Claude, ChatGPT, Gemini veya LlaMA gibi büyük dil modellerinin (LLM) neler yapabileceğini zaten gördünüz: etkileyici metinler yazmak, karmaşık sorunları çözmek ve verileri profesyonelce analiz etmek. Ancak yenilik etkisi geçtikten sonra asıl soru ortaya çıkıyor: AI'nız neden takımınızın günlük olarak kullandığı belirli araçlarla iş yapamıyor?
Model Context Protocol (MCP) araçları tam olarak bunu yapar. Anthropic tarafından açık kaynaklı bir protokol olarak geliştirilen MCP, özel köprüler oluşturmanıza gerek kalmadan AI modellerini doğrudan harici araçlara ve sistemlere bağlar. MCP araçlarıyla manuel iş süreçlerini otomatikleştirebilir ve canlı uygulama verileriyle LLM ajanlarını kullanarak operasyonları, satışları ve stratejileri iyileştirebilirsiniz.
Bu makalede, MCP'nin nasıl çalıştığı, neden önemli olduğu ve AI'nızı gerçekten yararlı hale getirmek için nasıl kullanabileceğiniz açıklanmaktadır.
👀 Biliyor muydunuz? GenAI kullanan kuruluşların %25'i halihazırda ajan tabanlı pilot uygulamaları veya kavram kanıtlarını araştırıyor ve takımlar daha akıllı, uçtan uca otomasyon arayışında olduğundan bu rakamın ikiye katlanması bekleniyor. Bu değişim, pasif AI asistanlarından ClickUp gibi araçlarla entegre olabilen, iş akışlarını düzenleyebilen ve gerçek iş sonuçları elde edebilen proaktif ajanlara doğru daha geniş bir geçişi yansıtıyor.
MCP Araçları Nedir?
MCP araçları, daha bağlantılı, modüler ve ölçeklenebilir bir AI ekosisteminin yapı taşlarıdır.
Basit bir ifadeyle, MCP sunucuları araçları AI ajanlarının gerçek dünyayla etkileşim kurmak için kullanabileceği çağrılabilir fonksiyonlar olarak sunar. Bu araçlar, yapıştırma kodu, manuel entegrasyonlar veya platform değiştirme olmadan veritabanlarını sorgulama, API çağırma, dosya yazma veya dahili bir iş akışını tetikleyici gibi işlemleri yapmanızı sağlar.
Bunları API uç noktaları olarak düşünün, ancak AI ajanları için. Bir araç MCP sunucusuna (adı, giriş/çıkış şeması ve açıklamasıyla birlikte) kaydedildiğinde, LLM gibi MCP uyumlu herhangi bir müşteri, protokolün standart yöntemlerini kullanarak bu aracı keşfedebilir ve çağırabilir:
- Kullanılabilir araçları bulmak için tools/list komutunu kullanın
- Yapılandırılmış argümanlarla bir aracı çağırmak için araçları/çağrıları kullanın
- Sunucu, aracı çalıştırır ve temiz, yapılandırılmış bir yanıt döndürür
Tutarlı, öngörülebilir ve genişletmesi kolaydır; dinamik ortamlarla etkileşime girmesi gereken ajan sistemleri geliştiren geliştiriciler için mükemmeldir.
📮 ClickUp Insight: İnsanların %21'i, iş günlerinin %80'inden fazlasını tekrarlayan görevlere ayırdıklarını söylüyor. %20'si ise tekrarlayan görevlerin günlerinin en az %40'ını tükettiğini belirtiyor.
Bu, haftalık çalışma süresinin neredeyse yarısı (41%) stratejik düşünme veya yaratıcılık gerektirmeyen görevlere (örneğin, takip e-postaları 👀) ayrılıyor.
ClickUp AI Ajanları bu sıkıcı işleri ortadan kaldırmaya yardımcı olur. Görev oluşturma, hatırlatıcılar, güncellemeler, toplantı notları, e-posta taslakları ve hatta uçtan uca iş akışları oluşturmayı düşünün! Tüm bunlar (ve daha fazlası) işiniz için her şeyi içeren uygulama olan ClickUp ile bir çırpıda otomatikleştirilebilir.
💫 Gerçek Sonuçlar: Lulu Press, ClickUp Otomasyonlarını kullanarak çalışan başına günde 1 saat tasarruf ediyor ve iş verimliliğinde %12 artış sağlıyor.
Ajan araçları için protokol odaklı bir yaklaşımın önemi
Şu anda, LLM'leri iç sistemlerinize (örneğin CRM veya bilet platformunuza) bağlamak, tek seferlik sarmalayıcılar yazmak, kırılgan entegrasyonlar oluşturmak ve aracın davranışındaki belirsiz sorunları gidermek anlamına geliyor.
Ajanınızın AI'yı kullanarak görevleri otomatikleştirmesini ve Salesforce'tan kullanıcı verilerini çekerek destek yanıtı oluşturmasını mı istiyorsunuz? Bunun için iki özel araç var. HubSpot'a geçmek mi istiyorsunuz? Yeniden yazma süresini kısaltın.
Model Context Protocol, oyunun kurallarını burada değiştiriyor. MCP, farklı AI ajanlarının ve araçlarının aynı dili konuşmasını sağlayan ortak bir standart sunar. Aracı bir kez tanımlayın, MCP uyumlu tüm modeller (Claude, GPT-4, açık kaynaklı ajanlar ve diğerleri) onu kullanabilir. Yeniden çalışma yok, ekstra mantık haritalama gerekmez.
