'tan ürün liderleri için için MCP rehberi: Rehber niteliğindeki yazı bize güzel bir akış sunuyor. AI özelliklerini yeniden düşünelim, "AI sorulara cevap verir"den "AI görevleri tamamlar"a geçiş yapalım önerisinin yanında pratik strateji de mevcut: AI'yı cevap makinesi değil, görev tamamlayıcısı olarak konumlandır 🎯
• PulseMCP - MCP sunucuları veritabanı: PulseMCP, farklı AI model context protocol sunucularını keşfetmek için bir platform sunuyor. Platform, geliştiricilerin MCP sunucularını kolayca bulup entegre edebilmesi için tasarlanmış. 🔌

‍

‍