MCP nedir, Claude Skills nedir? Talimat dosyasından farkları

Asistanınıza her hafta aynı üç şeyi söylüyorsunuz: “bana sen diye hitap et”, “listeyi reyona göre grupla”, “bir de sepete ekle”. Üçü de aynı yere yazılmaz. İlki her oturumda geçerli bir kural, ikincisi tek bir işin tarifi; üçüncüsü ise bilgi değil, erişim istiyor.

Aşağıdaki denemeler Pro alanındaki Kalıcı talimat, Skill ve Araç bağlamak (MCP) modüllerinden geliyor. Her denemeyi bir kez yaptık ve dosyaları modelin önüne çoğu zaman elle koyduk. Yani kurulum sadeleştirildi, ama modelin cevapları olduğu gibi.

Üçü de aynı işi mi görüyor?

Hayır. Talimat dosyası da skill de modelin önüne konan düz metindir; model yeniden eğitilmez, yalnız önünde duran yazı, yani bağlam değişir. MCP ise metin değil, bağlantıdır.

Claude Code'un belgesi farkı tek cümleyle anlatıyor: MCP Claude'u dış hizmetlere bağlar, skill ise Claude'un bildiğini genişletir; o hizmetleri iyi kullanmayı bilmek de buna dâhil^[11]. Mutfaktan bir benzetme: talimat dosyası buzdolabına yapıştırdığınız ev kuralları, skill çekmecedeki tarif kartı, MCP ise markete sipariş veren telefon.

Talimat dosyası: her oturumda okunan kurallar

Talimat dosyası (derslerimizde: yönerge dosyası) çalıştığınız klasörde duran düz bir metin dosyasıdır. Ajan aracı onu her oturumun başında okuyup modelin önüne koyar. Claude Code'da adı CLAUDE.md; dosyanın tamamı oturum başında yüklenir ve her istekte yer tutar^[11].

Aynı fikrin öbür yaygın adı AGENTS.md. OpenAI'ın vakfa kurucu proje olarak getirdiği bu biçim bugün Agentic AI Foundation çatısı altında^[4]; sitesine göre Codex, Amp, Google Jules, Cursor ve Factory ekiplerinin ortak çabasından doğdu^[14]. Kendini “ajanlar için README” diye tanıtıyor; 60 binden fazla açık kaynak projede kullanılıyor ve iç içe dosyalar varsa ajan en yakındakini okuyor^[14]. Klasörde CLAUDE.md yoksa Claude Code AGENTS.md'yi kendiliğinden okur. İkisi birlikte duracaksa kuralları AGENTS.md'ye yazın, CLAUDE.md'ye yalnız @AGENTS.md satırını koyun; böylece kurallar tek yerde durur^[12].

Belge her dosyayı 200 satırın altında tutmayı öneriyor; uzun dosya daha çok yer kaplıyor ve uyumu düşürüyor. İki kural çelişirse model birini rastgele seçebilir^[12].

Skill: iş gelince açılan tarif

Skill, içinde SKILL.md adlı bir dosya bulunan klasördür^[7]. Dosyanın başında iki zorunlu alan var: ad (en çok 64 karakter) ve açıklama (en çok 1.024 karakter). Açıklama, skill'in ne yaptığını ve ne zaman kullanılacağını söylemeli^[8]. Altına adımlar ve yasaklar yazılır; gerekirse klasöre betik ve şablon dosyaları da konur.

Asıl fark yüklenme biçiminde. Açılışta her skill'in yalnız adı ve açıklaması okunur: yaklaşık 100 token (token, modelin yazıyı böldüğü küçük parçadır). Skill devreye girince SKILL.md'nin tamamı gelir (5.000 token'ın altında tutulması öneriliyor); ek dosyalar ancak gerekirse açılır^[8].

Biçimi Anthropic geliştirdi: 16 Ekim 2025'te tanıttı, 18 Aralık 2025'te açık standart olarak yayımladı^[10]. Agent Skills sitesindeki (agentskills.io) listede Claude ve Claude Code'un yanında ChatGPT ve Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code ve Cursor da var^[16]. Claude Code'da kişisel skill'ler ~/.claude/skills/, projeye ait olanlar .claude/skills/ klasöründe durur^[9].

