API'leri çağırabilen, belgeleri alabilen ve hatta ş akışlarını tetikleyici bir AI ajanı var. Ancak sistemi her ölçeklendirdiğinizde, sorunlar başlıyor. 🫨
Buraya geldiyseniz, ajan davranışını yönetmek için daha temiz ve yapılandırılmış bir yönteme ihtiyacınız var demektir. MCP müşteriler bu konuda anahtar bir rol oynar.
Bu kılavuzda, bunların ne olduğunu ve nasıl işlediğini ayrıntılı olarak inceleyeceğiz. Ayrıca, ClickUp'ın tüm altyapı olmadan ajan ş akışlarını nasıl yönettiğine de göz atacağız. Hadi başlayalım!
MCP müşterisi nedir?
Model Context Protocol (MCP), AI ajanlarının kurumsal sistemlerle güvenlikle etkileşime girmesini sağlayan açık bir çerçevedir. Dağıtılmış araçlar ve hizmetler arasında bellek, bağlam farkındalıklı akıl yürütme ve koordinasyonu kolaylaştırır.
MCP müşterisi, bu mimarinin önemli bir bileşenidir ve Claude masaüstü uygulama veya özel ajan çerçeveleri gibi AI uygulamalarına gömülüdür. MCP sunucusuyla bire bir, durum bilgisi içeren bir bağlantı kurarak AI modeli ile harici sistemler arasındaki iletişimi yönetir
MCP AI altyapısında aşağıdaki kritik rolleri üstlenir:
- Sunucularla protokol sürümleri ve yetenekleri hakkında pazarlık yapma
- JSON-RPC (JavaScript Nesne Notasyonu-Uzak Prosedür Çağrısı) mesaj aktarımını yönetme
- Araçları ve API'leri keşfetme ve çağırma
- Güvenlikli bir bağlamda kurumsal kaynaklara erişim
- Komut istemlerini ve kök yönetimi ve örnek gibi isteğe bağlı fonksiyonları kullanma
MCP müşteri türleri:
- *basit araç kullanan müşteriler: Hesap makinesi veya hava durumu aracı gibi tek ve basit görevleri yerine getiren sohbet robotları veya yapay zeka için temel müşteriler
- Ajan çerçeve müşterileri: Karmaşık, çok adımlı hedefleri gerçekleştirmek için bir dizi araç çağrısını yöneten AI ajanları için daha gelişmiş müşteriler (ör. uçuş ve otel araçlarını çağırarak seyahat planlama)
- uygulamaya gömülü müşteriler: *AI asistanının doğal dil kullanarak uygulamanın özelliklerini kontrol etmesini sağlamak için belirli bir uygulamaya (CRM gibi) yerleştirilmiş müşteriler.
- Orchestrator istemleri: Merkezi bir hub görevi gören, görevleri farklı araç sunucularına dağıtan veya karmaşık ş akışlarını yürütmek için birden fazla AI ajanını koordine eden üst düzey müşteriler
💡 Profesyonel İpucu: AI ajanlarının gerçek ş akışlarını nasıl yeniden şekillendirdiğini görmek ister misiniz? ClickUp'ta kendi AI ajanınızı nasıl oluşturacağınızı öğrenin — kod bilgisi gerekmez.
