Yapay zeka ajanları için hangi veri kaynaklarına dikkat etmelisiniz?

Yapay zeka yanıtlarında marka görünürlüğünü izleyen ekiplerin çoğu hâlâ bir ekran görüntüsünden çalışıyor. ChatGPT'ye bir soru soruyor, alıntıları kopyalayıp bir belgeye yapıştırıyorlar. Bu size bir modelin bir öğleden sonra ne dediğini söyler. Yanıt motorunun gerçekte hangi kaynaklara ulaşabildiğini söylemez ve ajanınıza kendi başına sorgulayacağı bir şey vermez.

Bu işin daha faydalı biçimi, bir kaynak haritası ile bir bağlantı yolu. Kategoriniz için hangi veri kaynaklarının önemli olduğuna karar verir, ardından ulaşabildiklerinizi izlemeyi yürüten ajana doğrudan bağlarsınız. Geriye yalnızca dolaylı olarak etkileyebileceğiniz kısa bir kaynak listesi kalır ve bu liste genellikle göründüğünden kısadır.

Bu makale üç şey yapıyor. Yapay zeka yanıtlarının arkasındaki veri kaynaklarını kanıt gücüne ve güncelliğine göre katmanlara ayırıyor. Yolu olanlar için somut API veya MCP yolunu veriyor. Ve Codex, Claude Code, Hermes Agent, OpenClaw, Pi Agent, Grok Bot ve Meta Muse için bağlantı yöntemini, hazır bir bağlayıcı olmadığında köprüyü kendiniz kurmanız gereken durumlar dahil anlatıyor.

Kısa yanıt

Yapay zeka yanıtlarını dört kaynak kategorisi besliyor ve erişilebilirlik eşit değil.

Web ve arama keşfi kaynaklarına grounding API'leri ve kendinizin tarayıcıya açık hale getirdiği sayfalar üzerinden ulaşılır. Yapılandırılmış ticaret feed'lerine belgelenmiş feed spesifikasyonları üzerinden ulaşılır, ancak erişim onayla sınırlıdır. Bilgi ve topluluk korpuslarına kısmen lisanslı API'ler üzerinden ulaşılır, kısmen de etkileyemeyeceğiniz eğitim zamanı toplamasının arkasında kilitlidir. Ajan eylem yüzeylerine ise hâlâ oturmakta olan protokol spesifikasyonları üzerinden ulaşılır.

Bir ajanın yürüttüğü izleme iş akışına çevrildiğinde bu pratik bir kurala dönüşür. Belgelenmiş API'si veya MCP sunucusu olanı bağlayın. Feed spesifikasyonu olanı veri kalitesi projesi olarak ele alın. İkisi de olmayanı ise veri projesi değil, içerik ve varlık projesi olarak ele alın.

Katman tablosu nasıl okunur

Aşağıdaki katmanlar kaynakları, bugün yapay zeka yanıtlarını beslediklerine dair kanıtın gücüne ve bağlantının canlı mı tarihsel mi olduğuna göre ayırıyor. Kaynak listelerinin çoğunun yanıldığı yer tam burasıdır. 2022'de bir modeli şekillendiren kaynak ile bugün bir modelin sorguladığı kaynak farklı şeylerdir ve ikisini karıştırmak yanlış strateji üretir.

Tablodan önce bir uyarı. Bu kategori her ay değişiyor. Sağlayıcı belgeleri, lisans anlaşmaları ve feed spesifikasyonları, hepsi hareket ediyor. Katman atamasını, bir ekibi bir iş akışına bağlamadan önce sağlayıcının kendi belgelerinden yeniden kontrol ettiğiniz bir başlangıç noktası olarak görün.

Katman 1: ajanınızın gerçekten ulaştığı canlı kaynaklar

Bunlar bugün belgelenmiş bağlantısı olan kaynaklar. Ajanınız yapay zeka görünürlük verisini kendi başına çekecekse, başlangıç burasıdır.

