Awesome MCP Servers, işletmelerin ve geliştiricilerin yapay zeka ile gerçek dünya arasında daha hızlı ve güvenli köprüler kurmasını hazır çözümler kullanarak sağlayan açık kaynaklı bir protokoldür. MCP ile yapay zeka çok daha bağlantılı ve işlevsel hale geliyor.

Yönetici Özeti

Awesome MCP Servers projesi, yapay zeka sistemlerinin dış dünyayla iletişimini kolaylaştıran bir “bağlantı noktası” görevi görüyor. Bu proje, farklı veri kaynakları ve servislerle etkileşimi mümkün kılan hazır bileşenlerin bir araya getirilmiş bir koleksiyonudur. Bir bakıma, MCP sunucuları yapay zekanız için tak-çalıştır aparatlar gibidir; ekstra kabiliyetler eklemeyi kolaylaştırır. Yani AI tabanlı bir uygulamanızın internette arama yapması, bir veritabanından bilgi çekmesi veya bir e-posta göndermesi gerektiğinde, bu listede halihazırda bu işi yapabilecek bir MCP sunucusu bulunuyor. Awesome MCP Servers projesinin ortaya koyduğu bu altyapı, yapay zeka uygulamalarının çok yönlü ve ölçeklenebilir hale gelmesine büyük katkı sağlıyor. Geliştiriciler ve şirketler, sıfırdan entegrasyonlar yazmak yerine hazır bileşenleri kullanarak yenilikçi çözümleri daha hızlı hayata geçirebiliyor. Bu da yapay zeka projelerinde maliyeti düşürürken esnekliği ve güvenilirliği artırıyor. Bu yaklaşım, yapay zeka destekli çözümlerin gelecekte çok daha hızlı ve entegre bir şekilde geliştirilmesinin de önünü açıyor.

Teknik Özet

Awesome MCP Servers projesinin altında yatan teknoloji, Model Context Protocol adlı standart bir iletişim protokolüdür. MCP, istemci-sunucu mimarisini takip eder; bir ana uygulama (host) birden fazla MCP sunucusuna bağlanarak her birinden farklı bir yetenek alır (Introduction - Model Context Protocol). Her bir MCP sunucusu belirli bir görevi yerine getiren hafif bir servis olarak çalışır ve LLM ile standart bir arayüz üzerinden haberleşir. Listelenen sunucular Python, TypeScript, Go, Rust, C#, Java gibi farklı dillerde yazılmıştır (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.) ve hem yerel makinelerde hem de bulutta çalışabilen örnekler içerir. Protokol tasarımı güvenliği de gözetir; örneğin veritabanlarına bağlanan MCP sunucuları, sorguları sadece-okuma modunda sınırlandırarak ve şema denetimi yaparak güvenli bir etkileşim sağlar (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.). Bu sayede geliştiriciler, performans ve güvenlikten ödün vermeden kendi AI uygulamalarına yeni yetenekler ekleyebilirler.

Detaylar:

MCP Nedir ve Neden Önemli?

“MCP is an open protocol that enables AI models to securely interact with local and remote resources through standardized server implementations. This list focuses on production-ready and experimental MCP servers that extend AI capabilities through file access, database connections, API integrations, and other contextual services.” (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.)

MCP (Model Context Protocol), yapay zeka modellerinin harici sistemlerle iletişim kurmasını sağlayan açık bir standarttır. Anthropic (Claude AI’ın geliştiricisi) tarafından ortaya atılan bu protokol, AI’nın internete, dosyalara, veritabanlarına veya diğer hizmetlere erişim sağlamadaki eksikliğini gidermeyi amaçlar. Yukarıdaki alıntıda da belirtildiği gibi, MCP sayesinde bir yapay zeka modeli güvenli ve standart bir yolla ister yerel makinenizdeki dosyalara, ister uzaktaki bir web servisine erişebilir.

Bu ortak dilin önemi, AI uygulamalarında birleştirici bir rol oynamasından gelir. Tıpkı USB-C’nin farklı cihazları tek bir arabirimle bağlaması gibi, Model Context Protocol de farklı veri kaynaklarını ve araçları AI sistemlerine bağlamak için evrensel bir konnektör görevi görür. Örneğin, günümüzde büyük dil modelleri doğrudan bir veritabanına sorgu yapamaz veya tarayıcıyı kontrol edemezken, MCP sayesinde bu yetenekler ek bir eğitim gerektirmeden standart komutlar aracılığıyla mümkün hale gelir. Üstelik bu protokolün açık kaynak doğası, farklı sektörlerden şirketlerin ve bağımsız geliştiricilerin katkı yapmasına olanak tanıyor, bu da MCP ekosisteminin hızla büyümesini sağlıyor.

