Skill, MCP ve Agent Farkı: Hangisi Ne Yapar

Ajansımız her hafta aynı avuç dolusu işi yürütür: bir müşteri için teknik SEO denetimi, bir başkası için schema markup, bir reklam hesabı incelemesi, bir grup içerik brief’i ve hepsini birbirine bağlayan aylık rapor. İşlerin hiçbiri gizemli değil, sinir bozucu olan da buydu. Prosedürleri ezbere biliyorduk, yine de her birini genel amaçlı bir yapay zekaya verdiğimizde boş bir prompt’tan başlayıp tüm süreci baştan anlatıyorduk. Bunu aşmak üç kavramı netleştirmekten geçti: skill, MCP ve agent. Çünkü bunlar kolayca karıştırılıyor ve her biri sorunun ayrı bir parçasını çözüyor.

Skill, MCP ve agent arasındaki fark nedir?

Tek cümlelik cevap şu: skill modele yöntem verir, MCP connector erişim verir, agent ise işin sonucunu sahiplenir. Skill, tek bir iş için paketlenmiş muhakemedir; adımlar ve bilinen tuzaklar içine yazılmıştır, böylece model tahmin yürütmek yerine bir uzman gibi çalışır. MCP connector, dış bir servise giden kablodur; modelin analitiğini gerçekten okumasını ya da reklam hesabına dokunmasını sağlayan şeydir. Agent ise bir işi baştan sona yürüten uzman bir çalışandır; skill’leri ve connector’ları bir araya getirir, adımlar arasında karar verir ve tek bir cevap değil, tamamlanmış bir sonuç teslim eder. Yani bilgi, erişim ve sahiplik. Kafa karışıklığının çoğu, bunları tek bir fikrin üç adı gibi görmeyi bırakıp “bu eksik hangisini gerektiriyor” diye sorduğun an dağılır.

Prompt kütüphanesi neden yanlış biçimdi?

İlk olarak akla gelen çözümü denedik: büyük bir prompt kütüphanesi. Tutmadı. Prompt, o gün yazdığın kelimeleri yakalar, altındaki prosedürü değil; ve sohbet biter bitmez her şeyi unutur. Aynı prompt’u gelecek hafta yapıştır, modelin zorlukla öğrendiğin elli özel durumdan hiçbir hatırası olmasın.

Bir ajanstaki asıl değer ifade değil, birikmiş muhakemedir: hangi schema tipinin gerçekten zengin sonuç kazandırdığı, ilk saati boşa harcamamak için reklam denetimini hangi sırayla yürüteceğin, teknik olmayan bir işletme sahibinin güvenmesi için raporun tam olarak nasıl okunması gerektiği. Prompt, bunun ince bir anlık görüntüsüdür. Bizim istediğimiz muhakemenin kendisini paketlemenin bir yoluydu ve bu paketlemenin üç ayrı biçimi olduğu ortaya çıktı.

Claude skill nedir?

Skill, tek bir işi iyi yapan, çalışmaya hazır bir yetenektir. Pratikte, iş eşleştiğinde modelin yüklediği bir klasördür: sade talimatlar, artı prosedürün ihtiyaç duyduğu küçük scriptler veya referans dosyaları. Sadece ifadeyi değil muhakemeyi taşır; böylece model işi, onu yüz kez yapmış biri gibi yürütür. “Bir backlink profili analizi yap” ya da “yapay zeka tarayıcıları için robots politikasını yaz” gibi düşün: tek bir iş, her seferinde aynı şekilde.

Bir skill bulduğunun işareti basittir: aynı özenli talimatları ikinci kez yazdığını fark ettiğin ilk an, o prosedür paketlenmek istiyor demektir. Daha ayrıntılı bir anlatım için Claude skill nedir sayfasına bak.

MCP connector nedir?

MCP connector, tesisatın kendisidir. MCP, yani Model Context Protocol, bir modelin dış bir servise nasıl eriştiğidir: bir API’ye kurulmuş gerçek, üretime dayanıklı bir entegrasyon. Skill, modele Search Console verisi hakkında nasıl düşüneceğini öğretebilir; connector ise o veriyi ilk elden okumasını sağlayan şeydir. Skill bilgidir, MCP erişimdir ve ikisini ayrı tutmak her ikisini de düzeltmeyi kolaylaştırır.

Kaba bir kural, bir eksiğin hangisini gerektirdiğini söyler. Sorun “yapay zeka verimi göremiyor” ise connector gerekir. Sorun “yapay zeka veriyi görüyor ama üzerinde kötü çalışıyor” ise skill gerekir. Protokolün neden tek bir şirkete bağlı olmadığı dahil daha uzun açıklama MCP nedir sayfasında, doğrudan karşılaştırma ise Claude skill ile MCP farkı sayfasında.

Agent nedir?

