Yapay zekâ destekli araçların farklı uygulama ve veri kaynaklarıyla entegre edilmesi, kullanıcıların daha kapsamlı ve verimli çalışma süreçleri oluşturmasına olanak sağlamaktadır. Bu eğitim, katılımcıların Claude’un gelişmiş yeteneklerini ve Model Context Protocol (MCP) entegrasyonlarını tanımalarını, yapay zekâ destekli çalışma süreçlerinden etkin şekilde yararlanmalarını amaçlamaktadır.
Eğitim kapsamında; Model Context Protocol (MCP) temel kavramları ve mimarisi, Claude Skills kullanımı ve dinamik yetenek geliştirme yaklaşımları ele alınmaktadır. Bunun yanı sıra, MCP ve Claude Skills kullanılarak geliştirilebilecek ileri düzey uygulamalar ile kurumsal ortamlarda dağıtım ve kullanım senaryoları incelenmektedir.
Eğitim sonunda katılımcıların MCP’nin temel çalışma prensiplerini kavraması, Claude Skills ve entegrasyon yeteneklerini etkin şekilde kullanabilmesi ve Claude’un farklı araç, veri ve iş süreçleriyle birlikte kullanımına yönelik temel yaklaşımları öğrenmesi hedeflenmektedir.
MCP Nedir ve Kurumsal Önemi
- •Standartlaştırılmış veri bağlamı protokolü kavramı
- •Modelin dış dünyaya (dosyalar, veritabanları, API'lar) güvenli erişimi
- •Claude Desktop ve MCP Inspector araçlarının kurulumu
Hazır MCP Sunucularını Yapılandırma
- •Google Drive, Slack ve GitHub MCP entegrasyonları
- •Yerel dosya sistemi (Filesystem) erişim izinleri ve güvenlik katmanları
- •JSON-RPC tabanlı haberleşme mantığını anlama
Bağlam Yönetimi ve Claude Desktop Config
- •claude_desktop_config.json dosyasını yönetme
- •Çoklu MCP sunucusunu aynı anda çalıştırma
- •Kurumsal veri kaynaklarını Claude'a "bilgi" olarak tanıtma
Claude Skills (Yetenekler) Kavramı
- •Skill nedir? Modelin fonksiyon çağırma (Tool Use) yeteneği ile farkı
- •Claude'un karmaşık görevleri alt görevlere bölme stratejisi
- •Mevcut yetenek setlerini analiz etme ve optimize etme
Özel Fonksiyon ve Tool Tanımlama
- •Claude için yapılandırılmış veri şemaları (JSON Schema) hazırlama
- •Modelin doğru zamanda doğru yeteneği seçmesini sağlama
- •Hata yakalama (Error Handling) ve geri bildirim döngüleri
Workflow (İş Akışı) Otomasyonu
- •Claude Skills ile çok adımlı operasyonel süreçlerin tasarımı
- •Veri çekme, işleme ve raporlama adımlarını bir "Skill" haline getirme
- •Kullanıcı onaylı (Human-in-the-loop) işlem akışları kurgulama
Kendi MCP Sunucunuzu Geliştirme
- •Python veya TypeScript kullanarak özel bir MCP sunucusu yazma
- •Şirket içi kapalı devre API'ları Claude'a entegre etme
- •Veritabanı (PostgreSQL, SQLite vb.) sorgularını doğal dile dökme
Güvenlik, Yetkilendirme ve İzolasyon
- •MCP bağlantılarında API Key ve Token yönetimi
- •Hassas verilerin maskelenmesi ve model erişim sınırları
- •Kurumsal ağlarda (Proxy/Firewall) MCP trafiğini yönetme
Geleceğin Yapay Zeka İş İstasyonu
- •MCP destekli IDE'ler ve arayüzler ile çalışma
- •Claude Artifacts ve MCP arasındaki veri etkileşimi
- •Kurumsal verimlilik için "AI Agent" (Yapay Zeka Ajanı) prototipleme