MCP Müşterilerinin Temel Özellikleri
MCP müşterileri, AI ajanları ile kurumsal sistemler arasında işletim köprüsü görevi görür ve bağlam açısından zengin AI etkileşimleri, gerçek zamanlı karar verme ve dinamik görev yürütme olanağı sağlar. Aşağıda, bu müşterilerin yeteneklerini tanımlayan temel özellikler yer almaktadır:
- Bağlantılar kurar: Belirli bir MCP sunucu koduyla bire bir, durum bilgisi içeren oturumlar sürdürerek izole ve güvenli etkileşimler sağlar
- *protokol ve yetenekleri müzakere eder: Protokol sürümlerini ve karşılıklı olarak desteklenen özellikleri uyumlu hale getirmek için ilk el sıkışma süreçlerine katılır, uyumluluk ve optimum fonksiyon sağlar
- Çift yönlü iletişimi yönetir: İstekler, yanıtlar ve bildirimler dahil olmak üzere JSON-RPC mesajlarının ana uygulama ile bağlantılı müşteri-sunucu mimarisi arasında yönlendirilmesini sağlar
- araçları keşfeder ve yürütür: *Sunucu tarafından sunulan kullanılabilir MCP araçlarını tanımlar ve bunların çağrılmasını kolaylaştırarak AI ajanlarının veri alma veya görev yürütme gibi eylemleri gerçekleştirmesini sağlar
- kaynaklara erişir ve yönetir: *Sunucu tarafından sağlanan dosyalar veya veritabanları gibi çeşitli kaynaklarla etkileşime girerek AI ajanlarının dış verileri işlemlerine dahil etmelerini sağlar
- güvenlik ve erişim kontrolüne öncelik verir: *Sunucular, uzaktan kullanım için açıkça izin verilmedikçe yerel olarak çalıştırılan yerel öncelikli bir yaklaşım benimser. Bu, kullanıcıların veriler ve eylemler üzerinde kontrol sahibi olmasını sağlar. MCP sunucularını test etmek için kimlik doğrulama bilgileri, örneğin sunucu işlemine aktarılan sanal ortam değişkenleri aracılığıyla güvenli bir şekilde yönetilebilir
MCP müşteri ve API'nin karşılaştırması
Hem MCP müşterileri hem de API'ler yazılım etkileşimi için çok önemlidir, ancak farklı amaçlara hizmet ederler. Temel olarak, bir MCP müşterisi, AI ajanlarının harici araçlarla etkileşime girmesi için tasarlanmış belirli bir bileşendir, API ise çeşitli yazılım uygulamalarının birbirleriyle iletişim kurmasını sağlayan daha geniş bir kurallar kümesidir.
MCP müşterisi, çalışma zamanı keşfi desteği sunarak AI'nın hangi araçların mevcut olduğunu sormasına olanak tanır. Öte yandan, API genellikle geliştiricilerin nasıl etkileşim kuracaklarını anlamak için okumaları gereken statik belgelere dayanır.
MCP Müşterileri için Kullanım Örnekleri
Aşağıda, MCP müşterilerinin yeteneklerini gösteren belirli ş Akışı otomasyon örnekleri verilmiştir:
🤖 Çoklu ajan koordinasyonu
Karmaşık ş Akışlarında, birden fazla AI ajanı genellikle işbirliği yapmalı ve her biri farklı alt görevleri yerine getirmelidir. MCP müşterileri, bağlam paylaşımı ve araç erişimi için birleşik bir protokol sağlayarak bunu kolaylaştırır.
Her ajan bağımsız olarak çalışır ve MCP müşterisi aracılığıyla yapılandırılmış görevler üzerinden eşzamansız olarak iletişim kurarak verimli ve koordineli sorun çözümü sağlar.
📌 Örnek: Bir kurumsal BT destek sistemi, "Son yazılım güncellemesinden sonra dizüstü bilgisayarım açılmıyor" gibi bir kullanıcı sorununu çözmek için birden fazla AI ajanı kullanır
- Geri alma işlemi başarısız olursa, Aygıt Değiştirme Aracısı bir donanım değişimi başlatır
- Donanım Tanı Aracısı, cihazın fiziksel bileşenlerini kontrol eder
- Donanım fonksiyonel ise, Yazılım Geri Alma Aracısı son güncellemeleri değerlendirir
🧠 İlginç Bilgi: Claude 4 Opus, Pokémon Red oyununu 24 saat boyunca oynadı ve her şeyi hatırladı. Oyundaki ilerleme izleme, hamlelerini plan ve baştan sona tutarlı kalmak için MCP'yi kullandı.
