API'leri bantladınız, Slack botlarını kurdunuz ve ChatGPT'den bir takım arkadaşı gibi davranmasını rica ettiniz.
Ancak gerçek bağlam olmadan AI sadece tahminde bulunur. Araçlarınız değiştiğinde bozulur ve verileriniz net bir şekilde haritalandırılmamış veya erişilebilir değilse hayal görür.
Model bağlam protokolü (MCP) bunu değiştirir. Modeliniz ve yığınınız arasında paylaşılan bir dil oluşturur: yapılandırılmış, bağlamsal ve ölçeklenebilir. MCP, akıllı davranan AI'ları sunmayı bırakıp akıllı AI'lar oluşturmaya başlamanızı sağlar.
Bu blog yazısında, MCP'yi ayrıntılı olarak anlayacak ve nasıl uygulayacağımızı öğreneceğiz. Ayrıca, ClickUp'ın MCP protokollerine alternatif olarak nasıl hizmet ettiğini keşfedeceğiz. Hadi başlayalım! 🤖
Model Bağlam Protokolü Nedir?
Model bağlam protokolü, büyük dil modellerine (LLM'ler) anahtar öğeleri/bağlamı (komut istemleri, konuşma geçmişi, araç durumları, kullanıcı meta verileri vb.) tanımlamak, yapılandırmak ve iletmek için kullanılan bir çerçeve veya kılavuzdur.
Model üzerinde etkisi olan dış faktörleri özetler, örneğin:
- Modeli kimler kullanacak (paydaşlar)
- *model neden oluşturuluyor (nesne)
- Nerede ve nasıl uygulanacağı (kullanım örnekleri, ortamlar)
- Hangi kısıtlamalar vardır (teknik, etik, zamana dayalı vb.)?
- Gerçek dünya bağlamı hakkında hangi varsayımlar yapılmaktadır?
Basit bir ifadeyle, modelin etkili bir şekilde çalışması için ayar yapar ve modelin teknik olarak sağlam, ilgili ve oluşturulduğu senaryoda kullanılabilir olmasını sağlar.
MCP'nin anahtar bileşenleri şunlardır:
- Doğrulama kriterleri: Modelin doğruluk ve kullanışlılık açısından nasıl test edileceği veya değerlendirileceği ana hatlarıyla açıklanır
- Amaç: Modelin neyi temsil etmesi veya çözmesi gerektiğini açıkça belirtir
- Kapsam: Modelin sınırlarını, örneğin nelerin dahil edildiğini ve nelerin hariç tutulduğunu tanımlar
- Anahtar kavramlar ve değişkenler: Modelin ele aldığı ana bileşenleri, varlıkları veya değişkenleri tanımlar
- İlişkiler ve varsayımlar: Kavramların nasıl etkileşime girdiğini ve modelin temelini oluşturan varsayımları açıklar
- Yapı: Modelin biçimini açıklar (ör. diyagram, matematiksel denklemler, simülasyonlar)
MCP ve LangChain karşılaştırması
LangChain, LLM ajanlarını kullanan uygulamalar geliştirmek için geliştirici dostu bir çerçevedir. MCP ise, bağlamın sistemler arasında modellere nasıl aktarıldığını standartlaştıran bir protokoldür.
LangChain oluşturmanıza yardımcı olur, MCP ise sistemlerin birbirleriyle iletişim kurmasına yardımcı olur. İkisi arasındaki farkı daha iyi anlayalım.
| Özellik | LangChain | MCP modelleri |
| Odaklanma | LLM'lerle uygulama geliştirme | LLM bağlamı ve araç etkileşimlerini standartlaştırma |
| Araçlar | Zincirler, ajanlar, bellek, geri getiriciler | LLM'lerin araçlara, verilere ve bağlama erişmesi için protokol |
| Ölçeklenebilirlik | Modüler, bileşenler aracılığıyla ölçeklenebilir | Büyük ölçekli, ajanslar arası dağıtımlar için tasarlanmıştır |
| Kullanım örnekleri | Sohbet robotları, geri getirme destekli üretim (RAG) sistemleri, görev otomasyonu | Kurumsal yapay zeka düzenlemesi, çoklu model sistemler |
| Birlikte çalışabilirlik | Ekosistem araçlarıyla sınırlıdır | Yüksek, modeller ve araçlar arasında geçiş yapmayı sağlar |
Gerçek dünyada MCP tabanlı otomasyonların pratikte nasıl çalıştığını görmek ister misiniz?
ClickUp'ın AI ş akışı otomasyon kılavuzuna göz atın. Bu kılavuzda, pazarlamadan mühendisliğe kadar farklı takımların, model bağlam protokolünün gerçek zamanlı etkileşim gücünü yansıtan dinamik ve karmaşık ş akışlarını nasıl kurdukları gösterilmektedir.
