5 ayda 80 kat büyüyen, OpenAI ve Google gibi devlerin de benimsediği bir protokol var. Adı MCP. Bir süredir sıklıkla kullanıyorum ve bu yazıda gördüğüm her şeyi rakamlarıyla paylaşıyorum.

Jira, Notion, Figma, Amplitude, Slack, Linear... Hepsi artık MCP destekli. Yani araçlar zaten hazır. Soru şu: sen bu işin neresindesin ve zamanını nasıl yönetiyorsun?

Ben günümü 28 saate çıkardım bile 😅

🧱 Problem: 11 saat. Her hafta. Nereye?

Rakamları bir araya getirince tablo net ortaya çıkıyor.

Context Switching, haftada 4 saat: Günde 1.200 kez uygulama değiştiriyoruz. Her geçişin yeniden odaklanma maliyeti haftada 4 saate çıkıyor. (HBR 2022)

Bilgi arama, haftada 5 saat: Doğru dokümanı, geçmiş kararı, bağlamı bulmak günde 59 dakikayı yiyor. (Qatalog & Cornell)

Manuel raporlama, haftada ~2 saat: PM'lerin %50'si durum bilgilerini manuel toplamak için ayda en az 1 tam gün harcıyor. (Wellingtone, 2024)

Toplam: haftada 11 saat. Yılda 83 iş günü.​
Ve bu sadece sayabildiğimiz kısım. Asana’ya göre, PM zamanının %60'ı "work about work"e gidiyor: Koordinasyon, takip, öncelik kaymaları. Asıl işe kalan: %25. (Asana)

🔌 Peki MCP bunu nasıl yapıyor?

MCP'ler ile ihtiyaç duyulan context aranıp bulunuyor ve AI aracına iletiliyor. Bu sayede AI, arka planda olayı anlamlandırmaya çalışmanın ötesine geçerek gerçek bilgiyi işliyor ve gerçek bir çözüm üretiyor.

MCP'den önce AI araçlarına gerekli contexti sağlamak mümkündü. Ama Amplitude'u bağlamak için Amplitude API'si, Notion için Notion API, Jira için Jira API...

MCP bunu tek bir standarta indirgiyor.

Kafanda daha iyi canlanması için şöyle düşün: USB-C her cihaz için ayrı kablo sorununu çözdü. MCP de aynısını yapıyor. Claude bir kez bağlanıyor, geri kalan her şey ihtiyaca göre otomatik olarak çalışıyor. 🤌

⁉️ Gerçekten kabul gördü mü, yoksa over-engineering mi?

Kasım 2024'te Anthropic yayımladı — ilk indirme ~100.000. Nisan 2025'te 8 milyon indirme. 5 ayda 80 kat büyüme. (byteiota)

RedMonk bunu "En hızlı adapte edilen teknik standart" olarak nitelendirdi. 🔥(Redmonk)

Kabul gördüğünün en net kanıtı şu: OpenAI CEO'su Sam Altman Mart 2025'te rakibinin protokolünü benimsedi ve "People love MCP" dedi. (X)

Google DeepMind CEO'su Demis Hassabis da ekledi: "MCP is rapidly becoming an open standard for the AI agentic era." (X)

Rakipler de aynı standardı kabul etti ve kullanıyor. Bu tarz şeyleri her gün duymuyoruz değil mi?

Peki kim ne inşa etti?

