Mcp | The .NET Blog

Agent Framework'te CodeAct: Ajanınızın Gecikmesini Yarıya Nasıl İndirirsiniz

Emiliano Montesdeoca — Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu gönderi otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal sürüm için buraya tıklayın.

Her ajan projesinde, izlemeye bakıp “bu neden bu kadar uzun sürüyor?” diye düşündüğünüz bir an gelir. Model iyi çalışıyor. Araçlar çalışıyor. Ama tek seferinde hesaplanabilecek bir sonuç için yedi gidiş-dönüş oluyor.

CodeAct’ın tam olarak çözdüğü sorun bu — ve Agent Framework ekibi yeni agent-framework-hyperlight paketiyle alfa destek yayınladı.

CodeAct Nedir?

CodeAct deseni zarifçe basittir: Modele tek tek çağrılacak araçların listesini vermek yerine, tek bir execute_code aracı verin ve planın tamamını kısa bir Python programı olarak ifade etmesine izin verin.

Yaklaşım	Süre	Token
Geleneksel	27.81s	6.890
CodeAct	13.23s	2.489
İyileştirme	%52.4	%63.9

Güvenlik: Hyperlight Mikro-VM’leri

agent-framework-hyperlight paketi Hyperlight mikro-VM’leri kullanır. Her execute_code çağrısı kendi yeni mikro-VM’ini alır. Başlatma milisaniyelerle ölçülür. İzolasyon neredeyse ücretsizdir.

Araçlarınız ana bilgisayarda çalışmaya devam eder. Modelin oluşturduğu yapıştırıcı kod sandbox’ta çalışır. Bu doğru ayrımdır.

Minimum Kurulum

from agent_framework import Agent, tool
from agent_framework_hyperlight import HyperlightCodeActProvider

codeact = HyperlightCodeActProvider(
 tools=[get_weather],
 approval_mode="never_require",
)

agent = Agent(
 client=client,
 name="CodeActAgent",
 instructions="You are a helpful assistant.",
 context_providers=[codeact],
)

CodeAct Ne Zaman Kullanılır (Ne Zaman Kullanılmaz)

CodeAct kullanın:

Görev birçok küçük araç çağrısını zincirliyor (aramalar, birleştirmeler, hesaplamalar)
Gecikme ve token maliyeti önemliyse
Model tarafından oluşturulan kod için güçlü izolasyon istiyorsanız

Geleneksel araç çağrısında kalın:

Ajan tur başına yalnızca bir iki araç çağrısı yapıyorsa
Her çağrının bireysel onay gerektiren yan etkileri varsa

Şimdi Deneyin

pip install agent-framework-hyperlight --pre

Agent Framework blogundaki tam gönderiyi okuyun.

Azure MCP Server Artık .mcpb — Herhangi Bir Runtime Olmadan Yükle

Emiliano Montesdeoca — Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu gönderi otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal sürüm için buraya tıklayın.

MCP sunucularını kurarken can sıkıcı olan ne olduğunu biliyor musunuz? Bir runtime gerekiyordu. npm sürümü için Node.js, pip/uvx için Python, dotnet varyantı için .NET SDK.

Azure MCP Server bunu değiştirdi. Artık .mcpb — MCP Bundle — olarak kullanılabilir ve kurulum sürükle-bıraktır.

MCP Bundle Nedir?

VS Code uzantısı (.vsix) veya tarayıcı uzantısı (.crx) gibi düşünün, ama MCP sunucuları için. .mcpb dosyası, sunucu ikilisini ve tüm bağımlılıklarını içeren bağımsız bir ZIP arşividir.

Nasıl Kurulur

1. Platformunuz için bundle’ı indirin

GitHub Releases sayfasına gidin ve OS ve mimarinize uygun .mcpb dosyasını indirin.

2. Claude Desktop’a kurun

En kolay yol: Uzantılar ayarları sayfasındayken (☰ → Dosya → Ayarlar → Uzantılar) .mcpb dosyasını Claude Desktop penceresine sürükleyip bırakın. Sunucu ayrıntılarını inceleyin, Yükle’ye tıklayın, onaylayın.

3. Azure’da kimlik doğrulaması yapın

az login

Başlamak için

İndirme: GitHub Releases
Depo: aka.ms/azmcp
Belgeler: aka.ms/azmcp/docs

Tam makaleye bakın.

Foundry Toolboxes: Tüm Ajan Araçları için Tek Bir Endpoint

Emiliano Montesdeoca — Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu gönderi otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal sürüm için buraya tıklayın.

Bizzat yaşayana kadar önemsiz görünen bir sorun var: Kuruluş birden fazla yapay zeka ajanı oluşturuyor, her birinin araçlara ihtiyacı var ve her ekip sıfırdan yapılandırıyor. Aynı web arama entegrasyonu, aynı Azure AI Search yapılandırması, aynı GitHub MCP sunucusu bağlantısı — ama farklı bir depoda, farklı bir ekip tarafından, farklı kimlik bilgileriyle ve paylaşılan yönetim olmadan.

Microsoft Foundry, genel önizlemede Toolboxes yayımladı ve bu soruna doğrudan bir yanıt niteliğinde.

Toolbox nedir?

Toolbox, Foundry’de bir kez tanımlanıp tek bir MCP uyumlu endpoint üzerinden sunulan, adlandırılmış ve yeniden kullanılabilir bir araç paketidir. MCP konuşabilen herhangi bir ajan çalışma zamanı bunu tüketebilir — Foundry Agents’a bağımlılık yoktur.

Vaat basittir: build once, consume anywhere. Araçları tanımla, kimlik doğrulamayı merkezi olarak yapılandır (OAuth doğrudan geçiş, Entra yönetilen kimlik), endpoint’i yayımla. Bu araçlara ihtiyaç duyan her ajan endpoint’e bağlanır ve tümünü alır.