Sonuç olarak MCP, yapay zeka alanında yeni bir esneklik ve genişleme katmanı sunarak, geliştiricilerin ve araştırmacıların daha karmaşık ve yetenekli AI ajanları oluşturabilmesinin önünü açıyor. Böylece LLM tabanlı asistanlar, eklenti veya özel API ihtiyacı olmadan MCP uyumlu servisler aracılığıyla gerçek dünya verilerine ulaşabilir. Kısacası, MCP ile yapay zeka çok daha bağlantılı ve işlevsel hale geliyor.

Kullanım Senaryoları ve Avantajlar

MCP sunucularının sağladığı olanaklar, gerçek dünya uygulamalarında önemli kolaylıklar yaratıyor. Bir yapay zeka uygulamasının etki alanını genişletmek, MCP ile oldukça basit hale geliyor. Örneğin bir dijital asistan senaryosunu ele alalım: Normalde bir asistanın hem takvim verilerinize erişip toplantıları düzenleyebilmesi, hem şirket içi veritabanından satış raporları çekebilmesi, hem de internette arama yapabilmesi için birbirinden farklı API entegrasyonları kodlamak gerekir. Ancak MCP tabanlı bir çözümde, asistan sadece ilgili MCP sunucularına istek göndererek tüm bu işleri başarabilir. Takvim için bir MCP sunucusu, veritabanı için ayrı bir sunucu ve web araması için bir tarayıcı sunucusu devreye girer; asistan ise bunların sonuçlarını birleştirip kullanıcıya sunar. Tüm bunlar olurken, geliştirici cephesinde karmaşık API çağrıları yerine standart MCP komutları kullanıldığı için geliştirme süresi ciddi ölçüde kısalır.

Benzer şekilde, kurumsal uygulamalar da MCP’den faydalanabilir. Örneğin bir müşteri destek sohbet botu, MCP sayesinde şirketin bilgi bankasına soru sorabilir, envanter durumu için bir ERP sistemine bağlanabilir ve hatta gerektiğinde otomatik olarak bir e-posta gönderip destek talebi oluşturabilir. Bu senaryolar, önceden her bir araç için ayrı ayrı geliştirme ve entegrasyon gerektirirken, MCP ekosistemi sayesinde ortak bir çatı altında gerçekleştirilebiliyor.Proje Hakkında:

Awesome MCP Servers, adından da anlaşılacağı gibi, MCP tabanlı sunucuların bir araya getirildiği kapsamlı bir rehber niteliğindedir ve şu an itibarıyla yüzlerce MCP sunucusunu içermektedir. Depo GitHub üzerinde 29.6k civarında yıldız sayısına ulaşarak topluluğun büyük ilgisini kazanmıştır (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.). Proje, MCP kavramının hızla popülerleşmesiyle ortaya çıkan çok sayıda aracı tek bir listede toplamak amacıyla hayata geçirilmiştir. GitHub kullanıcısı Frank Fiegel (takma adı punkpeye) tarafından başlatılan bu depo, kısa sürede geniş bir topluluğun katkısıyla büyümüştür. Nitekim şu ana dek yaklaşık 300 kişi bu projeye katkı sağlamıştır (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.).

Projenin README dosyasında belirtildiği üzere liste, “üretim ortamına hazır” olanlardan “deneysel” aşamadaki projelere kadar tüm MCP sunucularını kapsayacak şekilde hazırlanmıştır (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.). Bu sayede kullanıcılar, olgunlaşmış çözümleri de yeni denemeleri de tek bir yerde bulabiliyor. Depo içeriği düzenli olarak güncellenmekte ve yeni bulunan MCP sunucuları eklendikçe liste genişlemektedir. Hatta proje ekibi, GitHub üzerindeki listeyi kolayca arayabilmek için bir web arayüzü bile sunmuştur (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.). Bu web tabanlı dizin (glama.ai) üzerinden kategorilere göre filtreleme yaparak istenilen özelliğe sahip sunucuyu bulmak mümkündür.

Awesome MCP Servers yalnızca sunucu tarafını ele alsa da, MCP ekosisteminin diğer yarısını unutmamış: README’de istemci uygulamalar için ayrı bir “awesome” listesine de referans veriliyor (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.). Bu sayede geliştiriciler, hem sunucu hem istemci tarafındaki mevcut araçları öğrenerek uçtan uca bir MCP çözümü planlayabiliyorlar. Listedeki sunucular; iletişimden finans teknolojilerine, gömülü sistemlerden tarayıcı otomasyonuna kadar son derece geniş bir yelpazede konulara ayrılmış durumda. Bu da projeyi, MCP'nin potansiyel kullanım alanlarını keşfetmek isteyenler için vazgeçilmez bir başvuru kaynağı haline getiriyor.