• Notion - Notlarını, dokümanlarını ve sprint board'unu Claude'a bağlıyor. "Geçen haftaki toplantı notlarından aksiyon maddelerini çıkar" artık tek prompt. (Notion MCP)
• Figma - Tasarımları doğrudan Claude'a gönderiyoruz tek link ile. Ekran görüntüsü almak, yapıştırmak, açıklamak yok. (Figma MCP)
• Atlassian - Jira ticket'larını ve Confluence dokümanlarını bağlıyor. Backlog'u Claude okuyabiliyor. (Atlassian MCPı)
• Amplitude - Ürün metriklerini canlı olarak çekiyor. "Bu haftaki retention neden düştü?" sorusu artık araç değiştirmeyi gerektirmiyor. (Amplitude MCP)
• Slack - Kanal geçmişini ve mesajları bağlıyor. Önemli kararları bulmak için scroll yok. (Slack MCP)
• Google - Gmail, Calendar, Drive, Firebase gibi servisler artık direkt Claude üzerinden kullanılabiliyor. (Google MCPs)
• Refero - Bu araç sayesinde Claude, 127.000'den fazla gerçek ürün ekranına ve 9.000'den fazla kullanıcı akışına erişebiliyor. (Refero MCP)

Gün geçtikte daha fazlası da gelmeye devam ediyor. Kullanım oranları yükseldikçe community daha fazlasını talep ediyor. Daha iyi çalışan, daha çok iş yapabilen ve daha optimize MCP’lerin çok uzağında değiliz. 🛠️

⚡ Use Case'ler: Gerçekte Nasıl Görünüyor?

Teoride güzel, pratikte ne kadar işe yarıyor? İşte kendi deneyimlerimden ve sektörden gerçek veriler.

1 - Amplitude MCP

Junior PM olarak en zor şeylerden biri A/B test sonuçlarını doğru okumak ve yorumlamak. Testin istatistiksel anlamlılığına bakmak, ülke bazlı kırıp her birini ayrı csv olarak indirmek ve diğer onca filtre… 😣

Bunların hepsini ayrı araçlarda yapıp sonra bir araya getirmek ciddi zaman alıyor. Ve en kötüsü, yorumlama konusunda emin olamadığında yöneticine sormak zorunda kalıyordum.

MCP ile: Amplitude'u Claude'a bağladıktan sonra A/B test analizini doğrudan chat içinde yapabiliyorum. "Bu testin sonuçlarını tartışalım." diyorum, Claude gerçek veriyi çekiyor, kırılımları analiz ediyor ve yorumluyor. Funnel, cohort, test sonuçları... Hepsini araç değiştirmeden tartışabiliyorum.

Canlı kullanımda ise şöyle gözüküyor:

Her soru işaretim için yöneticime gitmeme gerek kalmıyor artık. Onun zamanından da tasarruf ediyoruz. Rica ederim Anıl Abi.🫡 Junior bir PM için bulunmaz bir nimet.

Özetle, PM'liğe geçtiğimde detaylı bir raporlama bazen 1 günden fazla sürüyordu. Amplitude MCP'yi kurduğumda 1 günlük iş 1 saate düştü. Sonra bu işi Cowork ve n8n ile otomatize ettim, bu alana ayırdığım efordan %70-80 tasarruf ettim.

Sektörden de benzer sesler duyabiliyoruz: Amplitude'un Principal PM'i Frank Lee, Claude'a Amplitude MCP bağlayarak bir metrikteki düşüşün nedenini 3 saatten 90 saniyeye indirmiş.

(Aakash Gupta)

Aakash Gupta'nın (Product Growth) değerlendirmesi de oldukça net: "Bu sistemi kuran PM’ler öyle bir seviyede çalışacak ki, manuel workflow kullananların onlarla rekabet etmesi gerçekten zorlaşacak." (Aakash Gupta)

2 - Notion MCP

Problem: Figma'da yeni tasarım geliyor. Claude'a açıklıyorum, task taslağı çıkarıyorum, Notion'a yapıştırıyorum, düzeltiyorum, tekrar Claude'a geçiyorum. 45 dakika geçiyor, task hâlâ hazır değil.

MCP ile: Figma linkini Claude'a veriyorum. Claude tasarımı inceliyor, eksik noktaları birlikte tamamlıyoruz, task'ları direkt Notion'a açıyor.