MCP uyumlu araçları kullanmanın avantajları
MCP uyumlu araçları kullanmanın üç büyük avantajı vardır. Bunları yakından inceleyelim:
Birlikte çalışabilirlik
Çoğu kuruluş, araçları takımlar ve ş Akışları ile yönetir. Bu, araçların entegrasyonu tek seferlik bir işlem haline geldiği için genel amaçlı AI ajanları oluşturmayı zorlaştırır.
MCP, bunu evrensel bir arayüz ile çözer. HubSpot'tan kullanıcı etkinliğini alan bir aracınız varsa, hangi aracı takarsanız takın, tüm MCP uyumlu LLM'lerde aynı şekilde çalışır.
Bu, sistemler, takımlar ve araç setleri arasında ajanların birlikte çalışabilirliğini sağlar. Tekerleği yeniden icat etmekten kurtulursunuz ve AI'nız gerçek anlamda platformlar arası hale gelir.
Modülerlik
Geleneksel entegrasyonlar kırılgandır. Bir parçayı değiştirin (örneğin, e-posta platformunuzu) ve her şeyi güncellemek için yeniden başa dönersiniz.
MCP ile araçlar, tanımlanmış giriş/çıkış şemalarıyla bağımsız olarak kaydedilir. Bu, ajanların bunları sabit kodlu mantık olarak değil, eklenti olarak ele alabileceği anlamına gelir.
Bir API'yi değiştirmek veya bir webhook'u değiştirmek, yeni bir araç kaydetmek kadar kolaydır. Temel mantığınız değişmez. Bu modüler yaklaşım, otomasyon yığınınızı yönetmeyi ve zaman içinde geliştirmeyi kolaylaştırır.
Yeniden kullanılabilirlik
Çoğu kurulumda, bir proje için oluşturulan bir araç o projede kullanılır ve kullanılmaz hale gelir, bu da mühendislik çabalarının boşa gitmesine neden olur.
MCP ile araçlar yeniden kullanılabilir bileşenlerdir. Fatura oluşturan bir araç mı oluşturmak istiyorsunuz? Artık bu araç, mantığı çoğaltmadan veya yükleri yeniden yazmadan fatura ajansınız, finans asistanınız ve CRM botunuz tarafından kullanılabilir. Bu, AI ajanlarınızın verimliliğini artırır.
Ayrıca, teknik borcu önemli ölçüde azaltır ve yeni ajan iş akışlarının geliştirilmesini hızlandırır; tüm bunları kod tabanınızı şişirmeden gerçekleştirir.
📮 ClickUp Insight: Çalışanların %32'si otomasyonun bir seferde sadece birkaç dakika zaman kazandıracağını düşünürken, %19'u haftada 3-5 saat zaman kazandıracağını söylüyor. Gerçekte ise, en küçük zaman tasarrufları bile uzun vadede birikerek önemli bir fark yaratır.
Örneğin, tekrarlayan görevlerde günde sadece 5 dakika tasarruf etmek, her çeyrekte 20 saatten fazla zaman kazanılmasıyla sonuçlanabilir ve bu zaman daha değerli, stratejik işlere yönlendirilebilir.
ClickUp ile son teslim tarihleri atamak veya ekip arkadaşlarınıza etiket eklemek gibi küçük görevleri otomatikleştirmek bir dakikadan az sürer. Otomatik özetler ve raporlar için yerleşik AI Ajanlarınız varken, özel Ajanlar belirli iş akışlarını yönetir. Zamanınızı geri kazanın!
💫 Gerçek Sonuçlar: STANLEY Security, ClickUp'ın özelleştirilebilir raporlama araçlarıyla rapor oluşturmaya harcanan zamanı %50 veya daha fazla azalttı ve takımlarının biçimlendirmeye daha az, tahminlere daha fazla odaklanmasını sağladı.
📖 Ayrıca okuyun: Verimliliği Artırmak için En İyi AI Chrome Uzantıları
MCP Araçlarının Temel Kategorileri
Model Context Protocol'ün en büyük gücü, araçları fonksiyonlarına göre düzenlemesidir. Bu, sağlam, modüler AI sistemleri oluşturmayı kolaylaştırır. Her kategori, yığınınızda sorunsuz bir şekilde hareket edebilen akıllı, bağlam farkında ajanlar oluşturmada anahtar rol oynar. Bunları inceleyelim.
Müşteriler
Müşteriler, AI asistanınız ile kullanması gereken araçlar arasında köprü görevi görür.
Bir model, Figma'da bir diyagram oluşturmak veya Zapier'de bir iş akışını tetiklemek gibi bir özelliğe erişmek istediğinde, bu araçlarla doğrudan iletişim kurmaz. Bunun yerine, uygun MCP sunucusuna bağlanan bir MCP müşterisine istekler gönderir.
Müşteriyi, çevirmen ve dağıtıcı işlevlerini bir arada yerine getiren bir araç olarak düşünebilirsiniz. Bir soket açar, yapılandırılmış mesajlar gönderir, yanıtları dinler ve ardından her şeyi anladığı bir biçimde modele geri yönlendirir.