Web ve arama keşfi

Google Search ile grounding. Gemini API'si, modeli gerçek zamanlı web içeriğine bağlayan ve kaynak URL'lere satır içi alıntılar döndüren google_search aracını sunar. Bu belgelenmiş, güncel ve piyasadaki en net canlı grounding örneğidir. Aynı zamanda kaldıracın feed değil, tarayıcıya açıklığınız ve sayfa yapınız olduğu anlamına gelir.

Bing Search. Microsoft, Bing sonuçlarının Copilot yanıtlarını güçlendirmek için kullanıldığını belgeliyor. Pratik anlamı Google'dakiyle aynı: görünmek istiyorsanız sayfa ulaşılabilir ve çıkarılabilir olmalı.

Canlı yayıncı sayfaları. Ön eğitimle değil, çıkarım anında arama grounding'i ile ulaşılır. Getirme sonuçlarının seçimi ve tarayıcıya açıklık dahil edilmeyi belirler, bu yüzden teknik SEO çalışması yapay zeka görünürlük sonuçlarında hâlâ görünür.

Ürünler ve alışveriş

Google Merchant Center. Satıcı feed verileri Google'ın alışveriş yüzeylerini destekler. Fiziksel ürün satıyorsanız ve Merchant Center'da değilseniz, yapay zeka yanıtlarına aktif olarak bağlanan bir yüzeyde yoksunuz.

OpenAI satıcı ve perakende feed'leri. Satıcılar yapılandırılmış bir ürün feed'i paylaşır ve Agentic Commerce Protocol belgeleri şemayı, dosya yükleme ve API olmak üzere iki entegrasyon yolunu ve gün boyunca güncelleme kabul eden bir yenileme sıklığını açıklar. Erişim şu anda onaylı ortaklarla sınırlı, yani bu bir anahtar değil, ön süresi olan bir proje.

Yerel ve mekanlar

Google Maps ile grounding. Arama grounding'inin yanında bir araç olarak belgelenmiştir ve modellere coğrafi bağlam verir. Yakındaki seçeneklerle ilgili yapay zeka yanıtlarında doğru ve eksiksiz profillere sahip yerel işletmelerin görünmesinin nedeni budur.

Google Business Profile. İşletme profili verileri Google'ın yerel yüzeylerini destekler. Yerel işletmeler için bu, listedeki en yüksek kaldıraçlı ve en az emek gerektiren kaynaklardan biridir.

Yelp. Yelp, gerçek zamanlı yerel öneriler için yorumları, fotoğrafları ve işletme bilgilerini lisanslar ve ilişki grounding'in ötesine, eylemlere kadar uzanır. Bir yorum platformunun hem alıntı kaynağı hem işlem yüzeyi olduğu az sayıda kaynaktan biridir.

Bilgi ve referans

Wikipedia ve Wikimedia. Açıklanan ön eğitim karışımında yer alır ve canlı referans korpusu olarak yaygın biçimde kullanılır. Lisanslama alışılmadık biçimde açıktır, bu da onları varlık çalışması için meşru bir hedef yapar.

Topluluk, soru-cevap ve sosyal

Reddit. Bir veri lisans anlaşması üzerinden canlı grounding kaynağıdır, eğitim tarafı ayrıca bildirilir. Yenileme durumunu istikrarsız olarak görün ve kalıcı erişim varsayan bir iş akışı kurmayın.

Katman 2 ve 3: etkilediğiniz ama sorgulamadığınız kaynaklar

Bunlar önemlidir, ancak ajanın çağırabileceği bir API üzerinden değil.

Lisanslı yayıncı içeriği. Büyük yayıncılarla birkaç açık lisans ortaklığı var ve koşullar ortaktan ortağa eğitim, grounding ve atıf açısından değişiyor. Küçük bir site olarak bu listeye yer satın alamazsınız, ama lisanslı korpus konunuzda zayıf olduğunda alıntılanan türden bir kaynak olabilirsiniz.

Geliştirici ve teknik kaynaklar. Kamuya açık kod depoları ve teknik dokümantasyon korpusları doğrulanmış güncel kaynaklardır. Geliştirici aracı şirketleri için bu, listedeki en değerli katmandır ve ona feed ile değil, dokümantasyon kalitesiyle ulaşılır.