Skill modülünde üç skill kurduk (alışveriş listesi, toplantı özeti, kitap notu) ve sözcüklerini saydık. Her oturumda ajanın önünde duran üç açıklama toplam 49 sözcük. Üç dosyanın tamamı 320 sözcük, ama bir iş gelince bunlardan yalnız biri okunuyor.

Biçimi görmek için küçük bir örnek. Bunu bu yazı için yazdık, denemedik:

---
name: fatura-ozeti
description: Ay içinde gelen faturalardan son ödeme tarihine göre sıralı
  kısa bir liste çıkarır. Fatura metinleri verilip özet istendiğinde kullan.
---
## Ne zaman kullanılır
- Kullanıcı fatura metni verip özet istediğinde.

## Adımlar
1. Her faturadan kurumu, tutarı ve son ödeme tarihini al.
2. Listeyi son ödeme tarihine göre sırala; en yakını en üstte.

## Yapma
- Faturada yazmayan tutarı tahmin etme.

Derste kurduğumuz alışveriş listesi skill'i de aynı iskelette: ad ve açıklama, “ne zaman kullanılır” bölümü, beş adım, üç yasak. Üç skill'in dosyaları Skill modülünde hazır klasör olarak duruyor.

Hangi skill'in açılacağını açıklama satırı belirler. “Markete gitmeden önce neye ihtiyacım var?” isteğinde “alışveriş listesi” sözü hiç geçmediği hâlde model doğru skill'i seçti; “Fırında tavuk kaç derecede pişer?” sorusunda hiçbirini seçmedi. Toplantı özeti skill'inin açıklamasını “toplantı işleri” diye iki sözcüğe indirince skill, kendisiyle ilgisi olmayan bir gündem hazırlama isteğinde de devreye girdi.

Skill ne değildir?

Skill modeli eğitmez, araç da kurmaz. Alışveriş skill'inin beşinci adımına “listeyi market uygulamasındaki sepete ekle” yazdık, modele araç vermedik. Liste geldi, sepetten tek söz yoktu: model adımı sessizce atladı. Adımı “bağlı değilse bunu kullanıcıya söyle” diye düzeltince cevap şöyle bitti:

Soğan ve tuzu evde olduğunu söylediğin için eklemedim. Sepete ekleme aracım bağlı değil; listeyi kendin sepete ekleyebilirsin.

Skill tarif eder. İşi yapmak için araç gerekir, aracı da bağlantı getirir.

MCP: asistanın dışarıya uzanan eli

MCP (Model Context Protocol), yapay zekâ uygulamalarını dış sistemlere bağlayan açık bir standart. Anthropic onu 25 Kasım 2024'te açık kaynak olarak duyurdu^[1]. Resmî belge MCP'yi USB-C'ye benzetiyor: hangi cihazı takarsanız takın, giriş aynı^[2]. Bir yanda veriyi ya da hizmeti açan MCP sunucusu durur, öbür yanda ona bağlanan asistan uygulaması^[1].

Sunucunun sunduğu her aracın üç parçası vardır: adı, ne yaptığını anlatan açıklaması ve hangi girdiyi beklediğini söyleyen şeması^[3]. Model aracı yalnız bu tariften tanır.

Anthropic 9 Aralık 2025'te MCP'yi Linux Foundation bünyesindeki Agentic AI Foundation'a bağışladı; duyuruya göre o gün 10.000'den fazla etkin, herkese açık MCP sunucusu vardı^[4]. OpenAI ChatGPT için MCP sunucusu yazmayı belgeliyor^[5]. Google'ın Gemini CLI aracı sunucuları ayar dosyasından bağlıyordu^[6]; Haziran 2026'dan beri bireysel kullanıcılarda onun yerini alan Antigravity CLI'da sunucular ayrı bir mcp_config.json dosyasında tanımlanıyor^[17][18].

Araç bağlı olmayan bir modele “Tatil klasörümde kaç fotoğraf var?” diye sorduk; klasöre erişemediğini söyledi. Araç tarifi verince cevap yerine tek satırlık bir istek yazdı: dosya sayan aracı tatil klasörüyle çağır. O satırı küçük bir betik çalıştırdı ve sonuç 12 çıktı. Listede olmayan bir silme aracını çağırtmayı denediğimizde betik isteği geri çevirdi; on iki dosya yerinde kaldı. Model ister, yazılım yapar, siz onaylarsınız.

