Anthropic’in Model Context Protocol’ü (MCP) neden geliştirdiğini ve Linux Vakfı’na neden bağışladığını keşfedin: Yapay zekâ modellerini gerçek dünyadaki uygulama ve araçlara bağlayan açık kaynaklı standart.
Büyük dil modellerinin hızlı ilerleyişi, yapay zekâ ile etkileşim şeklimizi temelden değiştirdi. Ancak bu güçlü yapay zekâ sistemleri yıllarca izole kaldı—adeta bir kutuda hapsoldu ve kullanıcıların bilgiyi manuel olarak kopyalayıp yapıştırmasını gerektirdi. Model Context Protocol (MCP), yapay zekâ modellerinin gerçek dünya ile bağlantı biçiminde bir paradigma değişimi anlamına geliyor. Anthropic tarafından geliştirilen ve yakın zamanda Linux Vakfı’na bağışlanan MCP, mevcut araçlar ve iş akışları ile sorunsuz entegrasyonu sağlayarak yapay zekâ benimsenmesindeki en kritik sorunlardan birini çözen açık kaynaklı bir standarttır. Bu yazıda, Anthropic’in neden MCP’yi geliştirdiğini, açık kaynak standartlaştırması felsefesini ve bu protokolün yapay zekâ destekli otomasyonun geleceğini nasıl şekillendirdiğini inceliyoruz.
MCP gibi standart protokoller ortaya çıkmadan önce, büyük dil modelleri temelde bağlantısız bir şekilde çalışıyordu. Kullanıcılar, ister e-posta ister doküman veya veri tabanı olsun, uygulamalardan bilgiyi manuel olarak çekip bir yapay zekâ arayüzüne yapıştırmak zorundaydı. Benzer şekilde, yapay zekâ modelinden alınan çıktılar da ilgili uygulamalara elle aktarılıyordu. Bu iş akışı yalnızca zahmetli olmakla kalmıyor, aynı zamanda gerçek iş dünyasında yapay zekâ sistemlerinin pratik faydasını ciddi şekilde kısıtlıyordu. Bu sınırın yarattığı hayal kırıklığı, MCP’nin geliştirilmesinin başlıca tetikleyicisi oldu. Anthropic’in araştırmacı ve mühendislerinden oluşan dahili ekipleri de, Claude adını verdikleri amiral gemisi dil modelini günlük iş akışlarına entegre etmeye çalışırken tam olarak bu zorlukla karşılaştı. Birden fazla araç kullanıyorlardı—Claude Desktop, Visual Studio Code ve çeşitli IDE’ler—ve bu farklı uygulamaları yapay zekâ modelleriyle sorunsuzca bağlayacak bir çözüme ihtiyaç duyuyorlardı. Bu sorunun yalnızca Anthropic’e özgü değil, tüm yapay zekâ sektöründe sistematik bir engel olduğunun farkına varılması, evrensel bir protokol fikrinin doğuşuna yol açtı.
