MCP nedir, ne işe yarar? Model Context Protocol nasıl çalışır?

Bir yapay zeka asistanı ulaşabildiği bilgi kadar işe yarar ve sohbet kutusuna yapıştırdığınız metin dışında takviminizi, dosyalarınızı ya da müşteri kayıtlarınızı görmez. Görmesi için her araca ayrı bir bağlantı yazmak gerekiyordu.

MCP nedir sorusunun cevabı bu sorunla başlar. Model Context Protocol, yapay zeka uygulamalarını dış sistemlere bağlamak için yazılmış açık bir standarttır. Aşağıdaki bilgiler protokolün resmî belgelerinden ve Anthropic ile OpenAI'ın destek sayfalarından; hepsini yazının yayın günü kontrol ettim.

MCP nedir, kim çıkardı?

MCP'yi Anthropic geliştirdi ve 25 Kasım 2024'te açık kaynak olarak yayınladı. Duyurudaki ilk hazır sunucular Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres ve Puppeteer içindi. Duyurunun çıkış cümlesi de sorunu açıkça tarif ediyordu:

En gelişmiş modeller bile verilerden kopuk kalmanın sınırını taşıyor; bilgi, kapalı sistemlerin ve eski altyapıların arkasında kalıyor.

Aralık 2025'te Anthropic protokolü, Linux Foundation altında kurulan Agentic AI Foundation'a devretti. Vakfın kurucuları Anthropic, Block ve OpenAI. Claude, ChatGPT ve Visual Studio Code gibi farklı firmaların uygulamaları bugün aynı protokolle çalışır.

Resmî belgeler MCP'yi USB-C girişine benzetiyor. Elektronik cihazlar tek tip bir girişle birbirine bağlanır; MCP de yapay zeka uygulamaları ile dış sistemler arasındaki tek tip bağlantı kuralıdır.

MCP ne işe yarar?

MCP olmadan her yapay zeka uygulaması, her araç için kendi entegrasyonunu yazar. Beş uygulama ve on araç varsa bu elli ayrı bağlantı demektir. MCP ile araç bir kez sunucu olarak yazılır ve protokolü destekleyen her uygulama ona bağlanabilir.

Resmî belgelerde verilen örneklerden üçü günlük işe yakın:

• Google Takvim'inize ve Notion sayfalarınıza erişip size göre çalışan bir asistan.
• Şirketin birkaç veritabanına bağlanan ve çalışanların soru sorarak veri çektiği bir iç sohbet botu.
• Blender'da 3B tasarım yapıp çıktıyı 3B yazıcıya gönderen bir model.

İşletme açısından anlamı şu: yapay zeka, kopyala yapıştırla taşınan bilgiye daha az bağımlı kalır. Satış tablosu, destek kayıtları ya da ürün kataloğu, izin verdiğiniz ölçüde doğrudan okunur.

MCP nasıl çalışır? Host, client ve server

MCP istemci ve sunucu mantığıyla çalışır, mesajlar JSON-RPC 2.0 biçiminde gidip gelir. Parçaların adları ilk okumada karışabildiği için aşağıdaki tablo her birini tek satırda anlatıyor.

Sunucu iki yerde çalışabilir. Yerel sunucu bilgisayarınızda çalışır ve uygulamayla doğrudan konuşur (stdio). Uzak sunucu internetteki bir adreste durur ve ona HTTP üzerinden bağlanılır (Streamable HTTP).

Resmî belgedeki örnekte dosya sistemi sunucusu yereldir. Sentry'nin sunucusu ise Sentry'nin kendi altyapısında, internette duruyor. Uzak sunucularda kimlik doğrulama için OAuth öneriliyor; bağlanırken hesabınızla giriş yapar ve verdiğiniz izinleri görürsünüz.

MCP server nedir, neler sunar?

MCP server, bir yapay zeka uygulamasına bağlam veren programdır. Protokol, sunucunun sunabileceği üç temel parça tanımlar.

• Araçlar (tools) modelin çağırdığı fonksiyonlardır; dosya taşımak, bir API'yi çağırmak ya da veritabanını sorgulamak gibi.
• Kaynaklar (resources) modelin okuduğu verilerdir; bir dosyanın içeriği, bir veritabanı kaydı ya da bir API yanıtı gibi.
• İstemler (prompts) modelle çalışmayı kalıba sokan hazır şablonlardır.

Belgedeki veritabanı örneği bunu iyi anlatır. Bir veritabanı sunucusu sorgu çalıştıran araçlar, şemayı içeren bir kaynak ve araçların nasıl kullanılacağını gösteren bir istem sunabilir. Uygulama önce sunucudan araç listesini ister, model de gerektiğinde bunlardan birini çağırır.