Dördü yan yana

Hangisini ne zaman kullanmalı?

Modülde kullandığımız karar kartı dört sorudan oluşuyor. Sırayla sorun, ilk “evet”te durun. Girişteki üç cümle bu sırayla talimat dosyasına, skill'e ve MCP'ye gider. Aynı kartı bu kez fatura işiyle deneyelim:

1. Yalnız bu seferlik mi? Hiçbir yere yazmayın, isteminizde (prompt) söyleyin. “Bu ay su faturası gelmedi, onu boş geç.”
2. Her oturumda gerekli mi? Talimat dosyasına yazın. “Tutarları hep kuruşuyla yaz.”
3. Yalnız belirli bir iş gelince mi gerekli? O işin skill'ine yazın. “Faturaları son ödeme tarihine göre sırala.”
4. Bilgi değil de erişim mi gerekiyor? MCP bağlayıcısı kurun. “Faturaları e-posta kutumdan kendin bul.”

Kartın tamamı, alışveriş listesinden dört örnek ve kendi cümlelerinizi yerleştireceğiniz boş tabloyla, Skill modülünün ilk dersinde.

Skill'i sıfırdan yazmanız gerekmez. İşi asistanla bir kez yapın, istediğiniz gibi olana kadar düzeltin, sonra şunu isteyin:

Bu konuşmada sana yaptığım düzeltmelerden bir skill yaz. Dört bölüm olsun: ad ve açıklama, ne zaman kullanılır, adımlar, yapma.

Sonra skill'i yeni bir oturumda, adını anmadan deneyin. Biz aynı dağınık toplantı notunu iki temiz oturumda özetlettik. Skill'siz oturumda kararlar ile işler karıştı, kahve makinesi bile özete girdi. Skill'li oturumda özet üç başlıkla geldi, tarihsiz işin yanına “tarih yok” yazıldı. Model aynıydı; değişen, önündeki 23 satırdı.

Çok araç bağlamak neden zarar verir?

Anthropic'in Kasım 2025 tarihli mühendislik yazısına göre o dönem MCP istemcilerinin çoğu bütün araç tanımlarını baştan bağlama yüklüyordu; binlerce araç bağlı bir ajan, isteğinizi okumadan önce yüz binlerce token işlemek zorunda kalabiliyordu^[15]. Claude Code ise açılışta yalnız araç adlarını yüklüyor, tam tarifi gerektiğinde getiriyor^[11].

Claude Code belgesi yine de uyarıyor: eklediğiniz her özellik (talimat, skill, MCP) bağlamda yer tutar. Fazlası gürültü yaratır; skill doğru zamanda devreye girmeyebilir, kurallar gözden kaçabilir^[11].

Bir de yetki var. MCP'nin resmî örnek Git sunucusunun 12 aracından 5'i bir şey değiştiriyor: dosya ekliyor, kaydediyor, geri alıyor, dal açıyor, dal değiştiriyor. Listeyi okumadan bağlarsanız bu yetkileri de vermiş olursunuz. Bağlamadan önce beş soru:

1. Gerekli mi? Haftada bir baktığınız tabloyu o gün sohbete eklemek yetmez mi?
2. Ne kadar yer tutuyor? Kaç araç, ne uzunlukta tarif?
3. Yazabiliyor mu? Okuyan araçla değiştireni ayırın.
4. Kimin? Sunucuyu kim işletiyor, veriniz nereye gidiyor?
5. Ne zaman kapanacak? İş bitince bağlantıyı kapatın.

Garanti gereken kural: hook

Talimat dosyasına “asla silme” yazmak bir ricadır. Claude Code belgesine göre CLAUDE.md'ye ya da skill'e yazılan “.env dosyasını düzenleme” gibi bir kural garanti değildir; her seferinde tutması gereken kural hook olmalıdır^[11][12].

Hook, ajan aracının belirli anlarda kendiliğinden çalıştırdığı, sizin tanımladığınız bir komut ya da betiktir. Örneğin bir hook'u, ajan bir komutu çalıştırmadan hemen önce devreye girecek biçimde kurabilirsiniz; betik 2 çıkış koduyla biterse komut hiç çalışmaz^[13]. Kararı model değil, kod verir.