MCP ve RAG karşılaştırması
RAG ve MCP, her ikisi de dışsal bilgilerle LLM'leri geliştirir, ancak zamanlama ve etkileşim açısından farklılık gösterir.
RAG, model yanıt oluşturmadan önce bilgileri alırken, MCP, modelin standart bir arayüz aracılığıyla oluşturma sırasında veri talep etmesine veya tetikleyiciyi tetiklemesine olanak tanır. İkisini karşılaştıralım.
| Özellik | RAG | MCP |
| Odaklanma | Yanıt oluşturmak için ilgili bilgiyi önceden getirme | Gerçek zamanlı, işlem sırasında araç/veri etkileşimi |
| Mekanizma | Önce harici verileri alır, ardından oluşturur | Oluşturma sırasında bağlam ister |
| En uygun | Statik veya yarı yapılandırılmış bilgi tabanları, QA sistemleri | Gerçek zamanlı araçlar, API'ler, araca entegre veritabanları |
| Sınır | Geri alma zamanlaması ve bağlam penceresi ile sınırlıdır | Protokol atlamalarından kaynaklanan gecikme |
| Entegrasyon | Evet, RAG sonuçları MCP bağlam katmanlarına gömülebilir | Evet, daha zengin akışlar için RAG'yi MCP'ye dahil edebilir |
rAG + MCP hibrit bir sistem kuruyorsanız, ClickUp içinde temiz bir * bilgi yönetim sistemi ile başlayın.
İçeriklerinizi tutarlı bir şekilde düzenlemek için ClickUp'ın Bilgi Bankası Şablonunu uygulayabilirsiniz. Bu, AI ajanlarınızın karmaşayı araştırmadan doğru ve güncel bilgileri almasına yardımcı olur.
MCP ve AI ajanları
MCP arayüz görevi görürken, çeşitli AI ajanları aktörler olarak hareket eder.
MCP modelleri, ajanların araçlara, verilere ve bağlama erişimini standartlaştırarak evrensel bir bağlayıcı görevi görür. AI ajanları bu erişimi karar vermek, görevleri yerine getirmek ve özerk bir şekilde hareket etmek için kullanır.
| Özellik | MCP | AI ajanları |
| Rol | Araç/veri erişimi için standart arayüz | Görevleri yerine getiren otonom sistemler |
| Fonksiyon | Modeller ve harici sistemler arasında köprü görevi görür | MCP sunucularını kullanarak bağlama ve araçlara erişin ve kararlar alın |
| Kullanım örneği | AI sistemleri, veritabanları, API'ler ve hesap makineleri arasındaki bağlantıyı kurma | Kod yazma, verileri özetleme, ş akışlarını yönetme |
| Bağımlılık | Bağımsız protokol katmanı | Dinamik araç erişimi için genellikle MCP'ye güvenilir |
| İlişki | Bağlam odaklı fonksiyon sağlar | MCP tarafından sağlanan bağlam ve yetenekleri kullanarak görevleri yürütür |
❗️Tüm işlerinizi anlayan bir AI ajanı olması nasıl bir şey? Buraya bakın. 👇🏼
⚙️ Bonus: RAG, MCP veya her ikisinin karışımını ne zaman kullanacağınızı belirlemek için yardıma mı ihtiyacınız var? RAG, MCP ve AI Ajanlarının derinlemesine karşılaştırması, diyagramlar ve örneklerle her şeyi ayrıntılı olarak açıklamaktadır.
AI modellerinde bağlam neden önemlidir?
Modern AI sistemleri için bağlam temel önemdedir. Bağlam, üretken AI modellerinin kullanıcı niyetini yorumlamasına, girdileri netleştirmesine ve doğru, ilgili ve uygulanabilir sonuçlar sunmasına olanak tanır. Bağlam olmadan modeller halüsinasyon görür, komutları yanlış anlar ve güvenilmez çıktılar üretir.
Gerçek dünyada bağlam, CRM kayıtları, Git geçmişleri, sohbet günlükleri, API çıktıları ve daha fazlası gibi çeşitli kaynaklardan gelir.
MCP'den önce, bu verileri AI ş akışlarına entegre etmek, her sistem için özel konektörler yazmak anlamına geliyordu [parçalı, hataya açık ve ölçeklenebilir olmayan bir yaklaşım].
MCP, AI modellerinin bağlamsal bilgilere (kullanıcı giriş geçmişi, kod parçacıkları, iş verileri veya araç fonksiyonu gibi) yapılandırılmış, makine tarafından okunabilir bir şekilde erişmesini sağlayarak bu sorunu çözer.
