Pazarlama Ekipleri İçin En İyi MCP Sunucuları (2026)

MCP sunucuları hangi kullanım alanlarında öne çıkıyor?

Pazarlama ekipleri için resmi MCP sunucuları üç noktada ayrışıyor: hangi veriye eriştikleri, analizi platformun mu yoksa AI asistanının mı yaptığı, ve hesapta değişiklik yapıp yapamadıkları. Birden fazla reklam kanalını tek soruda karşılaştırmak için Orphex MCP bağlı reklam hesaplarının verisini ve Orphex'in hesapladığı analizi asistana getirir; SEO için Semrush veya Ahrefs, CRM ve e-posta için HubSpot veya Klaviyo, hesaba yazma yolu açmadan Google Ads raporlaması için Google Ads MCP uygundur.

Orphex MCP: Çok kanallı performance marketing. 

• Bağlı reklam platformlarını aynı sorgu içinde karşılaştırabiliyor; gerektiğinde web analitiği, mobil ölçüm ve gelir verilerini de analize dahil ediyor.

• Anomali tespiti, pacing ve forecast, kreatif performansı ve nedensel etki gibi analizler Orphex’in kendi analiz katmanında hesaplanıyor.

• Kampanya, bütçe ve kreatif değişiklikleri ise önizleme ve onay akışı üzerinden uygulanabiliyor.

• Orphex MCP, desteklenen AI asistanlarına custom connector olarak eklenebiliyor.

Semrush MCP:  SEO, içerik ve pazar verisi. 

• Anahtar kelime, organik rakip, backlink ve trafik verilerini doğrudan AI sohbetine taşıyor.

• Yalnızca okuma amaçlı çalışıyor; Semrush hesabında değişiklik yapmıyor.

HubSpot MCP: CRM, kampanya ve pazarlama e-postası. 

• Pipeline verilerini sorgulamak, kampanya performansını ve gelir atıfını incelemek, e-posta performansını kontrol etmek ve CRM kayıtlarını güncellemek için kullanılabiliyor.

• Hem okuma hem de yazma yeteneğine sahip.

Google Ads MCP: Paid search raporlaması. 

• Google Ads API’nin raporlama yeteneklerini doğal dil üzerinden kullanılabilir hale getiriyor.

• Yalnızca okuma amaçlı çalışıyor ve reklam hesabında değişiklik yapamıyor.

• Kurulum için developer token, Google Cloud projesi ve gerekli kimlik bilgilerinin hazırlanması gibi teknik adımlar gerekiyor.

Meta Ads MCP: Meta reklam, katalog ve ölçüm operasyonları. 

• Kampanya oluşturma ve düzenleme, katalog yönetimi, sinyal sağlığını inceleme, A/B testleri ve conversion lift çalışmaları yürütme ve aktivite loglarını görüntüleme gibi işlemleri aynı bağlantı üzerinden destekliyor.

Klaviyo MCP: E-posta/SMS lifecycle marketing ve raporlama. 

• Kampanya ve flow performans raporlarını, segment ve form metriklerini doğal dille sorgulamak için kullanılıyor; ajanslar birden fazla müşteri hesabını aynı asistana bağlayıp karşılaştırabiliyor.

• Hem okuma hem yazma yeteneğine sahip: kampanya oluşturma ve yönetme, segment ve liste operasyonları, e-posta template'i hazırlama MCP üzerinden yapılabiliyor.

• Analiz mantığı sunucuda değil; raporu MCP getiriyor, yorumu AI asistanı yapıyor.

Shopify MCP: Agentic commerce ve Shopify geliştirme. 

• "Shopify MCP" tek bir sunucu değil; Shopify'ın kapsamları farklı birden fazla resmi MCP yüzeyi var. Pazarlama açısından belirleyici olan ticaret tarafı: mağaza kataloğunda arama, ürün detayı, sepet oluşturma ve güncelleme, mağaza politikalarında arama ve checkout adımları.

• Geliştirme tarafındaki Dev MCP ise canlı mağaza verisine değil dokümantasyon ve şema doğrulamaya erişiyor; resmi yüzeyler arasında merchant'a satış veya kampanya performansı raporu döndüren bir tool bulunmuyor.

Zapier MCP: Çoklu uygulama arasında aksiyon alma. 

• Kendi verisini açmıyor; Zapier hesabınıza bağlı uygulamalarda gerçek işlem yapma yetkisi veriyor ve resmi dokümantasyon kapsamı 9.000'den fazla uygulama ile 40.000'den fazla aksiyon olarak tanımlıyor.

• Okuma ve yazma işlemleri ayrı tool'lar üzerinden yürütülüyor; daha dar ve öngörülebilir bir kapsam isteyen ekipler için manuel yapılandırma seçeneği bulunuyor.

• Rapor üreten veya veriyi yorumlayan bir katman bulunmuyor; her başarılı çağrı planın task kotasından tüketiyor.

Slack MCP: Ekip bağlamı ve karar geçmişi. 

• Kampanya ve proje tartışmalarının, brief'lerin ve alınan kararların Slack arşivinde aranmasını ve okunmasını sağlıyor; kanal geçmişi, thread'ler, dosyalar ve kullanıcı bilgileri erişilebiliyor.

• Aramanın yanında Slack içiyle sınırlı aksiyonlar da var: mesaj gönderme, kanal oluşturma, reaksiyon ekleme ve canvas oluşturma veya güncelleme.

• Pazarlama performans verisi içermiyor ve özetleme gibi işleri sunucu değil asistan yapıyor.

Ahrefs MCP: SEO ve arama görünürlüğü raporlaması. 

• Backlink ve referring domain raporları, kelime araştırması, SERP görünümü, rank takibi, Site Audit bulguları, Web Analytics kırılımları, Google Search Console verisi ve toplu domain analizi asistan içinden sorgulanabiliyor.

• Güçlü tarafı filtrelenebilir ve gruplanabilir raporlama; ayrı bir anomali tespiti veya teşhis katmanı bulunmuyor.

• Hesapta değişiklik yapabildiği doğrulanmamış durumda; erişim Lite ve üzeri ücretli planlarda sunuluyor ve yapılan sorgular aylık API unit kotasından tüketiyor.

MCP nedir ve pazarlama ekipleri neden kullanıyor?

MCP (Model Context Protocol), bir yapay zeka asistanının bir platformun veri ve araçlarına yetkili biçimde erişmesini sağlayan açık bir standarttır. Pazarlama açısından MCP’nin en basit karşılığı şu: 

AI’ın, izin verdiğiniz pazarlama hesaplarındaki verilere doğrudan erişebilmesini sağlar.

Bugün birçok pazarlama ekibinin analiz süreci hâlâ benzer ilerliyor: dashboard’a giriliyor, tarih aralığı seçiliyor, veri dışa aktarılıyor, spreadsheet’te düzenleniyor, ardından AI’a aktarılıp yorumlanıyor. Sonuçları doğrulamak için de tekrar ilgili platforma dönmek gerekiyor. Üstelik dışa aktarılan veri yalnızca o anın görüntüsünü içerdiği için, güncel analiz gerektiğinde süreç yeniden başlıyor.

MCP bağlantısı kurulduğunda ise veri taşımak yerine soruyu doğrudan sorabiliyorsunuz. Örneğin: 

“Son 28 günde hangi kampanyalar hesabın ortalamasına göre boşa para harcıyor?” 

Asistan gerekli veriyi bağlı kaynaktan alabiliyor ve aynı oturumda devam sorularını da yanıtlayabiliyor.

Burada iki ayrım önemli:

• MCP sunucusu, ürünün tamamı değildir. Her platform, ürünündeki belirli veri ve yetenekleri MCP üzerinden erişime açar. Bir özelliğin platformun kendi arayüzünde bulunması, MCP üzerinden de kullanılabildiği anlamına gelmez.

• MCP bağlantısı aynı zamanda bir erişim ve güvenlik kararıdır. Salt okuma çalışan bir MCP yalnızca verilere erişirken, yazma yetkisi olan bir MCP platformda değişiklik de yapabilir. Bu nedenle iki kullanım modelinin risk ve kontrol gereksinimleri aynı değildir.

Pazarlamacılar MCP ile gerçekte neler yapabilir?

MCP’nin pazarlamadaki asıl değeri yalnızca “AI ile konuşmak” değil; günlük analiz ve operasyon işlerinin önemli bir bölümünü doğrudan doğal dille yönetebilmek. Aşağıdaki örnekler, bu yazıda incelediğimiz MCP sunucularının resmi kaynaklarda doğrulanabilen yeteneklerine dayanıyor.

Platformlar arası performans karşılaştırması (Orphex): 

• “Son 28 günde Meta ile Google’ı yan yana karşılaştır.” 

• Orphex, bağlı reklam platformlarının verilerini aynı analiz içinde kullanabiliyor.

• Karşılaştırma yapılırken attribution penceresi, para birimi veya kampanya hedefi gibi metrikleri etkileyen farklılıklar da dikkate alınıyor ve gerektiğinde sonuçla birlikte belirtiliyor.

Boşa giden harcamayı bulmak (Orphex): 

• “Bütçenin nerede verimsiz harcandığını göster.” 

• Orphex bu tür sorular için hazır analiz akışlarını kullanarak hesap verilerini inceliyor ve bütçenin verimsiz kullanıldığı alanları tespit etmeye yardımcı oluyor.

Kreatif performansını değerlendirmek (Orphex): 

• “Kreatifler yoruldu mu, hangisini değiştirmeliyim?” 

• Analiz; hangi kreatif özelliğinin hangi metriği ne kadar etkilediğini, segment ortalamasından farkını ve sonucun kaç kreatif üzerinden hesaplandığını birlikte gösteriyor.

• Örneklem büyüklüğü burada önemli: iki kreatiften çıkan bir fark ile iki yüz kreatiften çıkan bir sonuç aynı güven düzeyinde değerlendirilemez.

Hedefe yetişip yetişmeyeceğini görmek (Orphex): 

• “Bu gidişle Q3 hedefine ulaşacak mıyız?” 