Dört sütun (bugün ikisi mevcut)

Sütun	Durum	Ne yapar
Discover	Yakında	Elle arama yapmadan onaylı araçları bulma
Build	Mevcut	Araçları yeniden kullanılabilir pakete gruplama
Consume	Mevcut	Tek MCP endpoint tüm araçları sunar
Govern	Yakında	Merkezi kimlik doğrulama + tüm araç çağrılarının gözlemlenebilirliği

Pratik örnek

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
import os

client = AIProjectClient(
 endpoint=os.environ["FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT"],
 credential=DefaultAzureCredential()
)

toolbox_version = client.beta.toolboxes.create_toolbox_version(
 toolbox_name="customer-feedback-triaging-toolbox",
 description="Dokümanlarda arama yap ve GitHub sorunlarına yanıt ver.",
 tools=[
 {"type": "web_search", "description": "Genel belgelerde arama yap"},
 {"type": "azure_ai_search", "index_name": "internal-docs"},
 {"type": "mcp_server", "server_url": "https://your-github-mcp-server.com"}
 ]
)

Yayımlandıktan sonra Foundry birleşik bir endpoint sağlar. Tek bağlantı, tüm araçlar.

Foundry Agents’a bağımlılık yok

Toolboxes, Foundry’de oluşturulur ve yönetilir; ancak tüketim yüzeyi açık MCP protokolüdür. Bunları özel ajanlardan (Microsoft Agent Framework, LangGraph), GitHub Copilot ve diğer MCP destekli IDE’lerden kullanabilirsiniz.

Neden şimdi önemli?

Çoklu ajan dalgası üretime ulaşıyor. Her yeni ajan, yinelenen yapılandırma, eski kimlik bilgileri ve tutarsız davranış için yeni bir yüzeydir. Build + Consume temeli merkezileşmeye başlamak için yeterlidir. Govern sütunu geldiğinde, tüm ajan filosu için tam gözlemlenebilir ve merkezi olarak kontrol edilen bir araç katmanı elde edilmiş olacak.

Sonuç

Henüz erken — genel önizleme, önce Python SDK, Discover ve Govern henüz yolda. Ancak model sağlam ve MCP yerel tasarımı, zaten inşa ettiğiniz araçlarla çalıştığı anlamına geliyor. Ayrıntılar için resmi duyuruya bakın.

Azure MCP Araçları Artık Visual Studio 2022'ye Entegre — Uzantı Gerekmiyor

Emiliano Montesdeoca — Thu, 16 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

Azure MCP araçlarını ayrı uzantı üzerinden Visual Studio’da kullandıysanız, süreci biliyorsunuzdur — VSIX’i kurun, yeniden başlatın, bir şeylerin bozulmamasını umun, sürüm uyumsuzluklarıyla uğraşın. O sürtünme artık tarihe karışıyor.

Yun Jung Choi duyurdu: Azure MCP araçları artık Visual Studio 2022’de Azure geliştirme iş yükünün doğrudan bir parçası olarak geliyor. Uzantı yok. VSIX yok. Yeniden başlatma dansı yok.

Bu aslında ne anlama geliyor

Visual Studio 2022 sürüm 17.14.30 itibarıyla Azure MCP Server, Azure geliştirme iş yüküyle birlikte geliyor. Bu iş yükünü zaten yüklediyseniz, tek yapmanız gereken GitHub Copilot Chat’te etkinleştirip kullanmaya başlamak.

45 Azure servisi genelinde 230’dan fazla araç — doğrudan sohbet penceresinden erişilebilir. Depolama hesaplarınızı listeleyin, ASP.NET Core uygulaması dağıtın, App Service sorunlarını tanılayın, Log Analytics’i sorgulayın — tek bir tarayıcı sekmesi açmadan.

Bu neden göründüğünden daha önemli

Geliştirici araçlarındaki şu gerçeği biliyoruz: her ekstra adım sürtünmedir, sürtünme ise benimsemeyi öldürür. MCP’nin ayrı bir uzantı olması; sürüm uyumsuzlukları, kurulum hataları ve güncel tutulması gereken bir şey daha demekti. İş yüküne entegre etmek şu anlama geliyor:

Visual Studio Installer üzerinden tek güncelleme yolu
Uzantı ile IDE arasında sürüm kayması yok
Her zaman güncel — MCP Server, düzenli VS sürümleriyle birlikte güncelleniyor

Azure üzerinde standartlaştıran ekipler için bu büyük bir avantaj. İş yükünü bir kez kuruyorsunuz, araçları etkinleştiriyorsunuz ve her oturumda hazır oluyorlar.

Bununla neler yapabilirsiniz

Araçlar Copilot Chat üzerinden tüm geliştirme yaşam döngüsünü kapsıyor:

Öğrenin — Azure servisleri, en iyi pratikler, mimari kalıplar hakkında sorular sorun
Tasarlayın ve geliştirin — servis önerileri alın, uygulama kodunu yapılandırın
Dağıtın — kaynakları sağlayın ve doğrudan IDE’den dağıtın
Sorun giderin — günlükleri sorgulayın, kaynak sağlığını kontrol edin, üretim sorunlarını tanılayın

Hızlı bir örnek — Copilot Chat’e şunu yazın:

List my storage accounts in my current subscription.

Copilot, arka planda Azure MCP araçlarını çağırır, aboneliklerinizi sorgular ve isimler, konumlar ve SKU’larla birlikte biçimlendirilmiş bir liste döndürür. Portal gerekmez.

Nasıl etkinleştirilir

Visual Studio 2022 17.14.30 veya üzerine güncelleyin
Azure development iş yükünün yüklendiğinden emin olun
GitHub Copilot Chat’i açın
Select tools düğmesine tıklayın (iki İngiliz anahtarı simgesi)
Azure MCP Server‘ı etkinleştirin

Hepsi bu. Oturumlar arasında etkin kalır.

Bir not

Araçlar varsayılan olarak devre dışıdır — katılımınız gerekiyor. VS 2026’ya özgü araçlar VS 2022’de mevcut değil. Araç kullanılabilirliği de portaldaki gibi Azure abonelik izinlerinize bağlı.

Büyük resim

Bu, net bir trendin parçası: MCP, bulut araçlarını geliştirici IDE’lerinde sunmanın standart yolu haline geliyor. Azure MCP Server 2.0 kararlı sürümünü ve VS Code ile diğer editörlerdeki MCP entegrasyonlarını zaten gördük. Visual Studio’nun iş yükü sistemine entegre olması doğal bir ilerleme.

