İçindekiler
Bu blog yazısı hiç tarayıcı açılmadan yazıldı, çevrildi ve yayımlandı. CMS panosu yok. WYSIWYG editörü yok. Çeviri dosyaları arasında kopyala-yapıştır yok.
Okuduğunuz her kelime, yapay zeka kodlama asistanlarını eksiksiz bir içerik yönetim sistemine dönüştüren MCP (Model Context Protocol) sunucumuz olan @better-i18n/mcp-content aracılığıyla oluşturuldu. Kendi blogumuzu yönetmek için kullanıyoruz ve bu makale tam olarak nasıl yaptığımızı açıklıyor.
MCP Content Nedir?
MCP, yapay zeka asistanlarının (Claude, Cursor, Windsurf ve diğerleri) standart araç çağrıları aracılığıyla harici hizmetlerle etkileşime girmesine olanak tanıyan açık bir protokoldür. Bunu yapay zeka için API'lar olarak düşünebilirsiniz — ancak REST uç noktaları yerine yapay zeka ajanlarının keşfedip anlayabileceği ve özerk olarak kullanabileceği araçlar elde edersiniz.
@better-i18n/mcp-content, içerik yönetimi için MCP sunucumuzdur. Şunlar için araçlar sunar:
- İçerik modelleri — Yapılandırılmış içerik türlerini tanımlayın (blog yazıları, değişiklik günlüğü girişleri, dokümantasyon sayfaları)
- Girişler — İçerik girişlerini oluşturun, güncelleyin, çevirin ve yayımlayın
- Alanlar — Türlere sahip özel alanlar (metin, sayı, boolean, tarih, ilişki, medya)
- Çeviri — Alan bazında yerelleştirme ile çok dilli içerik
- Yayımlama — Sürüm geçmişiyle taslak/yayımlanmış iş akışı
Bu sunucuyu yapay zeka asistanınıza bağladığınızda, asistan doğal dil aracılığıyla tüm içerik hattınızı yönetme yeteneği kazanır. Yerelleştirme ve uluslararasılaştırma alanına yeni başlayan ekipler için, yazılım yerelleştirmesinin temelleri hakkındaki rehberimiz bu iş akışlarının altında yatan kavramlara ilişkin faydalı bir genel bakış sunmaktadır.
Kurulum
Açılış sitesi blogumuzu MCP Content için nasıl yapılandırdığımız aşağıda açıklanmaktadır:
1. MCP Sunucusunu Kurun
// .claude/mcp.json (veya yapay zeka asistanınızın MCP yapılandırması)
{
"mcpServers": {
"better-i18n-content": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic-ai/better-i18n-content-mcp@latest"],
"env": {
"BETTER_I18N_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
Kurulum bundan ibaret. Yapılandırılacak veritabanı yok, yazılacak şema dosyaları yok, kurulacak dağıtım hattı yok.
2. İçerik Modelini Tanımlayın
Claude'dan blog yazısı modelimizi oluşturmasını istedik:
"Kullanıcılara ilişki (author), blog-categories'e ilişki (category), öne çıkan (featured, boolean) ve okuma süresi (read_time, sayı) alanlarıyla bir blog-posts içerik modeli oluştur."
Arka planda Claude, şemayı oluşturmak için createContentModel ve addField araçlarını çağırdı. Model saniyeler içinde hazırdı.
3. İçerik Yazın
İşte ilginç olan kısım burası. CMS panosunu açmak ve form alanlarını doldurmak yerine sadece ne istediğimizi tanımlıyoruz:
"Better i18n'i Crowdin ve Lokalise ile karşılaştıran bir blog yazısı yaz. Dürüst ol — rakiplerin daha güçlü olduğu yerleri kabul et. Yerelleştirme platformlarını değerlendiren geliştiricileri hedefle."
Claude tam markdown içeriğini yazıyor, meta verileri ayarlıyor (yazar, kategori, etiketler, okuma süresi) ve kaydetmek için createContentEntry'yi çağırıyor. Çıktıyı terminalimizde inceliyoruz, gerekirse düzenlemeler talep ediyoruz ve onaylıyoruz.
4. Çevirin
"Karşılaştırma blog yazısını Türkçe, Almanca ve Fransızcaya çevir."
Claude kaynak içeriği okuyor, her alanı (başlık, gövde, özet) çeviriyor ve çevirilerle birlikte updateContentEntry'yi çağırıyor. Sözlük terimleri otomatik olarak gözetiliyor — marka adları çevrilmeden kalıyor, teknik terimler onaylanan çevirilerle kullanılıyor.
5. Yayımlayın
"Tüm taslak blog yazılarını yayımla."
Claude bulkPublishEntries'i çağırıyor ve onaylanan tüm girişler yayına giriyor. İçerik API'mız aracılığıyla hemen erişilebilir hale geliyor.
