MCP sunucusu vs Araçlar vs Aracı becerisi

Yapay zeka destekli geliştirme hızlanıyor ve daha fazla mühendis Claude, Cursor ve VS Code AI eklentileri gibi araçları iş akışlarına entegre ediyor. Ancak kafa karışıklığı yaygın:

• MCP sunucusu tam olarak nedir?
• MCP araçları sunucudan nasıl ayrılır?
• Araç kullanımı dediğimizde ne kastediliyor?
• Claude Kod becerisi nedir ve buna nasıl entegre olur?
• Her birini ne zaman kullanmalısın?
• Bu katmanlar, gerçek mühendislik görevleri için nasıl birlikte çalışır?

Bu makale, üç kavramın, sınırlarının ve bir sonraki yazılım geliştirme neslini nasıl şekillendirdiklerinin pratik ve net bir açıklamasını sunar.

MCP: Üç bileşen, bir protokol#

Anthropic tarafından oluşturulan MCP (Model Context Protocol), yapay zeka modellerinin harici kaynaklara, API'lara, araçlara, veritabanlarına veya iç sistemlere erişmesi için standart bir yöntemdir.

Üç ana unsur bulunur:

• MCP sunucusu: Yapay zeka istemcilerine yetenekler sağlayan arka uç hizmeti
• MCP araçları: Sunucu tarafından sağlanan, çağrılabilir özel eylemler
• MCP sağlayıcıları: Claude Desktop, Cursor, VS Code eklentileri gibi entegrasyonlar

Ve MCP dışında olup, sıklıkla onunla karıştırılan:

• Claude Kod Becerisi: IDE'ler içindeki Claude’un yerleşik programlama zekası

Bu katmanları anlamak, daha iyi yapay zeka iş akışları tasarlamana yardımcı olur.

Araçlar nedir? (Genel AI araç kullanımı)#

MCP araçlarından ya da Claude Kod becerilerinden önce, yapay zeka dünyasında 'araçlar' kavramını anlamak faydalı olur.

Modern LLM sistemlerinde, araçlar şunlardır:

Bir yapay zeka modelinin yalnızca metin üretiminin ötesine geçip gerçek dünyada bir şeyler yapabilmek için çağırabileceği harici işlemler.

Modeli aktif kılarlar. Bir araç neredeyse her şey olabilir:

• bir API uç noktası
• bir veritabanı sorgusu
• bir dosya sistemi işlemi
• bir tarayıcı eylemi
• kod çalıştırma
• e-posta gönderme
• kullanıcı oluşturma
• bulut kaynaklarıyla etkileşim
• bir LLM fonksiyonunu çağırma

Model bir aracı çağırmaya karar verdiğinde, yalnızca dil üzerinde çalışmayı bırakır ve gerçek sonuçlar doğuran bir eylem gerçekleştirir.

Neden araçlar var#

Araçlar vardır çünkü yalnızca metinle çalışan modeller çok hızlı bir şekilde sınıra takılır.

Bir model açıklama yapabilir, bir problemi sorgulayabilir ya da kod taslağı oluşturabilir, ancak sistemlerine gerçekten dokunamaz. Veritabanını sorgulamayı, bir dosyayı değiştirmeyi, API çağırmayı, bir şeyi buluta dağıtmayı veya birden fazla adım içeren uzun bir işlemi çalıştırmayı bilmez.

Modeli araçlarla donattığında bu eksiklikler ortadan kalkar. Model, gerçek altyapı ile kontrollü biçimde etkileşime geçer, sen de modelin neleri ve nasıl yapabileceğini sıkı sınırlarla çevirirsin. Araçlar, metin-temelli modellerin temelden yoksun olduğu yapıyı, güvenliği ve yürütme katmanını sağlar.

Araç kullanmanın temel fikri#

Bir araç, aşağıdaki gibi bir kontratla tanımlanır:

Model bu tanımı gördüğünde:

• aracı ne amaçla kullanacağını anlar
• ne zaman kullanılacağına karar verir
• giriş nesnesini oluşturur
• aracı çağırır
• çıktıyı bir sonraki adımında kullanır

Araçlar, LLM'yi etkin bir şekilde bir orkestra haline getirir.