Bu standartlaştırılmış erişim, ajan mantığı için çok önemlidir ve AI ajanlarının gerçek zamanlı, ilgili verilerle akıllı bir şekilde plan ve hareket etmelerini sağlar.
Ayrıca, bağlam etkili bir şekilde paylaşım olduğunda, AI performansı genel olarak iyileşir:
- dil, kod ve çok modlu görevlerde daha alakalı yanıtlar*
- Gerçek zamanlı veri temeli sayesinde daha az halüsinasyon ve hata
- uzun konuşmalarda veya karmaşık görevlerde daha iyi bellek ve akış*
- araçlarla basitleştirilmiş entegrasyonlar*, temsilcilerin standart arayüzler aracılığıyla verileri ve eylemleri yeniden kullanabilmesi
İşte ClickUp'ın AI'sının, kapsamlı MCP ş Akışı veya kod ile uğraşmanıza gerek kalmadan bu bağlam boşluğunu nasıl çözdüğüne dair bir örnek. Biz hallettik!
💡 Profesyonel İpucu: Daha ayrıntılı bilgi için, AI'da bilgi tabanlı ajanları kullanarak dinamik verileri nasıl alıp kullanacağınızı öğrenin.
Model Bağlam Protokolü Nasıl İşler?
MCP, yapay zeka uygulamalarının (istemciler) harici sistemlerden (sunucular) araçlar, veriler veya eylemler talep ettiği bir istemci-sunucu mimarisini izler. MCP'nin pratikte nasıl işlediğine dair ayrıntılı bir açıklama aşağıda yer almaktadır. ⚒️
🧩 Bağlantı kurma
Bir AI uygulaması (Claude veya Cursor gibi) başlatıldığında, bir veya daha fazla MCP sunucusuna bağlantı kuran MCP müşterilerini başlatır. Bu sunucu tarafından gönderilen etkinlikler, hava durumu API'sinden CRM sistemleri gibi dahili araçlara kadar her şeyi temsil edebilir.
🧠 İlginç Bilgi: Bazı MCP sunucuları, temsilcilerin belirteç bakiyelerini okumasına, NFT'leri kontrol etmesine ve hatta 30'dan fazla blok zinciri ağında akıllı sözleşmeleri tetikleyici olarak kullanmasına izin verir.
👀 Araçları ve yetenekleri keşfetme
Bağlantı kurulduktan sonra, müşteri yetenek keşfi gerçekleştirir ve her sunucuya şu soruyu sorar: Hangi araçları, kaynakları veya komutları sağlayıcı?
Sunucu, kendi yeteneklerinin bir listesiyle yanıt verir. Bu liste kaydedilir ve AI modelinin gerektiğinde kullanması için hazır hale getirilir.
📮 ClickUp Insight: Anket katılımcılarının %13'ü zor kararlar almak ve karmaşık sorunları çözmek için AI kullanmak istiyor. Ancak, sadece %28'i iş yerinde düzenli olarak AI kullandığını söylüyor.
Olası bir neden: Güvenlik endişeleri! Kullanıcılar, hassas karar verme verilerini harici bir AI ile paylaşım yapmak istemeyebilir. ClickUp, AI destekli problem çözme özelliğini güvenli Çalışma Alanınıza getirerek bu sorunu çözer. SOC 2'den ISO standartlarına kadar, ClickUp en yüksek veri güvenliği standartlarına uygundur ve çalışma alanınızda üretken AI teknolojisini güvenli bir şekilde kullanmanıza yardımcı olur.
🧠 Harici bağlam ihtiyacını belirleme
Bir kullanıcı bir girdi verdiğinde (ör. Chicago'da hava nasıl?), AI modeli isteği analiz eder ve eğitim setinde bulunmayan harici, gerçek zamanlı verilere ihtiyaç duyduğunu fark eder.
Model, hava durumu hizmeti gibi mevcut MCP özelliklerinden uygun bir araç seçer ve müşteri bu sunucu için bir istek hazırlar.
🔍 Biliyor muydunuz? MCP, Language Server Protocol (LSP) protokolünden ilham alarak bu kavramı otonom AI ş akışlarına genişletir. Bu yaklaşım, AI ajanlarının araçları dinamik olarak keşfetmesini ve zincirlemesini sağlayarak AI sistem geliştirme ortamlarında esneklik ve ölçeklenebilirliği teşvik eder.