Cursor gibi bazı platformlar, MCP müşteri yöneticisi olarak da işlev görür ve talep üzerine Ableton, VS Code veya MCP uyumlu herhangi bir özel arka uç gibi araçlarla iletişim kurmak için yeni müşteriler oluşturur.
🔑 Anahtar Bilgi: Hem müşteri hem de sunucu aynı protokolü kullandığından, tüm standart kodları atlayabilirsiniz. Özel sarmalayıcılar, API juggling yok, sadece AI ve ihtiyaç duyduğu araçlar arasında temiz, gerçek zamanlı iletişim var.
Bellek sistemleri
Bellek sistemleri, AI'nızın şeyleri hatırlama şeklidir. Bu araçlar, bir ajanın bağlamsal bilgileri zaman içinde depolamasını, geri getirmesini ve kullanmasını sağlar, böylece yeni bir soru sorduğunuzda konuşmalar sıfırlanmaz.
İyi entegre edilmiş bir bellek sistemi, kullanıcının adını hatırlayarak, geçmiş eylemleri referanslayarak veya oturumlar arasında görev ilerlemesini izleyerek sürekliliği ve kişiselleştirmeyi artırır.
MCP dünyasında, bellek araçları diğer çağrılabilir araçlar gibidir; yani açık kaynaklı bellek arka uçlarını takabilir veya kendi arka uçlarınızı oluşturabilirsiniz, protokol geri kalanını halleder.
Modelle sağlayıcılar
Bu kategori, operasyonun arkasındaki beyinler, yani modellerin kendileriyle ilgilidir.
Model sağlayıcılar, girdiye dayalı çıktı üreten motorlardır. Kural tabanlı modeller, göreve özel sınıflandırıcılar veya GPT-4, Claude veya Mixtral gibi tam gelişmiş LLM'ler olabilirler.
MCP'nin güçlü yanı, modelleri karıştırıp eşleştirebilmenizi sağlamasıdır. Yazma görevleri için GPT-4'ü, özetleme için Claude'u mu kullanmak istiyorsunuz? Sorun değil. Protokol, karmaşıklığı ortadan kaldırır, böylece denetleyiciniz doğru modeli seçer ve verileri buna göre yönlendirir.
Esnek, uyarlanabilir ve geleceğe dönük bir çözümdür.
💡 Profesyonel İpucu: ClickUp, yazma, özetleme veya kodlama gibi farklı kullanım durumları için OpenAI, Claude ve Gemini'nin en yeni sürümleri de dahil olmak üzere birden fazla LLM arasından seçim yapmanızı sağlar.
Ancak, bağlam farkındalığına sahip içgörüler için ClickUp çalışma alanı verilerinize erişebilen tek araç ClickUp Brain'dir. Gelişmiş otomasyon için, görevleri otomatik olarak etiketlemek, içerik oluşturmak veya desteği önceliklendirmek için harici LLM'leri (Zapier veya bir MCP sunucusu aracılığıyla Claude veya GPT gibi) bağlayabilirsiniz. Her modelin hız, bağlam ve yaratıcılık açısından avantajları ve dezavantajları vardır, böylece ihtiyacınıza göre geçiş yapabilirsiniz.
Denetleyiciler ve koordinatörler
Bunlar, MCP yığınınızdaki düzenleyicilerdir. Denetleyiciler ve koordinatörler, araçları, modelleri ve müşterileri bir iş sisteminde bir araya getiren mantığı yönetir.
AI asistanınızın bir görev aldığını varsayalım: Bir raporu özetleyin, e-posta ile gönderin ve sonucu kaydedin. Denetleyici, özeti hangi modelin oluşturacağını, hangi e-posta aracının kullanılacağını ve işlemlerin siparişini belirler.
Bu, bir orkestrayı yöneten bir şef gibidir; her enstrümanın (aracın) doğru zamanda çalmasını sağlar.
Bu koordinasyon katmanı, ajan mimariniz genelinde çok adımlı iş akışları ve karmaşık davranışlar oluşturmak için anahtar öneme sahiptir.
Kayıt defterleri ve ajan depoları
Her şeyi bulunabilir ve düzenli tutmak için MCP, kayıt defterleri ve ajan depoları kullanır.
Kayıt defterleri, kullanılabilir araçlar hakkında, bunların ne yapacağı, hangi girdileri alacağı ve nerede barındırıldığı gibi meta verileri tutar. Bu, müşterilerin araçları dinamik olarak keşfetmesini ve etkileşim kurmasını kolaylaştırır.
Ajan depoları, dağıtılabilen, yeniden kullanılabilen veya paylaşılabilen AI ajanlarının koleksiyonlarını yönetir. Bunu, ajan davranışları için bir paket yöneticisi olarak düşünün.
Birçok açık kaynaklı MCP sunucusu, genel kayıtları da açığa çıkararak kullanıcılara önceden oluşturulmuş bağlayıcılara, paylaşılan iş akışlarına ve topluluk tarafından sürdürülen ve giderek büyüyen bir araç kataloğuna erişim sağlar.
🧠 İlginç Bilgi: MCP protokolü, bir hayal kırıklığından doğdu. Temmuz 2024'te, Anthropic mühendisi David Soria Parra, Claude Desktop ile IDE arasında geçiş yapmaktan bıktı. Language Server Protocol (LSP) protokolünden esinlenerek, IDE gibi herhangi bir uygulamanın AI araçlarıyla derinlemesine entegre olmasını kolaylaştırmak için Justin Spahr-Summers ile birlikte MCP'yi yarattı.