Önemli sınırlar#

Araçlar genellikle olduğundan daha güçlü sanılır. Onlar bir zekâ biçimi değildir, iş kuralları, izinler veya iş akışı mantığı içermezler. Bir araç, modelin çağırabileceği küçük ve iyi tanımlanmış bir işlemdir. Daha karmaşık davranışlar, çok adımlı iş akışları veya karar verme, aracın kendisinden değil, modelin birden fazla aracı kendi mantığıyla zincirleme kabiliyetinden gelir.

Araçlar neden aracı ekosistemlerinde önemlidir#

Modern aracı çerçeveleri: OpenAI Functions, Claude Araçlar, MCP, LangChain gibi tüm modern çerçeveler şu ilkeye dayanır: bir LLM, ancak eylem alabilirse gerçekten yararlı olur. Sadece dil yetmez; modelin gerçek dünyaya erişmesi gerekir.

Araçlar, bunu mümkün kılan katmandır. Modelin mantığı ile sistemin gerçek yetenekleri arasında köprü kurar ve bunu kontrollü, izinli bir ortamda yapar. Bu köprü sayesinde, yapay zeka sadece pasif bir metin üreticisi olmaktan çıkar, veri toplayabilen, dosya değiştirebilen, iş akışlarını koordine edebilen ya da arka uç süreçlerini tetikleyebilen bir operatöre dönüşür.

Sonuç olarak, araç kullanımı neredeyse her ciddi AI uygulamasının omurgası haline gelmiştir: IDE asistanları, arka uç otomasyonu, DevOps yardımcıları, IAM otomasyonu, veri ajanları ve kurumsal iş akışı motorlarında olduğu gibi. MCP, bu evrimin üzerinde, bu araçları açığa çıkarmak için tutarlı bir protokol sunarak, modellerin nasıl gerçek sistem yeteneklerini keşfedip etkileşime girdiğini standartlaştırır.

MCP sunucusu: Yapay zeka için arka uç yetenek katmanı#

Bir MCP sunucusunu, yapay zeka asistanlarına dikkatlice tanımlanmış yetenekler sunan bir arka uç hizmeti olarak düşünebilirsin. Modeline sistemlerine doğrudan sınırsız erişim vermek yerine, kullanmasını istediğin bölümleri sınırlarla sarmalarsın: dahili API'lar, kimlik doğrulama mantığı, veritabanı işlemleri, iş akışları veya izin kontrolleri.

Uygulamada, bir IAM platformu olarak Logto, aşağıdaki eylemleri öne çıkarabilir:

• organizasyonları listeleme veya oluşturma
• organizasyon ya da M2M token üretme
• bir kullanıcının bir API'ya erişimini inceleme
• uygulama yapılandırmasını okuma
• kiracı ayarlarına bağlı olarak güvenli arka uç kodları üretme

Bir MCP sunucusunun değeri, bu yeteneklerin çevresine yapı eklemesinden gelir.

Farklı istemcilere entegreleri dağıtmak yerine, her şeyi tek bir iyi tanımlanmış arayüzün arkasında toplarsın. Bu da birkaç pratik avantaj getirir:

• birden çok yapay zeka istemcisi aynı arka uç mantığı tekrar kullanabilir
• güvenlik ve izin sınırları tek yerde tutulur
• her aracı için tutarlı bir sözleşme korunur
• kurumsal sistemler, yapay zekanın gerçekte neyi yapabileceği üzerinde sıkı denetimi elinde tutar

Bu nedenle, MCP sunucuları doğruluk ve erişim kontrolünün önemli olduğu kimlik sistemleri, ödeme, CRM, DevOps ve iç yönetim araçlarında doğal olarak yer alır.

MCP araçları: Yapay zeka modellerine açılan atomik eylemler#

Önceki bölümde araçlardan bahsettik, araçlar sunucu değildir; onlar bir sunucunun içindeki bireysel eylemlerdir.

Örnek araçlar:

• organizasyon_olustur
• uye_davet_et
• uygulamalari_listele
• arka_uc_kodi_uret
• kullanici_erisimini_incele

Araçlar:

• küçük
• durumsuz
• LLM'lerce çağrılması kolay
• daha büyük iş akışlarının yapı taşlarıdır

Kendileri bağlam tutmaz veya güvenlik politikası sağlamazlar. Sadece MCP üzerinden açığa çıkan “fonksiyonlardır”.

Claude kod becerisi: IDE zekası katmanı#

Claude Kod Becerileri MCP'nin bir parçası değildir.