Standartlaştırma kavramı teknolojide yeni değil. Bilgi işlem tarihinde standartlar, birlikte çalışabilirlik sorunlarını çözmek için ortaya çıktı. Örneğin USB-C, üreticiler ve cihazlar arasında tek, evrensel bir bağlantı noktası sunarak cihaz bağlantısını birleştirdi. Benzer şekilde, MCP de yapay zekâ ekosisteminde kritik bir ihtiyacı karşılıyor: Herhangi bir uygulamanın, herhangi bir yapay zekâ modeliyle ortak bir dil üzerinden iletişim kurabilmesi. Böyle standartlar olmadan, yapay zekâ sektörü patlayan bir entegrasyon karmaşasıyla karşılaşacaktı. On büyük yapay zekâ modeli sağlayıcısı ve elli popüler iş uygulaması olduğunu varsayarsak, geliştiriciler her kombinasyon için beş yüz ayrı entegrasyon yazmak zorunda kalırdı. Bu tekrarlayan işler kaynak israfına, inovasyonun yavaşlamasına ve ekosistemin parçalanmasına yol açar. Protokol tabanlı bir yaklaşım ise her entegrasyonun yalnızca bir kez yazılması anlamına gelir. Örneğin bir e-posta entegrasyonu, bir kez yazıldıktan sonra Claude, GPT, Gemini veya başka herhangi bir MCP uyumlu modelle çalışabilir. Bu verimlilik çarpanı sektör için dönüştürücüdür. Standartlar aynı zamanda istikrar ve güven sağlar. Kuruluşlar bir teknolojiye yatırım yaptığında, bunun keyfi olarak değiştirilmeyeceği veya tek bir kuruluşun kontrolüne girmeyeceği konusunda güvenceye ihtiyaç duyar. Anthropic, MCP’yi Linux Vakfı’na bağışlayarak bu kaygıyı doğrudan giderdi ve protokolün tarafsız, şeffaf ve güvenilir bir bağımsız kuruluş tarafından yönetilmesini sağladı.
MCP’nin ortaya çıkış hikâyesi, dönüştürücü standartların nasıl doğduğunu anlamak açısından öğreticidir. 2024 Ağustos sonlarında, MCP’nin ortak geliştiricisi ve baş sorumlusu David, şirketin araştırmacı ve mühendislerinin Claude’u günlük işlerinde daha verimli kullanmalarını sağlamakla görevlendirildi. Sorun açıktı: Takımlar için en önemli iş akışları ve araçlar Claude’a doğrudan nasıl bağlanabilirdi? David’in ilk konsepti “Claude Connect” adını verdiği, Claude Desktop ile birlikte çalışan ve çeşitli diğer uygulamalara bağlanan basit bir uygulamaydı. Bu fikri MCP’nin gelişiminde kilit rol oynayan Justin Summers ile paylaştığında, konuşma bir dönüm noktasına ulaştı. Justin, bunun tek seferlik bir uygulama değil, herhangi bir uygulamanın herhangi bir yapay zekâ modeliyle iletişim kurmasını sağlayan bir protokol olması gerektiğini öne sürdü. Londra’daki bir toplantı odasında doğan bu içgörü, projeyi dahili bir araçtan potansiyel bir sektör standardına dönüştürdü. İsimlendirme süreci ise tahmin edilenden çok daha gayri resmiydi. Protokol başlangıçta CSP (Context Server Protocol) olarak adlandırıldı, ancak “MCP (Model Context Protocol)” ismi, Slack’te yapılan rahat bir on dakikalık sohbetten çıktı. David’in de kabul ettiği gibi, isim koyma ekibin güçlü yanı değildi ama “MCP”nin sadeliği ve akılda kalıcılığı benimsenmesini kolaylaştırdı.
MCP’yi şekillendiren ilkeler, FlowHunt’ın iş akışı otomasyonuna yaklaşımıyla da yakından örtüşüyor. MCP, yapay zekâ modelleri ve uygulamalar arasındaki gereksiz entegrasyonları ortadan kaldırırken, FlowHunt da tüm içerik oluşturma ve iş akışı otomasyon hattını standartlaştırır. Kuruluşlar standart protokol ve platformları benimsediğinde, verimlilik ve ölçeklenebilirlikte katlanarak artan kazançlar elde ederler. FlowHunt, içerik araştırması, üretimi, optimizasyonu ve yayını gibi iş akışlarının otomatikleştirildiği ve entegre edildiği birleşik bir platform sunarak bu ilkeyi hayata geçirir. Farklı araçlar arasında (araştırma platformları, içerik üreticiler, SEO analizörleri, yayın sistemleri) özel entegrasyonlar inşa etmek yerine, FlowHunt tüm bu bileşenlerin uyum içinde çalıştığı standartlaştırılmış bir ortam sağlar. Bu yaklaşım, MCP’nin felsefesini yansıtır: Entegrasyonu bir kez yazın, tüm ekosisteminizde çalışsın. İçerik operasyonlarını ölçeklendirmek isteyen kuruluşlar için, MCP’nin ilkelerini benimseyen FlowHunt gibi standartlaştırılmış platformları kullanmak karmaşıklığı azaltır ve değer üretimini hızlandırır.