Kullanım Durumunuza Uygun Doğru MCP Araçlarını Seçme
AI modelinizin bir alan uzmanı gibi davranmasını istiyorsanız, doğru MCP araçlarını seçmeniz gerekir. İhtiyaçlarınıza, verilerinize ve takım kurulumunuza göre doğru araçları nasıl seçeceğinizi inceleyelim.
Kullanım örneğinizi tanımlayın
Araçlara dalmadan önce, ne oluşturduğunuzu netleştirin:
- Dahili bilgi tabanlarından bilgi alan bir müşteri desteği asistanı
- Yasal belge özetleyici veya
- Bir e-ticaret mağazası için ürün resimlerini etiketleyen bir model mi?
Her kullanım senaryosu farklı bir dizi yetenek gerektirir. Bunlar genellikle şu şekilde ayrılır:
| Kullanım örneği | İdeal MCP özellikleri |
| Müşteri desteği chatbotu | Talimat ince ayarı, geri alma ile güçlendirilmiş üretim (RAG) |
| Yasal belge özetleyici | Etki alanına özgü ince ayar, uzun bağlam işleme |
| e-ticaret görüntü etiketleme | Görsel dil modelleri, düşük gecikmeli dağıtım |
Net hedefler, yığınınızdaki her bir aracın gerçekte ne yapması gerektiğini belirlemenize yardımcı olur ve aşırı mühendisliği önler.
Verilerinizi değerlendirin
Kullanım örneğinizi belirledikten sonra verilerinizi değerlendirin:
- Yapılandırılmamış mı, gizli mi? → Hızlı mühendislik, RAG veya bağlam içinde öğrenme daha güvenli seçeneklerdir
- Yapılandırılmış ve etiketlenmiş mi? → Denetimli ince ayar yapın
Ayrıca, verilerinizin nerede depolanabileceğini de düşünün. Uyumluluk nedenleriyle yerel olarak kalması gerekiyorsa, açık kaynaklı araçları ve kendi barındırılan kurulumları tercih edin. Bulut seçeneği masada ise, yönetilen hizmetler işleri hızlandırabilir.
Güvenli, işbirliğine dayalı iş akışları için planlama, özellikle AI'yı daha geniş takım operasyonlarıyla entegre ederken daha sorunsuz bir uygulama için zemin hazırlar.
Teknik kaynaklarınızı kontrol edin
Takımınızın uzmanlığı, verileriniz kadar önemlidir:
- Küçük bir takımınız mı var veya ML boru hattınız yok mu? → OpenAI'nin ince ayar API'si veya GPT'ler gibi yönetilen seçenekleri kullanın
- Altyapısı güçlü bir geliştirme takımı mı var? → Kontrol ve verimlilik için Hugging Face, Colossal-AI veya Axolotl'u deneyin
Her şeyi sıfırdan oluşturmanıza gerek yoktur, ancak özellikle daha sonra birden fazla takım araç geliştirmeye veya kullanımına katkıda bulunacaksa, doğru düzeyde kontrol, gözlemlenebilirlik ve esnekliğe ihtiyacınız olacaktır.
MCP araçlarının genel yapısını anlayın
Herkese uyan tek bir yığın yoktur, ancak mevcut seçeneklerin bir özetini burada bulabilirsiniz:
- İnce ayar → OpenAI İnce Ayar, PEFT, LoRA, QLoRA
- RAG + hızlı iş akışları → LangChain, LlamaIndex
- Araç düzenleme → CLI tabanlı MCP müşterileri, araç yaşam döngüsü yönetimi için merkezi gösterge panelleri
Geliştirme ve dağıtım ortamlarında görünürlük sağlayan ve hızlı tasarım, test ve geri bildirim arasında sıkı yineleme döngüleri sağlayan araçları seçin.
Araçları geliştirme yığınınıza uyarlayın
İyi bir araç, sadece özellikleriyle değil, uygunluğuyla da değerlendirilir.
- Python/Jupyter'da mı çalışıyorsunuz? → Hugging Face, LangChain, ChromaDB doğrudan takın
- Kurumsal bulut yığını mı? → AWS Bedrock, Azure OpenAI ve Vertex AI size ölçek, güvenlik ve uyumluluk sağlar
- Hızlı yinelemelere veya daha az geliştirme yüküne mi ihtiyacınız var? → OpenAI GPT'ler veya Zapier AI gibi kodsuz ve düşük kodlu platformları keşfedin
En iyi araçlar, yalnızca LLM'lerinizle entegre olmakla kalmaz, aynı zamanda takımlarınızın planlama, oluşturma ve işbirliği yapma biçimleriyle de uyumludur. Bu, iş akışlarını fonksiyonlar arasında ölçeklendirirken giderek daha önemli hale gelecektir.
Dağıtım + çıkarım için plan yapın
Son adım: Geliştirme ortamının ötesini düşünün.