✅ Yanıtları yürütme ve işleme
Müşteri, MCP sunucusuna bir istek gönderir ve şunları belirtir:
- Çağırılacak araç
- Parametreler (ör. konum, tarih)
MCP sunucusu isteği işler, gerekli eylemi gerçekleştirir (örneğin hava durumunu alır) ve sonucu makine tarafından okunabilir bir biçimde geri döndürür. AI istemcisi, geri döndürülen bu bilgileri entegre eder.
Model daha sonra hem yeni verilere hem de orijinal komuta dayalı olarak bir yanıt üretir.
ClickUp Brain kullanarak çalışma alanınızdan bilgi alın
💟 Bonus: ClickUp'ın kendi özel MCP ş akışlarınızı sıfırdan oluşturma zahmetinden sizi kurtaran bağımsız AI masaüstü yardımcısı Brain MAX ile tanışın. Düzinelerce araç ve entegrasyonu bir araya getirmek yerine, Brain MAX önceden monte edilmiş ve kullanıma hazır olarak gelir ve tüm işlerinizi, uygulamalarınızı ve AI modellerinizi tek bir güçlü platformda birleştirir.
Derin çalışma alanı entegrasyonu, eller serbest verimlilik için ses-metin dönüştürme ve son derece alakalı, rol özel yanıtlar ile Brain MAX, kurulum veya bakım gerektirmeden, özel olarak geliştirilmiş bir çözümden bekleyebileceğiniz kontrol, otomasyon ve zekayı size sunar. İşinizi yönetmek, otomatikleştirmek ve hızlandırmak için ihtiyacınız olan her şey, masaüstünüzden!
AI'da Bağlam Yönetimi ile İlgili Yaygın Zorluklar
AI sistemlerinde bağlamı yönetmek çok önemlidir, ancak hiç de kolay değildir.
Çoğu AI modeli, mimari veya araçlardan bağımsız olarak, doğru ve tutarlı bir şekilde akıl yürütme yeteneklerini sınırlayan bir dizi ortak engelle karşılaşır. Bu engeller şunlardır:
- belirteç sınırları ve kısa bağlam* pencereleri, bir AI'nın bir seferde dikkate alabileceği ilgili bilgilerin miktarını sınırlar ve bu da genellikle eksik veya yüzeysel yanıtlara yol açar
- Parçalanmış veri kaynakları, özellikle bilgiler veritabanları, uygulamalar ve biçimler arasında dağınık olduğunda doğru bağlamı toplamayı zorlaştırır
- Oturumlar arasında uzun süreli bellek eksikliği, kullanıcıları bilgileri tekrarlamak zorunda bırakarak çok adımlı görevlerde sürekliliği bozar
- Kullanıcı girdilerindeki belirsizlik, özellikle çok turlu konuşmalarda, net bir tarihsel bağlam olmadan AI'yı karıştırabilir
- Gecikme ve maliyet, harici sistemlerden gerçek zamanlı eğitim verilerini veya bağlamı alırken sorun teşkil eder
- *araçlar ve takımlar arasında bağlamın paylaşımı ve korunması için standart bir yolun olmaması genellikle yineleme, tutarsızlık ve sınırlı işbirliğine yol açar
Bu sorunlar, MCP protokollerinin ele almayı amaçladığı standartlaştırılmış, verimli bağlam yönetiminin gerekliliğini ortaya koymaktadır.
🔍 Biliyor muydunuz? Modüller, komutları doğrudan göndermek yerine ilgili veri akışlarına abone olur. Bu, bir robot bacağının sadece pasif olarak denge güncellemelerini dinleyip, gerektiğinde harekete geçebileceği anlamına gelir.
Model Bağlam Protokolü İş Başında
MCP, çeşitli bilgi kaynaklarını entegre etmeyi kolaylaştırarak AI'nın doğru ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar vermesini sağlar.
Aşağıda, MCP'nin farklı senaryolarda nasıl uygulanabileceğini gösteren birkaç pratik örnek bulunmaktadır. 👇
1. AI destekli yardımcı pilotlar
AI copilotların en yaygın kullanılan uygulamalarından biri, geliştiricilerin kod yazmasına ve hata ayıklamasına yardımcı olan bir AI asistanı olan GitHub Copilot'tur.
Bir geliştirici bir fonksiyon yazarken, Copilot'un şunlara erişmesi gerekir:
- Kod geçmişi: AI, ilgili kod tamamlamaları önermek için mevcut kodun bağlamını alır
- Harici kütüphaneler: Copilot, kütüphanelerin veya çerçevelerin en son sürümlerini sorgular ve kodun en yeni sürümlerle uyumlu olmasını sağlar
- Gerçek zamanlı veriler: Geliştirici, kodlama kuralı veya hata işleme uygulaması hakkında güncelleme isterse, Copilot en son belgeleri getirir
🧠 İlginç Bilgi: MCP Guardian, AI araçlarının kullanımı için bir güvenlik görevlisi gibi çalışır. Kimlikleri kontrol eder, şüpheli istekleri blok eder ve her şeyi kaydeder. Çünkü açık araç erişimi = güvenlik kaosu demektir.
