MCP, b\u00fcy\u00fck dil modeli (LLM) uygulamalar\u0131 ile harici veri kaynaklar\u0131 ve ara\u00e7lar\u0131 aras\u0131nda sorunsuz entegrasyonu kolayla\u015ft\u0131rmak i\u00e7in Anthropic taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen a\u00e7\u0131k bir standartt\u0131r. Yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n herhangi \u00f6zel bir entegrasyona ihtiya\u00e7 duymadan \u00e7e\u015fitli veri havuzlar\u0131na, i\u015f ara\u00e7lar\u0131na ve geli\u015ftirme ortamlar\u0131na eri\u015fmesini sa\u011flayan standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir aray\u00fcz sa\u011flamak amac\u0131yla geli\u015ftirilmi\u015ftir.<\/p>\n
MCP yani Model Context Protocol, yapay zeka modellerini harici hizmetlere ba\u011flamak i\u00e7in kullan\u0131lan standart bir protokold\u00fcr. \u0130lk olarak 2024’\u00fcn sonlar\u0131nda Anthropic taraf\u0131ndan tan\u0131t\u0131lan ve desteklenen MCP, \u015fu an yapay zeka end\u00fcstrisi genelinde olduk\u00e7a ilgi g\u00f6rmektedir.<\/p>\n
MCP, farkl\u0131 yapay zeka asistanlar\u0131n\u0131n; \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf ara\u00e7lar, yaz\u0131l\u0131m uygulamalar\u0131 ve veri kaynaklar\u0131yla kolayca entegre olmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak herkesin kullanabilece\u011fi standart bir ba\u011flant\u0131 yap\u0131s\u0131 sunar.<\/p>\n
Peki MCP neden \u00f6nemlidir?<\/p>\n
Gemini ve Claude gibi yapay zeka modelleri, \u00e7e\u015fitli kaynaklardan al\u0131nan metin ve kodlardan olu\u015fan devasa bir veri k\u00fcmesi kullan\u0131larak e\u011fitilir. Bunlar aras\u0131nda kitaplar, makaleler ve di\u011fer kamuya a\u00e7\u0131k bilgiler yer al\u0131r. Bir soru sordu\u011funuzda, yapay zeka e\u011fitim verilerine dayanarak olas\u0131 cevab\u0131 tahmin eder. Bu nedenle yapay zeka sohbet robotlar\u0131, T\u00fcrkiye’nin ba\u015fkenti gibi internette zaten mevcut olan genel bilgileri size vermekte olduk\u00e7a ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r. Ancak yapay zeka ara\u00e7lar\u0131 ger\u00e7ek d\u00fcnya verilerinden izole edildi\u011fi i\u00e7in bilgileri belirli bir zamana kadar e\u011fitildikleri bilgilerle s\u0131n\u0131rl\u0131d\u0131r. Ayr\u0131ca canl\u0131 bilgilerle, harici uygulamalarla do\u011frudan etkile\u015fime giremez veya bunlara eri\u015femez ya da ger\u00e7ek d\u00fcnyada eylemler ger\u00e7ekle\u015ftiremezler.<\/p>\n
\u200d\u00d6rne\u011fin, bir yapay zeka sohbet robotu, CRM yaz\u0131l\u0131m\u0131n\u0131zdan veri \u00e7ekme eri\u015fimi vermedi\u011finiz s\u00fcrece, i\u015fletmenizin her y\u0131l ne kadar para kazand\u0131\u011f\u0131n\u0131 veya en sad\u0131k m\u00fc\u015fterilerinizin kimler oldu\u011funu \u00f6\u011frenemez. Ayn\u0131 \u015fekilde, bir yapay zeka asistan\u0131n\u0131 Gmail hesab\u0131n\u0131zla entegre etmezseniz, gelen kutunuzu a\u00e7amaz ve e-postalar\u0131n\u0131z\u0131 yan\u0131tlayamaz.<\/p>\n
\u0130\u015fte bu noktada MCP devreye girer.<\/p>\n