Bu İş Akışının İşe Yaramasının Nedenleri
Hız
Geleneksel bir CMS aracılığıyla 2.000 kelimelik bir blog yazısı yazmak şunları içerir:
- CMS panosunu aç (5 saniye)
- İçerik türüne git (3 saniye)
- "Yeni Giriş" düğmesine tıkla (2 saniye)
- Meta veri alanlarını tek tek doldur (30 saniye)
- WYSIWYG editöründe içerik yaz veya yapıştır (değişken)
- Başlıkları, kod bloklarını, tabloları biçimlendir (2-5 dakika)
- Taslağı kaydet (2 saniye)
- Önizleme yap (5 saniye)
- Yayımla (3 saniye)
MCP Content ile aynı süreç:
- Ne istediğini tanımla (10 saniye)
- Çıktıyı incele (30 saniye)
- "Yayımla" de (2 saniye)
Yapay zeka meta verileri, biçimlendirmeyi ve API çağrılarını hallediyor. Siz içerik yönüne ve kalite incelemesine odaklanıyorsunuz.
Tutarlılık
Bir insan CMS formlarını doldurduğunda tutarsızlıklar ortaya çıkıyor. Etiketler yazılar arasında farklı yazılıyor. Okuma süreleri tutarsız biçimde tahmin ediliyor. Özetler uzunluk ve ton açısından farklılık gösteriyor.
Bir yapay zeka yapılandırılmış API aracılığıyla girişler oluşturduğunda ise her alan aynı kalıbı izliyor. Yapay zeka okuma süresini kelime sayısından hesaplıyor. Hedef uzunlukla eşleşen özetler oluşturuyor. Tutarlı etiket biçimlendirmesi uyguluyor.
Çeviri Kalitesi
Geleneksel içerik çeviri iş akışları şunları içerir:
- Kaynak içeriği dışa aktar
- Çevirmenlere gönder (veya bir çeviri aracından geçir)
- Çevrilmiş içeriği içe aktar
- Biçimlendirme sorunlarını incele
- Bozuk markdown'ları, eksik bağlantıları, yanlış meta verileri düzelt
MCP Content çeviriyi satır içinde hallediyor. Yapay zeka kaynak markdown'u okuyor, yapıyı (başlıklar, kod blokları, tablolar, bağlantılar) anlıyor ve biçimlendirmeyi koruyarak metni çeviriyor. Dışa/içe aktarma döngüsü yok. Bozuk markdown yok. Yapay zeka çevirilerini güvenilir kılan kalite faktörlerini anlamak isteyen ekipler için, çevirilerde bağlam üzerine yazdığımız yazımız, sözlük uygulamasının ve yapılandırılmış bağlamın doğru çıktıya nasıl katkıda bulunduğunu ele almaktadır.
Sürüm Kontrolü
MCP Content aracılığıyla yapılan her değişiklik versiyonlanıyor. Kim ne zaman neyi neden değiştirdiğini görebiliyorsunuz. Sürüm geçmişi, çeviri değişiklikleri dahil, sürümler arasındaki tam farkı gösteriyor.
Bu, Git tabanlı bir iş akışından beklediğinizle aynı denetim izleridir — ancak içerik için. Yönetilecek commit yok, çözülecek birleştirme çakışması yok.
Teknik Mimari
Teknik merak edenler için MCP Content'in arka planda nasıl çalıştığı aşağıda açıklanmaktadır:
Yapay Zeka Asistanı (Claude/Cursor)
↓ MCP Protokolü (stdio/SSE)
MCP Content Sunucusu (@better-i18n/mcp-content)
↓ REST API
Better i18n Platform API
↓ Veritabanı
PostgreSQL (içerik, çeviriler, sürümler)
↓ CDN
Cloudflare R2 + Workers (dağıtım)
İçerik Depolama
İçerik, esnek bir şemayla PostgreSQL'de depolanıyor:
- İçerik modelleri yapıyı tanımlıyor (alanlar, türler, gereksinimler)
- İçerik girişleri dil başına çevirilerle birlikte gerçek içeriği tutuyor
- Özel alan değerleri herhangi bir alan türünü destekleyen JSONB olarak depolanıyor
- Sürümler diff meta verileriyle her değişikliği takip ediyor
Dağıtım
Yayımlanan içerik, uç önbelleklemeyle Cloudflare Workers aracılığıyla sunuluyor. SDK, otomatik yerel ayar çözümlemesiyle içerik girişlerine tür güvenli erişim sağlıyor.
MCP Araçları
Sunucu, alana göre düzenlenmiş 15'ten fazla araç sunuyor:
Modeller: listContentModels, getContentModel, createContentModel, addField, updateField
Girişler: listContentEntries, getContentEntry, createContentEntry, updateContentEntry, deleteContentEntry
Yayımlama: publishContentEntry, bulkPublishEntries, duplicateContentEntry
Her araç, yapay zeka asistanına hangi parametrelerin mevcut olduğunu, hangi türleri beklediğini ve yanıtın nasıl göründüğünü tam olarak söyleyen bir JSON Schema tanımına sahip. Yapay zeka, herhangi bir özel yönlendirme olmaksızın bu araçları keşfedip kullanabiliyor.