2. Sanal asistanlar
Google Assistant veya Amazon Alexa gibi sanal asistanlar, anlamlı yanıtlar sağlayıcı olarak bağlama dayanır. Örnek:
- *önceki konuşmalar: Google Asistan, seyahat tercihleriniz gibi önceki sorguları hatırlar ve uçuş seçenekleri veya otel rezervasyonları hakkında soru sorduğunuzda yanıtlarını buna göre ayarlar
- Harici araçlar: Kullanılabilir uçuşlar hakkında gerçek zamanlı bilgi almak için üçüncü taraf API'leri (ör. Skyscanner gibi uçuş arama motorları) sorgu
📖 Ayrıca okuyun: Düşünce Zinciri Yönlendirmesi Nasıl Kullanılır (Örneklerle)
3. Bilgi yönetim sistemleri
IBM Watson gibi yapay zeka destekli veri yönetimi araçları, kuruluşların büyük veritabanlarından veya belge depolarından kritik bilgileri almasına yardımcı olur:
- Arama bağlamı: IBM Watson, MCP modellerini kullanarak önceki arama sorgularını analiz eder ve kullanıcı tercihlerine ve geçmiş aramalara göre sonuçları ayarlar
- Harici depolar: Watson, en doğru ve ilgili bilgileri almak için harici depoları (ör. bilgi tabanları, araştırma makaleleri veya şirket belgeleri) sorgulayabilir
- Kişiselleştirilmiş öneriler: Kullanıcı etkileşimlerine dayalı olarak Watson, kullanıcının rolüne veya devam eden projelerine uygun ilgili belgeler, SSS'ler veya eğitim materyalleri önerebilir
ClickUp Enterprise Search ile şirketinizin bilgilerini düzenleyin, filtreleyin ve arayın
🪄 ClickUp Avantajı: ClickUp Belge'sinde doğrulanmış, yapılandırılmış bir bilgi tabanı oluşturun ve bunu MCP Ağ Geçidi için bir bağlam kaynağı olarak ClickUp Bilgi Yönetimi aracılığıyla ortaya çıkarın. Zengin içerik ve medya ile Belge'yi geliştirin ve merkezi bir kaynaktan kesin, kişiselleştirilmiş AI önerileri alın.
4. Sağlık
Sağlık alanındaki (alan) platformlar, Babylon Health gibi, hastalarla sanal konsültasyonlar sunmaktadır. Bu AI sistemleri büyük ölçüde bağlama dayanmaktadır:
- Hasta geçmişi: AI, bilinçli kararlar alabilmek için hasta kayıtlarına, semptomlara ve önceki konsültasyonlara erişmelidir
- Harici tıbbi veriler: Daha doğru sağlık tavsiyeleri sunmak için gerçek zamanlı tıbbi verileri (ör. semptomlar veya tedavilerle ilgili en son araştırmalar) alabilir
- Dinamik yanıtlar: Hastanın semptomları değişirse, AI MCP'yi kullanarak bilgi tabanını günceller ve tedavi önerilerini buna göre ayarlar
🔍 Biliyor muydunuz? Çoğu MCP, güvenlik göz önünde bulundurularak tasarlanmamıştır, bu da simülasyonların veya robotik sistemlerin ağa bağlı olduğu senaryolarda onları savunmasız hale getirir.
Model Bağlam Protokolü Nasıl Uygulanır?
Model bağlam protokolünü uygulamak, AI uygulamanızın harici araçlar, hizmetler ve veri kaynaklarıyla modüler, standart bir şekilde etkileşime girmesini sağlar.