🤖 Müşteri desteği için bellek geliştirilmiş ajanlar
Geleneksel AI ajanları, uzun süreli etkileşimler sırasında bağlamı genellikle koruyamaz. MCP müşterileri, ajanların oturumlar arasında bağlamsal bilgileri depolamasına ve geri almasına olanak tanıyarak bu sorunu çözer.
Çoğu durumda, MCP desteği, ajanların veritabanları veya belgeler gibi çeşitli kaynaklardan bilgiye erişmesine ve bu bilgileri entegrasyonlar yapmasına olanak tanıyarak yanıtların alaka düzeyini ve doğruluğunu artırır.
📌 Örnek: Bir havayolu şirketi, müşteri desteğini iyileştirmek için entegre bellek sistemlerine sahip AI ajanları kullanıyor. Sık uçan bir yolcu uçuş değişikliği talep ettiğinde, ajan:
- Sık uçan yolcu sayıları gibi belirli ayrıntıları yönetmek için varlık belleğine erişir
- Uzun süreli bellekten yapıştırılmış etkileşimleri ve tercihleri geri getirir
- Mevcut oturum sırasında bağlamı korumak için kısa süreli bellek kullanır
⚙️ Bonus: Belge belleği ve geri getirmeye dayalı ajanlar için RAG, MCP ve AI ajanları, bellek destekli ajanların geleneksel yaklaşımlardan nasıl farklı olduğunu doğrudan karşılaştırır.
🤖 Otonom görev yöneticileri
CEO veya proje yöneticisi gibi farklı türdeki AI ajanları, görevleri etkili bir şekilde planlamak, yürütmek ve izlemek için çeşitli araçlara ve verilere erişime ihtiyaç duyar.
MCP müşteriler, bu ajanlara etkileşimli sohbet arayüzü aracılığıyla takvimler, proje yönetimi araçları, iletişim platformları ve daha fazlasına bağlantı kurmak için birleşik bir yol sunar.
📌 Örnek: Bir teknoloji şirketi, proje yönetimi görevlerini denetlemek için bir AI ajanı uygular. Ajan:
- Takım iletişimini ve ilerleme raporlarını özetler
- Proje zaman çizelgelerini ve dönüm noktalarını izler
- İş yükü ve uzmanlığa göre görevleri takım üyelerine delege eder
🚀 ClickUp Avantajı: AI'yı kullanarak, müşteri memnuniyetsizliği gibi gerçek bağlamlara göre görevleri otomatik olarak önceliklendirin. Sıralamaya daha az zaman harcayın, çözüme daha fazla zaman ayırın.
MCP Müşterileri Pratikte Nasıl İşler?
MCP müşterileri, büyük dil modeli (LLM) uygulamaları ile kurumsal sistemler arasında protokol odaklı köprüler oluşturur. Bu müşteriler, AI'nın dış bağlamla mantık yürütmesini ve kararları büyük ölçekte uygulamasını sağlayan yapılandırılmış iletişim uç noktalarıdır.
İşte bunların arka planda fonksiyonları. 👇
Adım #1: Oturum başlatma ve yetenek müzakeresi
Başlangıçta, MCP müşterisi bir oturum oluşturmak için MCP sunucusuyla bir el sıkışma işlemi başlatır. Bu işlem, uyumluluğu sağlamak için protokol sürümlerinin ve yeteneklerin değiştirilmesini içerir. Müşteri bir istek gönderir ve sunucu desteklediği özelliklerle yanıt verir.
Bu müzakere, her iki tarafın da mevcut araçları, kaynakları ve komutları anlamasını sağlayarak etkili iletişim için ayar yapar.
🔍 Biliyor muydunuz? MCP Bridge sayesinde, birden fazla model bağlam protokol sunucusunu tek bir RESTful API'ye bağlayabilirsiniz. Bu, çok sayıda farklı entegrasyona ihtiyaç duymadan daha fazla esneklik sağlar.