• Cevap yalnızca genel bir AI tahminine değil, hesapta tanımlı hedef takip verilerindeki tempo ve forecast hesaplarına dayanıyor.

Reklam dışındaki verileri aynı analize dahil etmek (Orphex): 

• “Harcama arttı ama gelir yerinde sayıyor, sorun nerede?” 

• Bağlı reklam platformlarının yanında GA4 trafiği, mobil ölçüm kohortları, katalog ve feed kaynakları ile abonelik geliri de aynı analizde kullanılabiliyor.

• Buradaki kapsam workspace’e bağlı; yalnızca bağlı olan veri kaynakları erişilebilir.

SEO ve arama görünürlüğünü analiz etmek (Semrush): 

• “Şu üç domainin backlink profilini referring domain sayısı ve anchor dağılımı üzerinden karşılaştır.” 

• Semrush MCP ile anahtar kelime, backlink, rakip ve trafik verileri sohbet içinde analiz edilebiliyor.

• Semrush’ın kendi dokümantasyonunda belirli bir ülke ve niş için anahtar kelime stratejisi oluşturma veya bir domain için aylık SEO raporu hazırlama gibi kullanım örnekleri de yer alıyor.

Çoklu domain analizini tek istekte yapmak (Ahrefs): 

• “Nişimdeki bu 20 sitenin domain rating’ini, organik trafiğini ve ilk üçte sıralandığı kelime sayısını tabloya dök.” 

• Ahrefs MCP, tek istekte çok sayıda hedefi analiz eden batch analysis yeteneğini ve Site Explorer raporlarını asistan içinden sorgulanabilir hale getiriyor.

• Döndürülebilecek satır sayısı plan seviyesine göre değişiyor ve yapılan sorgular aylık API unit kotasından tüketiyor.

Pipeline ve kampanya–gelir ilişkisini incelemek (HubSpot): 

• “Pipeline’ımdaki 1.000 dolar üzerindeki ve ‘decision maker bought in’ aşamasındaki deal’leri özetle.” 

• HubSpot’un kendi prompt örneklerinden biri olan bu kullanımın yanında, kampanya analitiği ve gelir atfı verileri de MCP üzerinden incelenebiliyor.

Flow ve kampanya performansını incelemek (Klaviyo): 

• “Son 90 günde flow’larımın performansını çıkar, en iyi ve en kötü çalışanları göster.” 

• Klaviyo MCP, kampanya ve flow performans raporlarını, segment üyeliğinin ve form performansının zaman serisini doğrudan sorgulanabilir hale getiriyor.

• Ajans senaryosunda her müşteri hesabı ayrı bir bağlantı olarak eklenip aynı soru birden fazla hesap üzerinde çalıştırılabiliyor; raporun yorumunu ise AI asistanı yapıyor.

Paid search performansını raporlamak (Google Ads): 

• “Son 7 günde en çok harcayan kampanyaların cihaz kategorisine göre performansını göster.” 

• Google Ads MCP, kampanya verilerini tarih aralığı ve farklı kırılımlar üzerinden doğal dille sorgulamayı mümkün hale getiriyor.

Katalog ve sinyal sağlığını kontrol etmek (Meta): 

• “Kataloğumda reklamlarda gösterilemeyen ürünleri ve feed sorunlarını bul.” 

• Meta MCP; katalog sorunlarını inceleme, ürün görünürlüğü problemlerini ele alma ve sinyal kurulumunda hangi alanlara öncelik verilmesi gerektiğine dair içgörü sağlama gibi kullanım alanlarını destekliyor.

Asistan içinde ürün keşfi ve sepet akışı kurmak (Shopify):

• “Bu mağazada 40 doların altındaki organik kahveleri bul ve seçtiğim varyantı sepete ekle.”

• Shopify’ın ticaret tarafındaki MCP yüzeyleri ürün arama, ürün detaylarını getirme, sepet oluşturma ve güncelleme ile checkout adımlarını destekliyor.

Geçmiş kararları ve brief’leri bulmak (Slack): 

• “Geçen ay fiyatlandırma konusunda ne karar verdik?” 

• Slack MCP mesaj ve dosyalarda tarih, kişi ve içerik türü filtreleriyle arama yapabiliyor; kanalın tam geçmişi ve thread konuşmaları okunabiliyor.

• Erişim, bağlanan kişinin Slack’te zaten görebildiği içerikle sınırlı kalıyor.

Birden fazla uygulamayı tek istekte zincirlemek (Zapier): 

• “Bu müşteri e-postasından bir görev oluştur ve sorumluya Slack’ten haber ver.”

• Zapier’ın kendi örnekleri arasında yer alan bu tür zincirlerde asistan bir uygulamadan gelen bilgiyi kullanarak başka bir uygulamada aksiyon alabiliyor.

• Kimlik bilgileri Zapier tarafında durduğu için üçüncü taraf API anahtarları asistana hiç girmiyor; her başarılı işlem planın task kotasından tüketiyor.

Analizden aksiyona geçmek (Orphex, HubSpot, Meta):

• Bazı MCP sunucuları yalnızca veri okumakla kalmıyor, bağlı platformlarda değişiklik de yapabiliyor.

• Örneğin bütçe, kampanya veya CRM kayıtları üzerinde aksiyon alınabiliyor.

• Klaviyo, Shopify, Zapier ve Slack de kendi ürün kapsamlarında yazma veya işlem gerçekleştirme yetenekleri sunuyor.

MCP sunucuları veri, hazır analiz ve aksiyon açısından nasıl farklılaşıyor?

MCP sunucularını karşılaştırırken yalnızca “veriye erişebiliyor mu?” diye bakmak yeterli değil. İncelediğimiz MCP sunucularının tamamı bir tür veri veya işlev yüzeyini AI asistanına açıyor; ancak sundukları veri, raporlama ve aksiyon kapsamı birbirinden farklı.

 Asıl fark, bu verinin nasıl işlendiği ve sonrasında aksiyona dönüşüp dönüşemediğinde ortaya çıkıyor.

1. Veri erişimi ve yapılandırılmış raporlama. Filtre, tarih aralığı, kırılım veya sıralama kullanarak platform verilerini sorgulamak ve raporlamak. Birçok MCP sunucusu bu katmanı destekliyor; ancak raporlamanın kapsamı ve yapısı ürüne göre değişiyor. Bu nedenle yalnızca “veriye erişiyor mu?” sorusu tek başına yeterli bir karşılaştırma ölçütü değil.

2. Hazır analiz. Platformun yalnızca ham veya yapılandırılmış veri sunması değil, kendi analiz sisteminde hesapladığı bir bulguyu, teşhisi veya model çıktısını AI’a aktarması. Örneğin bir anomalinin beklenen aralığı, attribution modelinin sonucu veya nedensel etki analizinin çıktısı bu kategoriye giriyor. Buradaki hesaplama dil modeline bırakılmıyor; sonuç platformun kendi analiz sistemi tarafından üretilip AI’a aktarılıyor. Bir kayıt, test veya başka bir nesne oluşturmak ise hazır analiz değil, aksiyon kapsamına giriyor.

3. Aksiyon. MCP üzerinden platformda gerçek bir değişiklik yapılabilmesi. Örneğin bir kampanyayı düzenlemek, bütçeyi değiştirmek veya CRM kaydını güncellemek bu katmanda yer alıyor. Yazma yetkisi olduğunda yalnızca “ne değiştirilebilir?” sorusuna değil, “bu değişiklik nasıl kontrol ediliyor?” sorusuna da bakmak gerekiyor. Önizleme, onay, kullanıcı yetkileri, işlem kayıtları ve platformun resmi olarak açıkladığı sınırlamalar bu noktada önemli hale geliyor.

Google Ads burada önemli bir istisna. Google’ın resmi deposunda hesap performansını teşhis etmek için bir Agent Skill bulunuyor, ancak bu özellik MCP sunucusunun bir tool’u değil; destekleyen AI ajanlarına ayrıca eklenen bir analiz katmanı. Bu nedenle yalnızca “MCP’de hazır analiz var mı?” diye sormak her zaman yeterli değil. Daha doğru soru şu: Analiz mantığını platform sağlıyor mu ve sağlıyorsa MCP tool’u olarak mı, yoksa ayrı bir katmanda mı sunuluyor?

Bir pazarlama MCP’si seçerken nelere bakmalısınız?

1. Platform kapsamı ve çok kanallı kullanım. Tek bir platformun verisine mi erişiyor, yoksa birden fazla platformu aynı soruda birleştirebiliyor mu? Çok kanallı çalışan ekipler için bu önemli bir seçim kriteri.

2. Salt veri mi, hazır analiz mi? Hesaplamayı AI mı yapıyor, platform mu? Anomali, forecast, nedensellik ve attribution gibi konularda bu ayrım önemli.

3. Salt okuma mı, yazma da var mı? Salt okuma çalışan MCP’ler veriyi analiz eder ama platformda değişiklik yapamaz. Yazma yetkisi varsa analizden doğrudan aksiyona geçilebilir.

4. Yazma varsa kontrol mekanizması nasıl? Önizleme var mı? Onay gerekiyor mu? Kim onaylıyor? Değişiklikler kaydediliyor mu? Geri alma var mı? Bu mekanizmaların resmi dokümantasyonda açıkça belirtilmesi önemli.

5. Kullanım alanı. SEO tarafında güçlü bir MCP, paid media pacing sorusunu cevaplamayabilir. Önce ihtiyacı belirleyin, sonra MCP’yi seçin.

6. AI asistanı uyumluluğu. Ekibin kullandığı AI asistanıyla çalışıyor mu? Bazı sunucular kendi makinenizde çalıştığı için web tabanlı arayüzlerle varsayılan kurulumda kullanılamıyor.

7. Kurulum ve erişim eşiği. Pazarlamacı tek başına bağlayabiliyor mu, yoksa geliştirici desteği mi gerekiyor? Kullanıma ne kadar hızlı başlanabileceğini bu belirleyebilir.