Bunlar, Claude’un şu ortamlar içindeki yerleşik kabiliyetleridir:

• Cursor
• Claude Desktop
• VS Code / JetBrains editörleri

Kod Becerisi örnekleri:

• tüm depoları okuma
• çoklu dosyada düzenlemeler yapma
• yeni modüller üretme
• günlük kaydını hata ayıklama
• kodu yeniden düzenleme
• dosyalar arasında görevler çalıştırma

Claude Kod'un yapamayacakları: Claude Kod becerileri organizasyon izinlerini yönetemez, kiracı verisine erişemez, güvenli iş akışlarını çalıştıramaz, dahili altyapını doğrudan çağırmaz ya da korunan üretim kaynaklarını değiştiremez. Bu sınırlamalar tam olarak MCP'nin neden var olduğunu gösterir.

İlişkiyi görselleştirme#

Basitçe:

• Claude Kod Becerisi = kod mantığı
• MCP Araçları = eylemler
• MCP Sunucusu = yetenekler + güvenlik + iş bağlamı

Birbirini tamamlar, yerini almaz.

Neden MCP sunucuları kurumsal yapay zeka için giriş noktası oluyor?#

MCP sunucuları, yapay zeka geliştirmedeki temel sorunlardan birini çözer: model, dahili sistemlerini yapılandırılmış ve güvenli bir şekilde açmadıkça onları anlayamaz. O katman olmadan model yalnızca tahmin yapar, desen eşler veya gerçekten işleyemeyeceği talimatlar üretir.

Bir MCP sunucusu, o eksik köprüyü sağlar. İç fonksiyonelliği kendi koşullarında, güvenlik sınırlarını koruyarak açabileceğin kontrollü bir alan sunar. Bu yapıyla, modelin gerçek yeteneklere erişimi olur; ancak altyapını ya da izin modelini atlatamaz. Pratikte, bir MCP sunucusu şunları yapmana olanak tanır:

• arka uç fonksiyonları güvenle açığa çıkarmak
• her eyleme kimlik doğrulama ve yetkilendirme uygulamak
• birden çok yapay zeka aracı için tek ve tutarlı bir arayüz oluşturmak
• mantığı istemciye gömmeksizin çok adımlı iş akışlarını desteklemek
• modele gerçek güç verirken sınırları daima tanımlı tutmak

Bu nedenle, Logto gibi IAM platformları MCP ile doğal olarak uyumludur.

İzinler, tokenlar, organizasyonlar, kapsamlar ve M2M akışları gibi kavramlar, bir MCP sunucusunun uygulamak için tasarlandığı güvenlik garantilerine doğrudan dönüşür: kimlik, güvenli yapay zeka yürütmesinin omurgası olur.

MCP sunucusu vs araçlar vs Claude Kod becerisi ne zaman kullanılmalı?#

Gelecek: Üç katman birlikte nasıl çalışacak?#

En güçlü yapay zeka sistemi, üçünün birleşimidir:

• Claude Kod kod mantığı ve refaktörizasyon için
• MCP Araçları atomik işlemler için
• MCP Sunucusu güvenli arka uç fonksiyonelliği için

Birlikte şunları sağlar:

1. IDE zekası
2. Yürütülebilir araçlar
3. Kurumsal düzeyde yetenekler

Bu yığın, yapay zekayı "faydalı bir sohbet robotu"ndan şunlara dönüştürür:

• bir IAM operatörü
• bir DevOps asistanı
• bir arka uç otomasyon motoru
• bir iş akışı yürütücüsü

Ve Logto gibi platformlar için, kimlik ve yetkilendirmenin doğal dağıtım katmanı olur.

Son özet#

MCP Sunucusu

Yapay zekaya güvenli sistem yetenekleri açığa çıkaran bir arka uç hizmeti.

MCP Araçları

Sunucu tarafından sağlanan atomik eylemler. Bunları doğrudan çağrılabilir fonksiyonlar olarak düşünebilirsin.

Claude Kod Becerisi

Kodu anlayan ve gelişmiş düzenleme yapan IDE zekâsı—ancak tek başına güvenli sistemlere erişemez.

Birlikte: Yapay zeka kodunu anlar (Claude Kod), belirli eylemleri yürütür (Araçlar) ve iç sistemlerinle güvenli iş akışları gerçekleştirir (MCP Sunucusu).

Bu, yapay zeka destekli geliştirmenin bir sonraki neslinin temelidir.