MCP (Model Context Protocol) Nedir?
Model Context Protocol (MCP), Anthropic tarafindan gelistirilen ve yapay zeka modellerinin dis dunyayla etkilesimini standartlastiran acik bir protokoldur. MCP, buyuk dil modellerinin (LLM) veritabanlari, API'ler, dosya sistemleri ve web servisleri gibi harici kaynaklara guvenli ve standart bir sekilde erisimini saglar.
Basitce ifade etmek gerekirse: MCP, AI modelleri icin bir "USB-C" standardidir. Nasil ki USB-C tek bir baglanti noktasiyla farkli cihazlari birbirine baglarsa, MCP de tek bir protokol ile AI modellerini farkli veri kaynaklarina ve araclara baglar. Bu standartlasma sayesinde her bir entegrasyon icin ozel kod yazmak yerine, evrensel bir arayuz uzerinden iletisim kurulabilir.
MCP Neden Onemli?
2026 yilinda AI modelleri artik yalnizca metin uretmekle sinirli degil. Gercek dunya verileriyle etkilesim kurabilen, araclar kullanan ve otomatik islemler gerceklestirebilen ajanlar haline gelmektedir. Ancak bu ajanlar, farkli sistemlerle nasil iletisim kuracaklari konusunda standart bir yonteme ihtiyac duyar.
MCP oncesi sorunlar:
- Parcali entegrasyonlar: Her AI modeli icin ayri ayri API entegrasyonu yaziliyordu
- Guvenlik riskleri: API anahtarlarinin ve kimlik bilgilerinin yonetimi tutarsizdi
- Tekrar eden kod: Ayni arac (ornegin web scraping) farkli modeller icin tekrar tekrar implemente ediliyordu
- Olceklenme zorluGu: Yeni araclar eklemek her platformda ayri gelistirme gerektiriyordu
MCP, tum bu sorunlari tek bir protokol ile cozer.
MCP Mimarisi: Client, Server ve Host
MCP Host
MCP Host, kullanicinin etkilesimde bulundugu uygulamadir. Claude Desktop, Cursor IDE, VS Code gibi uygulamalar MCP Host olarak calisir. Host, kullanicinin isteklerini alir ve MCP Client araciligiyla sunuculara iletir.
MCP Client
MCP Client, Host icinde calisan ve MCP sunuculariyla iletisim kuran bilesenidir. Her sunucu baglantisi icin ayri bir client instance olusturulur. Client, sunucudan gelen araclari kesfeder, kaynaklari okur ve prompt sablonlarini kullanir.
MCP Server
MCP Server, belirli bir yetenegı veya veri kaynagini dis dunyaya sunan bilesenidir. Ornegin bir "web scraping" MCP sunucusu, AI modeline web sayfalarini tarama ve veri cikarma yetenegi kazandirir. Sunucular uc temel ozellik sunar:
- Tools (Araclar): Model tarafindan cagrilabilen fonksiyonlar (ornegin:
scrape_url,search_serp) - Resources (Kaynaklar): Okunabilir veri kaynaklari (ornegin: veritabani tablolari, dosyalar)
- Prompts (Sablonlar): Onceden tanimlanmis talimat sablonlari
MCP ve Tool Calling: AI Modellerinin Arac Kullanimi
Tool calling (arac cagrisi), AI modellerinin tanimlanmis fonksiyonlari calistirma yetengidir. MCP, tool calling'i standartlastirarak modelden bagimsiz bir arac kullanim protokolu sunar.
Tool Calling Sureci
- Arac Kesfi: Client, sunucuya baglandiginda mevcut araclarin listesini ve semalarini alir
- Model Karari: LLM, kullanici istegini analiz ederek hangi araci kullanacagina karar verir
- Arac Cagrisi: Model, araç icin gerekli parametreleri JSON formatinda olusturur
- Sunucu Islem: MCP sunucusu araç cagrisini alir, islemi gerceklestirir ve sonucu dondurur
- Sonuc Entegrasyonu: Model, arac sonucunu kullaniciyla paylasir veya baska bir arac cagrisinda kullanir
Ornek: Web Scraping Tool
// MCP Tool tanimi (JSON Schema)
{
"name": "scrape_webpage",
"description": "Verilen URL'deki web sayfasini tarar ve icerigini dondurur",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"url": {
"type": "string",
"description": "Taranacak web sayfasinin URL'i"
},
"extract_schema": {
"type": "object",
"description": "Cikarilacak verilerin semasi"
},
"use_proxy": {
"type": "boolean",
"description": "Proxy kullanilsin mi",
"default": true
}
},
"required": ["url"]
}
}MCP ile Proxy API Entegrasyonu
MCP'nin en guclu kullanim alanlarindan biri, proxy servislerini AI modelleriyle entegre etmektir. Bir MCP proxy sunucusu, AI modeline su yetenekleri kazandirir:
Proxy MCP Sunucusu Yetenekleri
- Web Scraping: Proxy uzerinden web sayfalari tarama
- SERP Sorgulama: Farkli lokasyonlardan arama motoru sonuclari alma
- Geo-check: Bir URL'in farkli ulkelerden nasil gorundugunü kontrol etme
- IP Bilgisi: Mevcut proxy IP'sinin detaylarini sorgulama
- Konum Degistirme: Proxy lokasyonunu dinamik olarak degistirme
Ornek MCP Proxy Sunucusu Implementasyonu
// TypeScript MCP Proxy Server ornegi
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";
const server = new McpServer({
name: "proxyturk-mcp",
version: "1.0.0",
});
// Web scraping araci
server.tool(
"scrape_url",
"Proxy uzerinden bir web sayfasini tarar",
{
url: z.string().url(),
country: z.string().optional().default("TR"),
render_js: z.boolean().optional().default(false),
},
async ({ url, country, render_js }) => {
const response = await fetch("https://api.proxyturk.com/v1/scrape", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer " + process.env.PROXYTURK_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ url, country, render_js }),
});
const data = await response.json();
return { content: [{ type: "text", text: data.content }] };
}
);
// SERP sorgulama araci
server.tool(
"search_serp",
"Belirtilen anahtar kelime icin arama motoru sonuclarini getirir",
{
query: z.string(),
country: z.string().optional().default("TR"),
num_results: z.number().optional().default(10),
},
async ({ query, country, num_results }) => {
const response = await fetch("https://api.proxyturk.com/v1/serp", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer " + process.env.PROXYTURK_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ query, country, num_results }),
});
const data = await response.json();
return {
content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(data.results, null, 2) }],
};
}
);
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);MCP Kullanim Senaryolari
SEO Analizi Otomasyonu
Bir AI modeli MCP uzerinden proxy araclarini kullanarak, herhangi bir web sitesinin SEO analizini otomatik olarak gerceklestirebilir: SERP siralamasini kontrol etme, rakip analizi yapma, farkli bolgelerden gorunum karsilastirma gibi islemleri tek bir konusmada tamamlayabilir.