MCP’yi, yapay zekâ entegrasyonu sorununu çözmeye yönelik önceki girişimlerden ayıran birkaç önemli unsur var. Her şeyden önce MCP, baştan itibaren bir protokol olarak, yalnızca tek bir yapay zekâ modeli için bir bağlayıcı olarak değil, tasarlandı. Bu protokol-öncelikli yaklaşım, MCP’nin hem yapay zekâ modeli sağlayıcısından hem de entegre edilen uygulamadan bağımsız olmasını sağlar. Claude, başka bir dil modeli veya gelecekteki bir yapay zekâ sistemi kullanıyor olsanız da, MCP iletişim için ortak bir dil sunar. Bu evrensellik, uzun vadeli benimsenme ve ekosistem sağlığı için kritiktir. İkinci olarak, MCP ilk günden itibaren açık kaynaklı bir proje olarak, topluluk katılımı ve şeffaflık esasına göre geliştirildi. Bu karar, protokolün geliştirilmesi ve iyileştirilmesi üzerinde derin etkiler yarattı. Anthropic, MCP’deki kimlik doğrulama mekanizmalarını kamuya açtığında, topluluk kapalı bir ortamda ortaya çıkmayacak sorunları tespit etti. Güvenlik ve kurumsal kimlik doğrulama konusunda uzmanlar öneri ve iyileştirmelerle katkı sundu ve protokol güçlendi. Bu ortaklaşa iyileştirme süreci, başarılı açık kaynak projelerinin ayırt edici özelliğidir ve tescilli bir ortamda mümkün değildir. Üçüncü olarak, MCP, yapay zekâ sektörünün önemli oyuncularından biri tarafından geliştirildiği için başlangıçtan itibaren güçlü bir benimsenme ivmesi kazandı. Kuruluşlar, MCP sunucularını hemen Claude’a, piyasadaki en yetkin dil modellerinden birine bağlayarak pratik fayda elde etti. Bu erken benimseme avantajı, MCP’nin rakip yaklaşımlar yaygınlaşmadan fiili standart haline gelmesi için kritik öneme sahipti.
MCP’nin geliştirilme süreci, araştırmanın yürütülüş ve doğrulanış biçimini dönüştüren açık bilim hareketiyle dikkat çekici benzerlikler taşıyor. Açık bilimde, araştırmacılar yalnızca bulgularını değil, yöntemlerini, verilerini ve kodlarını da yayınlayarak daha geniş bilimsel topluluğun çalışmayı doğrulamasına, eleştirmesine ve üzerine inşa etmesine imkân tanır. Bu şeffaflık, bilimsel ilerlemeyi hızlandırmış ve daha önce tespit edilemeyen hata ve önyargıların açığa çıkmasını sağlamıştır. MCP de benzer bir felsefeyi izler. Protokolü açık kaynaklı hale getirerek ve toplulukla aktif etkileşime girerek, Anthropic dünyanın dört bir yanından uzmanların bilgi ve deneyimlerini katkı sunabilecekleri bir ortam oluşturdu. Kurumsal dağıtımlar için özellikle önemli olan kimlik doğrulama zorlukları ortaya çıktığında, bu alandaki uzmanlar devreye girdi ve katkı sağladı. Bu işbirliğine dayalı standart belirleme yaklaşımı, genellikle yavaş hareket eden ve resmi onay süreçleri gerektiren geleneksel standart kuruluşlarından temelden farklıdır. MCP bunun yerine, başarılı açık kaynak projelerinden ilham alan daha pragmatik, topluluk odaklı bir yaklaşımı benimsedi. Örneğin arXiv, bilimsel yayıncılığı dönüştüren preprint sunucusu, izin istemeden veya kurumsal onay beklemeden başlatıldı ve topluluğun kullanımına sunuldu. Bilim camiası, pratik ve faydalı olduğu için arXiv’i benimsedi ve zamanla fizik ve matematik preprintlerinde fiili standart haline geldi. MCP de benzer bir yol izliyor: Kullanımı kimse dayatmıyor, fakat gerçek fayda ve topluluk heyecanı sayesinde yaygınlaşıyor.