Visual Studio’da yaşayan .NET geliştiricileri olarak bu, Azure portalına bağlam değiştirmek için bir neden daha ortadan kalkıyor. Ve dürüst olmak gerekirse, ne kadar az sekme değiştirirsek o kadar iyi.

Azure MCP Server 2.0 Yayınlandı — Self-Hosted Agentic Bulut Otomasyonu Artık Burada

Emiliano Montesdeoca — Sat, 11 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

Son zamanlarda MCP ve Azure ile bir şeyler geliştirdiyseniz, yerel deneyimin gayet iyi çalıştığını muhtemelen zaten biliyorsunuzdur. Bir MCP server bağlayın, AI agent’ınızın Azure kaynaklarıyla konuşmasına izin verin, devam edin. Ama bu kurulumu bir ekip genelinde paylaşmanız gerektiğinde? İşte orada işler karmaşıklaşıyordu.

Artık değil. Azure MCP Server 2.0 kararlı sürüme ulaştı ve başlık özelliği tam olarak kurumsal ekiplerin istediği şey: self-hosted uzak MCP server desteği.

Azure MCP Server nedir?

Kısa bir hatırlatma. Azure MCP Server, Model Context Protocol spesifikasyonunu uygular ve Azure yeteneklerini AI agent’larının çağırabileceği yapılandırılmış, keşfedilebilir araçlar olarak sunar. Agent’ınız ile Azure arasında standartlaştırılmış bir köprü olarak düşünebilirsiniz — sağlama, dağıtım, izleme, tanılama, hepsi tek tutarlı bir arayüz üzerinden.

Rakamlar kendisi konuşuyor: 57 Azure servisi genelinde 276 MCP aracı. Bu ciddi bir kapsam.

Büyük haber: self-hosted uzak dağıtımlar

Şöyle ki. MCP’yi kendi makinenizde yerel olarak çalıştırmak geliştirme ve deneyler için sorun değil. Ama gerçek bir ekip senaryosunda şunlara ihtiyacınız var:

Geliştiriciler ve dahili agent sistemleri için paylaşımlı erişim
Merkezi yapılandırma (tenant bağlamı, abonelik varsayılanları, telemetri)
Kurumsal ağ ve politika sınırları
CI/CD pipeline’larına entegrasyon

Azure MCP Server 2.0 tüm bunları ele alıyor. HTTP tabanlı taşıma, uygun kimlik doğrulama ve tutarlı yönetişimle merkezi olarak yönetilen bir dahili servis olarak dağıtabilirsiniz.

Kimlik doğrulama için iki sağlam seçenek var:

Managed Identity — Microsoft Foundry ile birlikte çalışırken
On-Behalf-Of (OBO) akışı — Azure API’lerini oturum açmış kullanıcının bağlamını kullanarak çağıran OpenID Connect delegasyonu

Bu OBO akışı, .NET geliştiricileri olarak bizim için özellikle ilginç. Agentic iş akışlarınızın aşırı ayrıcalıklı bir servis hesabı yerine kullanıcının gerçek izinleriyle çalışabileceği anlamına geliyor. En az ayrıcalık ilkesi, doğrudan yerleşik.

Güvenlik güçlendirmesi

Bu yalnızca bir özellik sürümü değil — aynı zamanda bir güvenlik sürümü. 2.0 sürümü şunları ekliyor:

Daha güçlü endpoint doğrulaması
Sorgu odaklı araçlarda injection kalıplarına karşı koruma
Geliştirme ortamları için daha sıkı izolasyon kontrolleri

MCP’yi paylaşımlı bir servis olarak sunacaksanız, bu güvenceler önemli. Çok önemli.

Nerede kullanabilirsiniz?

İstemci uyumluluk hikayesi geniş. Azure MCP Server 2.0 şunlarla çalışıyor:

IDE’ler: VS Code, Visual Studio, IntelliJ, Eclipse, Cursor
CLI agent’ları: GitHub Copilot CLI, Claude Code
Bağımsız: basit kurulumlar için yerel server
Self-hosted uzak: 2.0’ın yeni yıldızı

Ayrıca düzenlenmiş dağıtımlar için kritik olan Azure US Government ve 21Vianet tarafından işletilen Azure için sovereign bulut desteği de var.

Bu .NET geliştiricileri için neden önemli

.NET ile agentic uygulamalar geliştiriyorsanız — ister Semantic Kernel, ister Microsoft Agent Framework, ister kendi orkestrasyon çözümünüz — Azure MCP Server 2.0, agent’larınızın Azure altyapısıyla etkileşime geçmesi için üretime hazır bir yol sunuyor. Özel REST wrapper’ları yok. Servise özgü entegrasyon kalıpları yok. Sadece MCP.

Birkaç gün önce yayınlanan MCP Apps için fluent API ile birleşince .NET MCP ekosistemi hızla olgunlaşıyor.

Başlarken

Kendi yolunuzu seçin:

GitHub Repo — kaynak kodu, dokümantasyon, her şey
Docker Image — container’lı dağıtım
VS Code Extension — IDE entegrasyonu
Self-hosting rehberi — 2.0’ın öne çıkan özelliği

Sonuç

Azure MCP Server 2.0, demoda gösterişli görünmeyen ama pratikte her şeyi değiştiren altyapı yükseltmesi türünden. Uygun kimlik doğrulama, güvenlik güçlendirmesi ve sovereign bulut desteğiyle self-hosted uzak MCP, gerçek ekiplerin Azure üzerinde gerçek agentic iş akışları oluşturması için hazır olduğu anlamına geliyor. “Kurumsal kullanıma hazır” sinyalini bekliyordunuz — işte bu.

Ajanlı Platform Mühendisliği Gerçek Oluyor — Git-APE Bunu Nasıl Yapıyor

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

Platform mühendisliği, konferans konuşmalarında harika duyulan ama genellikle “dahili bir portal ve bir Terraform sarmalayıcı geliştirdik” anlamına gelen terimlerden biridir. Gerçek vaat — gerçekten güvenli, yönetişimli ve hızlı self-servis altyapı — her zaman birkaç adım uzakta olmuştur.

