Claude Skills vs MCP: Ajan odaklı mimari için 2026 rehberi

AI ajan mimarisinin dünyası son altı ayda sarsıcı bir değişim geçirdi. 2025’in sonlarında tanıtılan Claude Skills ve dün duyurulan yeni MCP UI Framework ile zirveye ulaşan Model Context Protocol (MCP) ekosisteminin muazzam büyümesi sayesinde, geliştiriciler bugün kritik bir mimari kararla karşı karşıya.

Her iki teknoloji de Claude 3.5 Sonnet ve Opus gibi Büyük Dil Modellerinin (LLM’lerin) yeteneklerini genişletmeyi hedeflese de, temelde farklı sorunları çözer. Bu makale, modern AI geliştirme alanının iki temel unsuru arasındaki farklar, sinerjiler ve uygulama ayrıntılarına dair derinlemesine bir analiz sunar.

Claude Skills nedir ve nasıl çalışır?

Kısa yanıt: Claude Skills, bir Claude ajanın görev özel davranışa ihtiyaç duyduğunda yükleyebileceği talimatlar, şablonlar, betikler ve kaynaklardan oluşan paketlenmiş, yeniden kullanılabilir demetlerdir (ör. “bu raporu hukuk şablonumuza göre biçimlendir”, “Excel’i bu makrolarla çalıştır”, veya “marka ses kurallarını uygula”). Skills, uzmanlaşmış mantık ve derlemeleri asistana yakın tutarak Claude’un her seferinde prompt’u yeniden icat etmeden karmaşık, tekrarlanabilir iş akışlarını gerçekleştirmesini sağlar.

Claude Skills pratikte nasıl uygulanır?

Anthropic’in modelinde bir Skill şunlardan oluşabilir:

• Girdileri, çıktıları, çağırma koşulları ve izinleri tanımlayan bir manifest.
• İş mantığını uygulayan bir kod parçacığı veya sunucu tarafı işleyici.
• Davranışı ve sınırları tanımlayan, geliştirici tarafından yazılmış isteğe bağlı talimatlar (markdown).

Bir Skill özünde kodlanmış bir iş akışı veya kullanıcı projesi ortamında (genellikle .claude/skills klasörü) yaşayan en iyi uygulamalar kümesidir. Pratikte, Claude bir görevin Skill’in açıklamasına uyduğunu saptadığında Skills otomatik tetiklenebilir veya kullanıcı tarafından açıkça çağrılabilir (ör. bir UI düğmesi veya GitHub akışında bir slash komutu). Bazı Skills “yerleşik”tir ve Anthropic tarafından sürdürülür, diğerleri ise herkese açık veya kurumsal depolarda yaşar ve bir Claude örneğine yüklenir.

Skills’i kim yazar ve nerede çalışır?

• Yazım: ürün ekipleri, bilgi yöneticileri veya teknik eğilimli iş kullanıcıları, yönlendirmeli UI’lar ve sürüm kontrolü kullanarak Skills yazabilir.
• Yürütme: Skills, kontrollü bir Claude çalışma zamanında (masaüstü, bulut veya API entegrasyonları aracılığıyla) çalışabilir veya Claude Code (geliştirici odaklı araçlar) üzerinden yüzeye çıkarılabilir. Anthropic, teknik olmayan kullanıcıların Skills oluşturabilmesini sağlarken geliştiricilerin sürümleri ve CI/CD’yi yönetebilmesine imkan tanıyacak şekilde konumlandırır.

Model Context Protocol (MCP) nedir ve neden önemlidir?

Kısa yanıt: MCP (Model Context Protocol), AI ajanlarının harici servisleri standart bir şekilde “keşfetmesine” ve “çağırmasına” olanak tanımak üzere araçları, veri kaynaklarını ve bağlamsal yetenekleri tanımlayıp ortaya çıkaran açık bir protokoldür. Etkili biçimde bir standart köprü (“AI ajanları için USB-C”) görevi görerek özel entegrasyonları azaltır ve birden çok ajan platformunun aynı araç/veri setine birlikte erişebilmesini sağlar.