MCP’nin başarısındaki en dikkat çekici yönlerden biri, kullanımının zorunlu olmamasıdır. Avrupa Birliği’nin elektronik cihazlarda USB-C bağlantı noktasını zorunlu kılması gibi bir mevzuat baskısı yok. Buna rağmen, kuruluşlar ve geliştiriciler MCP’yi hızla benimsiyor. Bu organik benimsenme, protokolün gerçek değerinin güçlü bir göstergesi. Standartlar, zorunluluk olmadan başarılı olduğunda, gerçek sorunları çözdükleri ve somut faydalar sundukları anlamına gelir. Mevzuatla dayatılan standartlar benimsenmeyi sağlayabilir, ancak aynı zamanda yeniliği sınırlayabilir ve belirli bir yaklaşımı zorunlu kılar. MCP’nin gönüllü benimsenme modeli ise inovasyon ve deneyselliğin sürmesini sağlarken, ekosistemin ihtiyaç duyduğu standartlaşma avantajlarını da sunar. Geliştiriciler ve kuruluşlar MCP’yi işleri kolaylaştığı için seçiyor, zorunda oldukları için değil. Bu gönüllü benimseme, daha dayanıklı bir standart da oluşturur. Zorunlu standartlar uygulandığında, kuruluşlar genellikle yalnızca asgari uyum gösterir veya geçici çözümler arar. Gönüllü olarak benimsenen standartlarda ise, kuruluşlar standardın iyi çalışmasını sağlamak için yatırım yapar, iyileştirmeler ve uzantılar geliştirir ve tüm ekosistemi güçlendirir. MCP’nin Visual Studio Code, Cursor ve çok sayıda kurumsal uygulama dahil olmak üzere büyük platformlarda hızla benimsenmesi, protokolün pazarda gerçek bir ihtiyaca yanıt verdiğini gösteriyor.
FlowHunt’ın araştırmadan içerik üretimi ve yayın ile analizlere kadar tüm yapay zekâ içerik ve SEO iş akışlarını nasıl otomatikleştirdiğini tek bir yerde deneyimleyin.
MCP’nin pratik uygulamaları, teorik faydaların çok ötesine geçiyor. Gerçek iş dünyası ortamlarında, MCP yapay zekâ modellerinin kuruluşların günlük kullandığı araçlarla etkileşime geçmesini sağlar. Bir e-posta sunucusunu düşünün: MCP ile bir yapay zekâ modeli, e-postaları doğrudan okuyabilir, analiz edebilir ve yanıtlayabilir; kopyala–yapıştır gerekmez. Benzer şekilde MCP, yapay zekânın Slack ile entegre olmasını ve kanaldaki bağlama göre sohbetlere katılmasını, soruları yanıtlamasını ve yanıtları otomatikleştirmesini mümkün kılar. Google Drive entegrasyonu sayesinde, yapay zekâ modelleri kurumun mevcut dosya depolama sisteminde doğrudan belgeleri erişebilir, analiz edebilir ve üretebilir. Yazılım geliştiriciler için, Visual Studio Code gibi IDE’ler ile MCP entegrasyonu geliştirme deneyimini baştan aşağı değiştirir. Yapay zekâ modelleri kod bağlamını anlayabilir, iyileştirme önerebilir, hataları tespit edebilir ve kod parçacıkları üretebilir—tüm bunlar geliştiricinin mevcut iş akışında gerçekleşir. Bu entegrasyonlar yalnızca son kullanıcı uygulamalarıyla sınırlı değildir; kurumsal sistemlere, veri tabanlarına ve özel iç araçlara da uzanır. Bir kuruluş, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemine bağlı bir MCP sunucusu kurarak, yapay zekâ modellerinin müşteri verilerine erişmesini, kişiselleştirilmiş iletişimler üretmesini ve satış fırsatlarını belirlemesini sağlayabilir. Bir başka kuruluş, veri ambarına MCP entegrasyonu yaparak, yapay zekâ modellerinin karmaşık sorgular yapmasını ve yapılandırılmış verilerden içgörü üretmesini sağlayabilir. MCP’nin esnekliği ve genişletilebilirliği, protokolün neredeyse her türlü entegrasyon ihtiyacına uyum sağlamasını mümkün kılar ve onu yapay zekâ destekli kurumsal otomasyon için temel bir teknoloji haline getirir.