Azure ekibi, ajanlı platform mühendisliği serisinin 2. Bölümünü yayımladı ve bu bölüm tamamen uygulamalı implementasyona odaklanıyor. Buna Git-APE (evet, kısaltma kasıtlı) diyorlar; GitHub Copilot agentları ile Azure MCP sunucularını kullanarak doğal dil isteklerini doğrulanmış, dağıtılmış altyapıya dönüştüren açık kaynak bir proje.

Git-APE gerçekte ne yapıyor

Temel fikir şu: geliştiricilerin Terraform modüllerini öğrenmesi, portal arayüzlerinde gezinmesi veya platform ekibine bilet açması yerine, bir Copilot agentıyla konuşması. Agent niyeti yorumlar, Infrastructure-as-Code üretir, politikalara göre doğrular ve dağıtır — tümü VS Code içinde.

İşte kurulum:

git clone https://github.com/Azure/git-ape
cd git-ape

Çalışma alanını VS Code’da açın; agent yapılandırma dosyaları GitHub Copilot tarafından otomatik olarak keşfedilir. Agent ile doğrudan etkileşime geçersiniz:

@git-ape deploy a function app with storage in West Europe

Agent, Azure servisleriyle etkileşim kurmak için arka planda Azure MCP Server’ı kullanır. VS Code ayarlarındaki MCP yapılandırması belirli yetenekleri etkinleştirir:

{
 "azureMcp.serverMode": "namespace",
 "azureMcp.enabledServices": [
 "deploy", "bestpractices", "group",
 "subscription", "functionapp", "storage",
 "sql", "monitor"
 ],
 "azureMcp.readOnly": false
}

Neden önemli

Azure üzerine geliştirme yapanlar için bu, platform mühendisliği konuşmasını “nasıl bir portal inşa ederiz” yerine “kısıtlamalarımızı API’ler olarak nasıl tanımlarız” sorusuna kaydırıyor. Platformunuzun arayüzü bir AI agentı olduğunda, kısıtlamalarınızın ve politikalarınızın kalitesi ürün haline geliyor.

Bölüm teorisi ortaya koydu: iyi tanımlanmış API’ler, kontrol şemaları ve açık koruyucular platformları agent-hazır kılar. 2. Bölüm gerçek araçları yayımlayarak bunun işe yaradığını kanıtlıyor. Agent kaynakları körü körüne üretmez — en iyi uygulamalara karşı doğrular, adlandırma kurallarına saygı gösterir ve kuruluşunuzun politikalarını uygular.

Temizlik de aynı derecede kolaydır:

@git-ape destroy my-resource-group

Benim görüşüm

Dürüst olacağım — bu, belirli araçtan çok desen hakkında. Git-APE’nin kendisi bir demo/referans mimarisidir. Ama temel fikir — platformunuza arayüz olarak agentlar, protokol olarak MCP, host olarak GitHub Copilot — kurumsal geliştirici deneyiminin nereye gittiğidir.

Dahili araçlarını agent-dostu hale getirmeye bakan bir platform ekibiyseniz, daha iyi bir başlangıç noktası yok. .NET geliştiricisi olarak bunun dünyanzla nasıl bağlantılı olduğunu merak ediyorsanız: Azure MCP Server ve GitHub Copilot agentları herhangi bir Azure iş yüküyle çalışır. ASP.NET Core API’niz, .NET Aspire yığınınız, konteynerize mikro servisleriniz — hepsi ajanlı bir dağıtım akışının hedefi olabilir.

Sonuç

Git-APE, ajanlı platform mühendisliğine pratikte erken ama somut bir bakış. Repo’yu klonlayın, demoyu deneyin ve platformunuzun API’lerinin ve politikalarının bir agentın bunları güvenle kullanması için nasıl görünmesi gerektiğini düşünmeye başlayın.

Rehber ve video demolar için tam yazıyı okuyun.

Azure Functions Üzerindeki MCP Server'larınızı Foundry Agent'larına Bağlayın — İşte Nasıl Yapılır

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

MCP ekosistemi hakkında sevdiğim bir şey var: server’ınızı bir kez oluşturuyorsunuz ve her yerde çalışıyor. VS Code, Visual Studio, Cursor, ChatGPT — her MCP istemcisi araçlarınızı keşfedip kullanabiliyor. Şimdi Microsoft bu listeye bir tüketici daha ekliyor: Foundry agent’ları.

Azure SDK ekibinden Lily Ma, Microsoft Foundry agent’larıyla Azure Functions’a dağıtılmış MCP server’larını bağlamaya dair pratik bir kılavuz yayımladı. Zaten bir MCP server’ınız varsa, bu tamamen katma değer — yeniden yapılandırma gerekmiyor.

Bu Kombinasyon Neden Mantıklı?

Azure Functions, MCP server’larını barındırmak için ölçeklenebilir altyapı, yerleşik auth ve sunucusuz faturalama sunuyor. Microsoft Foundry ise akıl yürütebilen, plan yapabilen ve eylemler gerçekleştirebilen AI agent’ları sağlıyor. İkisini birleştirmek, özel araçlarınızın — veritabanı sorgulama, iş API’si çağrısı, doğrulama mantığı çalıştırma — kurumsal AI agent’larının özerk olarak keşfedip kullanabileceği yetenekler haline gelmesi anlamına geliyor.

Önemli nokta: MCP server’ınız aynı kalıyor. Yalnızca Foundry’yi başka bir tüketici olarak ekliyorsunuz. VS Code kurulumunuzda çalışan araçların aynısı artık ekibinizin veya müşterilerinizin etkileşime girdiği bir AI agent’ına güç veriyor.