- Kenar çıkarımına mı ihtiyacınız var? → Hızlı, yerel performans için kuantize modeller (llama.cpp gibi) kullanın
- Bulut tabanlı teslimat mı? → OpenAI, Anthropic veya Cohere'den API'ler ile hızlı bir şekilde çalışmaya başlayabilirsiniz
- Hibrit kurulumlar mı? → Modelleri gizli olarak ince ayarlayın, yönetilen API'ler aracılığıyla sunun
Ayrıca, özellikle AI ürün yönetimi veya müşteri desteği gibi daha geniş operasyonlarla bağlantılı olduğunda, dağıtım iş akışlarını yönetmenize, araç kullanımını izlemenize ve geri bildirim döngülerini desteklemenize yardımcı olan araçları da değerlendirin.
MCP yığınınızı kullanım durumunuza, verilerinize ve takım iş akışlarınıza uyarlayarak, sürekli bakım gerektirmeyen ölçeklenebilir, işlevler arası otomasyonun kapılarını açın.
Bu araçların günlük projelerinizle bağlantısını kolaylaştırmak istiyorsanız, bunu da daha kolay hale getirmenin bir yolu var.
📖 Ayrıca okuyun: MCP, RAG ve AI Ajanları: AI'da kim lider?
👀 Biliyor muydunuz? Tekrarlayan görevleri özerk bir şekilde yerine getirerek, araçları koordine ederek ve bağlam farkındalığına sahip kararlar alarak, ajan AI yanıt sürelerini %50'ye kadar azaltabilir. Büyük kuruluşlar için bu, her ay 15.000 çalışma saatine kadar ciddi tasarruf anlamına gelir.
Bu zaman kazanımı, AI ajanlarının ClickUp, Slack, GitHub ve daha fazlası gibi sistemler arasında çalıştığı karmaşık ortamlarda özellikle değerlidir ve takımların rutin işlemler yerine stratejiye odaklanmasını sağlar.
MCP Araçlarının Kullanım Örnekleri
Şimdi MCP uyumlu çözümlerin iş akışlarını nasıl dönüştürdüğünü inceleyelim.
ClickUp
İş için her şey uygulaması olan ClickUp, artık Model Context Protocol (MCP) ekosistemine doğrudan bağlanabilen bir verimlilik platformudur.
ClickUp MCP sunucuları
ClickUp, MCP sunucularını yerel olarak barındırmasa da, MCP standardı aracılığıyla çalışma alanı verilerini harici LLM ajanlarına açmak için kendiniz bir tane ekleyebilirsiniz.
ClickUp topluluğu, Claude veya ChatGPT gibi ajan LLM'ler ile ClickUp API arasında köprü görevi gören zengin açık kaynaklı MCP sunucuları sağlar. Bu sayede çalışma alanınız AI uyumlu ve MCP ile uyumlu hale gelir.
Topluluk MCP sunucularının desteklediği bazı özellikler şunlardır:
- Görevleri oluşturun, güncelleyin ve düzenleyin
- Çalışma alanları, alanlar, klasörler ve listelerde gezinme
- Belgelere erişin ve arama yapın
- Yorumlar, kontrol listeleri ve ek dosyalar ekleyin
- Bağlamsal bilgileri özetleyin, sınıflandırın ve bunlara göre hareket edin
MCP uyumlu ClickUp Entegrasyonları ile, teknoloji yığınınızdaki araçlara bağlanabilir ve birden fazla platformu kapsayan iş akışlarını yürütebilirsiniz.
| ClickUp, 👇🏽 ile yerel olarak entegre olur | En iyi ClickUp entegrasyonlarını kullanarak, MCP özellikli bir AI ajanı şunları yapabilir 👇🏽 |
| Gerçek zamanlı bildirimler için Slack/Microsoft Teams | Engelleyiciler oluştuğunda takım kanallarına bildirin |
| Toplantı planlama için Google Takvim | Görev atamalarına göre toplantılar planlayın |
| Geliştirme durumunu senkronize etmek için GitHub/Jira | Commit mesajlarına veya sorun çözümlerine göre görev durumlarını otomatik olarak güncelleyin |
| Belge yönetimi için Google Drive/Dropbox | Görev bağlamına göre ilgili belgeleri ekleyin |
| CRM uyumu için Salesforce | Görev tamamlamalarından Salesforce kayıtlarını güncelleyin |
Bu düzeyde bir düzenleme, bağlamdan eyleme kadar uçtan uca otomasyon sağlar.
📌 İşte bir örnek:
- MCP ile entegre bir ajan, MeetGeek'ten bir proje toplantısını özetler
- ClickUp'ta görevleri otomatik olarak oluşturur, sahiplerini atar ve son tarihleri ayarlar
- Aynı anda Salesforce'u günceller, Slack aracılığıyla takıma bildirim gönderir ve Drive'daki ilgili belgeleri senkronize eder
Ancak ClickUp, platform içinde çalışan Otomatik Pilot Ajanlar veya yerleşik AI ajanlara sahiptir; MCP veya ekstra kurulum gerekmez.
ClickUp Otomatik Pilot Ajanlar
ClickUp'ın Otomatik Pilot Ajanları, manuel giriş veya platform değiştirme olmadan çalışma alanınızla etkileşime girer, görevleri yönetir, belgeleri alır ve iş akışlarını düzenler.
Bu ajanlar, görevleri oluşturup düzenlemekten belgeleri güncellemeye ve proje zaman çizelgelerini yönetmeye kadar karmaşık iş akışlarını, yapıştırma kodu veya özel entegrasyonlar olmadan gerçekleştirebilir.
