•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