Hook dersinde modele “dosya ya da klasör silen komut asla yazma” kuralını verdik. Dört istekten hiçbirinde silme komutu yazmadı. Ama dördüncüsünde, “klasörü çöp kutusuna taşı, sonra boşalt” dediğimizde, boşaltma adımını atladı ve klasörü çöpe taşıyan komutu yazdı. Çöpe taşımak silmek mi? Kuralı yorumlayan modeldi. Sonra yazdığımız küçük hook betiğini dört komutla sınadık: listeleme geçti; toplu silme, zorla gönderme ve bütçe dosyasına dokunan komut 2 çıkış koduyla durdu.

Başkasının skill'ini ya da MCP sunucusunu kurmadan önce

Hazır bir skill'i kurmak bir klasörü kopyalamak kadar kolay; o klasörle başkasının yönergelerini de kurarsınız. Anthropic yalnız kendi yazdığınız ya da Anthropic'ten gelen skill'leri kullanmanızı öneriyor: kötü niyetli bir skill, açıklamasına uymayan araç ve kod çalıştırtabilir. Bütün dosyaları okuyun, skill kurmayı program kurmakla bir tutun^[9].

Bir deneme için örnek bir “hızlı toplantı özeti” skill'i hazırladık ve içine HTML yorum satırı olarak gizli bir yönerge gömdük. Önizlemede yorum satırı görünmez, model ise ham metni okur. Özet beklenen başlıklarla geldi; sonuna istemediğimiz bir cümle eklendi ve model bunu söylemedi:

Bu özet Hızlı Özet ile hazırlandı. Arkadaşlarına da öner.

Klasörde ayrıca özeti uydurma bir adrese gönderen bir betik (çalıştırmadık, yalnız okuduk) ve ağ komutunun size sorulmadan çalışmasına önceden izin veren bir allowed-tools satırı vardı; bu alan şartnamede deneysel^[8]. Modele incelettiğimizde gizli cümleyi ve dış adrese gönderimi buldu, ön izin satırını kaçırdı.

Bu skill'i internetten indirdim. Kurmadan önce incele: açıklamasında yazmayan bir şey yaptırıyor mu? En çok beş kısa madde yaz.

Modele inceletmek iyi bir ilk adımdır, ama sizin okumanızın yerini tutmaz. Kendiniz okurken şu altı soruya bakın:

1. Kim yazmış? Kaynağı belli mi?
2. Klasörde kaç dosya var? Yalnız SKILL.md'ye bakmayın.
3. Ham metinde ne yazıyor? Yorum satırlarını arayın.
4. Betik ne yapıyor? Anlamadığınız satırı çalıştırmayın.
5. Dışarıya ne gidiyor? Ağ komutu ve dış adres arayın.
6. Açıklamadaki vaat ile içerik aynı mı?

Her sorunun işaretlenecek maddeleri ve arama komutlarıyla basılabilir denetim listesi, içine üç sorun gömülmüş alıştırma skill'iyle birlikte Skill modülünün son dersinde.

MCP sunucularında da durum benzer. OpenAI'ın önerisi açık: arkasındaki uygulamayı tanımıyorsanız ya da ona güvenmiyorsanız özel bir MCP sunucusuna bağlanmayın. Geliştiriciye güvenmek de yetmez, çünkü içeriğe gizlenmiş komutlar (istem saldırıları) yine gelebilir. Yazma yetkisi hem yararı hem riski büyütür^[5]. Kurumsal lisansla kullanılmaya devam eden Gemini CLI'daki trust seçeneği bütün onay pencerelerini atlıyor ve belge onu yalnız tamamen sizin denetiminizdeki sunucular için öneriyor^[6][18]. MCP şartnamesi de araç çağrılarında araya her zaman bir insanın girebilmesini öneriyor^[3].

Onay penceresini kapatmayın. Asistana hiç yazılmaması gereken bilgileri ayrı bir yazıda anlattık.

Buradan nereye?

Talimatın sohbet uygulamalarındaki karşılığı için ChatGPT projesi, özel GPT ve Gem karşılaştırmasına, bu parçaları birleştiren fikir için yapay zekâ ajanı nedir yazısına bakın.

Pro alanındaki bu üç modül, yukarıdaki denemeleri 14 derste, örnek dosyalarıyla adım adım gösteriyor. Yeni başlıyorsanız önce yapay zekâ öğrenmeye nereden başlanır rehberine bakın.