Awesome MCP Servers projesindeki içerik, alanlarına göre kategorize edilerek sunuluyor. Bu sayede belirli bir ihtiyaca yönelik sunucuları ilgili başlık altında bulmak kolaylaşıyor. Aşağıda listeden birkaç kategori ve bu kategoriler altındaki örnek sunucuların kabiliyetleri sıralanmıştır:

• Tarayıcı Otomasyonu: Web tarayıcılarını programatik olarak kontrol etmeye yarayan sunucular. Örneğin bir MCP sunucusu, Chrome tarayıcısını yönlendirerek web sayfalarını gezebilir, form doldurabilir veya veri çekebilir (Playwright tabanlı çözümler bu kategoridedir).
• Veritabanı Entegrasyonu: SQL ve NoSQL veritabanlarına doğal dil ile erişimi mümkün kılan sunucular. Örneğin projede, SQLite veya PostgreSQL üzerinde sorguları güvenli şekilde (salt-okunur) çalıştırabilen MCP sunucuları bulunuyor; bu sayede LLM, veritabanından bilgi çekmek için doğrudan komut verebiliyor (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.).
• Bulut Servisleri ve API'ler: Dış web servislerine ve SaaS platformlarına bağlanan sunucular. Örneğin PipedreamHQ/pipedream adlı entegre sunucu, 2.500’ü aşkın API ve 8.000+ hazır araç ile etkileşime girerek tek bir arayüz üzerinden sayısız hizmete erişim sağlıyor (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.).
• Kültür & Sanat: Kültürel veritabanları ve koleksiyonlara erişim sunan sunucular. Örneğin bir MCP sunucusu, Hollanda’daki Rijksmuseum müzesinin API’ı üzerinden sanat eserlerini arayıp detaylarını getirebiliyor (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.).

Yukarıdaki örnekler, listenin geniş kapsamını gözler önüne seriyor. İster bir yapay zeka modeline web gezgini yeteneği kazandırmak isteyin, ister kurumsal verilerinize erişmesini sağlayın, muhtemelen bu listede amacınıza uygun bir MCP sunucusu mevcut. Burada sadece birkaç başlık öne çıkarılmıştır; bunların yanı sıra listede güvenlikten oyun geliştirmeye, müşteri hizmetlerinden çeviri servislerine kadar pek çok kategori daha yer almaktadır. Bu çeşitlilik, MCP protokolünün ne denli geniş bir kullanım alanına uyarlanabildiğinin bir göstergesidir. Kısaca, Awesome MCP Servers farklı ihtiyaçlara uygun onlarca çözümü düzenli bir biçimde kullanıcıların önüne seriyor.

Teknik Detaylar ve Sistem Mimarisi

MCP’nin teknik mimarisi, istemci (client) ve sunucu (server) bileşenlerinin uyumuna dayanır. Bir MCP sunucusu, belirli bir hizmeti sunmak üzere çalışan bağımsız bir programdır; bu program, standart protokolle gelen komutları dinleyerek ilgili işlemleri gerçekleştirir ve sonuçları geri döndürür. Öte yandan MCP istemcisi, genellikle yapay zeka modeline entegre edilen ve modelin isteklerini uygun formata çevirip sunuculara ileten aracı katmandır. Örneğin bir LLM, “dosyayı oku” şeklinde bir komut ürettiğinde, MCP istemcisi bunu protokol formatına çevirip ilgili dosya sunucusuna iletir; sunucudan gelen yanıtı da alıp modele geri besler. Bu iletişim genellikle JSON tabanlı mesajlar veya HTTP isteği/cevabı şeklinde gerçekleşir.

MCP sunucuları hafif servisler olacak şekilde tasarlanmıştır. Her sunucu yalnızca tek bir odak alana yönelik iş yaptığından sistem genelinin performansı ölçeklenebilir ve modüler kalır. İhtiyaç duyulmayan bir yetenek için sunucu başlatmamak ya da gerektiğinde ayrı bir makineye ölçeklemek mümkündür. Güvenlik de mimarinin önemli bir parçasıdır: Sunucular, yalnızca tanımlı eylemleri gerçekleştirecek şekilde sınırlandırılır. Örneğin, bir dosya sistemi sunucusu sadece izin verilen dizinlerde okuma yapabilir veya bir veritabanı sunucusu sadece belirlenmiş sorgu tiplerini çalıştırır.