• New Feature, Bug, Improvement, UI/UX gibi başlıklar için ayrı task template'leri oluşturdum.
• Sprint sonu verilerini toplamak, özetlemek ve Notion'a yazmak için Claude'u kullanıyorum. Manuel derleme yerine tek prompt.

Bu MCP, task başına ortalama 30–45 dakika zaman kazanmamı sağladı. Hem token tüketiminden tasarruf ettim hem de bu işi standarta oturttum.

Notion'ın API ekibinden Marissa Felix bunun hakkında: "PRD'den çalışan koda tek bir promptla geçebiliyorsunuz." (Workos)

Faire'den PM Harsha Yeddanupudy ise Notion Agent'ı şöyle anlatmış: "Etrafta dolaşan ve gerçek bağlamı olan bir iş arkadaşı gibi." Gerçekten de öyle çünkü data-driven hareket kabiliyeti ediniyor. (Notion)

Benim için en büyük fark tam da bu: Claude artık sadece tavsiye vermiyor, direkt Notion'da iş yapıyor.

3 - 21st.dev Magic MCP

Problem: Yeni bir feature tasarlarken aklımdaki akışı anlatmak zaman alıyor. Kağıda çiziyorum, fotoğraf çekiyorum, paylaşıyorum.

Bu süreç hem verimsiz hem de geri bildirim almayı zorlaştırıyor. Üstelik ne çizmek istediğimi tam anlatamayınca da UI/UX arkadaşım ile ilk toplantıda zaman kaybediyoruz. 📈

MCP ile: Artık kağıt kalem kullanmıyorum. Kafamdakini Claude'a detaylıca anlatıyorum ve HTML ile basit bir wireframe hazırlıyorum. İlk sonucu görmek 3 dakika bile sürmüyor.

• Wireframe tasarımında ilgili iş için UX ve bilinirlik açısından en uygun component'leri bulmak için kullanıyorum. Magic MCP, 21st.dev'deki binlerce gerçek component kütüphanesine erişiyor.
• Claude, Magic MCP'den gelen verileri analiz ediyor ve karşıma güzel bir sonuç getiriyor. Feedback vererek devam ediyorum.
• Çıktıyı UI/UX arkadaşıma gönderiyorum. İlk toplantıya elimde somut bir şey var.

Yaptığım bu ön çalışmanın kalitesi arttıkça UI/UX ile ilgilenen arkadaşımın hayatı da kolaylaşıyor. İlk toplantı "ne yapmak istiyorsun?" değil, "bunu şöyle geliştirebiliriz" ile başlıyor. Overallda business ve workability kalitesi arıtıyor.

4 - Favori Flow: Amplitude + Frontend-Design Skill + Slack → HTML Rapor

Bu benim şu an en çok verim aldığım workflow. Üç adımda özetleyeyim:

• Amplitude'den metrik verisini çekiyorum, Claude analiz ediyor. Tartışıyoruz, veriyi onaylıyorum.
• Tek promptla HTML formatında görsel rapor üretiyorum.
• Yöneticime ya da ilgili ekip liderlerine Slack'ten gönderiyorum.

Yöneticime daha temiz ve kaliteli bir rapor verebiliyorum. İstediğimde hızlıca editleyebiliyorum. B2B bağlantılar ve işler için feedback raporları hazırlayabiliyorum.

Örnek bir rapor ise aşağıdaki gibi gözüküyor:

Bu raporu hazırlamak 3 dakika kadar sürdü. Sen de denemek istersen kullandığın analitik takip toolunu Claude'a bağla ve şu promptu dene:

[Proje ismi] için haftalık sağlık raporunu hazırla: [araç adı] verisini çek, öne çıkan metrikleri ve anomalileri analiz et, HTML formatında görsel rapor olarak sun.

MCP ile Slack’e mesaj gönderdiğimizde ise böyle gözüküyor.