Adım #2: Araç keşfi ve bağlam sağlama
Oturumu kurduktan sonra, müşteri tools/liste gibi yöntemleri kullanarak sunucuya sorgu gönderir ve kullanılabilir araçları ve kaynakları keşfeder. Sunucu, açıklamalar ve giriş şemaları dahil olmak üzere bir yetenek liste ile yanıt verir.
Müşteri daha sonra bu yetenekleri AI modeline sunar ve genellikle bunları fonksiyon çağırma API'siyle uyumlu bir biçime dönüştürür. Bu süreç, AI ajanı genişletilmiş bir beceri setiyle donatarak daha geniş bir görev alanağı yerine getirmesini sağlar.
📖 Ayrıca okuyun: Verimliliği Artırmak için En İyi AI Chrome Uzantıları
Adım #3: Araç çağırma ve yürütme
AI ajanı, bir kullanıcı isteğini yerine getirmek için belirli bir aracın gerekli olduğunu belirlediğinde, müşteri, araç adını ve gerekli argümanları belirterek tools/call isteğini sunucuya gönderir.
Sunucu bu isteği işler, altta yatan harici sistemle etkileşime girer (ör. bir API'yi çağırır, bir veritabanını sorgu) ve istenen eylemi gerçekleştirir. Sonuç daha sonra standart bir biçimiyle müşteri'ye geri gönderilir.
🔍 Biliyor muydunuz? AI, veri paylaşımı yapmadan işbirliği yapabilir. Birleştirilmiş bağlam öğrenimi sayesinde, birden fazla model gizlilik veya uyumluluk riskine girmeden birbirinden öğrenebilir.
Adım #4: Entegrasyonlar ve yanıt oluşturma
Müşteri, sunucu sonucunu AI uygulamasının bağlamına geri entegre eder. Bu bilgi AI modeline sağlayıcı tarafından sağlanarak, sonraki yanıtlarını veya eylemlerini belirler.
Örnek, AI ajanı bir veritabanından veri aldıysa, bu bilgileri kullanarak kullanıcı sorgularını doğru bir şekilde yanıtlayabilir. Bu sorunsuz entegrasyon, AI ajanının bilgili ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar sağlayabilmesini sağlar.
🧠 İlginç Bilgi: Microsoft, MCP'yi "AI uygulamalarının USB-C'si" olarak adlandırıyor, çünkü AI'nın uygulamalara, hizmetlere ve Windows araçlarına tek bir akışla doğrudan bağlantı kurmasını sağlıyor.
📮 ClickUp Insight: Çalışanların %24'ü tekrarlayan görevlerin daha anlamlı işler yapmalarını engellediğini, %24'ü ise becerilerinin yeterince değerlendirilmediğini düşünüyor. Bu, işgücünün neredeyse yarısının yaratıcılıklarının blok olduğunu ve değerlerinin bilinmediğini hissettiği anlamına geliyor. 💔
ClickUp, kurulumu kolay AI ajanları ile odak noktasını yüksek etkili işlere geri çevirmeye yardımcı olur ve tetikleyicilere göre yineleyen görevleri otomatikleştirir. Örnek, bir görev tamamlandı olarak işaretlendiğinde, ClickUp'ın AI Ajanı otomatik olarak bir sonraki adımı atayabilir, hatırlatıcılar gönderebilir veya proje durumlarını güncelleyebilir, böylece sizi manuel takip işlemlerinden ücretsiz hale getirir.
💫 Gerçek Sonuçlar: STANLEY Güvenlik, ClickUp'ın özelleştirilebilir raporlama araçlarıyla rapor oluşturma süresini %50 veya daha fazla azalttı ve takımlarının biçim yerine tahminlere daha fazla odaklanmasını ücretsiz sağladı.