MCP’yi Linux Vakfı’na bağışlama kararı, sadece sembolik bir jest değildir; protokolün uzun vadeli tarafsızlığına ve güvenilirliğine verilen temel bir taahhüttür. Anthropic, MCP’yi oluşturduğunda standardı tescilli tutup rekabet avantajı olarak kullanabilirdi. Fakat şirket, protokolü, markaları ve kod tabanının önemli bölümlerini Linux Vakfı’na bağışlamayı seçti. Bu karar, yönetim sorumluluğunu kritik açık kaynak projeleri başarıyla yöneten bağımsız ve kâr amacı gütmeyen bir kuruluşa devrediyor. Linux Vakfı’nın dahil olması birkaç önemli yarar sağlar. Öncelikle, hiçbir şirket protokolü tek taraflı değiştiremez veya rekabet avantajı için kullanamaz. MCP’yi benimseyen kuruluşlar, standarda yaptıkları yatırımın, gelecekte Anthropic’in iş stratejisi veya sahiplik değişiminden etkilenmeyeceğinden emin olabilir. İkinci olarak, Linux Vakfı açık kaynak projelerde ortaya çıkan karmaşık hukuki ve lisanslama meselelerini yönetir. Buna fikri mülkiyetin korunması, çeşitli açık kaynak lisanslarına uyum ve anlaşmazlıkların çözümü dahildir. Bu sorumlulukları Linux Vakfı’na devrederek Anthropic, teknik topluluğun inovasyon ve iyileştirmeye odaklanmasına imkân tanır. Üçüncü olarak, Linux Vakfı’nın yönetişim modeli, MCP’nin geleceğiyle ilgili kararların şeffaf biçimde ve daha geniş topluluğun katılımıyla alınmasını sağlar. Bu demokratik standart belirleme yaklaşımı, tescilli yöntemlerle tam bir tezat oluşturur ve benimseyenlerin seslerinin duyulacağını bilerek güven duymasını sağlar. MCP’yi uygulamayı düşünen kurumlar için, Linux Vakfı’nın varlığı protokolün uzun vadeli, tarafsız ve istikrarlı olacağının önemli bir güvencesidir.