İşte ayar için adım adım kılavuz. 📋
Adım #1: Araçları, kaynakları ve işleyicileri tanımlayın
MCP sunucunuzun sunacağı araç ve kaynakları belirleyerek başlayın:
- Araçlar sunucunun gerçekleştirebileceği eylemlerdir (ör. hava durumu API'sini çağırma, SQL sorgu çalıştırma)
- Kaynaklar statik veya dinamik veriler (ör. belgeler, yapılandırma dosyaları, veritabanları)
- Her araç için şunları tanımlayın: Giriş şeması (ör. şehir, sorgu vb. gibi zorunlu alanlar) Çıktı biçimi (ör. yapılandırılmış JSON-RPC) Girişleri toplamak için uygun veri toplama yöntemi
- Giriş şeması (ör. şehir, sorgu vb. gibi zorunlu alanlar)
- Çıktı biçimi (ör. yapılandırılmış JSON-RPC)
- Girdileri toplamak için uygun veri toplama yöntemi
- Giriş şeması (ör. şehir, sorgu vb. gibi zorunlu alanlar)
- Çıktı biçimi (ör. yapılandırılmış JSON-RPC)
- Girdileri toplamak için uygun veri toplama yöntemi
Ardından işleyicileri uygulayın. Bunlar, müşteriden gelen araç isteklerini işleyen fonksiyonlardır:
- Girişlerin beklenen biçime uygun olduğundan emin olmak için girişleri doğrulayın
- Temel mantığı çalıştırın (ör. API'dan veri alın, verileri işleyin)
- Müşterinin kullanması için çıktıları biçimlendirin ve geri gönderin
📌 Örnek: Bir belge özetleme aracı, girdi dosyasının türünü (ör. PDF veya DOCX) doğrulayabilir, bir dosya ayrıştırıcı kullanarak metni çıkarabilir, içeriği bir özetleme modeli veya hizmetinden geçirebilir ve anahtar konularla birlikte kısa bir özet döndürebilir.
💡 Profesyonel İpucu: Kullanıcı tarafından girdi gönderilmesi veya veritabanı güncellemesi gibi belirli eylemler gerçekleştiğinde belirli araçları tetikleyici etkinlik dinleyicileri ayarlayın. Hiçbir şey olmadığında araçları arka planda çalıştırmaya devam etmenize gerek yoktur.
Adım #2: MCP sunucusunu oluşturun veya yapılandırın
FastAPI, Flask veya Express gibi bir çerçeve kullanarak araçlarınızı ve kaynaklarınızı HTTP uç noktaları veya WebSocket hizmetleri olarak ortaya çıkarın.
Önemli olan:
- Tüm araçlar için tutarlı bir uç nokta yapısı izleyin (ör. /invoke/summarize-document)
- Müşterilerin kolayca kullanabilmesi için öngörülebilir bir yapıya sahip JSON yanıtları döndürün
- Müşterilerin mevcut araçları keşfedebilmesi için yetenekleri /capabilities uç noktası altında gruplandırın
💡 Profesyonel İpucu: Bağlamı kod gibi ele alın. Yapısını her değiştirdiğinizde, sürümünü oluşturun. Zaman damgaları veya commit hash'leri kullanarak karışıklık yaşamadan geri dönüş yapabilirsiniz.
Adım #3: MCP müşterisini ayarlayın
MCP müşteri, sunucunuzla iletişim kuran AI sisteminizin (ör. Claude, Cursor veya özel bir ajan) bir parçasıdır.
Başlangıçta, müşteri MCP sunucusuna bağlantıya geçer ve /capabilities uç noktası aracılığıyla kullanılabilir yetenekleri (araçlar/kaynaklar) alır. Ardından, bu araçları dahili kullanım için kaydeder, böylece model bir oturum sırasında hangi aracı çağıracağına karar verebilir.
💡 Profesyonel İpucu: Araç güvenilirlik puanları veya zaman damgaları gibi görünmez meta verileri bağlama ekleyin. Araçlar bunu kullanarak daha akıllı kararlar alabilir, örneğin eski verileri atlayabilir veya yüksek güvenilirlikli kaynaklardan gelen çıktıları artırabilir.
Adım #4: MCP uyumlu bir müşteri ile test edin
Canlı yayına geçmeden önce, uzaktaki MCP sunucunuzu gerçek bir AI müşteriyle test edin:
- Kullanıma hazır MCP desteği sunan Claude Desktop gibi bir araç kullanın
- Tipik kullanım örneklerini (örneğin, Claude'a bugünün hava durumunu sormak) deneyerek şunları doğrulayın: Girişler doğru şekilde doğrulanıyor Doğru araç çağrılıyor Yanıtlar doğru biçimde geri dönüyor
- Girdiler doğru şekilde doğrulanır
- Doğru araç çağrılır
- Yanıtlar doğru biçimde döndürülür
- Girdiler doğru şekilde doğrulanır
- Doğru araç çağrılır
- Yanıtlar doğru biçimde döndürülür
Bu, iş araçlarıyla sorunsuz entegrasyonu sağlar ve üretimde çalışma zamanı hatalarını önler.