MCP, yapay zeka ara\u00e7lar\u0131na, e-postalar\u0131 yan\u0131tlamak, toplant\u0131lar\u0131 planlamak veya sayfalar\u0131 g\u00fcncellemek gibi harici kaynaklardan ilgili bilgileri alma ve bu hizmetlerdeki g\u00f6revleri yerine getirme g\u00fcc\u00fc verir. Bu sayede geli\u015ftiricilerin \u00e7ok fazla zaman ve emek tasarrufu yapmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
MCP\u2019den \u00f6nce geli\u015ftiriciler ba\u011flanmak istedikleri her harici hizmet i\u00e7in \u00f6zel bir entegrasyon olu\u015fturmak zorundayd\u0131. Bu s\u00fcre\u00e7 sadece zaman al\u0131c\u0131 de\u011fildi, ayn\u0131 zamanda y\u00fczlerce ara\u00e7la entegre olmak istedi\u011finizde \u00f6l\u00e7eklendirmesi inan\u0131lmaz derecede zordu. Bir hizmet aniden API’sini de\u011fi\u015ftirirse, t\u00fcm i\u015f ak\u0131\u015f\u0131n\u0131z alt\u00fcst olurdu.<\/p>\n
MCP, yapay zekay\u0131 harici ara\u00e7lara ba\u011flama s\u00fcrecini basitle\u015ftirmek i\u00e7in standart bir \u00e7er\u00e7eve ve evrensel bir API dili sa\u011flad\u0131. Bu sayede, geli\u015ftiricilerin her entegrasyon i\u00e7in \u00f6zel kod yazarak saatler harcamas\u0131na gerek kalmad\u0131.<\/p>\n
MCP\u2019nin nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131na de\u011finmeden \u00f6nce a\u015fa\u011f\u0131daki temel terimlere a\u015fina olman\u0131z gerekir:<\/p>\n
\u200dPeki MCP’nin genel olarak nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131r?<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin Claude Desktop’a bir Slack kanal\u0131na mesaj g\u00f6ndermesini s\u00f6yledi\u011finizi varsayal\u0131m. S\u00fcre\u00e7 a\u015fa\u011f\u0131daki \u015fekilde i\u015fleyecektir:<\/p>\n
MCP a\u015fa\u011f\u0131dakileri m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lan basit ama \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an bir yeniliktir ve a\u015fa\u011f\u0131daki avantajlar\u0131 sunar:<\/p>\n
Yapay zeka ara\u00e7lar\u0131 tek ba\u015flar\u0131na san\u0131ld\u0131\u011f\u0131 kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc de\u011fildir. Yapay zeka size herhangi bir \u015fehir hakk\u0131nda bilgi verebilir veya basit bir e-posta metni yazman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olabilir, ancak hepsi bu kadard\u0131r. \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf uygulama entegrasyonlar\u0131 olmadan, yapay zeka di\u011fer sistemlerle etkile\u015fim gerektiren g\u00f6revlerde yard\u0131mc\u0131 olamaz.<\/p>\n
\u200dMCP, yapay zeka modellerinin ger\u00e7ek zamanl\u0131 bilgilere eri\u015fmesi ve di\u011fer uygulamalardaki eylemleri tetiklemesi i\u00e7in ortak bir protokol sa\u011flayarak bunu \u00e7\u00f6zer. Bu sayede yapay zeka \u00e7ok daha kullan\u0131\u015fl\u0131 hale gelir ve i\u015f ak\u0131\u015f\u0131n\u0131za entegre olur.<\/p>\n
USB standard\u0131 icat edilmeden \u00f6nce ba\u011flant\u0131 noktalar\u0131 bir\u00e7ok farkl\u0131 boyut ve \u015fekildeydi. Bu nedenle, farkl\u0131 \u00e7evre birimlerini bilgisayar\u0131n\u0131za ba\u011flamak, her cihaz i\u00e7in \u00f6zel kablolar ve s\u00fcr\u00fcc\u00fcler gerektirdi\u011finden olduk\u00e7a zordu.<\/p>\n