Agent, bir işi baştan sona yürüten uzman bir çalışandır. Skill’leri ve connector’ları bir araya getirir, adımlar arasında karar verir ve tek bir cevap yerine tamamlanmış bir sonuç teslim eder. Skill tek bir şey yaparken, agent sonucu sahiplenir: bir connector üzerinden canlı veri çekebilir, onu yorumlamak için bir skill uygular, sonra ne yapacağına karar verir ve ancak o zaman raporlar.

Erken dönemde yaptığımız hata üçünü de, yani yöntemi, erişimi ve orkestrasyonu, tek bir dev prompt’a tıkıştırmaktı. Onları ayırmak her parçayı güvenilir kıldı: okuyup denetleyebileceğin bir skill, yalıtılmış test edebileceğin bir connector, karar verirken izleyebileceğin bir agent. Claude Code üzerinde geliştiriyorsan, bu katmanın pratikte nasıl çalıştığını ajanlar ve subagent’lar anlatıyor.

İki skill, somut olarak

Soyut sınıflandırmaya kafa sallamak kolaydır, o yüzden vardığımız noktadan iki gerçek skill. İlki yapay zeka tarayıcı trafiğini yönetir: hangi tarayıcılara izin verileceğine karar verir, GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended ve diğerleri, eşleşen robots.txt ve ai.txt dosyalarını üretir ve buna karşılık gelen Cloudflare WAF veya nginx kurallarını yazar. Onu bir kod parçacığı değil de skill yapan ayrıntı şu: botları ters DNS ile doğrular, böylece User-Agent’ını basitçe “GPTBot” olarak ayarlayan bir kazıyıcı içeri alınmaz. O ters DNS kontrolü, sade bir prompt’un tam da düşürdüğü türden, zorlukla kazanılmış bir adımdır.

İkincisi cevap motoru optimizasyonudur: bir sayfanın yalnızca klasik mavi bağlantılarda değil, LLM’ler tarafından alıntılanması ve yapay zeka üretimi cevaplarda görünmesini sağlamak. Bu bir numara değildir; bir sayfayı bir modelin doğru alıntılaması için kolaylaştıran, her seferinde aynı şekilde uygulanan bir yapı ve kanıt kontrol listesidir. Bilerek sıkıcıdır, mesele de budur. İkisine de bilerek öncesi-sonrası rakamları iliştirmiyoruz. Dürüstçe yaptıkları şey tekrarlanabilir bir prosedürü kayda geçirmek; yapmadıkları şey ise bir sıralama garanti etmek, aksini iddia eden birine de güvenmezdik.

Bunu kurarken ne öğrendik

Yazdığımız her skill’de dört şey ayakta kaldı.

Skill bir prosedürdür, bir kişilik değil. En iyi okunan prompt’lar en az yeniden kullanılabilir olanlardı. İşe yarayanlar sadeydi, neredeyse yavandı ve havadan değil adımlardan bahsediyordu. Onu ilk çalıştıracağın an için değil, ikinci çalıştıracağın an için yaz.

Bilgiyi erişimden ayır. “Veri hakkında nasıl düşünüleceğini” (skill) “verinin nasıl çekileceğinden” (connector) ayrı tutmak ikisini de düzeltmeyi kolaylaştırdı. Bir şey bozulduğunda hangi yarıya bakacağımızı biliyorduk.

Muhakeme asıl hendektir ve yalnızca gerçek işten gelir. Bunları ancak işleri önce gerçek müşteri sitelerinde yaptığımız için yazabildik. Gerçek işten damıtılmış bir skill özel durumları taşır; hayal gücünden yazılmış bir skill özgüven taşır, başka pek bir şey değil.

Sınırı yüksek sesle söyle. Her skill, ne yapmadığını belirten açık bir satır aldı. O tek cümle, herhangi bir zekice talimattan daha fazla kötü çıktıyı önledi, çünkü modelin yetkinliğinin ötesine savrulmasını durdurdu.

Nereden başlamalı

Herhangi bir şeye bağlanmadan önce bir skill’in gerçekten nasıl kurulduğunu görmek istersen, ücretsiz SEO başlangıç seti okuyup yeniden kullanabileceğin çalışan bir settir ve aynı dosyalar GitHub’da herkese açık. Klonla, bir skill’i aç ve işine yarayanı al. Oradan, üç parçalı modeli kendi eline almanın en hızlı yolu skill’lere, connector’lara ve ajanlara göz atıp yeniden anlatmaktan en çok bıktığın işi seçmektir.

Kısa versiyon, tek bir şey alacaksan: gelecek hafta yine yapıştıracağın prompt’ları yazmayı bırak, prosedürü yazmaya başla. Modelin en iyi ifadene ihtiyacı yok. Yükleyebileceği bir biçimde muhakemene ihtiyacı var.