Adım #5: Güvenlik, izinler ve gözlemlenebilirlik ekleyin
Hassas araçları veya verileri korumak için:
- Önemli araçlara veya kişisel kaynaklara erişmeden önce izin istemlerini uygulayın
- Kullanımı izlemek ve anormallikleri tespit etmek için günlük kaydı, izleme ve hız sınırlaması ekleyin
- Kapsamları veya kullanıcı rolü kullanarak hangi araçların kimler tarafından kullanılabileceğini sınırlayın
- Önceki sonuçları depolamak ve sürekliliği sağlamak için bir bellek veya durum katmanı oluşturun
- Yük altında test edin ve performans ölçütlerini (gecikme, başarı vb.) izleyin
Bu şekilde, her araç veya kullanım durumu için özel entegrasyonlar yazma yükü olmadan bağlam erişimini temiz bir şekilde ölçeklendiren güçlü, esnek AI sistemleri oluşturabilirsiniz.
MCP Modellerinin Sınırları
Model bağlam protokolleri, bağlam paylaşımındaki anahtar zorlukları çözse de, kendi dezavantajları da vardır:
- araç bağımlılığı: *MCP, uyumlu sunucular ve araçlar gerektirir. Eski sistemler ve standart olmayan API'ler entegrasyonları zordur
- Kurulum karmaşıklığı: İlk kurulum, araçların tanımlanması ve işleyicilerin yazılması teknik çaba gerektirir ve yeni takımlar için bir öğrenme eğrisi oluşturur
- Gecikme yükü: Her harici çağrı, özellikle birden fazla aracı zincirleme bağladığınızda yanıt gecikmelerine neden olur
- Güvenlik endişeleri: Araçları ve veri kaynaklarını açığa çıkarmak, saldırılara maruz kalma riskini artırır. Ayrıntılı erişim kontrolleri ve denetim günlüğü kaydı henüz olgunlaşmamıştır
- Sınırlı çoklu sunucu koordinasyonu: Sunucular arasında bağlamın birleştirilmesi sorunsuz gerçekleşmez, bu da parçalı veya tutarsız çıktılara yol açar
ClickUp AI, Model Bağlam Protokollerine Alternatif Olarak Nasıl Hizmet Ediyor?
Model bağlam protokolleri, AI sistemlerinin standartlaştırılmış çağrılar yoluyla harici bağlamı alması için yapılandırılmış bir yol sağlar. Ancak, bu sistemlerin oluşturulması ve bakımı, özellikle işbirliğine dayalı takım ortamlarında karmaşık olabilir.
ClickUp farklı bir yaklaşım benimser. Bağlamı, işin gerçekte yapıldığı çalışma alanınıza doğrudan yerleştirir. Bu, ClickUp'ı bir geliştirme katmanı ve takımlar için optimize edilmiş, derinlemesine entegre bir ajanik sistem haline getirir.
Bunu daha iyi anlayalım. 📝
Çalışma Alanına bellek ekleme
ClickUp'ın AI yeteneklerinin merkezinde, yerleşik bir bellek sistemi görevi gören bağlam farkında bir motor olan ClickUp Brain yer alır.
Sığ komut geçmişine veya harici veritabanlarına dayanan geleneksel MCP'lerin aksine, Brain çalışma alanınızın yapısını anlar ve görevler, yorumlar, zaman çizelgeleri ve Dokümanlar genelinde kritik bilgileri hatırlar. Yapabilecekleri:
- Geçmişteki gecikmelere ve engellere dayalı olarak darboğazları belirleyin
- "Bu kimin rolündedir?" veya "QA bunu inceledi mi?" gibi rol özgü sorguları yanıtlayın
- Toplantı notlarını, görevler ve son tarihlerle birlikte yapılandırılmış görevlere dönüştürün
📌 Örnek: Brain'e "Q2 pazarlama kampanyalarının ilerlemesini özetle" isteğinde bulunursanız, projelerdeki ilgili görevleri, durumları ve yorumları referans alır.
Cevapları, görev atamalarını ve eylemleri otomasyon ile gerçekleştirme
MCP uygulamaları sürekli model ayarlaması gerektirirken, görev otomasyon yazılımı olan ClickUp, karar verme ve yürütme işlemlerini aynı sistemde bir araya getirir.
ClickUp Otomasyonları ile tek bir satır kod yazmadan etkinliklere, koşullara ve mantığa dayalı eylemleri tetikleyici olarak kullanabilirsiniz. Ayrıca ClickUp Brain'i kullanarak doğal dil ile özel veri girdi otomasyonları oluşturabilir ve kişiselleştirilmiş ş akışları oluşturmayı kolaylaştırabilirsiniz.
ClickUp Brain'i kullanarak ClickUp Automations ile özel tetikleyiciler oluşturun
📌 Örnek: Durum değiştiğinde görevleri İlerleme durumuna taşıyın, Yüksek Öncelikli olarak işaretlendiğinde takım liderini atayın ve son teslim tarihi kaçırıldığında proje sahibini uyarın.