MCP’nin ortaya çıkışı ve hızla benimsenmesi, yapay zekâ sektörünün nasıl gelişeceği konusunda daha geniş çıkarımlar barındırıyor. Standartlar genellikle inovasyonu kısıtlayan unsurlar olarak görülse de, gerçekte inovasyonun hızlandırıcılarıdır. Yapay zekâ–uygulama entegrasyonu için ortak bir protokol oluşturan MCP, geliştiricileri ve kurumları tekrarlayan entegrasyonlar kurma yükünden kurtarır. Bu kaynakların serbest kalması, ekiplerin daha üst düzey inovasyona odaklanmasına—daha iyi yapay zekâ uygulamaları inşa etmelerine, kullanıcı deneyimlerini iyileştirmelerine ve alana özgü sorunları çözmelerine—imkân tanır. Teknoloji tarihinin bunu defalarca gösterdiğini görüyoruz. Elektrik prizlerinin standartlaşması, elektrikli ev aletlerinde inovasyonu sınırlamadı; üreticilerin ürün farklılaştırmasına odaklanmasını sağlayarak inovasyonu hızlandırdı. Web protokollerinin (HTTP, HTML) standartlaşması da web inovasyonunu kısıtlamadı; aksine web uygulama ve hizmetlerinde patlama yarattı. MCP de yapay zekâ sektöründe benzer bir etki yaratmaya aday. Entegrasyon katmanını standartlaştırarak, sektörün asıl önemli olana odaklanmasını sağlıyor: Daha yetkin, güvenilir ve faydalı yapay zekâ sistemleri inşa etmek. Kuruluşlar MCP’yi güvenle benimseyebilir; çünkü yıllarca güncel ve desteklenecek bir standarda yatırım yaptıklarından emin olabilirler. Geliştiriciler, MCP entegrasyonlarının büyüyen yapay zekâ model ve uygulama ekosistemiyle uyumlu olacağını bilerek geliştirme yapabilirler. Bu benimseme, katkı ve inovasyon döngüsü başarılı standartların simgesidir.
MCP etkileyici bir benimsenme yakalasa da, protokol yeni zorluklar ve kullanım senaryolarına yanıt verecek şekilde evrilmeye devam ediyor. Geliştirme alanlarından biri, özellikle kurumsal dağıtımlar için kimlik doğrulama ve güvenlik. Kuruluşlar MCP’yi hassas sistemler ve verilerle entegre ettikçe, güçlü kimlik doğrulama mekanizmaları ve erişim kontrollerinin sağlanması daha da önemli hale geliyor. Açık kaynak topluluğu bu alanda şimdiden önemli iyileştirmeler sağladı ve MCP daha karmaşık kurumsal senaryoları desteklemeye ölçeklenirken işbirliği devam edecek. Diğer bir sınır ise performans optimizasyonu. MCP entegrasyonları daha karmaşık hale gelip daha büyük veri hacimlerini işledikçe, protokolün verimli ve hızlı kalması kritik olacak. Topluluk, protokolün sadeliği ve evrenselliğinden ödün vermeden performansı artırmak için önbellekleme mekanizmaları, asenkron iletişim gibi optimizasyonları aktif olarak araştırıyor. Gelecekte, MCP’nin yapay zekâ sistemlerinin daha geniş yazılım ekosistemiyle etkileşiminde giderek merkezi bir rol oynaması muhtemel. Dil modelleri daha yetkin hale geldikçe ve iş süreçlerine daha derin entegre edildikçe, standartlaştırılmış ve güvenilir entegrasyon mekanizmalarına olan ihtiyaç da artacak. MCP, bu entegrasyon katmanında HTTP’nin web için üstlendiği temel rol gibi, merkezi bir protokol olmaya aday.