Tarihsel web korpusları. Yaygın tarama verilerinin temizlenmiş türevleri ve benzer arşivler. Tarihsel olarak doğrulanmış, canlı kaldıraç yok. Bir modelin neden belirli bir ön kabule sahip olduğunu anlamak için bağlam olarak faydalı, ama izleme iş akışı için uygun değil.

Bağlantı katmanı: her ajan neye ulaşır

Makalenin kendini kanıtladığı yer burası. Aşağıdaki tablo her ajanı gerçekte desteklediği bağlantı mekanizmasına ve yukarıdaki kaynaklar için hazır bağlayıcıların dürüst durumuna eşliyor.

Dikkat çeken desen şu: yedi ajanın beşi MCP konuşuyor ve konuşmayan ikisi spektrumun zıt uçlarında. Pi Agent bilinçli olarak minimal ve bir uzantı yazmanızı bekliyor. Meta Muse ise hiç geliştirici yüzeyi olmayan bir tüketici ürünü.

Bu, verimli hamlenin en değerli kaynağınız için bir MCP sunucusu kurup onu Codex, Claude Code, Hermes Agent, OpenClaw ve Grok Bot'ta yeniden kullanmak olduğu anlamına gelir. Bir kez yazarsınız.

Tek bir sunucu yedi ajanın beşini kapsar. Pi Agent ve Meta Muse farklı bir yol gerektirir.

Her ajan nasıl bağlanır

Aşağıdaki adımlar, bağladığınız kaynak için zaten bir API anahtarınız veya jetonunuz olduğunu varsayar. Kimlik bilgilerini depoya giden bir yapılandırma dosyasına koymayın.

Codex

Codex, MCP yapılandırmasını config.toml içinde saklar; ya ~/.codex/config.toml ya da proje düzeyinde .codex/config.toml. ChatGPT masaüstü uygulaması, Codex CLI ve IDE uzantısı bu yapılandırmayı paylaşır, yani bir kez ayarlarsınız.

stdio sunucusu için:

codex mcp add my-source --env API_KEY=your-key -- npx -y @your-org/my-source-mcp

streamable HTTP sunucusu için config.toml içine bir tablo ekleyin:

[mcp_servers.my-source]
url = "https://mcp.example.com/mcp"
bearer_token_env_var = "MY_SOURCE_TOKEN"

Codex, başlatma sırasında MCP'nin döndürdüğü instructions alanını okur ve sunucu genelinde rehber olarak kullanır. Sunucuyu siz kuruyorsanız, ajan çağırıp çağırmayacağına karar verirken en önemli kısıtların elinin altında olması için ilk 512 karakteri kendi başına yeterli tutun.

Sunucunun kaydedildiğini doğrulamak için codex mcp list, etkin sunucuları görmek için TUI içinde /mcp çalıştırın.

Claude Code

Claude Code uzak HTTP, uzak SSE, yerel stdio ve uzak WebSocket taşımalarını destekler. Uzak sunucular için HTTP önerilir.

claude mcp add --transport http my-source https://mcp.example.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer your-token"

Yerel sunucu için:

claude mcp add my-source -- npx -y @your-org/my-source-mcp

İnsanların takıldığı iki ayrıntı. Birincisi, JSON yapılandırmasında url olup type olmayan bir girdi stdio sunucusu olarak işlenir ve sessizce atlanır, bu yüzden "type": "http" değerini açıkça belirtin. İkincisi, Claude Code başlattığı sunucunun ortamında CLAUDE_PROJECT_DIR değerini ayarlar, böylece yerel bir sunucu çalışma dizinine bağlı kalmadan proje göreli yolları çözebilir.

Hermes Agent

Hermes Agent standart kurulumda MCP desteğiyle gelir. Yapılandırma ~/.hermes/config.yaml içinde bulunur:

mcp_servers:
  my-source:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@your-org/my-source-mcp"]

Hermes aynı yapılandırmada HTTP üzerinden uzak MCP sunucularını da destekler ve sunucu başına filtrelemeyle ajanın gerçekten görmesini istediğiniz araçları açığa çıkarmanızı sağlar. Bu filtreleme burada diğer ajanlardan daha önemlidir, çünkü Hermes bir programa göre gözetimsiz çalışır.