ClickUp Sohbet'te günlük/haftalık görev raporlarını, stand-up'ları ve otomatik cevaplama sorularını paylaşmak için Önceden Oluşturulmuş Otomatik Pilot Ajanları seçebilirsiniz. Minimum kurulum gerektirirler — araçlarını, tetikleyicilerini ve zaman dilimlerini özelleştirin, hemen çalışmaya başlarlar!
Ayrıca, ClickUp'ın kod gerektirmeyen oluşturucusunu kullanarak Özel Otomatik Pilot Ajanlar oluşturabilirsiniz. Tetikleyicileri, koşulları, talimatları, bilgi kaynaklarını ve araçları tanımlayarak ajanlarınızı özel iş akışlarına göre özelleştirebilirsiniz.
Ajanlar şu şekilde çalışır:
- Tetikleyici: Ajanlar, görev durum değişiklikleri, yorumlar, planlanan zamanlar, yeni görevler/belgeler veya sohbet mesajları gibi etkinliklere yanıt olarak "uyanır"
- Koşullar: İsteğe bağlı kriterler, eylemlerin gerçekleştiği zamanı belirler (örneğin, sohbet mesajında İK ile ilgili bir soru varsa yanıt verin)
- Talimatlar: Ajanlara ne ve nasıl yapılacağını söyleyen komut istemi benzeri bir kılavuz. Ton, biçim, referans şablonları veya satır içi düzenlemeler belirtebilirsiniz
- Bilgi ve erişim: Ajanın okuyabileceği verileri tanımlayın: genel/gizli görevler, belgeler, sohbetler, yardım makaleleri veya bağlı uygulamalar. Bu, akıllı ve bağlam açısından zengin yanıtlar sağlar
- Araçlar ve eylemler: Ajanlar, "Konuya yanıt ver", "Görev yorumu gönder", "Görevler oluştur", "StandUp/proje güncellemesi/özet yaz" ve "Görüntü oluştur" gibi araçlarla donatılmıştır
📌 İşte ClickUp Sohbet kanalında özel bir İçerik İnceleme Aracısı oluşturmanın bir örneği:
- Tetikleyici: Gönderilen mesaj
- Koşul: Her zaman yanıt verin
- Talimat: "İçeriği stil kılavuzuna göre inceleyin, üstü çizili/markdown ile satır içi düzenlemeler yapın, 1-10 arasında puan verin, hizalayın..."
- Bilgi: Çalışma alanı belgelerine ve sohbetlere erişin
- Araç: Konuya yanıt ver
👉🏼 Sonuç: Kanaldaki her mesaj, üslup, netlik ve stil açısından akıllıca incelenir
Sonuç olarak? ClickUp'ın Otopilot Ajanları, etkinlik tabanlı mantığı AI destekli akıl yürütme ile birleştirerek, Çalışma Alanınızda proaktif olarak özetleme, önceliklendirme, yanıt verme veya içerik oluşturma yeteneklerine sahip, kod gerektirmeyen akıllı, bağlam farkında otomasyonlar oluşturmanıza olanak tanır.
ClickUp Brain
Bu AI Ajanlarını neyin güçlendirdiğini merak mı ediyorsunuz?
ClickUp Brain, ClickUp AI Ajanlarının arkasındaki zeka katmanıdır. Çalışma alanınızı, ajanlar için bellek açısından zengin, bağlam farkındalığına sahip bir ortama dönüştürür. AI ajanlarının mantıklı düşünmesini, plan yapmasını ve hassas bir şekilde hareket etmesini sağlar.
ClickUp Brain'in tasarım olarak ajanlara hazır olması aşağıdaki gibidir:
| Aspect | ClickUp Brain nasıl çalışır? |
| Bellek | ClickUp Brain, ClickUp Görevleriniz, Belgeleriniz, yorumlarınız ve iş akışlarınızdaki verileri bağlam içinde hatırlar |
| Akıl yürütme | AI, niyeti yorumlar, geçmiş verileri kullanır ve sonraki adımları önerir |
| Plan | Ajanlar doğal dilden görevler, hedefler ve programlar oluşturur |
| Yürütme | Otomasyonlar, AI'nın durumları güncellemesine, sahipler atamasına ve araçlar arasında işlem yapmasına olanak tanır |
| Entegrasyonlar | Slack, GitHub, GCal ve daha fazlasıyla platformlar arası eylemler için yerel entegrasyonlar |
ClickUp Brain ile AI ajanları sadece yanıt vermekle kalmaz, aynı zamanda anlar ve inisiyatif alır. Örneğin, ajan bir toplantıyı özetleyebilir, sahipleri ve son tarihleri olan yapılandırılmış görevler oluşturabilir ve önceki bilgilere dayalı olarak takip eylemlerini tetikleyebilir.
Ayrıca, ClickUp çalışma alanlarınıza entegre ettiğiniz üçüncü taraf uygulamalardan da bilgi alabilir.
Redditor kullanıcısı thevamp-queen şöyle diyor:
ClickUp Brain, bana gerçekten çok zaman kazandırıyor. Oldukça verimli ücretsiz sürümleri olan AI araçları olduğunu biliyorum, ancak sekmeler arasında sürekli geçiş yapmak çok yorucu. Ve dürüst olmak gerekirse, yoğun bir şekilde çalıştığım zamanlarda, yapmak isteyeceğim son şey budur. İçerik sektöründe çalıştığım için AI'yı öncelikle yazmak için kullanıyorum. Ayrıca yazdıklarımı düzenliyor (harika!). Bana gerçekten yardımcı olan bir başka şey de Belgeler. Biçimlendirme seçeneklerini, özellikle de afişleri çok seviyorum. Çok sevimli!