5 - Figma → Jira: Tasarımdan task'a 10 dakikada

Bu use case benim kendi deneyimimden değil, Product Compass'tan Paweł Huryn'den geliyor. Ama o kadar net ki buraya koymadan geçemedim. (Product Compass)

Problem: Karmaşık bir Figma dosyasından epic ve user story oluşturmak, kabul kriterlerini yazmak, story'leri epic'lere bağlamak... Her şey manuel. Tipik olarak 3–5 saat sürüyor.

MCP ile: Claude Desktop'a Figma MCP + Jira MCP bağladı. Figma dosyasının linkini verdi, Claude ekranları okudu, akışları analiz etti ve Jira'da 6 epic, 20 user story'yi 10 dakikada oluşturdu, klavyeye dokunmadan.

Gerçekçi yorum: karmaşık Figma dosyalarında token limitlerine takılabiliyorsunuz, setup bazen beklediğinizden uzun sürüyor. Ama Figma → task sürecinin iskeletini otomatikleştirmesi PM'ler için hâlâ çok değerli.

Bonus - Tesla MCP 🤯

Bu MCP, PM’ler için direkt ilgili olmasa da MCP’nin kullanım alanlarının ne kadar uç noktalara uzanabildiğini anlatan somut, harika bir örnek.

Katıldığım etkinliklerden birisinde Mert Çobanov kendi Tesla aracı için geliştirdiği bir MCP’den bahsetmişti. (Meetup Record)

TeslaMate uygulaması aracın tüm verisini belirli periyotlarla PostgreSQL veritabanına yazıyor. Mert de bu veritabanını Claude'a MCP ile bağlamış. Böylece artık Tesla’nın dashboarduna girip bakmak yerine direkt Claude'a soruyor: "Aracım şu an nerede, batarya kaçta?".

Claude gerçek veriyi çekiyor ve yanıtlıyor. Pil sağlığı, şarj geçmişi, sürüş şekilleri, hava sıcaklığına göre verimlilik analizi…

Kaynak kodu GitHub'da açık. Gerçekten muazzam iş.👌 (GitHub)​

🚀 Ben Nasıl Başladım, Sen Nasıl Başlarsın?

MCP ile ilk karşılaşmam PM olarak değil, iOS developer olarak oldu. Geçen Temmuz'da test süreçlerimde kullanmak için bir şeyleri kurcalarken fark ettim.

Aynı ay Komünite'nin düzenlediği MCP Hackathon'a katıldım, kod yazarken dokümantasyon problemini çözecek Context7 benzeri ama Human Interface Guideline için olan bir MCP yazdım.

PM'liğe geçince orada da kullanabileceğimi gördüm. Context7, Figma, Notion, n8n... Birer birer bağladım ve kullanmaya başladım.

Sen Nasıl Başlarsın?

Kesinlikle karmaşık bir kurulum süreci bekleme. Üç adım, o kadar.

1. Workflow'unda en çok şikayet ettiğin şeyi bul. Hangi süreç seni en çok yoruyor? Oradan başla.

2. Kullandığın aracın official bir MCP'si var mı kontrol et. "Official" kelimesi burada kritik, aşağıda detaylandırıyorum.

3. Official MCP varsa kurulum adımlarını takip et, senaryoları denemeye başla. Gözüktüğünden çok daha kolay, zehri aldıktan sonra bırakamayacaksın.

Başlamak için bir prompt:

[Araç adı] için resmi bir MCP server var mı? Varsa Claude Desktop üzerinden nasıl kurarım ve [iş akışım] için hangi senaryoları deneyebilirim?

Nereden başlayacağını bilmiyorsan:

• ​MCP Market​
• ​Awesome MCP Servers - GitHub'ta en çok star almış MCP reposu
• ​MCP.so

Hangi araçlarla kullanabilirsin?

MCP kullanmak için bir AI aracına ihtiyacın var. Bunlar MCP'yi destekliyor:

• Claude Desktop & Claude Code
• ChatGPT Desktop
• Cursor, Windsurf & Antigravity
• Lovable
  ​

Yazılım yeteneklerine ya da teknik background'a ihtiyacın yok. Benim önerim direkt Claude Desktop ile başlamak. Anthropic tarafından geliştirilen bir standart olduğu için Claude entegrasyonu süper çalışıyor. ✨

⚠️ Dikkat etmen gerekenler

1 - Official olmayan MCP'lerden uzak dur.

