Son birkaç ayda 40’tan fazla tool test ettim ve keşfettim. Ve inan bana, bazıları gerçekten altın değerinde.

MCP, Anthropic’ten gelen bu open-source protocol Claude gibi AI’ların data, API’lar veya tool’larla ter dökmeden chat etmesini sağlıyor.

En iyi 6 seçimimi paylaşıyorum. Bunlar ücretsiz, open-source ve AI projelerini harika yapacak nitelikte.

MCP Server Nedir?

Model Context Protocol, kısaca MCP, AI assistant’ların external tool’lar ve data source’larla nasıl konuşacağını belirleyen bir protokol. Anthropic tarafından geliştirilen bu sistem sayesinde Claude, API’lar, database’ler ve çeşitli servislere bağlanabiliyor.

Bu protokolün en büyük avantajı standardizasyon. Artık her tool için ayrı entegrasyon yazmak yerine, tek bir standardı takip ediyorsun. Bu da development sürecini hızlandırıyor ve compatibility sorunlarını ortadan kaldırıyor.

mcp server

Bu Araçlar Neden Bu Kadar İyi?

Geleneksel AI development’ta her servis için ayrı API’lar yazıyorduk. Günler harcayıp authentication, error handling, rate limiting gibi işlerle uğraşıyorduk. MCP standardı bunu tamamen ortadan kaldırıyor.

  • Plug & Play: Kurdun, çalıştı. 5 dakikada entegrasyon tamamlanıyor
  • Standardization: Tüm araçlar aynı protokolü kullanıyor, öğrenme süreci kısa
  • Maintenance Free: Community desteği var, bug fix’ler otomatik geliyor
  • Cost Effective: Tamamı open-source, licensing fee yok

En büyük avantajı ise birlikte çalışılabilirlik. Bir tool’da öğrendiğin pattern’ler diğerlerinde de aynı şekilde çalışıyor. Bu da development hızını katlanarak artırıyor.

Ek olarak, bu araçlar kullanıma hazır. Milyonlarca kullanıcısı olan şirketler tarafından geliştiriliyor ve test ediliyor. Küçük project’inde de, büyük scale enterprise uygulamalarında da rahatça kullanabilirsin.

Bu MCP server araçları AI assistant’ınızın kapasitesini inanılmaz artırıyor. Artık sadece text değil, gerçek tool’larla çalışabiliyor.

Graphiti: Hafızası Olan AI

AI’ımın her task’tan sonra her şeyi unutmasından bıkmıştım. Cidden, geçen hafta üzerinde çalıştığımız şeyi hatırlamasını istiyorum. Graphiti MCP Server bunu hallediyor.

Neo4j’de şık knowledge graph’lar oluşturuyor, böylece AI’ın ilişkileri ve geçmişi takip edebiliyor. Bot’un için yapışkan notlar gibi düşün.

  • AI’ının zamanda geriye bakmasını sağlıyor (örn: “Geçen ay projemde ne değişti?”)
  • Neo4j kullanıyor, büyük data’yı şampiyon adam gibi mükemmel saklıyor
  • Sabah kahveni hazırlarken harcadığın zamandan daha hızlı kurulum

Kurulum için aşağıdaki yönergeleri takip edebilirsin.

pipx install 'rawr-mcp-graphiti[cli]'

cd my-cool-project
graphiti compose
graphiti up -d

graphiti init team-tracker

Sonra Cursor’da (benim favori MCP server client’ım) şunu sordum:

query = "Who joined the team this week?"
response = mcp_client.query("http://localhost:8000/sse", query)
print(response)

# Çıktı: 
["Selçuk joined on June 25"]

Graphiti MCP Server‘a linkinden ulaşabilirsin.

Opik: AI’ını Gözle

Geçen ay chatbot’um yavaş davranıyordu ve neden bilmiyordum. Opik MCP Server beni büyük dertten kurtardı. AI’ın için casus tool gibi, ne yaptığını takip ediyor ve istatistik veriyor.