Kimlik Doğrulama Seçenekleri

Yazının gerçek değer kattığı yer burası. Senaryonuza bağlı olarak dört auth yöntemi:

Yöntem	Kullanım Senaryosu
Key tabanlı (varsayılan)	Geliştirme veya Entra auth olmayan server’lar
Microsoft Entra	Yönetilen kimliklerle üretim
OAuth identity passthrough	Her kullanıcının bireysel olarak kimlik doğruladığı üretim
Kimlik doğrulamasız	Geliştirme/test veya yalnızca genel veriler

Üretim için, agent kimliğiyle Microsoft Entra önerilen yoldur. OAuth identity passthrough, kullanıcı bağlamının önemli olduğu durumlar içindir — agent kullanıcıların giriş yapmasını ister ve her istek kullanıcının kendi token’ını taşır.

Kurulum

Üst düzey akış:

MCP server’ınızı Azure Functions’a dağıtın — .NET, Python, TypeScript ve Java için örnekler mevcut
Function app’inizde yerleşik MCP kimlik doğrulamasını etkinleştirin
Endpoint URL’nizi alın — https://<FUNCTION_APP_NAME>.azurewebsites.net/runtime/webhooks/mcp
MCP server’ı Foundry’de araç olarak ekleyin — portaldaki agent’ınıza gidin, yeni bir MCP aracı ekleyin, endpoint ve kimlik bilgilerini sağlayın

Ardından araçlarınızdan birini tetikleyecek bir prompt göndererek Agent Builder playground’unda test edin.

Değerlendirmem

Buradaki kompozisyon hikayesi gerçekten güçleniyor. MCP server’ınızı .NET’te (veya Python, TypeScript, Java’da) bir kez oluşturun, Azure Functions’a dağıtın ve her MCP uyumlu istemci onu kullanabilsin — kodlama araçları, chat uygulamaları ve artık kurumsal AI agent’ları. Bu, gerçekten işleyen bir “bir kez yaz, her yerde kullan” pattern’ı.

.NET geliştiricileri için özellikle, Azure Functions MCP extension bunu kolaylaştırıyor. Araçlarınızı Azure Functions olarak tanımlayın, dağıtın ve Azure Functions’ın sağladığı tüm güvenlik ve ölçeklendirme özellikleriyle birlikte üretim kalitesinde bir MCP server’ınız olsun.

Son Söz

Azure Functions üzerinde çalışan MCP araçlarınız varsa, bunları Foundry agent’larına bağlamak hızlı bir kazanımdır — özel araçlarınız, server’ın kendisinde hiçbir kod değişikliği yapmadan ve uygun auth ile kurumsal AI yeteneklerine dönüşür.

Her kimlik doğrulama yöntemi için adım adım talimatlar için tam kılavuzu okuyun ve üretim kurulumları için ayrıntılı belgeleri inceleyin.

MCP Uygulamaları Fluent API Kazandı — .NET'te Üç Adımda Zengin AI Araç Arayüzleri Oluşturun

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

MCP araçları, AI agent’larına yetenekler kazandırmak için harika. Peki ya aracınızın kullanıcıya bir şey göstermesi gerekiyorsa — bir dashboard, bir form, etkileşimli bir görselleştirme? MCP Apps tam bu noktada devreye giriyor ve çok daha kolay hale geldi.

Azure SDK ekibinden Lilian Kasem, .NET Azure Functions’daki MCP Apps için yeni fluent yapılandırma API’sini tanıttı ve bu, neden başından beri bu kadar basit olmadığını düşündüren türden bir geliştirici deneyimi iyileştirmesi.

MCP Apps Nedir?

MCP Apps, araçların kendi UI görünümlerini, statik varlıklarını ve güvenlik kontrollerini taşımasına izin vererek Model Context Protocol’ü genişletir. MCP aracınız yalnızca metin döndürmek yerine tam HTML deneyimleri render edebilir — etkileşimli dashboard’lar, veri görselleştirmeleri, yapılandırma formları — bunların hepsi AI agent’ları tarafından çağrılabilir ve MCP istemcileri tarafından kullanıcılara sunulur.

Sorun şuydu: tüm bunları manuel olarak bağlamak MCP spesifikasyonunu yakından bilmeyi gerektiriyordu: ui:// URI’leri, özel mime türleri, araçlar ve kaynaklar arasında metadata koordinasyonu. Zor değil, ama zahmetli.

Üç Adımda Fluent API

Adım 1: Fonksiyonunuzu tanımlayın. Standart bir Azure Functions MCP aracı:

[Function(nameof(HelloApp))]
public string HelloApp(
 [McpToolTrigger("HelloApp", "A simple MCP App that says hello.")]
 ToolInvocationContext context)
{
 return "Hello from app";
}

Adım 2: Bir MCP App’e yükseltin. Program başlatmanızda:

builder.ConfigureMcpTool("HelloApp")
 .AsMcpApp(app => app
 .WithView("assets/hello-app.html")
 .WithTitle("Hello App")
 .WithPermissions(McpAppPermissions.ClipboardWrite | McpAppPermissions.ClipboardRead)
 .WithCsp(csp =>
 {
 csp.AllowBaseUri("https://www.microsoft.com")
 .ConnectTo("https://www.microsoft.com");
 }));

Adım 3: HTML görünümünüzü ekleyin. İhtiyacınız olan herhangi bir UI ile assets/hello-app.html dosyasını oluşturun.

Hepsi bu kadar. Fluent API tüm MCP spesifikasyon altyapısını halleder — sentetik kaynak fonksiyonu oluşturma, doğru mime türünü ayarlama, aracınızı görünümüne bağlayan metadata’yı ekleme.