MCP Müşterileri Kullanırken Sınırlar ve Dikkat Edilecek Noktalar
MCP müşteriler, ajan tabanlı AI sistemleri oluşturmak için güçlü bir temel sunsa da, dikkate alınması gereken birkaç önemli sınır vardır. 💭
- gelişen protokol standartları: *MCP, standartlaştırma döngüsünün henüz başlarında olduğundan, protokolün bazı kısımları, mesaj biçimleri veya desteklenen özellikler değişebilir
- Şema odaklı karmaşıklık: MCP'nin etkili kullanımı, araç tanımları, komut biçimleri ve kaynak sözleşmeleri için açık ve yapılandırılmış JSON şemalarına büyük ölçüde bağımlıdır. Kötü tanımlanmış şemalar, LLM ajanları tarafından zayıf entegrasyonlara veya yanlış araç kullanımına sonuç verebilir
- standart olmayan ajan ek yükü: *MCP protokolünü yerel olarak desteklemeyen ajanlar, iç mantık ile MCP'nin beklentileri arasında çeviri yapmak için sarmalayıcı katmanlara veya özel adaptörlere ihtiyaç duyar
🚀 ClickUp Avantajı: MCP müşterileri özel uygulama ve teknik kurulum gerektirirken, ClickUp tek bir satır kod yazmadan rutin iş akışlarını otomatikleştirmenizi sağlar. Manuel iş süreçlerini otomatikleştirme kılavuzu size nasıl yapılacağını gösterir.
ClickUp, MCP benzeri ajan ş Akışlarını nasıl destekler?
MCP müşteriler güçlü yetenekler sunar, ancak genellikle manuel bağlam birleştirme ve özellikle standart olmayan ajanlar arasında yoğun entegrasyon iş gerektirir.
ClickUp burada gerçek bir fark yaratır.
Proje yönetimi, belgeler ve takım iletişimi özelliklerini tek bir platformda bir araya getiren, yeni nesil AI otomasyon ve arama özelliği ile hızlandırılmış, iş için gerekli her şeyi içeren bir uygulamadır.
ClickUp, piyasadaki en iyi görev yönetimi yazılımı değildir. Ayrıca, operasyonel ek yük olmadan MCP benzeri ajan ş Akışlarını daha birleşik ve verimli bir şekilde destekleyerek MCP uygulama platformuna olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Daha yakından bakalım. 👀
Altyapı yükü olmadan bağlam farkında bellek
Çoğu MCP kurulum, vektör depolarının birleştirilmesini veya komut zincirlemeyi gerektirir.
ClickUp Brain bu sorunu çözer.
Bu, belleği, bağlamı ve çıkarımları doğrudan çalışma alanınıza yerleştiren ajan ş Akışlarınızın sinirsel çekirdeğidir. Sığ komut pencerelerine veya API'ye bağlı belleğe dayanan geleneksel kurulumların aksine, ClickUp Brain görevlerinizi, belgelerinizi, zaman çizelgelerinizi, yorumlarınızı ve bağımlılıklarınızı gerçek zamanlı olarak anlar.
Kalıcı proje belleği, geçmiş güncellemeleri, engelleyicileri, zaman günlüklerini ve atananın etkinliğini hatırlamasına yardımcı olur. Ürün biriktirme listenizdeki bir görev sürekli erteleniyorsa, AI bunu eskalasyon için işaretleyebilir veya geçmiş davranışlara göre kaynakların değiştirilmesini önerebilir.
📌 Örnek: ClickUp Brain'e "Proje A ile ilgili hukuk ve BT takımından gelen güncellemeler nelerdir?" diye sorabilirsiniz. ClickUp Brain, ilgili tüm görevleri, belgeleri, yorumları ve zaman çizelgelerini arar, ardından tamamlanan dönüm noktaları, açık engeller ve işaretlenen riskleri içeren bir ilerleme özeti oluşturur.