MCP nasıl çalışır

• Sunucu tarafı (MCP server): kullanılabilir araçlar, API’ler ve veri uç noktalarının resmi şemasını sunar. MCP uç noktalarını uygular ve akış yanıtları, kimlik doğrulama müzakeresi ve eylem telemetrisi sağlayabilir.
• İstemci tarafı (MCP client / agent): kullanılabilir araçları keşfeder, açıklamaları sorgular ve protokolü kullanarak çağrılar gerçekleştirir (JSON-RPC benzeri desenler / akış). Ajanlar MCP sunucularını çağırabilecekleri yetenekler kataloğu olarak görür.
• Ekosistem: MCP dil ve satıcıdan bağımsız olacak şekilde tasarlanmıştır — birden çok dil ve bulut satıcısı için SDK’lar ve sunucu uygulamaları mevcuttur ve büyük şirketler (Microsoft ve diğer platform sağlayıcıları dahil) 2025’te MCP desteği ekledi.

Neden şimdi önemli

• Birlikte çalışabilirlik: MCP olmadan her ajan sağlayıcı kendi “araç” formatını ve yetkilendirme akışlarını geliştirir. MCP, işletmelerin verileri ve yetenekleri birçok ajana sunmasını kolaylaştırır.
• Operasyonel sadelik: Ekipler, düzinelerce özel adaptör yerine hizmetlerini temsil eden tek bir MCP sunucusunu sürdürebilir.
• Kurumsal özellikler: MCP akış, izleme ve daha öngörülebilir telemetriyi destekler — denetim ve yönetişim için kullanışlıdır. Microsoft’un Copilot Studio’su, kurumsal ajanların dahili hizmetlere bağlanmasını kolaylaştırmak için birinci sınıf MCP desteği ekledi.

MCP UI Framework (Ocak 2026)

26 Ocak 2026’da Anthropic, MCP UI Framework’ü yayımlayarak protokolü önemli ölçüde genişletti. Önceden MCP yalnızca işlevseldi — AI’a verileri okuma veya kodu körlemesine yürütme olanağı sağlıyordu. Yeni uzantı, MCP sunucularının etkileşimli, uygulama benzeri grafik arayüzleri doğrudan sohbet penceresinde sunmasına imkan veriyor.

Örneğin, bir “Jira MCP” artık yalnızca bilet ayrıntılarını getirmekle kalmaz, Claude içinde bir mini panoyu da işleyerek kullanıcının bilet durumlarını metin komutlarına güvenmek yerine düğmelere tıklayarak değiştirmesine olanak tanır.

MCP ve Skills arasındaki temel farklar nelerdir?

Hangi araca başvurmanız gerektiğini anlamak için mimari katmanlarını, kapsamlarını ve yürütme ortamlarını ayırt etmek esastır.

1. Soyutlama Katmanı

• MCP Altyapıdır: Sistem katmanında çalışır. Kimlik doğrulama, ağ taşımayı ve API şema tanımlarını ele alır. Görevden bağımsızdır; yalnızca yetenekleri ortaya çıkarır (ör. “X dosyasını okuyabilirim” veya “Y tabloyu sorgulayabilirim”). MCP bir Skill’in içeriğini belirtmez; kaynak ve araçların nasıl “sunulacağını” belirtir.
• Skills Uygulama Mantığıdır: Bilişsel katmanda çalışır. Yüksek seviyeli, iş akışı odaklıdır. Claude öncelikli ekosistemlerde kolay yeniden kullanım için tasarlanmıştır. Bir Skill, altyapıyı nasıl kullanacağına dair standart işletim prosedürünü (SOP) tanımlar.