API Yüzeyi İyi Tasarlanmış

Gerçekten beğendiğim birkaç şey:

Görünüm kaynakları esnektir. HTML’i diskteki dosyalardan sunabilir veya kendi kendine yetişen dağıtımlar için kaynakları doğrudan assembly’nize gömebilirsiniz:

app.WithView(McpViewSource.FromFile("assets/my-view.html"))
app.WithView(McpViewSource.FromEmbeddedResource("MyApp.Resources.view.html"))

CSP kompozisyona uygundur. Uygulamanızın ihtiyaç duyduğu kaynakları açıkça beyaz listeye alırsınız, en az ayrıcalık ilkelerini izleyerek. WithCsp‘yi birden fazla kez çağırın ve kaynaklar birikir:

.WithCsp(csp =>
{
 csp.ConnectTo("https://api.example.com")
 .LoadResourcesFrom("https://cdn.example.com")
 .AllowFrame("https://youtube.com");
})

Görünürlük kontrolü. Bir aracı yalnızca LLM’ye görünür, yalnızca host UI’a görünür veya her ikisine de görünür yapabilirsiniz. Yalnızca UI render eden ve model tarafından çağrılmaması gereken bir araç mı istiyorsunuz? Kolay:

.WithVisibility(McpVisibility.App) // Yalnızca UI, modelden gizli

Başlarken

Preview paketini ekleyin:

dotnet add package Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.Mcp --version 1.5.0-preview.1

Zaten Azure Functions ile MCP araçları oluşturuyorsanız, bu yalnızca bir paket güncellemesi. Konsepte yeniyseniz MCP Apps hızlı başlangıç kılavuzu başlamak için en iyi yer.

Son Söz

MCP Apps, AI araçlama alanındaki daha heyecan verici gelişmelerden biri — yalnızca işler yapan değil, kullanıcılara şeyler gösterebilen araçlar. Fluent API protokol karmaşıklığını ortadan kaldırır ve önemli olan şeye odaklanmanızı sağlar: aracınızın mantığı ve UI’ı.

Tam API referansı ve örnekler için tam yazıyı okuyun.

SQL MCP Server — AI Ajanlarına Veritabanı Erişimi Vermenin Doğru Yolu

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

Dürüst olalım: bugün mevcut veritabanı MCP sunucularının çoğu gerçekten ürkütücü. Doğal dil sorgusu alıyor, anında SQL üretiyor ve bunu üretim verinize karşı çalıştırıyor. Ne yanlış gidebilir ki? (Her şey. Her şey yanlış gidebilir.)

Azure SQL ekibi az önce SQL MCP Server’ı tanıttı ve bu yaklaşım temelden farklı. Data API builder (DAB) 2.0’ın bir özelliği olarak geliştirilen bu araç, AI ajanlarına NL2SQL olmadan, şemanızı açıklamadan ve her adımda tam RBAC ile veritabanı işlemlerine yapılandırılmış, deterministik erişim sağlıyor.

Neden NL2SQL yok?

Bu, en ilginç tasarım kararı. Modeller deterministik değil ve karmaşık sorgular en büyük hata riskini taşıyan yapılar. AI’ın üretmesini umduğunuz tam sorgular da deterministik olmayan şekilde üretildiğinde en dikkatli incelenmesi gereken sorgular oluyor.

Bunun yerine SQL MCP Server bir NL2DAB yaklaşımı benimsiyor. Ajan, Data API builder’ın varlık soyutlama katmanı ve yerleşik sorgu oluşturucu ile birlikte çalışarak doğru ve düzgün biçimlendirilmiş T-SQL deterministik olarak üretiyor. Kullanıcı için aynı sonuç, ancak hayali JOIN’ler veya kazara veri ifşası riski olmadan.

Yedi araç, yedi yüz değil

SQL MCP Server, veritabanının büyüklüğünden bağımsız olarak tam olarak yedi DML aracı sunuyor:

describe_entities — mevcut varlıkları ve işlemleri keşfet
create_record — satır ekle
read_records — tablolar ve görünümleri sorgula
update_record — satırları değiştir
delete_record — satırları sil
execute_entity — saklı yordamları çalıştır
aggregate_records — toplama sorguları

Bu akıllıca bir tasarım çünkü bağlam pencereleri ajanın düşünme alanıdır. Yüzlerce araç tanımıyla doldurmak, muhakeme için daha az alan bırakır. Yedi sabit araç, ajanın gezinmek yerine düşünmeye odaklanmasını sağlar.

Her araç ayrı ayrı etkinleştirilebilir veya devre dışı bırakılabilir:

"runtime": {
 "mcp": {
 "enabled": true,
 "path": "/mcp",
 "dml-tools": {
 "describe-entities": true,
 "create-record": true,
 "read-records": true,
 "update-record": true,
 "delete-record": true,
 "execute-entity": true,
 "aggregate-records": true
 }
 }
}

Üç komutla başlangıç

dab init \
 --database-type mssql \
 --connection-string "@env('sql_connection_string')"

dab add Customers \
 --source dbo.Customers \
 --permissions "anonymous:*"

dab start

Bu kadar. Customers tablonuzu açığa çıkaran çalışan bir SQL MCP Server’ınız var. Varlık soyutlama katmanı, adları ve sütunları takma adla kullanmanıza, rol başına alanları sınırlamanıza ve iç şema ayrıntılarını açıklamadan ajanların tam olarak neyi göreceğini kontrol etmenize olanak tanıyor.

Güvenlik hikayesi sağlam

Data API builder’ın olgunluğu burada meyvesini veriyor:

Her katmanda RBAC — her varlık hangi rollerin okuyabileceğini, oluşturabileceğini, güncelleyebileceğini veya silebileceğini ve hangi alanların görünür olduğunu tanımlıyor
Azure Key Vault entegrasyonu — bağlantı dizeleri ve gizli anahtarlar güvenli şekilde yönetiliyor
Microsoft Entra + özel OAuth — üretim düzeyinde kimlik doğrulama
Content Security Policy — ajanlar ham SQL değil, denetimli bir sözleşme üzerinden etkileşim kuruyor

Şema soyutlaması özellikle önemli. İç tablo ve sütun adlarınız asla ajana açıklanmıyor. Veritabanı ERD’nize göre değil, AI etkileşimi için mantıklı olan varlıkları, takma adları ve açıklamaları siz tanımlıyorsunuz.

Çok veritabanı ve çok protokol

SQL MCP Server, Microsoft SQL, PostgreSQL, Azure Cosmos DB ve MySQL’i destekliyor. Ve bir DAB özelliği olduğundan, aynı yapılandırmadan eş zamanlı olarak REST, GraphQL ve MCP endpoint’leri elde ediyorsunuz. Aynı varlık tanımları, aynı RBAC kuralları, aynı güvenlik — üç protokol genelinde.