Tüm LLM modelleri tek bir yerde
ClickUp Brain ile çalışma alanınızdan çeşitli AI modellerine de erişebilirsiniz. ChatGPT, Claude ve Gemini arasında geçiş yapın. Karmaşık sorunları çözmek hiç bu kadar kolay olmamıştı.
Emirlerinizi yapacağınız otonom AI ajanları
ClickUp Brain, çalışma alanı verilerini sürekli olarak yorumlar ve yapılandırır, böylece ClickUp AI Ajanlarının minimum kullanıcı girişi ile hareket etmesini sağlar. Bu ajanlar, elle oluşturulmuş kurallara veya harici belleğe bağlı değildir. Bunun yerine, ClickUp Brain'in çalıştığı aynı bağlamsal zekayı miras alırlar.
Verimlilik için tasarlanmış bu yapay zeka ajanlarının, MCP benzeri özerkliği büyük ölçekte sağlamak için nasıl çalıştığına bir göz atalım:
- *görev otomasyon ajanları, sprint planlaması veya birikmiş işlerin düzenlenmesi gibi tekrarlayan işleri yönetir, görev durumuna, son teslim tarihine veya engelleyicilere göre tetikleyici eylemler tetikler
- *veri analistleri, projeyle bağlantılı verileri kullanarak metrikleri veya kampanya sonuçlarını işler, içgörüler elde eder veya anormallikleri tespit eder
- müşteri hizmetleri botları*, paylaşılan belgelerden ve görev konularıdan bilgi alarak iç veya müşteriye yönelik soruları hızlı bir şekilde çözer
- *rakip izleyiciler, harici değişiklikleri izler ve Google Alerts veya kamuya açık veri kümeleri gibi entegrasyonlarla senkronizasyon sağlayarak ClickUp içinde eyleme geçirilebilir özetler derler
- triage ajanları *gelen istekleri veya konuşmaları ilgili görevlere harita yaparak takip ve izlenebilirliği sağlar
- *cevap veren ajanlar, "Üretim hatası için eskalasyon süreci nedir?" gibi sorguları yanıtlamak için belge, wiki'ler ve SOP'lar gibi dahili bilgi tabanlarından yararlanır
Tekrarlayan görevleri kolaylaştırmak için otomasyonlar
ClickUp Otomasyonları, tekrarlayan görevleri hassas bir şekilde yerine getirmek için mükemmeldir ve ClickUp Brain ile birlikte kullanıldığında daha akıllı, daha uyarlanabilir ve ayarı daha kolay hale gelir.
Autopilot Agents ve ClickUp otomasyonları, mantık tabanlı ş akışlarını takip etmelerine rağmen, farklı türde görevler için tasarlanmıştır:
- *otomatik Pilot Ajanlar, durumun bağlam farkında kararlar, konuşma yanıtları veya akıllı içerik üretimi gerektirdiği durumlarda adım atar
- Otomasyonlar, belirlenen kurallara göre rutin eylemleri gerçekleştirmek için en uygun yöntemdir. Bir koşulun yerine getirildiğinde bir görevinin durumunu güncellemek veya bir iş arkadaşına atamak gibi işlemleri düşünün
AI Otomasyon Builder ile karmaşık ş akışlarını manuel olarak bir araya getirmenize gerek yoktur. "Tüm gecikmiş görevleri proje liderine atayın ve durumu Risk Altında olarak değiştirin" gibi basit bir dilde ne istediğinizi açıklayın, ClickUp Brain doğru tetikleyiciler ve eylemlerle ş akışını anında oluşturur.
Tek bir tıklama ile düzenleme veya yayınlayabilirsiniz.
Otomasyonu gerçek zamanlı rollere ve sahiplik değişikliklerine uyumlu hale getirmek için görev oluşturucu, izleyici veya tetikleyici kullanıcı gibi değişkenleri kullanın. Bu, özellikle dönüşümlü takımlar veya müşteri tabanlı ş Akışı için kullanışlıdır.