8. Plan ve kota koşulları. Yalnızca “ücretsiz mi?” diye bakmayın. Hangi planın gerektiği, sorguların hangi kotayı tükettiği ve kullanım limitleri de önemli.

Pazarlama ekipleri için MCP sunucuları karşılaştırması

Not: Karşılaştırmadaki teknik bilgileri mümkün olduğunca platformların resmi dokümantasyonları, depoları, changelog’ları ve yardım merkezlerinden doğruladık. Yalnızca MCP üzerinden erişilebildiği teyit edilen özellikleri “MCP’de var” olarak değerlendirdik; resmi kaynaklarda doğrulayamadığımız yetenekleri ise “yok” olarak kabul etmedik. Orphex bilgileri ürün ekibinin doğruladığı güncel yetenek kapsamına dayanıyor.

Orphex MCP

Orphex MCP, Orphex’i yapay zeka asistanlarına bağlayan resmi MCP sunucusu. Orphex’in kendi altyapısında host ediliyor; ayrıca bir MCP sunucusu kurmanız veya self-hosting yapmanız gerekmiyor. Bağlantı, desteklenen AI asistanı üzerinden ekleniyor ve kurulum adımları kullandığınız asistana göre değişiyor.

Orphex MCP’nin temel farkı, veri, analiz ve aksiyonu aynı akışta birleştirmesi: 

birden fazla platformun verisi → Orphex’in kendi hesapladığı hazır analiz → kontrollü aksiyon. 

Bu yapı özellikle çok kanallı çalışan performance marketing ekipleri için anlamlı. Tek platformda çalışan bir SEO ekibi içinse Semrush daha doğrudan bir çözüm olabilir.

Orphex MCP ile birden fazla platformu aynı analizde kullanmak

Orphex’in verileri birleşik bir katmanda tutulduğu için “Meta mı Google mı daha iyi performans gösteriyor?” gibi bir soru, iki ayrı raporu manuel olarak birleştirmeyi gerektirmiyor. Orphex MCP, bağlı platformların verilerini aynı analiz içinde birlikte kullanabiliyor.

Buradaki kapsam workspace’e bağlı. MCP yalnızca o workspace’e bağlı veri kaynaklarına erişebiliyor; bağlı olmayan kaynaklar görünmüyor. Bu nedenle kullanılabilecek veri kaynakları hesaptan hesaba değişebiliyor ve Orphex’in tüm entegrasyon kataloğu MCP üzerinden erişilebilir değil.

Bu kapsam yalnızca paid media ile sınırlı değil. Reklam platformlarının yanında GA4 ve Search Console gibi web analitiği ve arama kaynakları, Adjust ve AppsFlyer gibi mobil ölçüm platformları, katalog ve feed kaynakları ile mağaza ve abonelik geliri de aynı analize dahil edilebiliyor. Böylece reklam performansı; web analitiği, uygulama tarafındaki kohortlar ve gerçekleşen gelirle birlikte değerlendirilebiliyor.

Okuma ve yazma kapsamı platforma göre farklılık gösteriyor. Google, Meta, TikTok, Pinterest, LinkedIn, Apple Ads ve Criteo için yazma yetenekleri bulunuyor.

Platformlar arasında metrik tanımları da farklı olabiliyor. Orphex’in karşılaştırma akışı, attribution penceresi, para birimi veya kampanya hedefi gibi farklılıkların ve karşılaştırmada hangi tanımın kullanıldığının cevapta belirtilmesini istiyor. Bu nedenle platformlar aynı analizde karşılaştırılabilse de metriklerin birebir aynı şekilde tanımlandığı varsayılmıyor.

Orphex MCP’de hazır analiz nasıl çalışıyor?

Orphex’te salt veri erişimi ile hazır analiz arasındaki fark burada netleşiyor: kritik hesaplama ve teşhis, AI’ın ham veriyi kendi başına yorumlamasına bırakılmıyor; Orphex’in analiz katmanında hesaplanıyor. AI bu sonuçları açıklıyor, bağlama oturtuyor ve devam sorularını yanıtlıyor; ancak anomali eşiğini, forecast’ı veya nedensel etkiyi hesaplayan taraf AI değil.

Pazarlamacıların günlük sorularına karşılık gelen en güçlü örnekler şunlar:

• Tespit edilmiş problem ve fırsatlar. Her bulgu; başlık, iş sonucu, önem derecesi, sayısallaştırılmış etki ve açıklamayla birlikte geliyor. Etkisi en yüksek olanlar üstte yer aldığı için “önce neye bakmalıyım?” sorusunun cevabı da öne çıkıyor.

• Anomaliler. Hangi segmentte, hangi metrikte sapma olduğu; gözlenen değer ve beklenen aralıkla birlikte gösteriliyor. Beklenen aralığı Orphex hesaplıyor; böylece “bu düşüş normal dalgalanma mı, gerçek bir sapma mı?” sorusu daha net cevaplanabiliyor.

• Tempo ve forecast. “Bu gidişle hedefimize ulaşacak mıyız?” sorusu tahmine değil, pace hesabına dayanıyor. Hedef, bugüne kadarki gerçekleşme, ilerleme, tempo, forecast ve statü birlikte gösteriliyor. Bunun için hesapta tanımlı bir hedef takip tablosu bulunması gerekiyor.

  

• Kreatif analizi. Hangi kreatif özelliğinin hangi metriği ne kadar etkilediği, segment ortalamasından farkı ve kaç kreatif üzerinden ölçüldüğü birlikte gösteriliyor. Tek tek bakıldığında görünmeyen özellik kombinasyonları da analiz edilebiliyor; örneğin “insan yüzü + fiyat vurgusu” gibi.

  

• Etki analizi. “Geçen ay bütçeyi artırdım, gerçekten satış getirdi mi? Artırmasam ne olurdu?” sorusunda ölçülen kampanyalar, etkinin anlamlı olup olmadığı, etki büyüklüğü, güven aralığı, öncesi-sonrası ve karşı-olgusal senaryo birlikte sunuluyor. Bu analiz, korelasyon ile nedensel etkiyi birbirinden ayırmaya yardımcı oluyor.

Bunların yanında haftalık hesap sağlığı akışı ve pazarlamacıların sık sorduğu sorular için hazır analiz yöntemleri de bulunuyor: “Bütçeyi nereye kaydırmalıyım?”, “Meta mı Google mı?”, “Kreatif performansı düşüyor mu?”, “Hedefi tutturuyor muyuz?”, “Bu ani değişim neden oldu?”, “Marka aramasına harcamak buna değer mi?” ve “Arama terimi temizliği” gibi. Hesap verisi bir yöntemin ön koşullarını karşılamıyorsa, o yöntem listede gösterilmiyor.

Attribution tarafında ise kapsam daha sınırlı. MCP üzerinden; abonelik geliri ve mobil ölçüm kaynaklarına ait attribution ölçümleri ile Meta ve Pinterest gibi platformlarda attribution penceresinin açıkça belirtildiği raporlar sunuluyor.

Orphex MCP ile analizden aksiyona geçmek

Analiz sonucunda alınan karar aynı oturumda uygulanabiliyor. Yazma yetenekleri yalnızca raporlamayla sınırlı değil; reklam operasyonlarını da kapsıyor. Kampanya, ad set/reklam grubu ve reklam seviyesinde yayını durdurup yeniden başlatmak; bütçe, harcama limiti ve teklifleri değiştirmek; yeni kampanya, ad set ve reklam oluşturmak; kreatifleri düzenlemek, görsel ve video yüklemek mümkün.

Hedefleme ve yayın takvimi, anahtar kelime ve negatif kelime, kitle ve etiket yönetimi ile katalog ve ürün seti güncellemeleri de destekleniyor. Meta tarafında A/B testleri, piksel, özel dönüşüm ve otomatik kurallar gibi bazı hesap seviyesi işlemler de bulunuyor. Reklam dışındaki aksiyonlara ise GA4’te desteklenen key event işlemleri örnek verilebilir.

Ancak yazma kapsamı her platformda aynı değil. Bir aksiyonun bir platformda desteklenmesi, diğerlerinde de kullanılabildiği anlamına gelmiyor. Ayrıca yeni oluşturulan varlıklar duraklatılmış olarak oluşturuluyor; yani onay verilmesi, varlığın doğrudan yayına alınması anlamına gelmiyor.

Kontrol akışı ise şöyle ilerliyor:

1. Önizleme. Önerilen değişiklik, öncesi-sonrası farkı ve guardrail kontrolüyle birlikte gösteriliyor. Böylece uygulanmadan önce tanımlı kurallara uygun olup olmadığı kontrol ediliyor.

2. Onay. Onay, önizlemede gösterilen değişiklik için veriliyor. Onay adımı tamamlanmadan değişiklik uygulanmıyor.

3. Gerekiyorsa ikinci onay. Workspace kuralları ek insan onayı gerektiriyorsa ikinci bir onay isteniyor. Kural iki farklı kişi gerektiriyorsa, değişikliği isteyen kişi kendi talebini onaylayamıyor.

4. Kayıt ve kısmi geri alma. Yapılan değişiklikler; işlem, platform, hedef, kullanıcı ve kaynak bilgileriyle birlikte kaydediliyor. Uygulanmış bir değer eski haline döndürülebiliyor ancak yeni oluşturulan veya silinen varlıklar aynı şekilde geri alınamıyor. Onay bekleyen istekler iptal edilebiliyor, hazırlanmış öneriler ise reddedilebiliyor.

Meta’daki otomatik kurallar bu akışın bir istisnası. Bir otomatik kural oluşturulup aktif edildiğinde önizleme ve onay, kuralın kendisi için yapılıyor. Kural aktif hale geldikten sonra kendi takvimine göre çalışıyor ve her tetiklendiğinde yeniden onay gerektirmiyor.

MCP erişimi, kullanıcının Orphex’teki mevcut yetkilerine bağlı. Bağlantı, giriş yapan kullanıcının yetkileriyle çalışıyor; kullanıcı Orphex’te bir workspace’e erişemiyorsa MCP üzerinden de erişemiyor. Ayrıca tüm değişiklik yetkisi, belirli bir yetenek veya belirli bir bağlantı ayrı ayrı devre dışı bırakılabiliyor.