2. Taşınabilirlik vs. Uzmanlaşma

• MCP Evrenseldir: Postgres için oluşturulan bir MCP sunucusu, herhangi bir kullanıcı, herhangi bir şirket ve MCP uyumlu herhangi bir AI istemcisi için çalışır. “Bir kez yaz, her yerde çalıştır” protokolüdür.
• Skills Son Derece Bağlamsaldır: “Write Blog Post” adlı bir Skill, kullanıcının ses tonuna, marka yönergelerine ve biçim kurallarına özgüdür. Skills ekip içinde tutarlılığı sağlamak için paylaşılmak üzere tasarlanır, ancak bir veritabanı sürücüsü kadar “evrensel” olma eğiliminde değildir. Tasarım gereği taşınabilir — bir MCP sunucusu, ajan protokolü desteklediği sürece birden fazla ana makine (Claude, Copilot Studio, üçüncü taraf ajanlar) tarafından tüketilebilir.

3. Güvenlik ve satıcı bağımlılığı

• MCP Güvenliği: Sıkı izin kapılarına dayanır. Bir MCP sunucusu dosya sistemine veya internete erişmeye çalıştığında, ana uygulama (Claude Desktop) kullanıcıdan açık onay ister. Claude için yazması kolay ve Claude’un çalışma zamanına optimize edilmiştir; dönüştürme olmadan diğer satıcılara otomatik olarak taşınabilir değildir.
• Skills Güvenliği: Skills tamamen Claude’un konuşma alanı içinde çalışır. Bunlar metin ve talimatlardır. Bir Skill, Claude’a tehlikeli bir komutu yürütmesini “emredebilse” de, gerçek yürütme altta yatan MCP araçları tarafından gerçekleştirilir ve güvenlik politikasını uygular.

Karşılaştırma Tablosu

Üretim sistemlerinde Skills ve MCP birbirini nasıl tamamlar?

MCP “mutfağı ve malzemeleri” sağlıyorsa, Claude Skills “tarifleri” sağlar.

Başarı için “Tarif”

Skills, Claude’a erişimi olan araçları kullanarak belirli bir görevi nasıl yerine getireceğini öğreten hafif, taşınabilir talimatlardır. Skills, “boş sayfa” sorununu çözer.

AI’a MCP aracılığıyla tüm kod tabanınıza erişim verseniz bile, ekibinizin özel kodlama stilini, commit mesajlarını nasıl yazmayı tercih ettiğinizi veya staging ortamınıza dağıtım için gereken kesin adımları bilmeyebilir. Bir Skill, bağlamı, talimatları ve prosedürel bilgiyi yeniden kullanılabilir bir pakette bir araya getirerek bu boşluğu kapatır.

Skills ve MCP birlikte kullanılabilir mi?

Ezici biçimde tamamlayıcıdırlar. Tipik bir kurumsal mimari şöyle görünebilir:

1. Bir MCP sunucusu, kanonik, kurumsal olarak yönetilen kaynakları (ürün dokümanları, dahili API’ler) ve güvenli araçları ortaya çıkarır.
2. Bir Claude Skill, bu kanonik kaynaklara referans verir — veya onları çağıracak şekilde yazılır — böylece Claude’un iş akışı mantığı, MCP aracılığıyla kuruluşun yetkili verilerini kullanır.
3. Diğer platformlarda barındırılan ajanlar (örneğin Copilot Studio) aynı MCP sunucusunu da kullanabilir ve böylece aynı kurumsal veri ve araçlara çoklu model erişimi sağlanır.

Başka bir deyişle, MCP birlikte çalışabilirlik katmanıdır ve Skills paketleme/davranış katmanıdır; birlikte yetenekleri dağıtmak için sağlam, yönetişim ve veri merkezli bir yol oluştururlar.

“Ajanik” iş akışının gerçek gücü MCP ve Skills’i birleştirdiğinizde ortaya çıkar. Birbirlerini dışlamazlar; simbiyotiktirler.