ClickUp Brain, bana gerçekten çok zaman kazandırıyor. Oldukça verimli ücretsiz sürümleri olan AI araçları olduğunu biliyorum, ancak sekmeler arasında sürekli geçiş yapmak çok yorucu. Ve dürüst olmak gerekirse, yoğun bir şekilde çalıştığım zamanlarda bu, yapmak isteyeceğim en son şey. İçerik sektöründe çalıştığım için AI'yı öncelikle yazmak için kullanıyorum. Ayrıca yazdıklarımı da düzenliyor (harika!). Bana gerçekten yardımcı olan bir başka şey de Belgeler. Biçimlendirme seçeneklerini, özellikle de afişleri çok seviyorum. Çok sevimli!
ClickUp Otomasyonları
Şimdi otomasyon hakkında konuşalım.
ClickUp'ın yerel Otomasyonları, görev atama, durum güncelleme veya Slack mesajları gönderme gibi binlerce mantık tabanlı iş akışını tek bir kod satırı gerektirmeden zaten yönetiyor.
Ancak AI özellikleri ve MCP bağlantılı LLM araçlarıyla birleştirildiğinde, bu otomasyonlar reaktif iş akışlarından akıllı karar alma sistemlerine dönüşür.
ClickUp Brain'i kullanarak, düzinelerce tetikleyici, koşul ve eylem arasından seçim yapmak ve tıklamak zorunda kalmadan doğal dilde otomasyonlar oluşturabilirsiniz. 🦄
AI ile otomasyonlar, statik tetikleyicileri yürütmenin ötesine geçerek bağlamsal zekayı uygulamaya geçirir.
📌 Örnek:
🦾 Temel otomasyon: "Görev durumu 'İnceleniyor' olarak değiştiğinde, Yöneticisine atayın."
🤖 AI + Otomasyonlarla: MCP sunucuları, ClickUp ile Claude veya GPT gibi harici LLM'ler arasında açık kaynaklı köprüler görevi görür. Otomasyonlarla eşleştirildiğinde, aşağıdaki gibi iş akışları oluşturabilirsiniz: "Bir yorumda 'belirsiz' veya 'eksik' gibi geri bildirimler varsa, anahtar sorunları özetleyin ve önerilerle görevi yeniden atayın."
- Tetikleyici: Müşteri sorunu ile oluşturulan görev
- Otomasyon: Görev verilerini MCP'ye bağlı bir LLM'ye (webhook aracılığıyla) gönderin
- MCP Aracısı: Görev metnini analiz edin, aciliyetini belirleyin, öncelik etiketi döndürün
- Otomasyon: Geri döndürülen önceliği uygulayın ve doğru destek temsilcisine atayın
Bu, ClickUp'ın mantığı yürütmesi, LLM'lerin bağlamı yorumlaması ve Otomasyonların harekete geçmesi gibi işlemlerin manuel müdahale olmadan gerçekleştirildiği kapalı döngü bir ş Akışı sağlar.
Bu kombinasyonun işe yarama nedenleri:
| Özellik | Geleneksel otomasyon | AI ve MCP ile |
| Reaktif mantık | ✅ | ✅ |
| Doğal dil anlama | ❌ | ✅ |
| Harici API kararları | 🔧 (webhook aracılığıyla) | ✅ |
| Çalışma Alanı bağlamı | ❌ | ✅ (AI + izinler aracılığıyla) |
| Akıllı özetler, ton kontrolleri vb. | ❌ | ✅ |
Size ilham verecek AI + Otomasyonun diğer örnekleri:
- "İncelenmesi Gerekiyor" olarak işaretlenen bir ClickUp Görevi yeniden atanır, bir kontrol listesi eklenir, son teslim tarihi belirlenir ve Slack bildirimleri otomatik olarak gönderilir
- Bir ClickUp Form gönderimi anında AI tarafından ayrıştırılır, yapılandırılmış görevlere dönüştürülür, atanır ve planlanır — sıfır geliştirme işi
- "Site çöktü" gibi bir mesaj, ciddiyet sınıflandırmasını, acil görev oluşturmayı ve tam bir düzeltme-test-dağıtım kontrol listesini tetikler
AI mantığını iş akışı yürütmesine entegre ederek, ClickUp Otomasyonları takımınızın eylemlerini akıllı, ölçeklenebilir sistemlere dönüştürür.
Özet Tablo: MCP Yığınında ClickUp
| Aspect | Açıklama |
| Entegrasyon türü | MCP sunucusu (açık kaynak, dağıtılabilir) |
| AI Aracısı uyumluluğu | Claude, ChatGPT ve diğer ajan LLM'ler |
| Desteklenen eylemler | Görev yönetimi, güncellemeler, belge alma, kontrol listeleri, gezinme |
| Kullanım örnekleri | Proje otomasyonu, işbirliğine dayalı yapay zeka, bilgi erişim |
| Geliştiricilere sağlanan avantajlar | Birlikte çalışabilirlik, modüler tasarım, hızlı prototipleme |
Diğer MCP araçları
📌 Müzik alanında öne çıkan bir MCP demosu, Siddharth Ahuja tarafından geliştirilen AbletonMCP sunucusudur.