Bu yapı, yapay zeka uygulamalarına önemli bir esneklik kazandırır. MCP sunucuları modelden bağımsız çalıştığı için, OpenAI GPT-4 veya Anthropic Claude gibi farklı AI modelleri aynı sunucu ekosistemini kullanabilir – protokol arada çeviri yaptığından entegrasyon sorunsuzdur (Introduction - Model Context Protocol). Ayrıca MCP sunucuları geliştirmek için resmi ve gayriresmî birçok araç mevcut: Protokolün Python, TypeScript, Java, C# gibi SDK’ları sağlanmış durumda ve fastmcp gibi açık kaynaklı çerçeveler yeni sunucular yazmayı kolaylaştırıyor. Tüm bu teknik detaylar, projenin sadece bir liste değil, büyüyen bir altyapı standardı olduğunun altını çiziyor.

Lisans ve Hukuki Detaylar

Awesome MCP Servers projesi, GitHub üzerinde MIT lisansı ile yayınlanmıştır (GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.). MIT Lisansı, en özgürlükçü açık kaynak lisanslarından biri olarak bilinir. Bu lisans sayesinde projedeki kod ve içerik, telif hakkı bildiriminin korunması şartıyla, kısıtlama olmaksızın kopyalanabilir, değiştirilebilir ve hatta ticari amaçlarla kullanılabilir. Kısacası, bu rehberde sunulan bilgi ve araçları kendi projelerinizde kullanırken yasal bir engelle karşılaşmazsınız.

Elbette, listede yer alan her bir MCP sunucusunun kendi deposunda farklı bir lisans altında olabileceğini unutmamak gerekir. Awesome MCP Servers yalnızca bu projelerin derlemesini sunduğu için, her bir bağlantılı projenin lisans ve kullanım koşullarını ayrıca incelemek önemlidir. Genel hatlarıyla, proje içeriğinin MIT lisansı altında olması, topluluk tarafından özgürce paylaşılabilmesi ve geliştirilebilmesi anlamına geliyor.

Sonuç

Bu hafta GitHub trend listelerinin zirvesine yerleşen Awesome MCP Servers projesi, yapay zeka uygulamalarının sınırlarını genişletebilecek heyecan verici bir kaynak olarak karşımıza çıkıyor. Özellikle büyük dil modellerinin internette arama yapma, dosya okuma veya bir tarayıcıyı kontrol etme gibi yeteneklere ihtiyaç duyduğu bir dönemde, MCP bu eksikliği gidermek üzere ortaya çıkmış durumda. Kısa sürede – sadece bu hafta 12 binden fazla yıldız kazanarak – on binlerce stara ulaşan (Trending repositories on GitHub this week · GitHub) bu açık kaynak depo, neredeyse 300 farklı geliştiricinin de katkısını alarak GitHub topluluğunun yoğun ilgisini kazandı. 

Eğer siz de yapay zekanın sınırlarını zorlamak ve kendi projelerinizde MCP sunucularından faydalanmak istiyorsanız, projenin GitHub deposunu ziyaret ederek kaynak kodları inceleyebilirsiniz. Depoyu yıldızlayarak (☆) projeyi destekleyebilir, hatta eksik gördüğünüz alanlar için kendi MCP sunucunuzu ekleyerek katkıda bulunabilirsiniz. Unutmayın, açık kaynak projeler paylaşıldıkça gelişir. Awesome MCP Servers ile tanışmak, belki de bir sonraki büyük AI yeniliğinizin ilk adımı olabilir. Ayrıca projenin Discord ve Reddit gibi platformlardaki topluluklarına katılarak sorular sorabilir, yeni fikirlerin oluşmasına katkı sağlayabilirsiniz.

Teşekkür

Böylesine kapsamlı bir açık kaynak projenin ortaya çıkmasını sağlayan herkese teşekkür etmek isteriz. Özellikle Awesome MCP Servers projesini başlatan Frank Fiegel (GitHub: punkpeye) ve katkıda bulunan yüzlerce geliştirici, emekleriyle yapay zeka topluluğuna muazzam bir kaynak kazandırmış durumdalar. Onların özverili çalışmaları sayesinde MCP ekosistemi hızla büyüyor ve bu proje pek çok kişi için ilham kaynağı oluyor. Kendilerine bu değerli katkıları için gönülden teşekkür ediyoruz.

Bu yazı, aşağıdaki GitHub projesi temel alınarak hazırlanmıştır: punkpeye/awesome-mcp-servers