Ayn\u0131 \u015fekilde, MCP’den \u00f6nce geli\u015ftiriciler her harici API i\u00e7in \u00f6zel bir entegrasyon olu\u015fturmak zorundayd\u0131. Bunun nedeni, her hizmetin (Google Calendar, Slack veya Hubspot gibi) API’sini biraz farkl\u0131 olu\u015fturmas\u0131yd\u0131. Yapay zeka modellerinin bu farkl\u0131 sistemlerle ileti\u015fim kurmas\u0131 i\u00e7in evrensel bir dil veya standart bir protokol yoktu.<\/p>\n
MCP ile geli\u015ftiriciler art\u0131k yapay zeka ara\u00e7lar\u0131n\u0131 bir dizi farkl\u0131 uygulamaya ba\u011flamak i\u00e7in bir t\u00fcr ”\u015fablon” izleyebilir. Bu, s\u00fcreci \u00e7ok daha basit ve h\u0131zl\u0131 hale getirir.<\/p>\n
Kullan\u0131c\u0131lar hemen hemen her \u015feyi yapmak i\u00e7in yapay zekaya giderek daha fazla g\u00fcvenmektedir. Bu, belgeleri \u00f6zetlemek gibi temel g\u00f6revlerden, kay\u0131tlar\u0131 otomatik olarak olu\u015fturmak ve g\u00fcncellemek gibi daha karma\u015f\u0131k i\u015flemlere kadar uzan\u0131r.<\/p>\n
Dolay\u0131s\u0131yla, bir SaaS \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz varsa veya kullan\u0131c\u0131lara yaz\u0131l\u0131m \u00e7\u00f6z\u00fcmleri sunuyorsan\u0131z, \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz\u00fcn yapay zeka ile iyi entegre olmas\u0131 gerekir. Bu noktada MCP ile sunucunuzu olu\u015fturabilir ve kullan\u0131c\u0131lar\u0131n AI uygulamalar\u0131n\u0131 \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcze kolayca ba\u011flamalar\u0131n\u0131 sa\u011flayabilirsiniz.<\/p>\n
MCP, farkl\u0131 uygulama ve yaz\u0131l\u0131m sistemlerinin sorunsuz bir \u015fekilde birlikte \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na olanak tan\u0131yan ilk \u00e7er\u00e7eve de\u011fildir.<\/p>\n
\u200dPeki, MCP’yi kendisinden \u00f6nce var olan di\u011fer protokollerden ay\u0131ran nedir?<\/p>\n
API, farkl\u0131 yaz\u0131l\u0131m sistemlerinin birbirleriyle entegre olmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan bir ileti\u015fim k\u00f6pr\u00fcs\u00fcd\u00fcr. MCP ile ayn\u0131 gibi g\u00f6r\u00fcnse de, bu ikisinin temelinde baz\u0131 farkl\u0131l\u0131klar vard\u0131r. Her \u015feyden \u00f6nce, API’ler sadece yapay zeka i\u00e7in de\u011fil, \u00e7ok \u00e7e\u015fitli entegrasyon ama\u00e7lar\u0131 i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
\u200dNeredeyse her uygulaman\u0131n kendine \u00f6zg\u00fc bir API’si vard\u0131r. Dolay\u0131s\u0131yla, \u00f6rne\u011fin Salesforce’u Slack ile entegre etmek istiyorsan\u0131z, her platform i\u00e7in \u00f6zel API’yi \u00f6\u011frenmeniz ve uygulaman\u0131z gerekir.<\/p>\n
\u200d\u00d6te yandan MCP, \u00f6zellikle yapay zeka modelleri i\u00e7in yap\u0131lm\u0131\u015f birle\u015fik bir \u00e7er\u00e7evedir. Her bir arac\u0131n API’sini ayr\u0131 ayr\u0131 yap\u0131land\u0131rmak zorunda kalmadan yapay zeka asistanlar\u0131n\u0131 harici hizmetlere ba\u011flaman\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