📖 Ayrıca okuyun: ClickUp'ta Otomasyon Kılavuzu (Kullanım Örnekleri ile)
Bu temele dayanan ClickUp Otomatik Pilot Ajanları, yeni bir düzeyde akıllı otonomi sunar. Bu yapay zeka destekli ajanlar şu şekilde çalışır:
- Tetikleyiciler (ör. görev güncellemeleri, sohbet bahsetmeleri)
- Koşullar (ör. mesajda acil ifadesi yer alıyor)
- Eylemler (ör. bir konuyu özetlemek, bir görev atamak, bildirim göndermek)
- Araçlar (ör. kanallarda yayınlama, alanları güncelleme)
- Bilgi (ör. iç belgeler, görevler, formlar ve sohbet geçmişi)
Bilgileri eyleme geçirilebilir bağlama dönüştürme
AI ajanı olan ClickUp, mevcut çalışma alanı verilerinizi kullanarak kurulum gerektirmeden daha akıllı hareket eder. Çalışma alanınızdaki tüm bu bilgileri eyleme hazır bağlama dönüştürmenin yolu şöyledir:
- *görevler ve Alt Görevler: ClickUp Görevleri içinde takip görevleri atayın, özetler oluşturun veya öncelikleri ayarlayın. AI, atanan kişiler, son teslim tarihi ve yorumlardan doğrudan bilgi alır
- *belge ve Wiki'ler: AI'dan, Docs'u kullanarak plan sırasında takım bilgilerine başvurmasını, belgeleri özetlemesini veya anahtar noktaları çıkarmasını isteyin
- Özel Alanlar: Kendi etiketlerinizi, kategorilerinizi veya puanlarınızı kullanarak yanıtları kişiselleştirin. AI, meta verilerinizi yorumlayarak çıktıyı takımınızın diline uyarlar
- Yorumlar ve Sohbet: Konu arasında konuşmalara devam edin veya tartışmalara dayalı eylemler oluşturun
AI destekli Özel Alanların nasıl çalıştığını buradan izleyin. 👇🏼
Model Bağlam Protokollerinin Geleceği
AI, statik sohbet robotlarından dinamik, çoklu ajan sistemlerine doğru kaymaya devam ettikçe, MCP'lerin rolü giderek daha merkezi hale gelecektir. OpenAI ve Anthropic gibi büyük isimlerin desteğiyle MCP'ler, karmaşık sistemler arasında birlikte çalışabilirlik vaat ediyor.
Ancak bu vaat, büyük sorular da beraberinde getiriyor. 🙋
Öncelikle, günümüzde çoğu MCP uygulaması demo düzeyindedir, temel stüdyo aktarımını kullanır, HTTP desteği yoktur ve yerleşik kimlik doğrulama veya yetkilendirme sunmaz. Bu, kurumsal kullanım için uygun değildir. Gerçek dünyadaki kullanım örnekleri güvenlik, gözlemlenebilirlik, güvenilirlik ve esnek ölçeklendirme gerektirir.
Bu boşluğu doldurmak için MCP Mesh kavramı ortaya çıkmıştır. Bu kavram, kanıtlanmış hizmet ağı modellerini (mikro hizmetlerde kullanılanlar gibi) MCP altyapısına uygular. MCP Mesh ayrıca, birden fazla dağıtılmış sunucu arasında güvenli erişim, iletişim, trafik yönetimi, esneklik ve keşif konularında da yardımcı olur.
Aynı zamanda, ClickUp gibi yapay zeka destekli platformlar, derinlemesine entegre edilmiş uygulama içi bağlam modellerinin takım odaklı ortamlarda daha pratik bir alternatif sunabileceğini göstermektedir.
Gelecekte, hem farkında hem de eyleme geçebilen AI ajanlarının önünü açan hibrit mimariler görebiliriz.
ClickUp ile Verimlilik için Ticaret Protokolleri
Model bağlam protokolü, AI'nın harici sistemlere erişimini standartlaştırır, ancak karmaşık bir teknik kurulum gerektirir.
MCP, güçlü olmasına rağmen teknik kurulum gerektirir ve bu da geliştirme süresini, maliyetleri ve sürekli bakım zorluklarını artırır.
ClickUp, çalışma alanınıza entegre ClickUp Brain ve otomasyonlarla pratik bir alternatif sunar.
Görev bağlamını, proje verilerini ve kullanıcı niyetini otomatik olarak anlar. Bu, ClickUp'ı mühendislik masrafı olmadan ölçeklenebilir, bağlam farkında AI isteyen takımlar için ideal bir düşük kodlu çözüm haline getirir.
✅ Bugün ClickUp'a kaydolun!