Bu kontrol yapısı diğer MCP’lerin kontrolsüz olduğu anlamına gelmiyor. HubSpot erişimi kullanıcı izinleriyle sınırlandırırken, Google Ads MCP zaten salt okuma çalışıyor. Orphex’teki fark, yazma yeteneğinin önizleme, onay, işlem kaydı ve kısmi geri alma mekanizmalarıyla birlikte sunulması.

Orphex MCP hangi AI asistanlarında kullanılabiliyor?

Gemini tarafında ise ek koşullar bulunuyor. Google’ın Gemini web arayüzüne custom MCP bağlantısı ekleme özelliği şu anda Gemini Spark erişimi, 18 yaş üstü olma, ABD’de bulunma, kişisel bir Google Hesabı kullanma, Keep Activity’nin açık olması ve İngilizce kullanım koşullarına bağlı. Bu koşullar Google’ın Gemini tarafındaki özellik kapsamıyla ilgili; Orphex’in custom connector olarak Gemini’deki kullanımının bu koşullarla nasıl örtüştüğü ise netleştirilmiş değil.

Kimin için? Birden fazla paid media kanalını birlikte yöneten; karar verirken web analitiği, mobil ölçüm, katalog/commerce ve abonelik geliri verilerini de kullanan; haftalık hesap sağlığı ve bütçe dağılımını düzenli takip eden ve analizden aksiyona aynı akışta geçmek isteyen performance marketing ekipleri ve ajanslar.

Semrush MCP

Semrush MCP, Semrush’ın resmi ve kendi barındırdığı MCP sunucusu. Semrush arayüzünün tamamını değil, API’sinin belirli bölümlerini açıyor: SEO API’sinin tamamı, Trends API’sinin tamamı (Trends aboneliğinin seviyesine bağlı olarak) ve Projects API’sinin yalnızca salt okuma metotları.

Tool sayısı kapsamı tek başına göstermiyor: 

Semrush, her metrik için ayrı bir tool sunmak yerine asistanın önce mevcut raporları keşfettiği, ardından seçilen raporu çalıştırdığı bir yapı kullanıyor. Bu nedenle resmi dokümanlarda adı geçen tool sayısı sınırlı olsa da erişilebilen rapor kapsamı geniş. Semrush toplam tool sayısını yayınlamıyor.

En güçlü kullanım alanları: 

Anahtar kelime ve sıralama verilerine sohbet içinde erişmek, birden fazla domaini organik rakip ve backlink profilleri üzerinden karşılaştırmak, Semrush projelerindeki sıralama takibi ve site audit bulgularını okumak ve rutin raporlamayı tekrarlanabilir prompt’larla otomatikleştirmek. Türkiye için önemli bir nokta da Semrush veritabanlarının ülke bazlı olması ve raporlarda TR veritabanının seçilebilmesi.

Güçlü yanı: 

Kurulumu bu listedeki en kolay seçeneklerden biri. Developer token, cloud projesi veya self-hosting gerekmiyor; URL’yi ekleyip Semrush hesabınızla giriş yapmak yeterli. Claude, Claude Code, ChatGPT, Perplexity ve bazı geliştirici araçları için ayrı kurulum dokümanları da bulunuyor. Gemini CLI desteği ise resmi olarak sonlandırılmış durumda.

Sınırlamalar: 

Yazma yeteneği yok; Semrush içinde değişiklik yapılamıyor veya yeni proje oluşturulamıyor. Ücretli abonelik gerekiyor ve her sorgu API unit tüketiyor. MCP için ayrı bir ücret yok ancak kullanım ücretsiz değil. Trafik ve pazar verileri için ayrıca Trends aboneliği gerekiyor; bu abonelik yoksa ilgili sorgular çalışmıyor. Semrush da sorguların spesifik tutulmasını ve sonuç sayısının sınırlandırılmasını öneriyor.

Kimin için? 

Arama görünürlüğünü AI asistanına taşımak isteyen, Semrush verilerini analiz edip raporlamak isteyen ancak platform üzerinde değişiklik yapma ihtiyacı olmayan SEO ve içerik ekipleri ile ajanslar.

HubSpot MCP

HubSpot’un iki ayrı resmi MCP sunucusu bulunuyor ve bunlar sık karıştırılıyor. Bu yazıda ele aldığımız, HubSpot’un barındırdığı remote CRM sunucusu; uygulama ve CMS geliştirmek için kullanılan yerel developer sunucusu değil. Remote sunucu Nisan 2026’da tüm HubSpot hesaplarında genel kullanıma açıldı.

Ne yapıyor?: 

HubSpot MCP, AI asistanlarının bir HubSpot hesabındaki CRM verilerini doğal dille okumasını ve bazı alanlarda değişiklik yapmasını sağlıyor. Okuma kapsamına kişi, şirket, deal, ticket, ürün, teklif, abonelik ve listeler gibi CRM kayıtlarının yanı sıra aktiviteler, blog yazıları ve landing page’ler, kampanyalar, canlı sohbet ve WhatsApp/SMS konuşmaları ile pazarlama e-postalarının gönderim istatistikleri giriyor.

Pazarlamacılar için öne çıkan yetenekler: 

Kampanya analitiğinde metriklerin yanında gelir atfı okunabiliyor ve kampanyaya atfedilen kişiler attribution tipine göre incelenebiliyor. E-posta tarafında ise hesap seviyesindeki toplam istatistiklerin yanında e-posta sağlık tanılaması bulunuyor. Bunlar yalnızca ham veri değil, HubSpot’un kendi hesapladığı çıktılar. Yazma tarafında CRM kayıtları ve aktiviteler güncellenebiliyor; pazarlama e-postası taslağı oluşturulabiliyor, klonlanabiliyor ve A/B varyantı kurulabiliyor.

Güçlü yanı: 

HubSpot MCP yalnızca veri okumakla kalmıyor, CRM üzerinde değişiklik de yapabiliyor. Bu işlemler kullanıcının mevcut HubSpot izinleriyle sınırlı: kullanıcı HubSpot’ta erişemediği bir kaydı MCP üzerinden de göremiyor veya değiştiremiyor.

Sınırlamalar: 

Hesapta Sensitive Data özelliği açıksa aktivite nesneleri ve konuşma verileri MCP üzerinden engelleniyor; Sensitive Data property’lerine ise erişilemiyor. HubSpot, aktivite ve konuşma verilerine yönelik bu kısıtın MCP’ye özel olduğunu ve standart API’lerde geçerli olmadığını belirtiyor. Ayrıca MCP’nin arama altyapısında semantik arama bulunmuyor; bu nedenle “şuna benzer kayıtları bul” gibi sorgular beklenen sonucu vermeyebilir.

Kurulum için HubSpot tarafında bir bağlantı uygulaması oluşturmak gerekiyor ve bu, pazarlama ekibinin tek başına tamamlayamayabileceği bir adım. HubSpot isim isim bir “desteklenen AI asistanları” listesi yayınlamıyor; bunun yerine teknik uyumluluk kriterleri veriyor. Yazma işlemleri için zorunlu bir onay veya taslak akışı da resmi dokümanlarda tanımlanmamış. HubSpot, beta döneminde değişiklik yapan çağrılarda çıktının gözden geçirilmesini tavsiye ediyordu.

Kimin için?

HubSpot’u ana CRM’i olarak kullanan, standart nesne modeliyle çalışan ve AI asistanıyla yalnızca raporlama yapmak değil, CRM kayıtlarını da güncellemek isteyen pazarlama ve satış operasyon ekipleri.

Google Ads MCP

Google Ads MCP, Google Ads API ekibinin geliştirdiği resmi, açık kaynak ve ücretsiz MCP sunucusu. Kapsamı hesap keşfi ve performans raporlamasıyla sınırlı. AI asistanı, doğal dilde sorulan sorguları Google Ads’in sorgu diline çevirerek hesap verilerini okuyabiliyor.

Google Ads MCP’nin mevcut sürümü salt okuma çalışıyor. Teklifleri değiştiremiyor, kampanyaları duraklatamıyor veya yeni asset oluşturamıyor. Bu işlemler Google Ads API’de destekleniyor olsa da MCP üzerinden erişime açılmış değil.

Agent Skill ile MCP’yi ayırmak gerekiyor. Aynı resmi depoda hesap performansını teşhis etmek için ayrı bir Agent Skill bulunuyor. Ancak bu bir MCP tool’u değil; skill destekleyen AI asistanlarına ayrıca eklenen bir analiz katmanı. Dolayısıyla hazır analiz mantığı MCP’nin içinde değil, ayrı bir Agent Skill katmanında sunuluyor.

Güçlü yanı: 

Google Ads’in kapsamlı raporlama yeteneklerini doğal dille kullanılabilir hale getirirken hesapta değişiklik yapma yetkisi vermiyor. Tek bir sorgu tool’u üzerinden Google Ads raporlamasının büyük bir bölümüne erişilebiliyor ve AI asistanı hangi alanların sorgulanabilir olduğunu keşfedebiliyor. MCC üzerinden çalışabildiği için ajanslar tek kurulumla birden fazla müşteri hesabını raporlayabiliyor.

Salt okuma yapısı, AI’ın reklam hesabında yanlışlıkla değişiklik yapması riskini ortadan kaldırıyor. Ancak verinin AI asistanına açılması veya sonuçların hatalı yorumlanması gibi riskler devam ediyor; Google’ın resmi deposunda veri açığa çıkma riski için ayrıca uyarı bulunuyor.

Sınırlamalar: 

Google Ads MCP için Google tarafından barındırılan resmi bir endpoint bulunmuyor. Sunucuyu kendi makinenizde çalıştırmanız veya kendi bulut ortamınıza kurmanız gerekiyor. Kurulum teknik hazırlık gerektiriyor: production hesaplarını sorgulamak için yeterli seviyede bir developer token, Google Ads API’nin etkin olduğu bir Google Cloud projesi ve gerekli kimlik bilgilerinin hazırlanması gerekiyor.