📖 Ayrıca okuyun: AI'yı Görevleri Otomasyon için Nasıl Kullanabilirsiniz?
Toggl maliyetini azaltmak için birlikte çalışabilirlik
ClickUp entegrasyonları, Figma, Microsoft Teams ve Google Drive dahil olmak üzere 1000'den fazla araçla bağlantıyı kolaylaştırır.
En iyi ClickUp entegrasyonlarından bazıları, AI ajanlarının çeşitli platformlarda verilere erişmesine ve bunları işlemesine olanak tanıyarak, MCP'nin temel ilkelerinden biri olan birlikte çalışabilirlik ve tutarlı bağlam yönetimini sağlar.
🔍 Biliyor muydunuz? AI ajanları artık diğer AI ajanlarını yönetiyor. MCP ile bir ajan, alt ajanlara görevler atayabilir, ilerlemelerini izleyebilir ve bir sorun olduğunda adım atabilir.
✨Bonus: ClickUp'ın en gelişmiş AI çözümü olan Brain Max ile ş Akışınızı güçlendirin! Brain Max, güçlü otomasyon, akıllı görev yönetimi, metinden konuşmaya dönüştürme özellikleri ve gerçek zamanlı içgörülerle daha akıllı çalışmanıza yardımcı olur. İster projeleri yönetiyor, ister takımınızla işbirliği yapıyor, ister günlük görevlerinizi optimize ediyor olun, Brain Max üretkenliğinizi bir üst seviyeye taşımak için tasarlanmıştır.
İşin geleceğini deneyimlemeye hazır mısınız? Brain Max hakkında daha fazla bilgi edinin ve takımınızın tüm potansiyelini ortaya çıkarın!
ClickUp ile Müşterilerinize Rahat Bir Nefes Verin
Araçlar arasında akıl yürütme, hatırlama ve eylem gerçekleştirme gereksinimleri olan ajanlar geliştiriyorsanız, MCP müşteriler size bilgi akışının tam olarak istediğiniz şekilde akışını tasarlama esnekliği sunar.
Ancak bazı sınırları da vardır. 👎
ClickUp, mühendislik yükü olmadan ajan benzeri davranış sergileyen bir alternatif için güçlü argümanlar sunar.
ClickUp Brain ile, bağlamı anlayan yapay zeka ve kod yazmadan tekrarlayan eylemleri gerçekleştiren otomasyonlara sahip olursunuz. Ayrıca entegrasyonlar sayesinde araçlarınız birbirleriyle iletişim kurar. Bazen daha basit sistemler sizi daha hızlı ve daha ileriye götürür.
ClickUp'a kaydolun ve ajan verimliliğinin nasıl bir şey olduğunu keşfedin!
Sık Sorulan Sorular (SSS)
Basit bir ifadeyle, MCP müşterisi bir AI ajanı için özel bir çevirmen ve asistan gibi davranarak, ajanın harici araçları kullanmasına ve gerçek dünyadan bilgilere erişmesine olanak tanır.
aI Aracısı, "düşünen" veya "beyin"dir. Kararları alan, hedefleri anlayan, mantık yürüten ve yapılacak olanı belirleyen temel zekadır. Hedefi olan kısımdır. mCP Müşteri, "iletişimci" veya "ağız ve kulak"tır. AI ajanın dış dünya ile etkileşim kurmak için kullandığı özel bir araçtır. Kendisi düşünmez.
Evet, MCP müşterilerinin çok sayıda açık kaynaklı uygulaması mevcuttur. Model Bağlam Protokolü (MCP) açık bir standart olduğundan, büyümesi güçlü bir açık kaynak ekosistemi tarafından desteklenmektedir. Bu uygulamalar, resmi geliştirici kitlerinden esnek araç kullanımı sağlayan topluluk tarafından oluşturulan uygulamalara kadar çeşitli formlarda olabilir.