AbletonMCP, AI ajanlarını (Claude gibi) bir Python uzaktan komut dosyası aracılığıyla doğrudan Ableton Live'a bağlar. Bu MCP sunucusu, ajanların şunları yapmasını sağlar:
- Parça ve MIDI klipleri oluşturun
- Enstrümanlar ve ses efektleri uygulayın
- Oynatmayı kontrol edin ve düzenlemeleri düzenleyin
- Mevcut oturum durumunu sorgulayın
Böylece müzik yapımcıları, "Yankı ağırlıklı davullarla 80'ler synthwave parçası oluştur" diyerek Ableton Live'ın sahneyi programlı olarak oluşturmasını izleyebilir.
Doğal dil, müzik prodüksiyonunun kullanıcı arayüzü haline gelir; hızlı prototip oluşturma, canlı denemeler ve erişilebilirlik için idealdir.
📌 Başka bir örnek ise Blender MCP'dir. Bir AI ajanını Blender'ın Python API'si ile entegre ederek 3D sahne oluşturmayı konuşma deneyimine dönüştürür.
Ajan şunları yapabilir:
- 3B nesneleri ekleyin ve işleyin
- Işıkları ve kameraları pozisyonlayın
- Malzemeleri ve dokuları uygulayın
- Sahne sorgularını yanıtlayın (ör. "Kaç nesne görünür?")
MCP sunucusu, Blender içinde yerel olarak bir soket dinleyicisi olarak çalışır ve bulut bağımlılıkları olmadan güvenli, düşük gecikmeli, çift yönlü kontrol sağlar. Bu kurulum, 3D iş akışlarında yinelemeli sahne oluşturma ve gerçek zamanlı geri bildirim için idealdir.
📖 Ayrıca okuyun: En İyi ClickUp Entegrasyonları
Zorluklar ve En İyi Uygulamalar
MCP araçları, eriştiği veriler ve sağladığı eylemler aracılığıyla değer sunar. Ancak bu güç, bazı zorlukları da beraberinde getirir.
⚠️ Anahtar sorun, sistemler arasında doğru ve yüksek kaliteli veri entegrasyonunu sağlamaktır. Bu olmadan, AI ajanları eksik veya güncel olmayan bilgilere dayalı kararlar alma riskiyle karşı karşıya kalır.
🤝 Ayrıca, farklı araçlar ve takımlar arasında karmaşık iş akışlarını koordine etmek ve otomatikleştirmek zor olabilir. Uyumsuz otomasyon kuralları veya zamanlama sorunları, kod QA'dan geçmeden dağıtım tetikleyicisinin çalışması gibi hatalara neden olabilir ve bu da sürümün bozulmasına yol açabilir.
🕵️♀️ Birbirine bağlı sistemlerde güvenlik ve gizliliği korumak, sıkı kontroller ve sürekli gözetim gerektirir.
🛜 Güvenilir dağıtım, her bir aracın ihtiyaçlarına göre erişim denetimlerini, hız sınırlarını ve ortam değişkenlerini tanımlayan, iyi belgelenmiş sunucu yapılandırmalarına da bağlıdır.
Bu zorlukları aşmak ve güvenilir performans sağlamak için netlik, hassasiyet ve esnekliği önceliklendiren en iyi uygulamaları izleyin:
- Açık, açıklayıcı adlar ve son derece spesifik araç açıklamaları kullanın
- Hassas giriş işleme için ayrıntılı JSON Şemaları kullanarak parametreleri tanımlayın
- Doğru kullanımı yönlendirmek için pratik örnekler ekleyin
- Güçlü hata işleme ve doğrulama uygulayın
- Uzun süren işlemler için ilerleme raporlamasını destekleyin
- Karmaşıklığı azaltmak için araçları atomik ve odaklanmış tutun
- Tutarlı çıktılar için dönüş değeri yapılarını belgelendirin
- Kaynak yoğun işlemler için hız sınırları uygulayın
- Hata ayıklama ve izleme için araç etkinliğini günlüğe kaydedin
ClickUp gibi MCP uyumlu araçlarla daha akıllı sistemler oluşturun
MCP araçları, AI ajanları için şimdiden oyunun kurallarını değiştiriyor, ancak asıl devrim, bağlam, kontrol ve koordinasyonla ilgili temel zorlukları çözdüğümüzde gerçekleşecek.
Bunları doğru bir şekilde yaparsanız, MCP, AI ile araçlar arasındaki etkileşimler için vazgeçilmez bir arayüz haline gelerek her sektörde akıllı, entegre ve otonom sistemlerin yeni bir çağını başlatabilir.
ClickUp, nelerin mümkün olduğunu gösterir. MCP ile sadece entegre değildir; MCP'de başarılı olmak için tasarlanmıştır. ClickUp AI Ajanları, Brain, Otomasyonlar ve Entegrasyonlar gibi modüler, birlikte çalışabilir araçlarla daha akıllı, daha hızlı ve bakımı daha kolay otonom iş akışları oluşturabilirsiniz.
Kendiniz deneyin! ClickUp'a kaydolun ve sorunsuz, akıllı iş akışlarını ücretsiz olarak oluşturmaya başlayın.