Sunucu varsayılan olarak local çalıştığı için, yalnızca uzak adreslere bağlanabilen web tabanlı AI arayüzleri bu kurulumla doğrudan bağlanamıyor. Sunucuyu bir bulut ortamında host etmek bu kısıtı ortadan kaldırıyor.

Kimin için? 

Teknik kapasitesi olan, Google Ads verilerini AI asistanına açmak isteyen ancak reklam hesabında değişiklik yapma yetkisi vermek istemeyen performance marketing ekipleri ve ajanslar.

Meta Ads MCP

Meta Ads MCP, Meta’nın kendi barındırdığı resmi MCP sunucusu ve “ads AI connectors” ailesinin bir parçası. Meta’nın resmi dokümantasyonu, sunucuyu Meta iş yüzeylerini yapılandırılmış ve izin kapsamlı tool’lar üzerinden üçüncü taraf AI asistanlarına açan bir entegrasyon olarak tanımlıyor. Hedefi ise Ads Manager veya kod yerine sohbet arayüzü üzerinden Meta reklamlarını yönetmek isteyen reklamverenler.

Kapsamı resmi dokümantasyonda yedi ana kategoride ele alınıyor. Bunlar; kapsamlı raporlama, kampanya/ad set/reklam oluşturma ve düzenleme, katalog oluşturma ve ürün verisi ekleme, feed ve ürün görünürlüğü sorunlarını giderme, sinyal sağlığı ve kalitesi bilgisine erişme ve sinyal kurulumunda hangi alanlara öncelik verilmesi gerektiğine dair içgörü alma, Meta Business Help Center’da arama, A/B testleri ve conversion lift çalışmaları oluşturup yönetme ve mevcut çalışmaların detaylarını görüntüleme ile reklam hesabındaki aktivite log değişikliklerine görünürlük.

Meta’nın geliştirici blogunda bunlara ek olarak custom audience oluşturma, güncelleme ve silme yetenekleri de belirtiliyor; ancak aynı kaynak aktivite loglarını listelemiyor. Her iki kaynak da Meta’ya ait olduğu için bu farklılıkları tek bir resmi liste altında birleştirmiyoruz.

En güçlü yanı: 

Meta Ads MCP; raporlama, reklam oluşturma ve düzenleme, katalog yönetimi, sinyal sağlığı, ölçüm çalışmaları ve aktivite loglarını aynı MCP üzerinden erişilebilir hale getiriyor. Ölçüm tarafı özellikle dikkat çekici: A/B testleri ve conversion lift çalışmaları MCP üzerinden oluşturulup yönetilebiliyor. Türkiye’de Meta harcamasının ağırlıklı olduğu e-ticaret ve DTC markaları için katalog ve ürün görünürlüğü sorunlarını aynı akışta ele alabilmek de önemli bir kullanım alanı.

Sınırlamalar ve belirsizlikler:

Meta, tool erişimini reklam hesaplarına kademeli olarak açtığını belirtiyor; bu nedenle her hesap aynı anda aynı tool setine sahip olmayabiliyor. Bu durum tekrarlanabilir iş akışları kurmayı zorlaştırabiliyor. Meta’nın kendi önerisi de hangi tool’lara erişiminiz olduğunu AI asistanı üzerinden kontrol etmeniz yönünde. Başka işletmeler adına çalışan ajanslar için ise ek izin seviyesi ve app review süreci gerekiyor; bu da kurulum öncesinde planlanması gereken ek bir adım.

Resmi kaynaklarda bazı ayrıntılar net değil:

Tool isimleri ve toplam sayısı, fiyatlandırma, olgunluk etiketi, isim isim desteklenen AI asistanları ve yazma işlemlerinde Meta tarafından sağlanan onay/yönetişim katmanının ayrıntıları erişebildiğimiz resmi kaynaklardan teyit edilemiyor. Bu, bu özelliklerin olmadığı anlamına gelmiyor. Net olan, Meta Ads MCP’nin izin kapsamlı bir yapı üzerinde çalıştığı. Canlı harcamayı etkileyebilecek yazma yetkilerini kullanmadan önce, kendi hesabınızda hangi onay ve yönetişim mekanizmalarının geçerli olduğunu kurulum sırasında ayrıca kontrol etmek gerekiyor.

Kimin için? Meta harcaması yoğun olan, AI asistanını yalnızca raporlama için değil; kampanya, katalog ve ölçüm operasyonlarında da kullanmak isteyen performans ekipleri.

Klaviyo MCP

Klaviyo MCP, Klaviyo'nun kendi geliştirdiği resmi MCP sunucusu ve Ağustos 2025'te genel kullanıma açıldı. İki dağıtım biçimi var: Klaviyo'nun barındırdığı remote sunucu ve bir paket üzerinden çalıştırılan yerel sunucu. Bu yazıda ele aldığımız, Klaviyo'nun önerdiği remote sunucu.

Ne yapıyor?

Klaviyo MCP, resmi tanımıyla Klaviyo API'lerinin üzerine oturan bir katman; bu nedenle AI asistanına açtığı yüzey ürünün panelinden çok API'sinin kapsamına benziyor. Okuma tarafında kampanyalar, flow'lar, profiller, listeler ve segmentler, event ve metrik verisi, katalog, template, kupon ve form verisi bulunuyor. Raporlama tarafı ayrıca güçlü: kampanya ve flow performans raporları, form ve segment performansının zaman serisi olarak sorgulanması ve kendi tanımladığınız metrikler üzerinden agregasyon yapılması mümkün. Yazma tarafında kampanya oluşturma, güncelleme ve klonlama, segment ve liste yönetimi, listeye profil ekleme veya çıkarma, e-posta template'i oluşturma ve güncelleme, kupon ve kupon kodu üretme gibi işlemler bulunuyor.

Pazarlamacılar için öne çıkan yetenekler: 

En somut kullanım alanı ajans senaryosu: her müşteri hesabı ayrı bir bağlantı olarak eklenebiliyor ve tek bir soruyla hesaplar arasında karşılaştırma yapılabiliyor. Klaviyo'nun kendi ajans rehberi bu akışı çok müşterili raporlama, hesap denetimi ve performansa dayalı içerik üretimi başlıklarıyla anlatıyor. Ancak burada dikkat edilmesi gereken bir ayrım var: sunucu tarafında anomali tespiti veya attribution gibi analizi kendisi yürüten bir tool bulunmuyor. Rapor verisini MCP getiriyor, yorumu AI asistanı yapıyor.

Güçlü yanı: 

Raporlamanın ve gerçek operasyonun aynı sunucuda bulunması. Bir marketer kampanya raporunu okuduktan sonra aynı konuşma içinde segment oluşturup kampanya taslağı hazırlayabiliyor; MCP bir veri penceresi olmaktan çıkıp operasyon arayüzüne dönüşüyor.

Sınırlamalar: 

Yazma yetkisi geniş olduğu için kontrol mekanizmalarını bilinçli kurmak gerekiyor. Klaviyo bunun için resmi olarak birkaç seçenek sunuyor: bağlantıyı tamamen salt okuma moduna alma, kullanıcı üretimi içeriği okuyan tool'ları kapatma ve erişimi belirli API kapsamlarıyla sınırlama. Dokümantasyon, kullanıcı üretimi içerik okuyan tool'lar için prompt injection riskine açıkça dikkat çekiyor ve tool çağrılarının gözden geçirilmesini öneriyor. Tool sayısının fazlalığı da bilinen bir sorun; Klaviyo küçük context penceresi olan asistanlar için sunucuyu yaklaşık 40 çekirdek tool'a indiren bir seçenek sunuyor. Brand, Customer Agent, SMS ve çeviri gibi bazı grupların tamamı hâlâ beta etiketli. Kapsam da Klaviyo verisiyle sınırlı: reklam platformu, SEO veya web analytics verisi bulunmuyor.

Erişim tarafında MCP için ayrı bir ücret veya ayrı bir Klaviyo planı belirtilmiyor; duyuru sunucunun tüm Klaviyo müşterilerine açık olduğunu söylüyor. Ancak remote sunucuya bağlanmak için hesapta Owner, Admin veya Manager rolü gerekiyor; bu rollerden birine sahip olmayan kullanıcılar bağlantıyı kuramıyor. Klaviyo, Claude, Claude Desktop, ChatGPT, Cursor ve VS Code için resmi kurulum rehberi yayınlıyor; birden fazla hesabı aynı asistana bağlamak ise ücretli bir Claude planı veya ChatGPT developer mode gerektiriyor.

Kimin için?

Klaviyo'yu ana lifecycle marketing platformu olarak kullanan e-ticaret CRM ekipleri ve birden fazla Klaviyo hesabını yöneten ajanslar; özellikle raporlamayı ve kampanya/segment operasyonunu asistan içine taşımak isteyenler.

Shopify MCP

Shopify MCP tek bir sunucuyu ifade etmiyor; Shopify'ın yayınladığı, kapsamları birbirinden tamamen farklı birden fazla resmi MCP yüzeyi var. Bu yüzden bir ekibin "Shopify MCP kurduk" demesi tek başına ne yapabildiklerini anlatmıyor. Kabaca iki tarafa ayırmak gerekiyor: geliştirme tarafı ve ticaret tarafı.

Geliştirme tarafı: 

Dev MCP, Shopify'ın AI Toolkit'inin bir parçası ve açık kaynak. AI asistanına Shopify dokümantasyonunu, GraphQL şemalarını ve kod doğrulama yeteneğini açıyor; canlı mağaza verisine dokunmuyor. Pratik faydası, asistanın uydurma alan veya operasyon üretmesini engellemek. Yerelde çalışıyor, kimlik doğrulama gerektirmiyor ve Shopify Claude Code, Codex, Cursor, VS Code gibi araçlar için resmi kurulum yolu yayınlıyor.