DAB 2.0’daki otomatik yapılandırma, hızlı prototipleme için daha az soyutlamaya razıysanız veritabanınızı inceleyebilir ve yapılandırmayı dinamik olarak oluşturabilir.

Kişisel görüşüm

AI ajanları için kurumsal veritabanı erişimi işte böyle çalışmalı. “Hey LLM, biraz SQL yaz da üretime at bakalım” değil. Bunun yerine: iyi tanımlanmış bir varlık katmanı, deterministik sorgu üretimi, her adımda RBAC, önbellekleme, izleme ve telemetri. En iyi anlamda sıkıcı.

.NET geliştiricileri için entegrasyon hikayesi temiz — DAB bir .NET aracıdır, MCP Server bir container olarak çalışır ve çoğumuzun zaten kullandığı Azure SQL ile çalışır. Veri erişimine ihtiyaç duyan AI ajanları geliştiriyorsanız buradan başlayın.

Sonuç

SQL MCP Server ücretsiz, açık kaynaklı ve her yerde çalışır. AI ajanlarına güvenli veritabanı erişimi sağlamak için Microsoft’un öngörülü yaklaşımıdır. Başlamak için tam yazıyı ve dokümantasyonu inceleyin.

SQL MCP Server, SSMS'de Copilot ve AI Agentlı Veritabanı Hub'ı: SQLCon 2026'dan Gerçekten Önemli Olanlar

Emiliano Montesdeoca — Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

Microsoft, Atlanta’da FabCon ile birlikte SQLCon 2026’yı başlattı ve açılacak çok şey var. Orijinal duyuru, tasarruf planlarından kurumsal uyumluluk özelliklerine kadar her şeyi kapsıyor. Kurumsal fiyatlandırma slaytlarını atlayarak, Azure SQL ve AI ile bir şeyler geliştiren bir geliştirici olarak önemli olanlara odaklanacağım.

SQL MCP Server genel önizlemede

Bu, benim için manşet. Azure SQL Database Hyperscale artık, Model Context Protocol kullanarak SQL verilerinizi AI agentlarına ve Copilot’lara güvenli biçimde bağlamanıza olanak tanıyan genel önizlemede bir SQL MCP Server‘a sahip.

MCP dalgasını takip ediyorsanız — ve dürüst olmak gerekirse, şu anda bunu kaçırmak zor — bu büyük bir gelişme. AI agentlarınıza veritabanından bağlam sağlamak için özel veri pipeline’ları oluşturmak yerine, SQL verilerini doğrudan sergilemek için standart bir protokol elde ediyorsunuz. Agentlarınız canlı veritabanı bilgilerini sorgulayabilir, üzerinde akıl yürütebilir ve harekete geçebilir.

Semantic Kernel veya Microsoft Agent Framework ile AI agentları geliştiriyoruz için bu, temiz bir entegrasyon yolu açıyor. Agentınızın envanteri kontrol etmesi mi gerekiyor? Müşteri kaydına bakması mı? Bir siparişi doğrulaması mı? MCP, her senaryo için özel veri-getirme kodu yazmadan bunu yapmanın yapılandırılmış bir yolunu sunar.

SSMS 22’de GitHub Copilot artık GA’da

SQL Server Management Studio’da zaman geçiriyorsanız — ve dürüst olalım, çoğumuz hâlâ geçiriyoruz — GitHub Copilot artık SSMS 22’de genel kullanım için hazır. VS Code ve Visual Studio’da zaten kullandığınız Copilot deneyiminin aynısı, ama T-SQL için.

Buradaki pratik değer açık: sorgu yazma, saklı yordam yeniden düzenleme, performans sorunlarını giderme ve yönetim görevleri için sohbet tabanlı yardım. Kavram olarak devrimci bir şey yok, ama SSMS’in içinde olması, veritabanı işleriniz için AI yardımı almak üzere başka bir editöre geçmenize gerek kalmadığı anlamına gelir.

Vektör indeksler ciddi bir yükseltme aldı

Azure SQL Database artık tam ekleme, güncelleme ve silme desteğiyle daha hızlı, daha yetenekli vektör indekslerine sahip. Bu, vektör verilerinizin gerçek zamanlı güncel kalması anlamına gelir — toplu yeniden indeksleme gerekmez.

İşte yenilikler:

Daha küçük indeks boyutları için fazla doğruluk kaybetmeden quantization (niceleme)
Daha hassas sonuçlar için iterative filtering (yinelemeli filtreleme)
Öngörülebilir performans için daha sıkı sorgu optimize edici entegrasyonu

Azure SQL’i vektör deposu olarak kullanarak RAG (Retrieval-Augmented Generation) yapıyorsanız, bu iyileştirmeler doğrudan işe yarar. Vektörlerinizi aynı veritabanındaki ilişkisel verilerle birlikte tutabilirsiniz; bu, ayrı bir vektör veritabanı çalıştırmaya kıyasla mimarinizi önemli ölçüde basitleştirir.

Aynı vektör geliştirmeleri Fabric’teki SQL veritabanında da mevcut; çünkü her ikisi de aynı SQL motoru üzerinde çalışıyor.

Fabric’te Database Hub: ajanlı yönetim

Bu daha ileriye dönük ama ilginç. Microsoft, Azure SQL, Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL ve Arc üzerinden SQL Server genelinde tek bir cam panel sunan Microsoft Fabric’te Database Hub‘ı (erken erişim) duyurdu.

İlginç taraf, yalnızca birleşik görünüm değil — yönetimin ajanlı yaklaşımı. AI agentlar veritabanı altyapınızı sürekli izler, nelerin değiştiğini öne çıkarır, neden önemli olduğunu açıklar ve ne yapılması gerektiğini önerir. Agentın ön çalışmayı yaptığı ve siz kararları aldığınız bir human-in-the-loop modelidir.

Ondan fazla veritabanını yöneten ekipler için bu, operasyonel gürültüyü gerçekten azaltabilir. Portaller arasında atlayıp metrikleri manuel olarak kontrol etmek yerine, agent sinyali size getirir.

.NET geliştiricileri için ne anlama geliyor

Tüm bu duyuruları birbirine bağlayan ip açık: Microsoft, veritabanı yığınının her katmanına AI agentları yerleştiriyor. Bir hile olarak değil, pratik bir araç katmanı olarak.