Pratikte Dogfooding
Kendi bloğumuz için MCP Content'i Şubat 2026'dan beri kullanıyoruz. İşte gerçek rakamlar:
- 6 blog yazısı oluşturuldu ve yayımlandı (bu yazı dahil)
- 14 dil içerik genelinde destekleniyor
- Sıfır zaman CMS panosunda geçirildi
- Ortalama oluşturma süresi: Yazı başına 3 dakika (meta veri ve inceleme dahil)
- Ortalama çeviri süresi: Yazı başına dil başına 45 saniye
İş akışı, içerik hakkındaki düşünme biçimimizi kökten değiştirdi. "Blog yazısı yazmam gerekiyor" artık 2 saatlik bir görev (yaz, biçimlendir, yükle, çevir, yayımla) değil, yapay zeka asistanıyla 15 dakikalık bir konuşma. Bunun daha geniş bir çerçeve kurulumuna nasıl uyduğunu görmek istiyorsanız, 2026 için eksiksiz Next.js i18n rehberimiz CDN tarafından sunulan çevirileri içerik hattınızla birlikte nasıl bağlayacağınızı gösteriyor.
Sınırlamalar ve Dürüst Değiş Tokuşlar
MCP Content herkes için değil. Geleneksel bir CMS'in hâlâ daha iyi olduğu durumlar:
Görsel İçerik Düzenleme
İçeriğiniz görsel düzene — özel bloklara, yerleştirilmiş widget'lara, sürükle-bırak konumlandırmaya — büyük ölçüde bağımlıysa, görsel editöre sahip geleneksel bir CMS daha iyi bir seçimdir. MCP Content markdown ile çalışır; bu metin ağırlıklı içerik için harikadır ancak görsel öncelikli iş akışları için sınırlıdır.
Teknik Olmayan İçerik Ekipleri
MCP Content, bir yapay zeka kodlama asistanı (Claude Code, Cursor vb.) gerektirir. İçerik ekibiniz bu araçları kullanmıyorsa, web tabanlı editöre sahip geleneksel bir CMS daha erişilebilirdir.
Medya Ağırlıklı İçerik
Görsel yüklemeleri, video yerleştirmeleri ve varlık yönetimi görsel bir CMS'de daha basittir. MCP Content medya alanlarını destekler ancak doğrudan yükleme iş akışları yerine URL'lere dayanır.
Karmaşık Onay İş Akışları
Rol tabanlı erişimle çok aşamalı onay (yazar → editör → inceleyici → yayıncı) gerekiyorsa, geleneksel CMS platformlarının daha olgun iş akışı motorları vardır. MCP Content taslak/yayımlanmış durumlarına sahiptir ancak çok aşamalı onay yoktur.
Sırada Ne Var
Kendi kullanımımıza ve erken benimseyen kullanıcıların geri bildirimlerine dayanarak MCP Content'i aktif olarak geliştiriyoruz:
- Zamanlanmış yayımlama — Yayımlama tarihi belirleyin ve giriş otomatik olarak yayına girsin
- İçerik ilişkileri — Modeller arasında girişleri bağlayın (ör. blog yazısı → yazar → ekip)
- Webhook bildirimleri — İçerik değiştiğinde yeniden derlemeyi veya bildirimleri tetikleyin
- Görsel optimizasyon — Medya alanları için otomatik yeniden boyutlandırma ve biçim dönüştürme
- İçerik önizleme — Taslak içerik için önizleme URL'leri oluşturun
Herhangi bir içerik hattını canlıya almadan önce, tüm hedef dillerinizde eksik anahtarları, bozuk çoğullama kurallarını ve biçimlendirme uç durumlarını yakalamak için kapsamlı bir i18n test geçişi yapmaya değer.
Kendiniz Deneyin
MCP Content bugün Better i18n'nin bir parçası olarak kullanılabilir. Better i18n'yi çeviriler için zaten kullanıyorsanız, içerik yönetimi ek ücret olmadan dahildir.
# Yapay zeka asistanınızın MCP yapılandırmasına ekleyin npx @anthropic-ai/better-i18n-content-mcp@latest
Basit bir içerik modeliyle başlayın — bir değişiklik günlüğü, bir blog veya bir dokümantasyon sayfası. Yapay zekanın içeriğinizi oluşturmasına, çevirmesine ve yayımlamasına izin verin. Artık hiç CMS panosunu açmayabilirsiniz.
İlgili Kaynaklar
- MCP Content Dokümantasyonu — Tam API referansı ve kurulum rehberi
- MCP Çeviri Araçları — MCP aracılığıyla çeviri yönetimi
- Better i18n vs Crowdin vs Lokalise — Platform karşılaştırması
- Better i18n Yerelleştirme İş Akışlarını Nasıl İyileştirir — Bu yaklaşımın sağladığı iş akışı iyileştirmelerine daha derin bir bakış
- 2026'da Geliştirici Odaklı Yerelleştirme — Geliştirici odaklı araçların neden kazandığı