\u200d\u00c7ok say\u0131da MCP sunucusu di\u011fer ara\u00e7larla ileti\u015fim kurmak i\u00e7in API’ler kullan\u0131r, bu nedenle bu ikisi kesinlikle birlikte \u00e7al\u0131\u015fabilir. Ancak bunlar tam olarak ayn\u0131 kavramlar de\u011fildir.<\/p>\n
Eklentiler, bir web taray\u0131c\u0131s\u0131, IDE ve CMS gibi tek bir ana uygulama taraf\u0131ndan, yeteneklerini geni\u015fletmek i\u00e7in geli\u015ftirilir. Fakat eklentileri yaln\u0131zca kendi orijinal ana bilgisayar uygulamalar\u0131 i\u00e7inde kullanabilirsiniz. Yani, Shopify’da bir WooCommerce eklentisi kullanamayaca\u011f\u0131n\u0131z gibi Safari’ye de bir Chrome eklentisi y\u00fckleyemezsiniz.\u200d<\/p>\n
MCP ise a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir protokold\u00fcr, yani k\u0131s\u0131tlama olmaks\u0131z\u0131n kullanmak isteyen herkese a\u00e7\u0131kt\u0131r.<\/p>\n
Yapay zeka ajanlar\u0131 kendi ba\u015flar\u0131na d\u00fc\u015f\u00fcnebilen, hareket edebilen ve karar verebilen ak\u0131ll\u0131 yaz\u0131l\u0131m sistemleridir.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, DeepSearch gibi bir yapay zeka ajan\u0131na bulut depolama hakk\u0131nda veri almas\u0131n\u0131 s\u00f6ylerseniz, hangi web sayfalar\u0131n\u0131 ziyaret edece\u011fini bilir. Ayr\u0131ca ger\u00e7e\u011fi kurgudan ay\u0131rmak, kaynaklar\u0131 \u00e7apraz kontrol etmek ve do\u011fru yan\u0131tlar sunmak i\u00e7in yeterli muhakeme yetene\u011fine sahiptir.<\/p>\n
\u015eu an d\u0131\u015f d\u00fcnyayla etkile\u015fime girebilen yapay zeka ajanlar\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in back-end\u2019de \u00e7ok fazla i\u015f vard\u0131r ve her web sitesinin API’si ile ba\u011flant\u0131 kurmay\u0131 i\u00e7erir.<\/p>\n
\u200dAncak, bu yakla\u015f\u0131mla ilgili \u00fc\u00e7 temel sorun vard\u0131r:<\/p>\n
MCP’nin kullan\u0131ma sunulmas\u0131 ile, geli\u015ftiricilerin art\u0131k yapay zeka arac\u0131lar\u0131n\u0131n kullanmas\u0131n\u0131 istedikleri her API i\u00e7in entegrasyonlar\u0131 \u00f6\u011frenmeleri ve uygulamalar\u0131 gerekmez.<\/p>\n
\u200dYapay zeka arac\u0131lar\u0131 olu\u015fturmak daha az programlama ve insan g\u00fcc\u00fc gerektirece\u011finden, maliyet de \u00e7ok daha ucuz olur. Bu nedenle, \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki y\u0131llarda giderek daha fazla markan\u0131n kendi yapay zeka arac\u0131s\u0131 tan\u0131tmas\u0131 beklenmektedir.<\/p>\n
Normal bir API, yaz\u0131l\u0131m programlar\u0131n\u0131n birbirleriyle nas\u0131l konu\u015fabilece\u011fine ve bilgi veya i\u015flevleri nas\u0131l payla\u015fabilece\u011fine ili\u015fkin bir kural kitab\u0131 gibidir. Bir API, belirli verileri sa\u011flayan veya belirli \u015feyleri yapan belirli u\u00e7 noktalar sunar.<\/p>\n
MCP ise \u00f6zellikle B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin (LLM’ler) ve yapay zeka arac\u0131lar\u0131n\u0131n bu API’leri (ve di\u011fer veri kaynaklar\u0131n\u0131 ve ara\u00e7lar\u0131n\u0131) tutarl\u0131 bir \u015fekilde nas\u0131l bulaca\u011f\u0131na, bunlara nas\u0131l ba\u011flanaca\u011f\u0131na ve kullanaca\u011f\u0131na y\u00f6nelik daha geni\u015f bir a\u00e7\u0131k standartt\u0131r.<\/p>\n