E-Ticaret Fiyat Izleme
AI modeli, MCP proxy sunucusu uzerinden e-ticaret sitelerini tarayarak fiyat degisikliklerini izleyebilir, rekabetci analiz yapabilir ve fiyat trendlerini raporlayabilir.
Icerik Izleme ve Medya Taramasi
MCP ile entegre edilmis bir AI ajani, haber sitelerini ve sosyal medya platformlarini duzenli olarak tarayarak marka, urun veya konu bazli icerik izleme yapabilir.
Guvenlik ve Uyumluluk Kontrolu
AI modeli, MCP uzerinden bir web uygulamasinin farkli bolgelerden nasil calistigini kontrol ederek cografi erisim kısıtlamasi, icerik filtreleme ve veri lokalizasyon uyumluluğunu test edebilir.
MCP Guvenligi ve En Iyi Uygulamalar
MCP kullanirken guvenlik konusunda dikkat edilmesi gereken noktalar:
- API Anahtar Yonetimi: API anahtarlarini cevre degiskenlerinde saklayin, kod icinde hardcode etmeyin
- Yetkilendirme: Her MCP sunucusuna yalnizca gerekli minimum yetkileri verin
- Rate Limiting: MCP sunucularinda istek limitleri tanimlayarak kotuye kullaniMi onleyin
- Loglama: Tum arac cagrilarini loglayin ve denetim izi olusturun
- Kullanici Onayi: Hassas islemlerde (veri silme, odeme vb.) kullanici onayi isteyin
MCP Ekosistemi 2026
2026 yilinda MCP ekosistemi hizla buyumektedir:
- Claude Desktop: Anthropic'in masaustu uygulamasi, yerel MCP sunuculari ile entegre calisir
- Cursor IDE: Gelistiriciler icin MCP tabanli arac entegrasyonu sunar
- VS Code: MCP sunucu desteği ile AI destekli gelistirme deneyimi saglar
- OpenAI ve Google: MCP'yi benimseyerek kendi platformlarinda desteklemeye baslamistir
- Topluluk sunuculari: GitHub, Slack, veritabanlari, dosya sistemleri icin yuzlerce MCP sunucusu mevcuttur
ProxyTurk ve MCP Entegrasyonu
ProxyTurk'un Web Scraping API ve AI Parser urunleri, MCP sunuculari araciligiyla AI modellerine entegre edilebilir. Bu sayede AI ajanlariniz dogrudan proxy uzerinden web tarama, veri cikarma ve SERP analizi yapabilir.
Sikca Sorulan Sorular (FAQ)
MCP ile REST API arasindaki fark nedir?
REST API, iki sistem arasinda veri alisverisi icin kullanilan genel bir mimari stildir. MCP ise ozellikle AI modelleri ile araclar/veri kaynaklari arasindaki iletisim icin tasarlanmis bir protokoldur. MCP, arac kesfi, tip guvenligi, oturum yonetimi ve standart mesajlasma formati gibi AI-spesifik ozellikler sunar.
MCP sunucusu yazmak zor mu?
Hayir, MCP SDK'lari (TypeScript, Python) sayesinde basit bir MCP sunucusu olusturmak oldukca kolaydir. Temel bir sunucu, birkac arac tanimiyla 50-100 satir kodda yazilabilir. Karmasik islemler icin ise standart programlama pratikleri uygulanir.
MCP sadece Anthropic modelleri ile mi calisir?
Hayir, MCP acik bir protokoldur. Anthropic tarafindan gelistirilmis olmasina ragmen, OpenAI, Google ve diger model saglayicilari da MCP destegi sunmaya baslamistir. MCP, model bagimsiZ bir standarttir.
Proxy kullanimi MCP ile nasil entegre edilir?
Bir MCP sunucusu olusturarak proxy servislerini "tool" olarak tanimlayabilirsiniz. AI modeli bu araclari cagrarak proxy uzerinden web tarama, SERP sorgulama ve geo-check islemleri yapabilir. ProxyTurk API'si bu tarz MCP entegrasyonlari icin idealdir.