AI Sohbetinden Yayına

Yazılarımın çoğu artık bir AI sohbetinde başlıyor. Claude ile bir taslak çıkarıyorum, ChatGPT’ye bir bölümü genişlettiriyorum, sonucu bir yere yapıştırıyorum, düzenliyorum ve sonunda bir siteye gönderiyorum. Zor kısım hep ortadaydı: markdown’ı sohbet penceresinden kopyalamak, bir editöre yapıştırmak, hangi sürümün güncel olduğunu takip etmeye çalışmak. MCP üzerine kurulu bir AI markdown akışı bu kopyala-yapıştır adımını tamamen ortadan kaldırıyor. AI markdown yazıyor, markdown gerçek bir workspace’e panoya dokunmadan iniyor.

Bu yazı gerçekten kullandığım kurulumu anlatıyor: bir AI’ı MCP ile edtr.md’ye bağlayın, sohbet ederken belge kaydetmesine izin verin, sonra o belgelerden birini taslaktan birleştirilmiş bir pull request’e taşıyın.

MCP, Sohbetten Dosyaya Döngüsünü Neden Değiştirir

MCP (Model Context Protocol), bir AI asistanının güvendiği bir sunucuda araç çağırmasını sağlayan parçadır. edtr.md, https://edtr.md/api/mcp adresinde bir remote MCP sunucusu çalıştırır. Bunu claude.ai, ChatGPT, Claude Code veya Cursor’da özel bir connector olarak bağladığınızda asistan bir save_document aracı kazanır. O andan sonra model markdown ürettiğinde, o markdown’ı doğrudan workspace’inize yazabilir.

Bir AI’ı bağlamak ücretsizdir. Kullandığınız her asistanı bağlayabilir ve tek bir dosya kaydetmek için bile ödeme yapmazsınız. Her istemci için adım adım kurulum (Claude Desktop config, ChatGPT connector, Gemini CLI, Codex) için ChatGPT, Claude, Gemini ve Codex’i MCP ile bağlama rehberine bakın.

Claude Code’da connector kurulumunun şekli şöyledir:

claude mcp add --transport http edtrmd https://edtr.md/api/mcp

Bundan sonra “bu taslağı Blog klasörüme kaydet” gibi bir istek gerçek bir .md dosyası yazar.

save_document Neyi Yazacağına Nasıl Karar Verir

Bunu günlük kullanımda işe yarar kılan davranış, save_document’ın tekrarlanan kayıtları nasıl ele aldığıdır. AI metne her dokunduğunda yeni bir dosya saçmaz. Kurallar basit ve öngörülebilirdir:

AI ne yapar	Diskte ne olur
Aynı başlıkla tekrar kaydeder	Mevcut dosyayı yerinde günceller
Küçük bir düzenleme yapıp tekrar kaydeder	Yerinde üzerine yazar, yeni dosya yok
Ağır bir yeniden yazım üretir	Orijinalin yanına bir -v2 dosyası oluşturur
Yepyeni bir başlıkla kaydeder	Hedef klasörde yeni dosya

Her kayıt ayrıca sürüm geçmişinde bir anlık görüntü tutar, böylece pişman olduğunuz bir yeniden yazım geri alınabilir. Pratikte bu, aynı taslak üzerinde onlarca mesaj boyunca çalışıp kenar çubuğunu dolduran on iki yarı-kopya değil, tek bir temiz dosyayla bitirebileceğim anlamına gelir.

Baştan Sona Bir Çalışma

Fikirden canlı sayfaya tam bir geçiş şöyle işler.

1. Sohbette taslak yazın. Claude’dan bir yazının ilk sürümünü isterim. Markdown’ı yazar ve save_document’ı çağırır. Yaklaşık otuz saniye içinde dosya edtr.md kenar çubuğumda belirir. Editörü açarsam belirdiğini izleyebilirim.

2. Konuşarak iyileştirin. Daha sıkı bir giriş ve bir karşılaştırma tablosu isterim. AI düzenler ve tekrar kaydeder. Aynı başlık, yani yerinde günceller. Sürüm geçmişi geri dönmek isterim diye anlık görüntüleri sessizce biriktirir.