Uygulama Örnekleri

Bir “Müşteri Destek Ajansı” iş akışını hayal edin:

1. MCP Katmanı: Bir Salesforce MCP Sunucusu (müşteri verisini okumak için) ve bir Gmail MCP Sunucusu (yanıt göndermek için) kurarsınız.
2. Skill Katmanı: Bir refund-policy.md Skill yazarsınız. Bu skill şu mantığı içerir: “Müşteri bizimle >2 yıldır ise, 50$ altındaki iadeleri otomatik olarak onayla. Aksi halde insan incelemesi için bir bilet taslağı oluştur.”

MCP olmadan Skill işe yaramaz çünkü Salesforce’taki müşteri kıdemini göremez.
Skill olmadan MCP bağlantısı tehlikelidir — Claude bir iade politikasını uydurabilir veya herkese iade tanıyabilir.

Sinerjik İş Akışı

1. Kullanıcı Sorgusu: “John Doe’nun gönderdiği öfkeli e-postaya bir yanıt taslağı oluştur.”
2. Skill Aktivasyonu: Claude niyeti algılar ve customer-service Skill’ini yükler.
3. MCP Yürütümü: Skill, Claude’a “John Doe’yu Salesforce’ta ara” talimatını verir. Claude, Salesforce MCP aracını kullanarak veriyi getirir.
4. Mantık Uygulaması: Skill, getirilen veriyi dahili kurallarına göre analiz eder (ör. “John VIP”).
5. Eylem: Skill, Claude’a Gmail MCP aracını kullanarak “VIP Özür Şablonu” ile bir yanıt taslağı oluşturmasını söyler.

Basit bir Skill ve bir MCP sunucusu nasıl uygulanır

Kod Örneği: Bir MCP Sunucusunu Yapılandırma

MCP sunucuları genellikle bir JSON dosyasında yapılandırılır. Aşağıda bir geliştiricinin yerel bir SQLite veritabanını MCP kullanarak Claude’a nasıl bağlayacağı gösteriliyor:

{
  "mcpServers": {
    "sqlite-database": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-sqlite",
        "--db-path",
        "./production_data.db"
      ],
      "env": {
        "READ_ONLY": "true"
      }
    },
    "github-integration": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-github"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your-token-here"
      }
    }
  }
}

Bu yapılandırmada, AI doğrudan “mutfağa” — işi yapmak için gereken ham malzemelere (veri) ve araçlara — erişim kazanır.

Bir Skill’in Yapısı

Skills, genellikle SKILL.md adlandırma geleneğiyle basit Markdown dosyaları kullanılarak tanımlanır. Doğal dil talimatları ve belirli komutların bir karışımını kullanırlar.

Aşağıda bir review-skill.md’nin nasıl görünebileceği yer alıyor. Bu skill, Claude’a sıkı şirket yönergelerine göre bir Pull Request’i nasıl inceleyeceğini öğretir.

markdown

---
name: "Semantic Code Review"
description: "Review a PR focusing on security, performance, and semantic naming conventions."
author: "Engineering Team"
version: "1.2"
---

# Semantic Code Review Protocol

When the user invokes `/review`, follow this strict procedure:

1.  **Analyze Context**:
    - Use the `git_diff` tool (via MCP) to fetch changes.
    - Identify if the changes touch `src/auth/` (High Security Risk).

2.  **Style Enforcement**:
    - Ensure all variables follow `snake_case` for Python and `camelCase` for TypeScript.
    - Check that no secrets are hardcoded (Scan for regex patterns: `AKIA...`).

3.  **Performance Check**:
    - If a loop contains a database call, flag it as an "N+1 Query Risk".

4.  **Output Format**:
    - Generate the review in Markdown table format.
    - End with a "release-risk" score from 1-10.