Azure SQL tarafından desteklenen .NET uygulamaları geliştiriyorsanız, gerçekten yapacaklarım şunlar:

AI agentları geliştiriyorsanız SQL MCP Server’ı deneyin. Agentlarınıza özel bağlantı kodu olmadan veritabanı erişimi vermenin en temiz yolu.
Henüz yapmadıysanız SSMS’de Copilot’u etkinleştirin — günlük SQL çalışması için ücretsiz üretkenlik kazanımı.
RAG yapıyorsanız ve şu anda ayrı bir vektör deposu çalıştırıyorsanız vektör indekslerine bakın. Azure SQL’de birleştirmek, yönetilecek bir servis daha az demek.

Sonuç

Tam duyuruda daha fazlası var — tasarruf planları, geçiş asistanları, uyumluluk özellikleri — ancak geliştirici hikayesi MCP Server’da, vektör iyileştirmelerinde ve ajanlı yönetim katmanında. Bunlar, bütçenizi değil, oluşturduğunuz şeyleri değiştiren parçalar.

Tam tablo için Shireesh Thota’nın tam duyurusuna göz atın; yeni yönetim deneyimini denemek istiyorsanız Database Hub erken erişimine kaydolun.

Azure DevOps MCP Server Microsoft Foundry'ye Geldi: AI Agent'larınız İçin Ne Anlama Geliyor

Emiliano Montesdeoca — Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000

Bu yazı otomatik olarak çevrilmiştir. Orijinal için buraya tıklayın.

MCP (Model Context Protocol) son dönemde çok konuşuluyor. AI agent ekosistemine dikkat ettiyseniz, MCP server’ların her yerde belirdiğini fark etmişsinizdir — agent’lara standart bir protokol üzerinden harici araçlar ve servislerle etkileşim kurma yeteneği kazandırıyorlar.

Artık Azure DevOps MCP Server Microsoft Foundry’de mevcut ve bu, pratik olasılıklar üzerine düşündüren entegrasyonlardan biri.

Aslında ne oluyor

Microsoft, Azure DevOps MCP Server’ı genel önizleme olarak zaten yayınlamıştı — bu MCP server’ın kendisi. Yeni olan şey ise Foundry entegrasyonu. Artık Azure DevOps MCP Server’ı araç kataloğundan doğrudan Foundry agent’larınıza ekleyebilirsiniz.

Foundry’ye henüz aşina olmayanlar için: Microsoft’un AI destekli uygulama ve agent’ları ölçekli şekilde oluşturma ve yönetme için birleşik platformu. Model erişimi, orkestrasyon, değerlendirme, dağıtım — hepsi tek bir yerde.

Kurulum

Kurulum şaşırtıcı derecede basit:

Foundry agent’ınızda Add Tools > Catalog bölümüne gidin
“Azure DevOps” arayın
Azure DevOps MCP Server (önizleme) seçin ve Create tıklayın
Organizasyon adınızı girin ve bağlanın

Hepsi bu. Agent’ınız artık Azure DevOps araçlarına erişebilir.

Agent’ınızın nelere erişeceğini kontrol etme

Takdir ettiğim kısım şu: ya hep ya hiç yaklaşımına mahkum değilsiniz. Agent’ınıza hangi araçların sunulacağını belirtebilirsiniz. Yalnızca iş öğelerini okusun ama pipeline’lara dokunmasın istiyorsanız bunu yapılandırabilirsiniz. En az ayrıcalık ilkesi, AI agent’larınıza uygulanmış hali.

Bu, birinin “sürümle ilgili yardım et” demesi üzerine agent’ın kazara bir dağıtım pipeline’ını tetiklemesini istemediğiniz kurumsal senaryolarda önem taşıyor.

Bu .NET ekipleri için neden ilginç

Pratikte neleri mümkün kıldığını düşünün:

Sprint planlama asistanları — iş öğelerini çekebilen, hız verilerini analiz edebilen ve sprint kapasitesi önerebilen agent’lar
Kod inceleme botları — repolarınızı ve bağlantılı iş öğelerinizi gerçekten okuyabildikleri için PR bağlamınızı anlayan agent’lar
Olay müdahalesi — iş öğesi oluşturabilen, son dağıtımları sorgulayabilen ve hataları son değişikliklerle ilişkilendirebilen agent’lar
Geliştirici onboarding’i — “Ne üzerinde çalışmalıyım?” sorusuna gerçek proje verileriyle desteklenmiş gerçek bir yanıt

CI/CD pipeline’ları ve proje yönetimi için Azure DevOps’u zaten kullanan .NET ekipleri için, bir AI agent’ının bu sistemlerle doğrudan etkileşim kurabilmesi, yararlı otomasyona doğru önemli bir adım (sıradan chatbot-as-a-service değil).

Daha geniş MCP resmi

Bu, daha geniş bir trendin parçası: MCP server’lar, AI agent’larının dış dünyayla etkileşim kurmasının standart yolu haline geliyor. GitHub, Azure DevOps, veritabanları, SaaS API’leri için MCP server’lar görüyoruz — ve Foundry, tüm bu bağlantıların bir araya geldiği merkez haline geliyor.

.NET ekosisteminde agent geliştiriyorsanız MCP’ye dikkat etmeye değer. Protokol standartlaşmış, araç kitleri olgunlaşıyor ve Foundry entegrasyonu, server bağlantılarını manuel olarak kurmak zorunda kalmadan erişilebilir hale getiriyor.

Sonuç

Foundry’deki Azure DevOps MCP Server önizleme aşamasında, bu yüzden gelişmeye devam etmesini bekleyin. Ancak temel iş akışı sağlam: bağlanın, araç erişimini yapılandırın ve agent’larınızın DevOps verilerinizle çalışmasına izin verin. Zaten Foundry ekosistemindeyseniz, birkaç tıklama uzaktasınız. Bir deneyin ve hangi iş akışlarını oluşturabileceğinizi görün.

Adım adım kurulum ve daha fazla ayrıntı için tam duyuruya göz atın.