3. Frontmatter’ı düzenleyin. Burada sohbetten workspace’e geçerim. Frontmatter paneli şemayı proje yapılandırmanızdan okur, Astro content collection tanımları dahil, böylece hedef sitenin hangi alanları beklediğini bilir. Elle YAML yazıp pubDate’i doğru yazdığımı ummak yerine tipli alanları doldurur ve etiketleri chip olarak düzenlerim. Panel geçerli frontmatter’ı dosyaya geri yazar.

---
title: "AI Sohbetinden Yayına"
description: "Pull request ile biten bir AI markdown akışı."
pubDate: "2026-07-14"
tags: ["ai", "markdown", "mcp"]
draft: false
---

4. Pull request açın. edtr.md, .md ve .mdx dosyalarını GitHub ve GitLab ile iki yönlü senkronize eder. Taslak hazır olduğunda tek tıklama bir edtrmd/ dalında bir PR açar. Pull request Vercel veya Netlify önizleme linkleriyle gelir, böylece bir gözden geçiren sadece bir diff değil, render edilmiş sayfayı görür.

5. Ekip arkadaşı birleştirir, site deploy olur. Biri önizlemeyi gözden geçirir, dalı birleştirir ve deploy hattı yayınlar. Bir sohbet mesajı olarak başlayan yazı artık canlı bir sayfadır ve git geçmişi diğer değişiklikler gibi normal bir PR gösterir.

Ne Manuel Kalır ve Bu Neden İyi

AI taslak yazmayı ve kaydetmeyi halleder. Pull request’i sizin için açmaz ve açmasını istemezdim. PR adımı, bir insanın yazının gerçekten hazır olduğuna karar verdiği yerdir ve frontmatter’ın site şemasına karşı son kontrolünün yapıldığı yerdir. Bölünme işe yarar: hızlı, tekrarlı markdown üretimini modele bırakın, yayın kararında bir insanı tutun.

İki yönlü senkronizasyon burada da önemlidir. Bir ekip arkadaşı doğrudan repo içinde bir yazım hatasını düzeltirse, o değişiklik workspace’e geri akar. Dosya tek yönlü bir dışa aktarım değildir; aynı belgedir, yansıtılmış.

Kendiniz Nasıl Kurarsınız

Tüm döngü bir kez yapılandırdığınız üç şeye dayanır:

• Bir AI’ı MCP ile bağlayın. https://edtr.md/api/mcp adresini özel connector olarak ekleyin. AI entegrasyonları özeti desteklenen her istemciyi ve her birinin ne yapabileceğini listeler.
• Bir Git reposu bağlayın. Bir workspace klasörünü bir GitHub veya GitLab reposuna yönlendirin, böylece .md ve .mdx dosyaları iki yönlü senkronize olur.
• Frontmatter panelini şemanıza yönlendirin. Siteniz Astro content collection kullanıyorsa panel alanları otomatik çıkarır; aksi halde bir kez tanımlarsınız.

AI asistanlarını bağlamak ve belge kaydetmek ücretsizdir. Sayfa yayınlamak ve PR akışında kullanılan işbirliği linkleri Pro planın parçasıdır, ancak tüm taslak yazma tarafını bunsuz kurup test edebilirsiniz.

Kazanç

Bu kurulumu tutma sebebim iyi anlamda sıkıcı. Şaşırtıcı hiçbir şey olmuyor. AI markdown yazıyor, workspace’imde beliriyor, frontmatter’ı temizliyorum, bir PR açıyorum. Pano yok, “en son sürüm hangi sekmedeydi” yok, elle dosya oluşturma yok. Sohbet kelimelerin geldiği yer, workspace ise onların gerçek, sürümlü, yayınlanabilir bir belgeye dönüştüğü yer.

AI ile yazıp bir statik siteye ya da bir docs reposuna yayınlıyorsanız, bu ikisi arasındaki boşluğu kapatır. Bir asistan bağlayın, editörü açın ve bir sonraki taslağın kendini kaydetmesine izin verin.