Eylül 2025'te "postmark-mcp" adlı sahte bir paket, gönderilen tüm e-postaları gizlice saldırganın sunucusuna iletiyordu: Şifre sıfırlamalar, faturalar, iç yazışmalar dahil. Postmark'ın resmi MCP'si yoktu, biri onun adına paket yayımlamıştı. 💀(The Hacker News)

2 - Fazla MCP = kafa karışıklığı ve halüsinasyon.

Her bağlı MCP sunucusu, ihtiyaç olsun ya da olmasın tüm araç tanımlarını context window'a dolduruyor.

Gerçek bir vakada 3 MCP sunucusu, 200.000 tokenlik bağlam penceresinin %72'sini araç tanımlarına harcadı. Asıl iş için 57.000 token kaldı.

Bu hem token israfına hem de halüsinasyon riskinin artmasına, hem de maliyetin kontrolden çıkmasına yol açıyor. (Apideck)​

3 - Token tüketimini ve maliyeti kontrol altında tut.

Her MCP çağrısı token kullanıyor, bağlantı sayısı arttıkça context şişebiliyor. (Anthropic)

Şunlara dikkat et:

• Official olmayanlardan şimdilik uzak dur. Arkasında büyük bir community desteği varsa değerlendirilebilir.
• MCP'yi kurmadan önce sahip olduğu kabiliyetlere hızlı bir göz at. Erişim vermek istemediğin verilere erişebiliyorsa bunu disable etmek isteyebilirsin.
• Gerçekten ihtiyacın olan araçları seç, her şeyi bağlama.
• Claude'a ne yapması gerektiğini net tanımlayan skill'ler ve promptlar kullan. Ne kadar spesifik yönlendirme, o kadar az gereksiz token.

Her araç aynı olgunlukta değil. Örneğin Notion MCP hayatımı çok kolaylaştırdı ama searching konusu hâlâ büyük bir problem. Bu problemin önüne Notion'ın official sunduğu skill setini kullanarak geçiyorum. ⤵️

Toparlarsak

MCP, AI araçlarına ihtiyaç duyduğu doğru bilgiyi sağlıyor ve bir tercüman gibi çalışıyor. Araçlar konuşmaya başlayınca sen de sekmeler arasında kaybolmak yerine karar üretiyorsun.

Yapma:

• Her şeyi aynı anda bağlama
• Unofficial MCP'lerden uzak dur
• Workflow'unu bilmeden araç ekleme, önce problemi bul, sonra aracı
• MCP'leri kullanacağın zaman detaysız ve basit bir prompt yazma. Bu, tokenlerini boş yere tüketir.

Yap:

• En çok zaman harcadığın workflow'u tespit et.
• Tek araç, tek MCP, tek senaryo ile başla
• İlk "Aha Moment" anını yaşa, sonrası geliyor
• Marketplace'leri takip et, aklına gelmeyen çok değerli işler çıkabiliyor.

Nasıl:

• "Deneyelim bakalım" değil, "bu işi artık böyle yapıyorum" niyetiyle başla.
• AI araçlarını, daha iyi bir setup için kullan.

MCP'yi bağladığın gün her şey değişmiyor, değişmeyecek. Ama o ilk "nasıl bu kadar kolaydı?" anını yaşadıktan sonra zehri bir kere alıyor ve geri dönmek istemiyorsun.😅

AI'ın diğer kabiliyetleri ve senin orkestrasyon yeteneklerin ile kombine ederek kullanmak best case olacaktır.

Bence artık başlamaya hazırsın, zaten kullanıyorsan deneyiminin iyileştiğini hissedebiliyorum. 🚀