Ticaret tarafı: 

Burada birden fazla yüzey var. Storefront MCP her mağazanın kendi adresi üzerinde çalışıyor ve o mağazanın kataloğunda arama yapma, ürün detayı getirme, sepet oluşturup güncelleme ve mağaza politikaları ile sık sorulan sorular içinde arama yapma yeteneklerini sunuyor. Catalog MCP tek mağaza yerine Shopify ekosisteminin tamamında ürün keşfi yapıyor. Checkout MCP checkout oturumu oluşturma, güncelleme, tamamlama ve iptal etme adımlarını kapsıyor. Customer Account MCP ise kimlik doğrulanmış müşterinin sipariş takibi ve hesap işlemlerine yönelik; bu yüzeyin tool ayrıntıları erişebildiğimiz resmi kaynaklardan teyit edilemiyor.

Bu ayrımın pazarlamacı açısından en önemli sonucu şu: Shopify'ın resmi MCP yüzeyleri arasında merchant'a satış, kampanya veya trafik performansı raporu döndüren bir tool bulunmuyor. Mağaza yönetimi tarafı da resmi dokümantasyonda MCP tool'u olarak değil, AI Toolkit içindeki Shopify CLI üzerinden tarif ediliyor. Yani Shopify verisini pazarlama raporlaması için AI asistanına açmak isteyen bir ekibin başka bir yol izlemesi gerekiyor.

Güçlü yanı: 

Ürün keşfinden checkout'a kadar satın alma zincirinin tamamının resmi ve standart bir MCP yüzeyi olarak açık olması. Katalog aramadan sepete, sepetten sipariş tamamlamaya kadar her adım Shopify'ın kendi tool'larıyla karşılanıyor. Bu, çıktısı bir rapor değil gerçekleşen bir işlem olan farklı bir MCP kategorisi.

Sınırlamalar ve belirsizlikler: 

Yüzeylerin çokluğu ve erişim koşullarının farklılığı asıl sürtünme noktası. Storefront MCP kimlik doğrulama istemiyor, ama Shopify bazı mağazaların erişimi kısıtlayabileceğini not düşüyor; yani her mağazada çalışacağı garanti değil. Catalog ve Checkout tarafı Shopify'ın geliştirici panelinden alınan kimlik bilgileri gerektiriyor ve agent'ın güven seviyesi hangi tool'lara erişileceğini belirliyor. Checkout tarafında ödeme bilgisinin asistan üzerinden hiç geçmemesi resmi bir kural. Bu yüzeyler için Shopify isim isim desteklenen AI asistanı listesi de yayınlamıyor, çünkü bağlanan taraf tüketici arayüzü değil sizin geliştirdiğiniz uygulama.

Kimin için? 

Asistan içi alışveriş veya agentic commerce deneyimi kuran ürün ve geliştirici ekipleri; ayrıca Shopify üzerinde geliştirme yapan ajans ve yazılım ekipleri.

Zapier MCP

Zapier MCP, Zapier'ın kendi barındırdığı resmi MCP sunucusu. Diğer MCP'lerin çoğundan yapısal olarak farklı bir işi var: kendi verisini açmıyor, Zapier hesabınızın bağlı olduğu uygulamalarda aksiyon alma yetkisi veriyor. Resmi dokümantasyon kapsamı 9.000'den fazla uygulama ve 40.000'den fazla aksiyon olarak tanımlıyor.

Ne yapıyor?

40.000 aksiyonun her biri ayrı bir tool olarak sunulmuyor; bu bir asistan için kullanılamaz bir yüzey olurdu. Bunun yerine sunucu her zaman sabit 14 meta-tool yayınlıyor ve asistan bunlar üzerinden konuşma sırasında ihtiyacı olan aksiyonu arıyor, etkinleştiriyor ve çalıştırıyor. Okuma ve yazma iki ayrı tool olarak ayrılmış durumda: arama ve arama tipi işlemler bir tool'dan, mesaj gönderme veya kayıt oluşturma/güncelleme gibi işlemler başka bir tool'dan geçiyor. OAuth ile bağlandığınızda Zapier hesabınızda zaten bağlı olan uygulamalardan tool'ları otomatik kuruyor, yani kurulum sonrası neredeyse hiç yapılandırma gerekmiyor. Daha dar ve öngörülebilir bir set isteyen ekipler için her aksiyonun ayrı tool olarak tanımlandığı manuel yapılandırma modu da bulunuyor.

Sunucunun bir de Skills katmanı var: yeniden kullanılabilir, markdown tabanlı iş akışı talimatları. Bunlar analiz yapan tool'lar değil, asistanın ihtiyaç anında yüklediği talimat dosyaları. Sunucu tarafında rapor üreten veya veriyi yorumlayan bir tool bulunmuyor; dönen şey bağlı uygulamanın kendi aksiyonunun döndürdüğü sonuç.

Güçlü yanı: 

Tek bir bağlantıyla çok sayıda pazarlama aracına gerçek yazma yetkisi açması ve kimlik bilgisi yükünü tamamen üstlenmesi. Üçüncü taraf API anahtarları asistana hiç girmiyor, Zapier tarafında duruyor. Pratik sonuç, bir bulgudan aksiyona geçmek için ikinci bir araca hiç geçmemek: CRM'de kişiyi bulup e-posta göndermek veya bir konuşmadan çıkan görevi doğrudan proje aracına yazmak aynı istekte olabiliyor. Kurumsal tarafta da workspace düzeyinde erişim kontrolleri, kullanıcı izinleri ve audit history geçerli; Zapier SOC 2 Type II sertifikalı.

Sınırlamalar: 

Maliyet doğrudan kullanıma bağlı: her başarılı tool çağrısı planınızın task kotasından iki task tüketiyor, başarısız çağrılar saymıyor. Toplu işlemler tek tek sayıldığı için "beş satır ekle" beş çağrı, dolayısıyla on task demek; deneme aşamasında kota beklenenden hızlı erir. Task limiti dolduğunda tool çağrıları bir sonraki döneme kadar duruyor. Her AI istemcisi için ayrı bir sunucu gerekiyor ve aynı istemci için ikinci bir yapılandırma yapılamıyor; sunucuyu ekiple paylaşmak Team veya Enterprise planı gerektiriyor. Otomatik kurulum yalnızca sizin kendi Zapier bağlantılarınızı kapsıyor, başkasının sizinle paylaştıklarını kapsamıyor. Teknik tarafta tek dikkat edilmesi gereken nokta, sunucunun yalnızca Streamable HTTP ile çalışması; yalnızca SSE konuşabilen bir istemci bağlanamıyor.

Bir de yetki genişliği konusu var. Dinamik keşif, asistanın kendi erişimini çalışma anında genişletebilmesi demek ve bu varsayılan davranış. Dar kapsam isteyen ekipler için Zapier'ın önerisi manuel yapılandırma moduna geçmek. Kod tarafında kullanılan bağlantı token'ı da uzun ömürlü ve tek başına yeterli bir kimlik; dokümantasyon bunu şifre gibi saklamayı ve kullanıcı başına ayrı token vermeyi öneriyor.

Kimin için?

Çok araçlı bir stack'te çalışan, asistandan yalnızca cevap değil iş yapmasını isteyen pazarlama ve operasyon ekipleri.

Slack MCP

Slack MCP, Slack'in kendi barındırdığı resmi MCP sunucusu ve Şubat 2026'da genel kullanıma açıldı. Slack, MCP desteğini protokolün yaratıcısı Anthropic ile yakın işbirliği içinde geliştirdiğini duyurdu. Aynı dokümantasyonda ters yönde bir ürün de var (Slackbot'un başka uygulamaların MCP sunucularına bağlanması); burada ele aldığımız, Slack'in sunucu tarafı.

Ne yapıyor?

Sunucu, üçüncü taraf AI asistanlarına kimlik doğrulayan kullanıcının kendi izinleriyle Slack içeriğine erişim veriyor. Yetenekler dört başlıkta toplanıyor. Arama tarafında mesaj ve dosyalar tarih, kullanıcı ve içerik türüne göre filtrelenebiliyor; kullanıcılar, özel ve genel kanallar ve custom emoji listesi de aranabiliyor. Okuma ve mesajlaşma tarafında kanalın tam mesaj geçmişi ve thread konuşmaları okunabiliyor, mesaj gönderilebiliyor, asistan içinde taslak hazırlanıp önizlenebiliyor, yeni kanal veya DM oluşturulabiliyor ve mesajlara reaksiyon eklenebiliyor. Canvas tarafında canvas oluşturulup güncellenebiliyor ve mevcut canvas markdown olarak okunabiliyor. Son olarak kullanıcı profili bilgisi ve kanal üyelik listesi erişilebilir durumda.

Buradaki değer pazarlama metriği değil, kurumsal bağlam. Pazarlama işinin "neden böyle yaptık" kısmı çoğunlukla hiçbir raporda değil Slack'te duruyor: fiyat kararı, iptal edilen kreatif yönü, müşteriyle yapılan mutabakat, brief'in son hali. Slack MCP bu arşivi aramaya ve okumaya açıyor. Kampanya performansı, harcama veya trafik verisi bu sunucuda bulunmuyor.

Güçlü yanı: 

Kurumsal karar geçmişini denetlenebilir bir modelle asistana açması. Erişim, kullanıcının Slack'te gördüğünden fazlasını kapsamıyor; kullanıcının üyesi olmadığı kanal görünmüyor. Entegrasyonun workspace admin'i tarafından onaylanması gerekiyor, MCP aktivitesi Slack'in audit log'larından izlenebiliyor ve app'in izinli IP aralıkları varsa MCP istekleri de aynı kısıta tabi. Bu mekanizmalar, Slack MCP’nin kurumsal erişim ve denetim tarafını daha görünür hale getiriyor.

Sınırlamalar ve belirsizlikler: 

Kurulum sürtünmesi yüksek. MCP istemcisinin sabit kimliği olan kayıtlı bir Slack app'ine bağlı olması şart ve yalnızca Slack Marketplace'te yayınlanmış ya da kuruluş içi app'ler MCP kullanabiliyor; unlisted app'ler yasak. Hangi tool'a erişebildiğinizi de app'e verilen izin kapsamları belirliyor, yani "salt okuma" bir ayar değil, verilmeyen iznin sonucu. Rate limitler Slack'in normal API katmanlarıyla aynı olduğu için toplu geçmiş taraması yapan işler hızla limite giriyor. Sunucu tarafında yazma öncesi zorunlu bir onay akışı resmi olarak tanımlanmamış; kullanılacak AI istemcisinin kendi onay davranışını ayrıca kontrol etmek gerekiyor.