Claude Code'dan geçiyorsanız, hermes import-agent claude-code komutu ~/.claude.json içindeki mcpServers bloğunu Hermes yapılandırmasındaki mcp_servers alanına eşler ve becerileri ve talimatları da birlikte taşır.

Bir kaynak için MCP sunucusu yoksa, beceri sistemi alternatiftir. Beceri, ajana ne zaman kullanacağını ve ne yapacağını söyleyen bir SKILL.md içeren dizindir. API çağrısını birlikte gelen bir betiğe sarın ve beceriden ona başvurun; ajan protokol sunucusu olmadan yeteneği kazanır.

OpenClaw

OpenClaw hem MCP istemcisi hem MCP sunucusu olarak çalışır. İstemci olarak, kayıtlı sunucu tanımlarını mcp registry alt komutlarıyla yönetirsiniz ve tarayıcıdaki Control UI ayarlar sayfasından sunucuları düzenleyip inceleyebilirsiniz.

openclaw mcp registry add my-source --transport streamable-http --url https://mcp.example.com/mcp
openclaw mcp status

OpenClaw ayrıca kendi kanal konuşmalarını MCP üzerinden açığa çıkarır; bu ters yöndür ve başka bir ajanın OpenClaw örneğinizin ne yaptığını okumasını istiyorsanız faydalıdır. MCP istemcisi olmayan dış ajanlar için OpenClaw, JSON-RPC üzerinden A2A konuşur.

Bu iş için OpenClaw'ı seçmenin nedeni izin modelidir. Sohbet başına araç politikası ve yürütme için açık bir onay yolu vardır; bir ajan ücretli bir veri kaynağını okurken ve ne kadar harcayabileceğini sınırlamanız gerektiğinde tam da istediğiniz şey budur.

Pi Agent

Pi Agent'ın yerel MCP istemcisi yoktur ve bu bir tasarım tercihidir, eksiklik değil. Uzantı noktası, Pi süreci içinde çalışan ve araç kaydeden TypeScript modülleridir.

~/.pi/agent/extensions/my-source.ts içinde bir uzantı oluşturun:

import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  pi.registerTool({
    name: "my_source_lookup",
    description: "Look up a record in My Source by query.",
    parameters: { type: "object", properties: { query: { type: "string" } }, required: ["query"] },
    handler: async ({ query }) => {
      const res = await fetch(`https://api.example.com/search?q=${encodeURIComponent(query)}`, {
        headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.MY_SOURCE_TOKEN}` },
      });
      return await res.json();
    },
  });
}

Geliştirme sırasında doğrudan pi --extension ./my-source.ts ile yükleyin, kararlı hale geldiğinde uzantı dizinine taşıyın veya pi install ile paketleyin.

Ödünleşim gerçek ve açıkça söylenmeye değer. Bir uzantı, Pi süreciyle aynı işletim sistemi izinleriyle çalışır ve istemleri, araç çağrılarını, dosyaları ve kimlik bilgilerini inceleyebilir. Yalnızca güvendiğiniz kaynaklardan uzantı yükleyin ve kurmadan önce kaynak kodunu okuyun.

Grok Bot

Grok API'si uzak MCP araçlarını destekler ve sunucu bağlantısını sizin için xAI yönetir. Sunucuyu isteğin tools dizisinde bildirirsiniz:

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user
from xai_sdk.tools import mcp

client = Client(api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"))
chat = client.chat.create(
    model="grok-4.7",
    tools=[mcp(server_url="https://mcp.example.com/mcp", server_label="my-source")],
)

Uzak MCP araçlarında yalnızca streaming HTTP ve SSE taşımaları desteklenir. Hangi araçların açığa çıkacağını allowed_tools ile sınırlayabilir ve sunucunuza yapılan isteklerde xAI'nin Authorization başlığına koyacağı bir yetkilendirme jetonu geçirebilirsiniz.

