← Radar

Konu: Ajanlar3 dk okuma

MCP Tool Search: Araç tanımları bağlamı doldurmasın, ajan ihtiyacı olanı arayıp bulsun

Bu neden önemli?

MCP sunucusu ekledikçe ajanın hem belleği daralıyor hem de doğru aracı seçmesi zorlaşıyordu. Tool search bu dengeyi değiştiriyor: Çok sayıda araç bağlamanın bedeli küçülüyor. Kendi MCP sunucusunu yazanlar için de araç adları ve açıklamaları artık bir arama motoru için yazılmış metin gibi önem kazanıyor.

Sorun: Araçlar sen sormadan yer kaplıyor

MCP (Model Context Protocol), bir ajana GitHub, Slack ya da bir veritabanı gibi dış araçları bağlamanın standart yolu. Her MCP sunucusu bir grup araç getiriyor. Ajanın bir aracı doğru çağırması için adını, açıklamasını ve aldığı parametrelerin tam şemasını bilmesi gerekiyor.

Eski düzende bütün bu tanımlar oturumun başında bağlam penceresine yükleniyordu. Anthropic’in örneğinde beş sunucudan gelen 58 araç, daha hiçbir iş yapılmadan yaklaşık 55 bin token tutuyor. Şirket 134 bin token’a çıkan kurulumlar gördüğünü söylüyor. Bir sorun daha var: Belgelere göre araç sayısı 30-50’yi geçince modelin doğru aracı seçme isabeti düşüyor. Benzer isimli araçlar birbirine karışıyor.

Çözüm: Önce ara, sonra yükle

Anthropic, Kasım 2025’te API’ye bir tool search aracı ekledi. Fikir basit:

  • Araçlarını yine isteğe ekliyorsun, ama çoğuna defer_loading: true diyorsun.
  • Model başlangıçta sadece arama aracını ve ertelemediğin birkaç aracı görüyor.
  • Bir araca ihtiyaç duyunca katalogda arama yapıyor. Arama araç adlarına, açıklamalarına ve parametre adlarına bakıyor.
  • API eşleşen araçları (varsayılan olarak en fazla 5) bulup tam tanımlarıyla modele veriyor.

İki arama türü var: Modelin regex yazdığı bir sürüm ve doğal dille arayan BM25 sürümü. İstersen kendi arama yöntemini, örneğin embedding tabanlı bir aramayı da bağlayabiliyorsun. Anthropic’in ölçümünde araçlar için harcanan bağlam yaklaşık 77 binden 8.700 token’a indi. MCP testlerinde isabet de arttı: Opus 4’te yüzde 49’dan 74’e, Opus 4.5’te yüzde 79,5’ten 88,1’e.

Bu, agent skill’lerde gördüğümüz kademeli açıklama (progressive disclosure) fikrinin aynısı: Model önce sadece başlıkları görüyor, detayı gerektiğinde okuyor.

Claude Code’a gelişi

13 Ocak’ta çıkan Claude Code 2.1.7 sürümü bunu herkes için açtı. MCP araç tanımları bağlam penceresinin yüzde 10’unu geçiyorsa artık baştan yüklenmiyor, MCPSearch adlı bir araçla aranıp bulunuyor. İki gün sonraki 2.1.9, bu eşiği auto:N ile değiştirmeyi sağladı. Videoya göre bu, Claude Code deposunda en çok istenen özellikti.

Videoda bir alternatif de konuşuluyor: Araçları tek tek çağırmak yerine modele onları çağıran kod yazdırmak. Cloudflare’in Code Mode’u bu yolu seçti, Anthropic’in de “programmatic tool calling” adlı benzer bir özelliği var. Videoya göre Claude Code ekibi bunu denedi ama arama yaklaşımını daha iyi buldu.

Kendi MCP sunucunu yazıyorsan sonuç şu: Araç adlarına ve açıklamalarına, birinin arayacağı kelimeleri koy. github_, slack_ gibi ortak önekler kullan. En sık kullanılan 3-5 aracı erteleme.

Sonra ne oldu?

  • Arama aracının adı MCPSearch’ten ToolSearch’e döndü ve varsayılan davranış değişti. Claude Code belgelerine göre bugün eşik beklenmeden bütün MCP araçları erteleniyor. Eski yüzde 10 eşiğini isteyen ENABLE_TOOL_SEARCH=auto diyebiliyor, tamamen kapatmak için false var.
  • Sunucu yazarları artık tek bir aracı _meta içindeki anthropic/alwaysLoad ile her zaman baştan yükletebiliyor. Arama ile yüklenen bir aracın açıklaması 16.384 karaktere kadar okunuyor, baştan yüklenenlerde sınır 4.096.
  • 19 Ekim’deki 2.1.304 sürümünden beri tool search, ANTHROPIC_BASE_URL ile bir ara sunucu (gateway) kullanıldığında da varsayılan olarak açık. Ertesi günkü 2.1.305’ten beri gateway bunu reddederse Claude Code isteği araçları baştan yükleyerek tekrarlıyor.
  • Tanımları bağlamdan tamamen çıkarmanın başka bir yolu, MCP yerine komut satırı araçları kullanmak. Bu tartışmayı CLI mı, MCP mi yazımızda anlattık.

Düşün

  • Bağladığın MCP sunucularından hangisini gerçekten her oturumda kullanıyorsun?
  • Bir aracın açıklamasını bir insan için değil, bir arama motoru için yazsan neyi değiştirirdin?

Videoyu izle

Tıklayınca video YouTube'dan yüklenir; o ana kadar bu sayfa YouTube'a hiçbir istek göndermez.
Kaynaklar (6, İngilizce)

Kendi cümlelerimizle yazılmış bir özettir, çeviri değildir. Tüm kaynaklar yukarıda.

Konu: Ajanlar4 dkVideo: Better Stack

OpenClaw (eski adıyla Clawdbot): Kendi sunucunda çalışan kişisel ajan ve güvenlik dersleri

Clawdbot, Ocak 2026'da birkaç hafta içinde GitHub'ın en çok konuşulan projesi oldu. WhatsApp ya da Telegram'dan yazdığın, e-postanı okuyup takvimine toplantı koyan, bilgisayarında komut çalıştıran bir ajan. Önce Moltbot, sonra OpenClaw adını aldı. Aynı hızla güvenlik sorunları da geldi: internete açık paneller, tek tıkla ele geçirme, zararlı skill'ler.

Konu: Ajanlar4 dkVideo: Better Stack

16 Claude bir C derleyicisi yazdı: Asıl ders derleyici değil, düzenek

Anthropic'te bir araştırmacı, 16 Claude ajanını iki hafta boyunca neredeyse kendi hâline bırakıp Rust ile sıfırdan bir C derleyicisi yazdırdı. Derleyici Linux çekirdeğini derleyebiliyor. Ama yazının asıl değeri, ajanları yönetmeden birlikte çalıştıran düzenek: git ile görev kilidi, testler ve GCC'yi hakem olarak kullanmak.