Resmi kaynaklarda net olmayan noktalar da var. Slack, tool'ları işlev adlarıyla listeliyor; makine düzeyindeki tool isimleri ve toplam sayısı yayınlanmıyor, bu bilgi ancak bağlantı kurulduktan sonra istemci üzerinden görülebiliyor. Gerekli Slack plan seviyesi de erişebildiğimiz resmi sayfalarda belirtilmiyor. Slack'in kendi güvenlik notu, aynı anda birden fazla MCP sunucusuna bağlanırken dikkatli olunmasını öneriyor. Resmi geliştirici dokümantasyonunda Claude, Claude Code, Perplexity ve Cursor sayılıyor; Slack'in help center'ında ise ChatGPT, Notion, Dropbox gibi daha geniş bir partner listesi bulunuyor.

Kimin için?

Kampanya ve proje bağlamının Slack'te biriktiği, asistanın karar geçmişine erişmesini isteyen ama bunu admin onayı ve denetim kaydı olmadan yapmak istemeyen pazarlama ve ajans ekipleri.

Ahrefs MCP

Ahrefs MCP, Ahrefs'in kendi barındırdığı resmi remote MCP sunucusu. Ahrefs'in daha önce yayınladığı yerel sunucu artık geçerli değil; deposunda bakımının sürdürülmediği ve önerilmediği açıkça yazıyor. Dolayısıyla güncel olarak Ahrefs’in önerdiği kullanım yolu, kendi barındırdığı remote sunucu.

Ne yapıyor?

Resmi tanım net: Ahrefs MCP, AI asistanlarının Ahrefs API'sine güvenli erişimini sağlıyor ve yanıtlarını gerçek Ahrefs verisiyle besliyor. Açılan alanlar Ahrefs'in rapor yapısıyla neredeyse birebir örtüşüyor. Site Explorer tarafında domain rating, backlink ve outlink istatistikleri, organik ve paid genel görünüm ve metrik geçmişi; ayrıca backlinks, referring domains, anchor'lar, organik kelimeler, organik rakipler ve top pages gibi detaylı raporlar bulunuyor. Kelime tarafında overview, ülke bazlı ve tarihsel hacim, ilişkili terimler ve arama önerileri var. Bunlara SERP görünümü, Rank Tracker, Site Audit (projeler, tespit edilen sorunlar, sayfa keşfi), Brand Radar, Web Analytics'in kaynak/coğrafya/cihaz/sayfa kırılımları, Google Search Console verisi, sosyal medya metrikleri ve tek istekte çok sayıda hedefi analiz eden batch analysis ekleniyor.

Pazarlamacılar için öne çıkan yetenekler: 

Ana kullanım, SEO araştırmasını panelden konuşmaya taşımak: 20 domain'i tek istekte tabloya dökmek, rakibin ilk sayfada olduğu ama sizin olmadığınız terimleri çıkarmak, bir alt dizine gelen kırık backlink'leri yüksek DR filtresiyle listelemek. Bunlar Ahrefs'in kendi resmi kullanım örneklerinden. Brand Radar grubunun MCP üzerinden erişilebilir olması ayrıca dikkat çekici; AI aramada marka görünürlüğü sorgulanabilir alanlar arasında.

Burada bir nüansı korumak gerekiyor. Organik rakipler veya Site Audit sorunları gibi tool'lar ham satır değil Ahrefs'in kendi hesapladığı çıktıları döndürüyor. Ancak bu, ayrı bir anomali tespiti, teşhis veya attribution katmanı olduğu anlamına gelmiyor; erişilen şey ürünün mevcut rapor mantığı. Sunucunun ağırlık merkezi, filtrelenebilir ve gruplanabilir raporlama.

Güçlü yanı: 

Ahrefs rapor yapısının neredeyse tamamını, kapsamı daraltılabilir şekilde asistanın içine taşıması. Bağlantı kurarken hangi tool gruplarının yayınlanacağını seçebiliyorsunuz; istemcinizin tool limiti düşükse Ahrefs'in en sık kullanılan tool'lardan derlediği hazır bir set de mevcut. Bu, çok tool'lu sunucuların asistanı boğması problemine verilmiş somut bir cevap.

Sınırlamalar ve belirsizlikler: 

Erişim ücretsiz değil: sunucu Lite ve üzeri ücretli planlarda kullanılabiliyor. İki ayrı limit işliyor. Birincisi plan seviyenize göre değişen, bir istekte çekilebilecek maksimum satır sayısı; ikincisi aylık API unit kotası. Asistan sizin adınıza çağrı yaptığında bu kotadan doğrudan tüketiyor, yani derin istekler hem daha pahalı hem daha yavaş. Ahrefs'in kendi yazısı da daha büyük isteklerin daha fazla unit harcadığını belirtiyor. Alt planlarda "50 rakip analiz et" tipi isteklerin satır limitine takılması beklenebilir.

Bir de sert bir kullanım kısıtı var: Ahrefs, MCP adresinin kendi script'leriniz, bridge'ler veya bağımsız istemciler üzerinden kullanılmasına izin vermiyor ve bunun genel amaçlı bir programatik API olmadığını belirtiyor. Kendi sisteminizde veri kaynağı olarak kullanmak istiyorsanız yol Ahrefs'in public API'si.

Resmi kaynaklarda net olmayan noktalar da var. Ahrefs tool gruplarını yayınlıyor ama tek tek tool isimlerinin tam listesini ve toplam sayısını yayınlamıyor. Sunucunun hesapta değişiklik yapabildiği de doğrulanmış değil; grupların büyük çoğunluğu okuma ve rapor odaklı, hesap yönetimine ilişkin grubun kapsamı tool seviyesinde belirtilmiyor. Ayrı bir salt okuma modu da dokümantasyonda geçmiyor; kapsam daraltma grup seçimiyle yapılıyor. Bağlantı kurulurken bir onay ekranı çıkıyor ve bağlantı hesabınızda MCP kapsamlı bir anahtar olarak görünüyor; workspace admin'leri bu anahtar başına aylık unit limiti tanımlayabiliyor. Ahrefs, Claude'un web, masaüstü, mobil ve kod sürümleri ile Copilot Studio, ChatGPT Web, Lovable, n8n, Manus, Le Chat ve OpenClaw için resmi kurulum rehberi yayınlıyor. Pratik bir not olarak da isteklere "Use the Ahrefs MCP server" ile başlanmasını öneriyor, çünkü asistanlar bazen MCP yerine web aramasına yöneliyor.

Kimin için? Ahrefs'i Lite üstü bir planla kullanan, SEO ve arama görünürlüğü araştırmasını asistan içine taşımak isteyen SEO, içerik ve rekabet analizi ekipleri.

Hangi MCP'yi seçmelisiniz?

Tek bir MCP’nin tüm pazarlama ihtiyaçlarını karşılaması gerekmiyor. AI asistanları birden fazla MCP sunucusuna aynı anda bağlanabildiği için, ekipler farklı ihtiyaçlar için farklı sunucuları birlikte kullanabilir: paid media için bir MCP, arama tarafı için başka bir MCP, CRM için ise bir başkası.

Birden fazla MCP kullanırken, hangi sorunun hangi bağlantı üzerinden cevaplanacağını AI asistanına açıkça belirtmek karışıklığı azaltır.

Karar verirken önce cevaplamak istediğiniz üç soruyu yazın. Ardından bu soruların hangi platformun verisine ihtiyaç duyduğuna ve veri, hazır analiz ya da aksiyon katmanlarından hangisini gerektirdiğine bakın. Sunucu seçimi genellikle bu iki adımdan sonra netleşiyor.

MCP sunucularını birbirinden ayıran asıl fark ne?

Pazarlama ekipleri için MCP sunucularının karşılaştırmasından çıkan sonuç bir sıralama değil. MCP’ler aynı problemi çözmüyor. Veriye erişim artık ortak bir özellik. Asıl fark, platformun kendi analizlerini hazır olarak sunup sunmadığında ve aksiyonların nasıl kontrol edildiğinde ortaya çıkıyor.

Orphex MCP’yi bu karşılaştırmada ilk sırada ele almamızın nedeni, bağlı kaynakları aynı analizde kullanma, hazır analiz sunma ve kontrollü yazma yeteneklerini tek akışta birleştirmesi. Önizleme, onay, işlem kaydı ve kısmi geri alma mekanizmaları da bu yazma akışının bir parçası. Bu ihtiyaçlara sahip çok kanallı performance marketing ekipleri için Orphex öncelikli seçeneklerden biri olabilir. Orphex MCP, desteklenen AI asistanlarına custom connector olarak eklenebiliyor. Yazma kapsamı platforma göre değişiyor, Watchlist (rakip reklam takibi) ise MCP kapsamında yer almıyor.

Diğer MCP’ler ise farklı ihtiyaçlara karşılık veriyor. Arama ve pazar verileri için Semrush, SEO raporlaması ve çoklu domain analizi için Ahrefs, CRM, kampanya ve e-posta için HubSpot, lifecycle marketing raporlaması ve operasyonları için Klaviyo kullanılabilir. Google Ads hesabında AI üzerinden değişiklik yapılmasını istemeyen ekipler için Google’ın kendi salt okuma MCP sunucusu, Meta’da reklam operasyonlarını ve ölçüm çalışmalarını sohbet arayüzüne taşımak isteyen ekipler için ise Meta Ads MCP bu ihtiyaca karşılık veriyor. Shopify’ın resmi MCP yüzeyleri ürün keşfinden sepet ve checkout’a uzanan agentic commerce senaryolarına, Zapier farklı uygulamalar arasında aksiyon almaya, Slack ise ekip bağlamını ve geçmiş kararları AI asistanına taşımaya odaklanıyor. Sonuçta doğru soru “hangisi en iyi?” değil, “bu ay hangi kararı hızlandırmak istiyorum?”