Avantajı, istemci tarafında bir bağlantı çalıştırmanız veya sürdürmeniz gerekmemesidir. Dezavantajı, MCP sunucusunun kamuya açık biçimde erişilebilir olması gerektiğidir, bu yüzden VPN arkasındaki her şey farklı bir yaklaşım gerektirir.

Meta Muse

Muse, üçüncü taraf uygulama ve hizmetlere bağlayıcılar üzerinden bağlanır ve ajanın kendisinin kamuya açık bir MCP veya geliştirici API yüzeyi yoktur. Dürüst yanıt bu ve yapabileceklerinizi değiştiriyor.

Muse'u diğer altı ajanla yaptığınız gibi bir izleme iş akışına bağlayamazsınız. Yapabileceğiniz şey, Muse'un okuduğu kaynakları daha iyi hale getirmektir. Satıyorsanız doğru ürün ve katalog verisi, yerelseniz eksiksiz ve tutarlı işletme bilgisi, yayıncıysanız net varlık sinyalleri olan tarayıcıya açık sayfalar anlamına gelir. Muse, sorguladığınız bir veri kaynağı değil, hazırlık çalışmasının hedefidir.

Meta, Muse için bir geliştirici yüzeyi yayınlarsa bu bölüm değişir. O zamana kadar entegre edilecek bir sistem değil, hazırlanılacak bir kitle olarak görün.

Bir sunucu kurun, beş kez yeniden kullanın

Bir şey kuracaksanız, en değerli kaynağınız için MCP sunucusunu kurun ve yeniden kullanın. Yukarıdaki MCP destekli beş ajan da streamable HTTP sunucusunu kabul eder, yani tek bir dağıtım hepsini kapsar.

Asgari bir sunucu dört şeye ihtiyaç duyar: sorgu alıp yapılandırılmış veri döndüren bir araç, sunucu tarafında bearer jeton kontrolü, kontrolden çıkan bir ajanın API kotanızı yakmaması için bir hız sınırı ve kısıtları ilk 512 karakterde belirten bir instructions alanı.

Acının çoğunu önleyen iki kural. Düz metin yerine yapılandırılmış veri döndürün, böylece ajan metni yeniden ayrıştırmak yerine alanlar üzerinde akıl yürütür. Ve ajanın bir aracı tam bir döngü boyunca kullandığını görünceye kadar her aracı salt okunur tutun. Salt okunur bir sunucu hiçbir şeyi bozamaz ve gerçek çağrı desenlerini gördükten sonra genişletebilirsiniz.

Güvenmeden önce bağlantıyı doğrulayın

Yapılandırılmış bir sunucunun çalışan bir sunucu olduğunu varsaymayın. Şu dört kontrolü yapın.

Sunucunun kaydedildiğini doğrulayın. codex mcp list, claude mcp list veya openclaw mcp status onu göstermelidir. Ayrıştırması başarısız olan bir sunucu bazı istemcilerde sessizce atlanır.

Araç envanterini kontrol edin. Ajandan sunucunun açığa çıkardığı araçları listelemesini isteyin. Altı bekleyip bir görüyorsanız, sunucu kaydedilmiş ama araçlar kaydedilmemiştir.

Gerçek bir sorguyla doğrulayın. Elle kontrol edebileceğiniz belirli bir kaydı isteyin. "Hangi verileri alabilirsin" gibi genel bir soru hiçbir şey kanıtlamaz.

Hata yolunu kontrol edin. Jetonu iptal edip sorguyu yeniden çalıştırın. İstediğiniz şey net bir kimlik doğrulama hatası, sessiz bir boş sonuç değil. Başarısız bir çağrıyı "veri yok" olarak ele alan bir ajan, kopmuş bir bağlantı için temiz bir sonuç bildirir ve bu, tüm bu iş akışındaki en pahalı hata modudur.

Dört kontrol. Sonuncusu, bulgu gibi görünen hatayı yakalar.