MCP, bir yapay zeka istemcisinin bir MCP sunucusunun neler yapabilece\u011fini (ara\u00e7lar\u0131, kaynaklar\u0131, istemleri) ve bunlar\u0131 nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l \u00f6\u011frenebilece\u011fini ortaya koyar.<\/p>\n
Evet, MCP Anthropic’in a\u00e7\u0131k kaynak haline getirdi\u011fi a\u00e7\u0131k bir standartt\u0131r. A\u00e7\u0131k kaynak kodu, toplulu\u011fu katk\u0131da bulunmaya te\u015fvik eder, daha fazla insan\u0131n benimsemesine yard\u0131mc\u0131 olur ve i\u015fleri \u015feffaf tutar.<\/p>\n
Bir yapay zeka g\u00fcvenlik ve ara\u015ft\u0131rma \u015firketi olan Anthropic, Kas\u0131m 2024’te MCP\u2019yi tan\u0131tt\u0131 ve a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 hale getirdi.<\/p>\n
Giderek artan say\u0131da b\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketi ve yapay zeka geli\u015ftiricisi MCP’yi benimsemektedir. Yarat\u0131c\u0131s\u0131 Anthropic’in yan\u0131 s\u0131ra OpenAI, Google DeepMind, Microsoft, GitHub, Replit, Sourcegraph, Workato ve Spring AI bunlardan birka\u00e7\u0131d\u0131r.<\/p>\n
LLM hal\u00fcsinasyonlar\u0131 (modellerin yanl\u0131\u015f veya anlams\u0131z bilgiler \u00fcretmesi) genellikle model yeterli ve do\u011fru bilgiye sahip olmad\u0131\u011f\u0131nda veya harici bir arac\u0131n nas\u0131l kullan\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 yanl\u0131\u015f anlad\u0131\u011f\u0131nda ortaya \u00e7\u0131kar. MCP bu konuda a\u015fa\u011f\u0131daki \u015fekilde yard\u0131mc\u0131 olur:<\/p>\n
Standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ”Kaynaklar” arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla LLM’lerin harici veri kaynaklar\u0131ndan ger\u00e7ek zamanl\u0131, spesifik ve ilgili bilgilere eri\u015fimini sa\u011flamak.<\/p>\n
LLM’lerin harici ”Ara\u00e7lar\u0131n” neler yapabilece\u011fini, hangi bilgilere ihtiya\u00e7 duyduklar\u0131n\u0131 ve neleri geri verdiklerini anlamalar\u0131 i\u00e7in yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir yol sunmak. Bu, etkile\u015fimleri daha \u00f6ng\u00f6r\u00fclebilir ve daha az net tan\u0131mlanm\u0131\u015f ba\u011flant\u0131 yollar\u0131na k\u0131yasla yanl\u0131\u015f gitme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 daha d\u00fc\u015f\u00fck hale getirir.<\/p>\n
MCP, LLM yan\u0131tlar\u0131n\u0131 do\u011frulanm\u0131\u015f harici bilgilere ve a\u00e7\u0131k\u00e7a tan\u0131mlanm\u0131\u015f ara\u00e7 etkile\u015fimlerine dayand\u0131rarak, LLM’nin (muhtemelen eski veya eksik) e\u011fitim verilerine ne kadar g\u00fcvenmesi gerekti\u011fini azalt\u0131r.<\/p>\n
Evet, geli\u015ftiriciler kendi \u00f6zel MCP sunucular\u0131n\u0131 olu\u015fturabilir. Yaz\u0131l\u0131m Geli\u015ftirme Kitleri (SDK’lar) Python, TypeScript, Java ve C# dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli programlama dillerinde mevcuttur. Bunlar, MCP standard\u0131na g\u00f6re belirli ara\u00e7lar, veri kaynaklar\u0131 veya i\u015flevler sunan sunucular olu\u015fturmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n