# Usage
To use this skill, type:
> /review [PR_NUMBER]

MCP keşfi + bir Claude Skill sarmalayıcısını çağırma

Aşağıda kavramsal bir akış yer alıyor: hizmetiniz bir aracı MCP üzerinden sunar; operasyon ekibiniz de MCP uç noktasını çağıran, Claude içinde yayınlanan hafif bir Skill sarmalayıcısı yayımlar. Bu, birlikte çalışabilirliği gösterir: ajan-nötr araç + satıcıya özgü UX sarmalayıcı.

# pseudo-code: discover MCP tool and call it
import requests

MCP_INDEX = "https://mcp.company.local/.well-known/mcp-index"
index = requests.get(MCP_INDEX).json()
tool = next((t for t in index["tools"] if t["name"] == "invoice_extractor"), None)

assert tool, "Tool not found"
response = requests.post(tool["endpoint"], json={"file_url": "https://files.company.local/invoice-123.pdf"})
print(response.json())  # structured invoice data

# Claude Skill wrapper (conceptual manifest)
# Skill "invoice-parser" simply calls the MCP tool endpoint and formats output.

Bu desen, birden fazla ajanın (Claude, Copilot, diğerleri) aynı arka uç hizmetleri MCP aracılığıyla çağırmasını desteklerken satıcıların bu yetenekleri cilalı Skills veya bağlayıcılarla sarmasına izin verir.

Ocak 2026 Güncellemesi neden önemli?

MCP UI Framework’ün (26 Ocak 2026) tanıtımı “Skills” denklemini temelden değiştirir. Önceden Skills, metin çıktısıyla sınırlıydı. Bir Skill kullanıcı girişi gerektiğinde (ör. “Güncellenecek veritabanı satırını seç”), bu hantal bir metin tabanlı ileri-geri süreç olmak zorundaydı.

Yeni güncellemeyle bir Skill artık MCP sunucusunun sağladığı zengin bir UI bileşenini tetikleyebilir.

• Eski İş Akışı: Skill sorar, “'Smith' adlı 3 kullanıcı buldum, hangisini istiyorsunuz? 1, 2, yoksa 3?”
• Yeni İş Akışı: Skill, MCP sunucusunu doğrulanmış bir “Kullanıcı Seçim Kartı”nı profil resimleri ve aktif durumla render etmeye tetikler. Kullanıcı birine tıklar ve Skill devam eder.

Bu, “Sohbet Botu” ile tam teşekküllü bir “Yazılım Uygulaması” arasındaki çizgiyi bulanıklaştırır ve Claude’u MCP’nin sürücü katmanı, Skills’in uygulamalar olduğu bir işletim sistemine dönüştürür.

Peki hangisi daha önemli — Skills mi, MCP mi?

Her ikisi de önemli — ancak farklı nedenlerle. MCP, ajanlara erişim sağlayan tesisat; Skills, ajan çıktılarının güvenilir, denetlenebilir ve güvenli olmasını sağlayan oyun planlarıdır. Üretim düzeyi ajanik sistemlerde neredeyse her zaman her ikisine de ihtiyaç duyarsınız: veri ve eylemleri ortaya çıkarmak için MCP, ajanların bunları nasıl kullanacağını tanımlamak için Skills. Ekipler için bugün kritik zorunluluk, her ikisini de sahipliği, test setleri ve güvenlik incelemeleri net olan birinci sınıf mühendislik eserleri olarak ele almaktır.

Skills kullanmaya hazır mısınız? CometAPI, Claude Code cli aracılığıyla Claude skills kullanımı sağlar; CometAPI ile maliyetleri düşürebilirsiniz. Ayrıntılı talimatlar için API kılavuzu‘na bakın.

Geliştiriciler Claude Opus 4.5 API vb.’ne CometAPI üzerinden erişebilir. Başlamak için, modelin yeteneklerini Playground’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API kılavuzu‘na bakın. Erişmeden önce, lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. CometAPI entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.

Hazır mısınız?→ Claude code ve skills için ücretsiz deneme!

Daha fazla ipucu, rehber ve AI haberleri için bizi VK, X ve Discord üzerinde takip edin!