  • AI’ın performance’ında ne olup bittiğini gösteriyor
  • Ne kadar hızlı cevap verdiği gibi şeyleri takip ediyor
  • Kurulumu için kolayca tweak edebiliyorsun

Kurulum için aşağıdaki yönergeleri takip edebilirsin.

git clone https://github.com/comet-ml/opik-mcp
cd opik-mcp
pip install -r requirements.txt
python server.py

Sonra app’imin istatistiklerini kontrol ettim:

query = "How's my chatbot doing?"
response = mcp_client.query("http://localhost:8080/sse", query)
print(response)

# Çıktı:
{ "app": "chatbot", "response_time": "0.3s" }

Opik MCP Server ile monitoring yapabilirsin.

Ragie: Video’larına Soru Sor

Bir proje için bir sürü meeting video’sunu karıştırmam gerekiyordu ve Ragie MCP Server hayat kurtardı. Multimodal RAG denen bir şey yapıyor, yani video upload edip soru sorabiliyor, tam timestamp’lerle cevap alıyorsun.

  • Video’lardaki anları pinpoint ediyor (örn: “3. dakikada ne var?”)
  • Video’lar, dokümanlar, her şeyle çalışıyor
  • Claude ile süper kolay hookup oluyor

Kurulum için aşağıdaki yönergeleri takip edebilirsin.

git clone https://github.com/ragieai/ragie-mcp-server
cd ragie-mcp-server
npm install
npm start

Video upload edip soralım bakalım:


fetch('http://localhost:3000/ingest', {
    method: 'POST',
    body: new FormData().append('video', 'team-meeting.mp4')
});

const mcpClient = require('mcp-client');
mcpClient.query('http://localhost:3000/sse', 'What's at 4:00?', (res) => {
    console.log(res);
});

# Çıktı: 
"At 4:10, we talked about budgets."

Ragie MCP Server ile video analizi mükemmel.

Bright Data: Stressiz Scraping

Website scraping için en kötü senaryo — block’lar, CAPTCHA’lar… Bright Data MCP Server işi kılçıksız yapıyor. 30’dan fazla tool’u var ve çektiğin siteye göre en iyisini seçiyor.

  • Website block’larından ninja gibi kaçıyor
  • İş için en iyi tool’u buluyor
  • Tamamen ücretsiz kullanım

Kurulum için aşağıdaki yönergeleri takip edebilirsin.

git clone https://github.com/luminati-io/brightdata-mcp
cd brightdata-mcp
npm install
npm start

Nasıl çalıştırılır:

const mcpClient = require('mcp-client');
mcpClient.query('http://localhost:4000/sse', 'Grab prices from gadgetshop.com', (res) => {
  console.log(res);
});

# Çıktı: 
[{ "item": "Phone", "price": "$599" }, ...]

Bright Data MCP Server ile scraping kolaylaşıyor.

MindsDB: Tüm Data’n Tek Yerde

Slack, database ve Gmail’i bir dashboard projesi için karıştırıyordum ve MindsDB MCP Server karşıma çıktı. 200’den fazla platforma bağlanıyor, böylece her şeyi sorgulayabiliyorsun — SQL veya düz kelimelerle.

  • Her şeye bağlanıyor — database’ler, app’ler, ne istersen
  • “Inbox’ımda ne var?” gibi şeyler sorduğunda şak diye cevap veriyor.
  • Ücretsiz ve 28K+ GitHub star’la destekleyeni var

Docker ile çalıştırabiliyorsunuz:

docker run -p 47334:47334 mindsdb/mindsdb

Slack için sorgu yapalım:

query = "What's new in #coding?"
response = mcp_client.query("http://localhost:47334/sse", query)
print(response)

# Çıktı: 
["Message: 'Check this bug fix!'"]

MindsDB MCP Server ile data integration mükemmel.

Sonuç

Birini seç, clone et ve çalıştır. Çoğu maksimum 10 dakika gibi bir sürede kurulabiliyor. Bu MCP server araçları AI projelerini bir sonraki seviyeye taşıyacak.

En güzel yanı hepsinin open-source olması. İstediğin gibi modify edebiliyor, kendi ihtiyaçlarına göre customize edebiliyorsun. Denemeye başla ve AI assistant’ının ne kadar güçlü olabileceğini keşfet.

İlgini çekerse belki mcp server’ında kullanabileceğin bash için şu konuma göz atabilirsin.