Bu, önceliklerinizde neyi değiştirir

Katman tablosu ve bağlantı tablosu aynı yönü gösteriyor. Bir ajana bağlayabildiğiniz kaynaklar ölçebildiğiniz kaynaklardır ve ölçebildiğiniz kaynaklar bir temel çizgiye karşı iyileştirebileceklerinizdir.

Bu, iş sırasının çoğu ekibin kullandığı sıra olmadığı anlamına gelir. Hem belgelenmiş bağlantısı hem de işinize gerçek etkisi olan kaynakla başlayın. Yerel işletme için bu Google Business Profile ve Maps grounding'idir. Ürün şirketi için Merchant Center veya bir ürün feed'idir. Geliştirici aracı şirketi için dokümantasyon kalitesidir. Yayıncı için canlı sayfaların tarayıcıya açıklığı ve çıkarılabilirliğidir.

Sonra o kaynağı ajanınıza sokan tek MCP sunucusunu kurun ve protokolü konuşan beş ajanda yeniden kullanın. Bağlantı yolu olmayan kaynakları içerik ve varlık işi olarak bırakın ve onları aynı şekilde ölçemeyeceğiniz konusunda dürüst olun.

Burada öne geçen ekipler en uzun kaynak listesine sahip olanlar değil. Önemli iki veya üç kaynağı bağlayan ve etraflarında bir izleme döngüsü kuranlar.

Sık sorulan sorular

Bir ajana veri kaynağı erişimi vermek için MCP gerekli mi? Hayır. MCP çoğu ajanın bugün desteklediği standarttır ve bu onu en yeniden kullanılabilir seçenek yapar, ancak birlikte gelen bir API betiği olan bir beceri tek bir ajan için aynı derecede iyi çalışır. Bir kaynağı bir ajana bağlıyorsanız beceri daha az iştir. Bir kaynağı beş ajana bağlıyorsanız MCP hemen kendini amorti eder.

Hangi ajanla başlamalıyım? İşinizin zaten bulunduğu yere uyanla başlayın. Site bir git deposundaysa Codex veya Claude Code. Kalıcı bellekle zamanlanmış çalıştırmalar istiyorsanız Hermes Agent. Ücretli bir veri kaynağında katı bir izin sınırı gerekiyorsa OpenClaw. Tek oturumda denetleyebileceğiniz en küçük yüzeyi istiyorsanız Pi Agent.

MCP sunucusu olmayan bir kaynağı bağlayabilir miyim? Evet, üç şekilde. Kaynağın HTTP API'si varsa ve birden çok ajanda yeniden kullanmak istiyorsanız ince bir MCP sunucusu yazın. Yalnızca bir ajana ihtiyacınız varsa birlikte gelen betiği olan bir beceri yazın. Ya da uzak MCP araçlarını destekleyen bir ajan kullanıp başkasının barındırdığı bir sunucuya işaret edin.

Meta Muse'u neden bağlayamıyorum? Meta, Muse için bir geliştirici API'si veya MCP yüzeyi yayınlamadı. Bağlayıcılar sağlayıcı tarafından yönetiliyor. Bu değişene kadar Muse, içerik ve veri hazırlanan bir yüzeydir, sorguladığınız bir sistem değil.

Katman atamaları kalıcı mı? Hayır. Bu kategori her ay değişiyor. Bir ekibi bir iş akışına bağlamadan önce sağlayıcı belgelerini yeniden kontrol edin ve çeyrekten eski her katman atamasını doğrulanmamış olarak görün.

Bu işte en yaygın hata nedir? Başarısız bir API çağrısını gerçek bir sıfır olarak ele almak. Bir ajan bir markanın yapay zeka görünürlüğü olmadığını bildiriyor ve kök neden süresi dolmuş bir jetonsa, bulgu kılığına girmiş bir ölçüm hatasıyla karşı karşıyasınız. Başarı yoluna güvenmeden önce her zaman hata yolunu test edin.

Author: Julian Mercer, Auspia'da 14 yıllık deneyime sahip teknik SEO uygulayıcısı. Taranabilirlik, şemalar, işleme ve içeriği hem arama motorları hem yapay zeka ajanları için okunabilir kılan teknik temeller üzerine yazıyor.