Pazarlama ekipleri için MCP hakkında sık sorulan sorular

MCP nedir? 

MCP (Model Context Protocol), yapay zeka uygulamalarının dış sistemlere ve veri kaynaklarına bağlanmasını sağlayan açık bir standarttır. Pazarlama açısından MCP, bir AI asistanının izin verilen reklam, analitik veya CRM hesaplarındaki verilere erişebilmesini ve desteklenen durumlarda bu sistemlerde değişiklik yapabilmesini sağlar.

MCP sunucusu nedir, entegrasyondan farkı ne? 

MCP sunucusu, bir platformun veri ve araçlarını MCP standardına uygun şekilde AI asistanlarına açan katmandır. Klasik entegrasyonlardan farkı, her AI aracı için ayrı bir özel entegrasyon geliştirme ihtiyacını azaltmasıdır. MCP sunucusu bir kez yayınlandığında, standardı destekleyen farklı AI asistanları aynı MCP yüzeyine bağlanabilir; kullanılabilen özellikler ise AI client’ın desteklediği kapsam ve izinlere göre değişebilir.

MCP kullanmak güvenli mi?

MCP bağlantısının riski, sunucunun hangi verilere erişebildiğine ve hesapta değişiklik yapıp yapamadığına göre değişiyor. Salt okuma çalışan MCP’ler hesapta değişiklik yapamazken, yazma yetkisi olan sunucularda izin ve kontrol mekanizmalarını ayrıca değerlendirmek gerekiyor.

Örneğin Google Ads MCP salt okuma çalışıyor. Orphex’te değişiklikler önizleme ve onay sürecinden geçiyor, yapılan değişiklikler kaydediliyor ve desteklenen durumlarda kısmi geri alma yapılabiliyor. Kullanıcının MCP üzerinden erişebildiği alanlar da Orphex’teki mevcut yetkileriyle sınırlı. Diğer sunucularda ise kontrol farklı şekillerde sağlanabiliyor; örneğin Klaviyo’da yazma tamamen kapatılabilirken, Slack erişimi kullanıcının mevcut izinleriyle sınırlı ve Shopify’da işlem kapsamı agent’ın güven seviyesine göre değişiyor.

Otomatik kurallar ise özel bir durum. Orphex üzerinden Meta’da bir otomatik kural oluşturulduğunda, önizleme ve onay kuralın kendisi için yapılıyor. Kural aktif hale geldikten sonra kendi takvimine göre çalışıyor.

Claude veya ChatGPT ile reklam performansı nasıl analiz edilir? 

Reklam hesabı performans verisine erişebilen bir MCP sunucusunu AI asistanına bağladıktan sonra sorularınızı doğal dille sorabilirsiniz. Örneğin bağlı bir reklam hesabında “Son 28 günde hangi kampanyalar hesabın ortalamasına göre boşa para harcıyor?” diye sorarak dashboard’a girmeden analiz alabilirsiniz. Burada önemli olan, MCP sunucusunun AI’a yalnızca ham veri mi sunduğu, yoksa platformun kendi hesapladığı bulguları da mı aktardığıdır.

MCP reklam bütçesinde değişiklik yapabilir mi?

Evet, bazı MCP sunucuları bağlı platformlarda değişiklik yapabilirken bazıları yalnızca veri okumaya izin veriyor. Google Ads’in resmi MCP sunucusu salt okuma çalışıyor; bütçe değiştiremiyor veya kampanya duraklatamıyor. Meta Ads MCP ise kampanya tarafında yazma yetenekleri sunuyor. Klaviyo, Shopify ve Slack de kendi ürün kapsamlarında aksiyon alabilirken, Zapier bağlı uygulamalarda aksiyon çalıştırabiliyor. Ancak bu yeteneklerin bulunması, doğrudan reklam bütçesi değiştirilebildiği anlamına gelmiyor.

Orphex’te bütçe değişikliği yapılabiliyor. Değişiklik önce önizleniyor, ardından onaylanıyor, uygulanıyor ve kaydediliyor. Yazma yetkisi olan bir MCP sunucusunu bağlamadan önce, hangi işlemleri yapabildiğini ve bu işlemler için hangi izin ve kontrol mekanizmalarının geçerli olduğunu kontrol etmek önemli.

Türkiye'den bu MCP sunucuları kullanılabiliyor mu? 

İncelediğimiz MCP sunucularının hiçbirinde Türkiye’ye özel bir erişim kısıtı bulamadık. Ancak bu, tüm platformların global erişimi açıkça doğruladığı anlamına gelmiyor.

Meta tarafında erişim hesaplara kademeli olarak açılıyor. Bu nedenle hesabınızda hangi yeteneklerin etkin olduğunu kurulumdan önce kontrol etmek gerekiyor.

Kısıtlar her zaman MCP sunucusundan kaynaklanmıyor. Örneğin Google’ın Gemini web arayüzündeki custom MCP bağlantısı özelliği hesap türü, bölge ve dil koşullarına bağlı çalışıyor.

Orphex tarafında ise Türkiye’ye özel bir erişim kısıtı bulunmuyor. Erişim, bağlanan uygulamanın izin durumuna, kullanıcının Orphex hesabına ve planına bağlı.

Pazarlama ekibi MCP'yi geliştirici desteği olmadan kurabilir mi? 

Bazı MCP sunucularında evet; bazıları ise teknik kurulum veya geliştirici desteği gerektiriyor.

Semrush’ta URL’yi ekleyip hesabınızla giriş yapmak yeterli. Orphex, desteklenen AI asistanlarına custom connector olarak eklenebiliyor; kurulum akışı kullandığınız asistana göre değişiyor. Claude ve ChatGPT tarafında kullanıcı bağlantıyı kendi kurabiliyor. Claude ekip hesaplarında yönetici bağlantıyı bir kez ekliyor, ardından üyeler bağlanabiliyor. ChatGPT’de kullanılabilir kapsam plan ve workspace izinlerine göre değişebiliyor. Gemini’de ise mevcut akış Orphex ekibiyle custom kurulum üzerinden ilerliyor.

Yeni seçeneklerde de kurulum eşiği farklı. Klaviyo ve Zapier hosted bağlantı ve OAuth ile görece düşük kurulum eşiğine sahip; Klaviyo’da ayrıca Owner, Admin veya Manager rolü gerekiyor. Ahrefs hosted olarak kullanılabiliyor ve hesap onayı veya MCP key ile bağlanıyor. Shopify’da Storefront tarafı daha hafifken Catalog ve Checkout geliştirici kimlik bilgileri gerektiriyor. Slack ise kayıtlı bir uygulama ve workspace admin onayı istediği için daha fazla teknik veya kurumsal hazırlık gerektiriyor.

HubSpot, bir bağlantı uygulaması oluşturmayı gerektiriyor. Google Ads MCP ise developer token, Google Cloud hazırlığı ve self-hosting gerektirdiği için teknik destek isteyen seçeneklerden biri.

MCP kullanmak ek ücret gerektiriyor mu? 

Genellikle MCP’nin kendisi için ayrı bir ücret alınmıyor, ancak kullanım mevcut abonelik ve plan koşullarına bağlı olabiliyor. Semrush’ta her sorgu API unit tüketiyor ve belirli planlar gerekiyor. Google Ads MCP açık kaynak ve ücretsiz; ancak kendi altyapınızı kurmanız ve gerekli developer token erişimine sahip olmanız gerekiyor. HubSpot için resmi kaynaklarda ayrı bir MCP ücreti belirtilmiyor. Meta tarafında ise fiyatlandırma bilgisi erişebildiğimiz resmi kaynaklardan teyit edilemiyor. 

Yeni seçeneklerde de maliyet modeli farklı. Klaviyo ve Slack için ayrı bir MCP ücreti belirtilmiyor. Shopify’ın resmi kaynaklarında da MCP için ayrı bir ücret belirtilmiyor; ancak bazı yüzeylerin fiyatlandırma koşulları net değil. Zapier tüm planlarda kullanılabiliyor ancak her başarılı tool çağrısı planın task kotasından 2 task tüketiyor. Ahrefs ise Lite ve üzeri ücretli plan gerektiriyor ve MCP sorguları aylık API unit kotasından tüketiliyor.

Kullanılabilir kapsam plana göre değişiyor; bazı analiz işlemleri AI kredisi tüketiyor.

Aynı anda birden fazla MCP kullanılabilir mi? 

Evet, AI asistanları birden fazla sunucuya bağlanabiliyor. Pratikte dikkat edilmesi gereken tek şey, benzer isimli araçlar arasında karışıklık çıkmaması için hangi işi hangi bağlantının yapacağını asistana açıkça söylemek.

Orphex MCP'ye bugün nasıl erişilir? 

Orphex MCP şu anda aktif olarak kullanılıyor ve desteklenen AI asistanlarına custom connector olarak eklenebiliyor. Bağlantı yöntemi kullanılan AI asistanına göre değişiyor. Claude ve ChatGPT’de pazarlamacı bağlantıyı kendisi kurabiliyor. Gemini’de ise mevcut akış custom kurulum üzerinden ilerliyor ve süreç Orphex ekibiyle iletişime geçilerek başlatılıyor.

Orphex MCP'yi kullanmaya nasıl başlayabilirsiniz?

Orphex MCP, desteklenen AI asistanlarına custom connector olarak eklenebiliyor. Kullanabileceğiniz özellikler, hesabınıza bağlı platformlara, planınızın kapsamına ve kullandığınız AI asistanına göre değişiyor.

Kendi kullanım senaryonuzu değerlendirmek isterseniz, ekibinizin cevaplamak istediği üç soruyu belirleyip Orphex ekibiyle iletişime geçebilirsiniz. Böylece bu soruların bağlı veri kaynaklarınız üzerinden MCP ile nasıl yanıtlandığını ve bir bütçe değişikliğinin önizleme ve onay sürecinde nasıl ilerlediğini görebilirsiniz.