MCP g\u00fcvenlik g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurularak tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6rne\u011fin, eylemler i\u00e7in kullan\u0131c\u0131 onay\u0131n\u0131 te\u015fvik eder, eri\u015fim kontrollerine izin verir ve g\u00fcvenli ileti\u015fim kanallar\u0131n\u0131 destekler.<\/p>\n
Ancak bir MCP kurulumunun ne kadar g\u00fcvenli oldu\u011fu b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde MCP sunucular\u0131n\u0131n ve istemcilerinin ger\u00e7ekte nas\u0131l olu\u015fturuldu\u011funa ve geli\u015ftiricilerin g\u00fcvenlik uygulamalar\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Toplulukta potansiyel g\u00fcvenlik riskleri (ara\u00e7 izin sorunlar\u0131 ve kimlik do\u011frulama zay\u0131fl\u0131klar\u0131 gibi) ve bunlarla ba\u015fa \u00e7\u0131kman\u0131n en iyi yollar\u0131 hakk\u0131nda devam eden ara\u015ft\u0131rmalar ve tart\u0131\u015fmalar vard\u0131r.<\/p>\n
\u0130\u015fletmelerin MCP tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmleri kullan\u0131rken, \u00f6zellikle de hassas veriler i\u00e7eriyorsa, kapsaml\u0131 g\u00fcvenlik kontrolleri yapmalar\u0131 ve g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00f6nlemler almalar\u0131 gerekir.<\/p>\n
Evet. MCP, yapay zeka modellerini eski platformlar ve kurumsal uygulamalar dahil olmak \u00fczere harici ve dahili ara\u00e7lara ba\u011flar. Farkl\u0131 teknoloji y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131 aras\u0131nda g\u00fcvenli, \u00f6l\u00e7eklenebilir entegrasyonu destekler.<\/p>\n
MCP’den \u00f6nce yapay zekay\u0131 kurumsal ara\u00e7larla entegre etmek genellikle tek seferlik \u00e7\u00f6z\u00fcmler gerektiriyordu. Art\u0131k ekipler yapay zeka modellerini standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir protokol arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla birden fazla sisteme ba\u011flayabiliyor.<\/p>\n
MCP, yapay zekan\u0131n canl\u0131 ve ilgili i\u00e7eri\u011fe eri\u015fimini sa\u011flayarak bilgi silolar\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r. Bu, ekiplerin i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131rmas\u0131na, manuel ad\u0131mlar\u0131 azaltmas\u0131na ve sistemler aras\u0131nda daha ak\u0131ll\u0131 otomasyon sa\u011flamas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"MCP, b\u00fcy\u00fck dil modeli (LLM) uygulamalar\u0131 ile harici veri kaynaklar\u0131 ve ara\u00e7lar\u0131 aras\u0131nda sorunsuz entegrasyonu kolayla\u015ft\u0131rmak i\u00e7in Anthropic…\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4641,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_singular_sidebar":"","csco_page_header_type":"","csco_appearance_grid":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_post_video_location":[],"csco_post_video_location_hash":"","csco_post_video_url":"","csco_post_video_bg_start_time":0,"csco_post_video_bg_end_time":0},"categories":[4,3],"tags":[],"yoast_head":"\n