Protokol ters yönde de çalışır: sunucu bir işlemden önce kullanıcıdan ek bilgi ya da onay isteyebilir (elicitation). Örneğin bir kaydı silmeden önce emin olup olmadığınızı sorabilir.

MCP ile API arasındaki fark ne?

API, bir hizmetin dışarıya açtığı kapıdır. Her API'nin kendi adresleri, parametreleri ve kimlik doğrulama yolu vardır. Bir yazılımcı bu kapıyı belgesini okuyarak kullanır.

MCP sunucusu çoğu zaman bir API'nin önüne konan ince bir katmandır. Araçların adını, ne işe yaradığını ve hangi girdileri istediğini modelin okuyacağı biçimde tarif eder. Böylece aynı API, MCP destekleyen her uygulamada aynı şekilde kullanılır.

Yani MCP, API'nin üstünde durur ve onu yapay zeka uygulamalarına tanıtır. Araç açıklamalarının özenle yazılması bu yüzden gerekir; model bir aracı, açıklamasının anlattığı kadar doğru seçer.

MCP nasıl kullanılır? Claude ve ChatGPT'de bağlantı

Kullanıcı tarafında kurulum çoğu zaman bir adres girmekten ibarettir. Claude'da uzak MCP sunucuları özel bağlayıcı (custom connector) olarak eklenir. Anthropic'in destek sayfasına göre özellik Free, Pro, Max, Team ve Enterprise planlarında var ve hâlâ beta.

Ücretsiz planda en çok bir özel bağlayıcı eklenebilir. Pro ve Max'te yol şöyle: Customize, ardından Connectors, sonra Add custom connector. Sunucunun adresini girer ve giriş yöntemini seçersiniz. Team ve Enterprise'da bağlayıcıyı önce kuruluş sahibi ekler, çalışanlar sonra kendi hesaplarıyla bağlanır.

OpenAI de geliştirici belgelerinde ChatGPT'ye özel MCP sunucusu eklemeyi ve API'de uzak MCP sunucularını kullanmayı anlatıyor. Visual Studio Code gibi geliştirme araçları da MCP sunucularına bağlanabilir.

Kendi sunucunuzu yazmak isterseniz başlangıç noktası resmî SDK'lardır; TypeScript ve Python örnekleri hazır. Yazdığınız sunucuyu bir sohbete bağlamadan önce MCP Inspector adlı araçla deneyebilirsiniz.

MCP güvenli mi? Bağlamadan önce neye bakılır?

MCP'nin kolaylığı kendi riskini de getirir. Bağladığınız sunucu sizin adınıza veri okur, bazen de bir sisteme kayıt yazar. Resmî güvenlik belgesinde yerel sunucular için açık bir uyarı var: sunucu, onu çalıştıran uygulamayla aynı yetkiye sahip olur.

Bir sunucunun döndürdüğü metin, modele yönelik gizli talimatlar da taşıyabilir; bunun adı prompt injection. OpenAI, bilmediğiniz ve güvenmediğiniz bir uygulamanın MCP sunucusunu bağlamamayı öneriyor. Anthropic'in önerisi de aynı yönde: yalnız güvenilir sunuculara bağlanın ve istenen izinleri dikkatle okuyun.

Her sistemi yapay zekaya bağlamak da gerekmez. Bağlantının hangi işi hızlandıracağı belli değilse, açtığınız her kapı yalnız riski büyütür. Bir sunucuyu kurmadan önce açıklamasını ve araç listesini aşağıdaki promptla bir yapay zeka asistanına inceletebilirsiniz.

Aşağıda bir MCP sunucusunun açıklaması ve araç listesi var.

[Sunucunun README metnini ve araç listesini buraya yapıştır]

Bunları incele ve şu sorulara kısa cevap ver:
1. Bu sunucu hangi verilere erişiyor? Yalnız okuyor mu, yazıyor ya da siliyor mu?
2. Hangi araçlar geri alınamayan bir işlem yapıyor (silme, gönderme, ödeme)?
3. Sunucu yerel mi çalışıyor, uzak mı? Uzaksa verilerim kimin altyapısından geçiyor?
4. Giriş için hangi izinleri istiyor? Bu izinler araç listesine göre fazla mı?
5. Kurulum komutunda bilgisayarımda beklenmedik bir şey çalıştıran kısım var mı?
Sonunda bu sunucuyu bağlamanın risklerini üç madde halinde özetle.

MCP'yi kullanmak için protokolün ayrıntısını bilmek şart sayılmaz. Bağlamadan önce cevaplanması gereken tek şey, yapay zekanın hangi sisteminize hangi yetkiyle dokunacağıdır. Önce okuma izniyle tek bir bağlantı kurup sonucu izlemek, sonraki adımı seçmeyi kolaylaştırır.