Model Context Protocol, yapay zekâ teknolojisinin gelişiminde bir dönüm noktasıdır. Yapay zekâ modellerinin gerçek dünyadaki uygulamalara bağlanmasını sağlayan standart, açık kaynaklı bir protokol oluşturarak Anthropic, yapay zekâ benimsenmesindeki en kritik zorluklardan birini çözdü. MCP’yi Linux Vakfı’na bağışlama kararı, protokolün uzun vadeli tarafsızlığı ve güvenilirliği için verilen bir taahhüttür ve kuruluşların MCP’yi gönül rahatlığıyla benimsemesini sağlar. MCP’nin sektörde hızla ve gönüllü olarak benimsenmesi—herhangi bir düzenleyici dayatma olmadan—protokolün gerçek değerinin ve işlevselliğinin kanıtıdır. Yapay zekâ sektörü olgunlaştıkça, MCP gibi standartlar sorunsuz entegrasyonu mümkün kılmak, tekrarı azaltmak ve inovasyonu hızlandırmak için giderek daha önemli olacak. MCP’yi erken anlayan ve benimseyen kurumlar, gerçek iş değeri sunan daha sofistike, entegre yapay zekâ sistemleri inşa etme konusunda avantajlı olacak. MCP’nin temelindeki açıklık, topluluk işbirliği ve pratik fayda ilkeleri, yapay zekâ çağında standartların nasıl geliştirileceği ve yönetileceği konusunda önemli dersler sunuyor. İleride, MCP’nin yapay zekâ ekosistemindeki diğer kritik standartların oluşturulması ve sürdürülmesi için bir model işlevi göreceği öngörülebilir.
Model Context Protocol, Anthropic tarafından geliştirilen ve büyük dil modellerinin harici uygulama, araç ve servislerle bağlantı kurmasını sağlayan açık kaynaklı bir standarttır. USB-C’ye benzer şekilde evrensel bir bağlayıcı görevi görür ve yapay zekâ modellerinin, her sağlayıcı için özel entegrasyonlar gerektirmeden gerçek dünya yazılımları ve iş akışları ile etkileşime geçmesini mümkün kılar.
Anthropic, MCP’yi Linux Vakfı’na bağışlayarak standardın tek bir şirketin kontrolüne geçmesini engelledi ve tüm paydaşlar için tarafsız ve güvenilir kalmasını sağladı. Bu hamle, MCP’yi benimseyen kuruluşları gelecekteki sahiplik veya lisans değişikliklerinden korurken, yönetim ve yasal konuları Linux Vakfı üstleniyor.
Tescilli bağlayıcılar her yapay zekâ modeli ve uygulama için ayrı entegrasyonlar gerektirirken, MCP evrensel bir protokoldür. Geliştiriciler entegrasyonu bir kez yazar, bu entegrasyon MCP uyumlu herhangi bir model veya uygulama ile çalışır. Böylece tekrarlayan işler ortadan kalkar ve ekosistemin yaygınlaşması hızlanır.
MCP, yapay zekâ modellerinin e-posta sunucuları, Slack, Google Drive, Visual Studio Code gibi IDE’ler ve daha sayısız araç ile bağlantı kurmasını sağlar. Böylece kuruluşlar, mevcut yazılım altyapılarıyla etkileşime geçen yapay zekâ destekli iş akışları inşa edebilir ve yapay zekâyı günlük iş süreçlerinde daha pratik ve faydalı hale getirebilir.
Arshia, FlowHunt'ta bir Yapay Zeka İş Akışı Mühendisidir. Bilgisayar bilimi geçmişi ve yapay zekaya olan tutkusu ile, yapay zeka araçlarını günlük görevlere entegre eden verimli iş akışları oluşturmada uzmanlaşmıştır ve bu sayede verimlilik ile yaratıcılığı artırır.
MCP nasıl yapay zekâ entegrasyonunu standartlaştırıyorsa, FlowHunt da araştırmadan yayına kadar tüm içerik ve iş akışı otomasyonunuzu standartlaştırır.
Agentik AI, Model Context Protocol (MCP) ile iş akışı otomasyonunu yeniden tanımlıyor; bu sayede farklı kaynaklarla ölçeklenebilir, dinamik AI ajan entegrasyonu...
MCP (Model Context Protocol) sunucularının ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve neden yapay zeka entegrasyonunda devrim yarattığını öğrenin. MCP'nin AI ajanlarını ...
Yapay Zekâ (YZ) modellerini harici araçlar ve veri kaynaklarıyla bağlamak için bir Model Context Protocol (MCP) sunucusunun nasıl inşa edileceğini ve dağıtılaca...
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.
