> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://user.netmera.com/netmera-user-guide/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://user.netmera.com/netmera-user-guide/netmera-user-guide-tr/yapay-zeka-ozellikleri/netmera-mcp-sunucusu/netmera-mcp-sunucusunu-anlama.md).

# Netmera MCP Sunucusunu Anlama

<figure><img src="/files/a007041fdd2d72c4ae62c9f529d158fa5b517dea" alt=""><figcaption><p>Kullanıcı, AI istemcisi, Netmera MCP Sunucusu ve Netmera verisi arasındaki istek akışı.</p></figcaption></figure>

### MCP nedir?

MCP (Model Context Protocol), Claude, Cursor veya ChatGPT uyumlu istemciler gibi MCP uyumlu yapay zeka istemcilerinin önceden tanımlanmış araçlar ve işlevler aracılığıyla harici sistemlerle etkileşime girmesini sağlayan bir standarttır.

Netmera’da MCP, kullanıcıların Netmera panelleriyle doğal dil komutları üzerinden çalışmasına olanak tanır. Birden fazla panel veya rapor arasında manuel olarak gezinmek yerine, kullanıcılar bir yapay zeka istemcisinden izin verilen verileri çekmesini, performansı analiz etmesini, segmentleri incelemesini veya kontrollü çıktılar hazırlamasını isteyebilir.

Netmera MCP Sunucusu, ekiplerin paneller, raporlar ve yapılandırma ekranları arasında manuel olarak gezinmek yerine Netmera verileriyle sohbet ederek çalışmasını sağlar.

### Neden MCP kullanılmalı?

Bu, ekiplerin şunları yapmasına yardımcı olabilir:

* içgörülere daha hızlı ulaşmak,
* trendleri daha kolay karşılaştırmak,
* tekrarlayan raporlama görevlerini azaltmak,
* büyük veri kümelerini özetlemek,
* ve analitikleri doğal dil kullanarak keşfetmek.

### Netmera MCP Sunucusu nasıl çalışır?

Netmera MCP Sunucusu, MCP uyumlu yapay zeka istemcileri ile Netmera uygulamanız arasında kontrollü bir erişim katmanı olarak çalışır.&#x20;

Bir yapay zeka istemcisi MCP üzerinden bağlandığında, mevcut erişim haklarınıza göre izin verilen verileri çekmek, performansı analiz etmek, segmentleri veya olayları incelemek ve kontrollü çıktılar hazırlamak için önceden tanımlanmış bir Netmera işlevleri setini kullanabilir.

Tipik bir akış şu şekilde görünür:

1. Bir kullanıcı doğal dilde bir soru gönderir.\
   Örneğin: “Son 30 gündeki push kampanyası performansını analiz et.”
2. Yapay zeka istemcisi kullanıcının talebini yorumlar ve bunu mevcut Netmera MCP işlevlerinden biriyle eşleştirir.&#x20;
3. Daha sonra Netmera MCP Sunucusu, seçilen işlevi Netmera arka uç hizmetleri üzerinden işler.
4. Netmera izin verilen verileri alır ve yapılandırılmış bir sonuç döndürür.
5. Yapay zeka istemcisi sonucu okunabilir bir yanıt, özet veya taslak olarak sunar.

### Erişim ve güvenlik önlemleri

Netmera MCP Sunucusu, mevcut Netmera izinlerini atlatmaz.

Tüm MCP istekleri şunlar dahilinde çalışır:

* seçilen App Key,
* kullanıcının mevcut panel izinleri,
* verilmiş token kapsamları,
* yapılandırılmış onay kuralları.

Netmera, dikkatle sınırlandırılmış bir MCP işlevleri kümesini sunarak, yapay zeka tarafından üretilen yanıtların Netmera verilerinizle temellendirilmesini ve yapılandırılmış erişim kurallarınızla uyumlu olmasını sağlamaya yardımcı olur.

Salt okunur görevler şunu gerektirir: `mcp:read`; bir şey oluşturan veya değiştiren işlemler ise şunu gerektirir: `mcp:write` ve ek onay güvenlik önlemlerine tabi olabilir.

### Veri gizliliği

Netmera verileri otomatik olarak üçüncü taraf yapay zeka modellerine yüklenmez. Yapay zeka istemcisi yalnızca aktif sohbet sırasında çağrılan araçların sonuçlarını alır.

Kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler ilgili yanıtlarda maskelenebilir.

Örneğin, şu gibi kullanıcıyla ilgili sorgularda `people_*`alanlarındaki telefon numarası, e-posta adresi ve ad gibi bilgiler, KVKK ile ilgili gizlilik gerekliliklerini desteklemek için maskelenmiş biçimde döndürülebilir.

### Komut kalitesi önemlidir

Açık ve spesifik komutlar, yapay zeka istemcisinin en ilgili MCP işlevini seçmesine ve daha doğru sonuçlar üretmesine yardımcı olur.

Örneğin, şu yerine:

* “Kampanya verisini göster”

şunu kullanın:

* “Son 30 gündeki push kampanyası performansını analiz et.”
* “Geçen haftaki e-posta ve SMS etkileşimini karşılaştır.”
* “Bu kullanıcı için son olayları göster.”


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://user.netmera.com/netmera-user-guide/netmera-user-guide-tr/yapay-zeka-ozellikleri/netmera-mcp-sunucusu/netmera-mcp-sunucusunu-anlama.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.