Tag: otomatik yayınlama

Çoğu içerik yayınlama iş akışı, materyal hazır olduğunda beklenmedik bir şekilde manuel hale gelir. Makale onaylandı. Ardından birisi onu CMS’ye kopyalar, bir başlık ve URL ekler, meta verileri kontrol eder, biçimlendirmeyi düzeltir, aynı fikri sosyal medya gönderilerine dönüştürür ve tüm yayınları planlar. Toplu video yayınlama, diğer tüm içerikler gibi, etkili otomasyon çözümleri gerektirir. Model Context Protocol (MCP), yapay zeka araçlarına bu süreçte yer alan sistemlerle doğrudan çalışma imkanı sunar. Bir taslak oluşturup orada durmak yerine, bir yapay zeka asistanı onaylanmış bilgileri alabilir, kendisine sağlanan araçları kullanabilir ve işi bir sonraki sisteme taşıyabilir.

MCP’yi gerçek iş akışlarında kullanan kişi ve ekiplerle, bunu nasıl kurduklarını anlamak için konuştuk. MCP, bir yapay zeka uygulamasına, iş akışı sırasında onaylanmış araçları ve verileri istemek için tutarlı bir yol sağlar. Bir içerik iş akışında bu, yapay zeka asistanına gerekli araçlara onaylanmış erişim sağlamak anlamına gelebilir, bu da onun araçları sorgulamasına, yapılandırılmış bir yanıt kullanmasına ve sizin belirlediğiniz izinler dahilinde bir sonraki adımın ne olacağına karar vermesine olanak tanır.

İş Akışını Optimize Etme: Rutinden Otomasyona

Zaten sahip olduğunuz iş akışıyla başlayın. Bir görevin üretime hazır hale geldiği andan içeriğin yayınlandığı ana kadar ne olduğunu yazın. Tipik bir makale için bu şöyle görünebilir: Yapay Zeka Ana Bilgisayarı → Onaylanmış MCP Araçları → Bağlı Sistemler → İnsan İncelemesi ve Yayınlama.

Ardından, yargı gerektiren adımları ve bilinen bilgileri bir yerden başka bir yere taşıyan adımları belirleyin. Thrive Internet Marketing Agency’de Talep Geliştirme ve Pazarlama Başkan Yardımcısı Aaron Whittaker, bu ayrımı bir WordPress yayınlama iş akışıyla test etti. Tetikleyici, makale editoryal incelemeden “CMS’ye giriş için onaylandı” durumuna geçtikten sonra devreye girdi.

“Öngörülebilir işleri önce otomatikleştirin. Nihayetinde izleyicilerin ne göreceğini etkileyen kararları insana bırakın,” — Aaron Whittaker.

MCP, bir gönderi oluşturmak ve güncellemek için gereken WordPress işlevlerini ortaya çıkardı. Onaylanmış başlık başlık alanına, son metin içerik alanına ve URL, kategori ve meta açıklama ilgili CMS alanlarına gitti. WordPress bir taslak oluşturdu. Sayfayı otomatik olarak etkinleştirmedi. Bu, iş akışının geri kalanı için de faydalı bir sınırdır.

MCP’nin Gerçek Projelerde Kullanım Örnekleri

Bir MCP iş akışı genellikle bir yapay zeka ana bilgisayarı, bir veya daha fazla MCP sunucusu ve bu sunucuların sağladığı araçlardan oluşur. Bree Sharp, GitHub, Ubersuggest, Google Drive, Gmail ve Typefully’a bağlı bir yayınlama sistemi için Claude’u orkestratör olarak kullanıyor. Web sitesi Astro ve Cloudflare Pages üzerinde çalıştığı için, yayınlama geleneksel bir CMS’ye doğrudan yazmak yerine bir Git commit’i oluşturmak anlamına geliyor.

Geniusee CEO’su ve kurucu ortağı Taras Tymoshchuk farklı bir yığın tanımladı. Claude Desktop, görev yönetimi için Notion’a, teknik belgeler için GitHub’a ve yayınlama için Strapi’ye bağlanıyor. Araçlar farklılık gösteriyor, ancak izin kuralı aynı: ajana yalnızca belirli bir adım için gereken işlemlere erişim izni verin.

• Güvenlik: Sharp, yeterli olduğu yerlerde salt okunur izinler kullanır. Hassas Cloudflare kimlik bilgileri modelin dışında tutulur ve GitHub Actions aracılığıyla işlenir. Geniusee’nin kendi barındırdığı MCP sunucuları da erişimi doğrular ve depolardaki işlemleri kısıtlar.
• Güvenlik Kuralı: İş akışını tamamlayabilecek en az izin kümesiyle başlayın. Yalnızca ajanın gerçekten yazması gereken yerlerde yazma erişimi verin.

Ajan ne zaman başlayacağını bilmelidir. Geniusee’de, bir vaka çalışmasının Notion’daki durumu “Taslak” olarak değiştiğinde iş akışı başlar. MCP daha sonra GitHub’dan teknik bağlamı ve çekme isteği özetlerini toplar ve bunları teknik yazar için Notion’da yapılandırılmış bir arka plan özetinde derler. Sharp, iş akışını onaylanmış bir özetle veya sosyal medya kuyruğunu doldurmak gibi tekrarlayan görevler için bir programa göre başlatır.

Eclypseo’dan Oscar Skolding’in iş akışı, doldurulmuş bir içerik özetinin Google Drive’a yüklendiğinde başlar. Claude daha sonra anahtar kelime ve sıralama verilerini toplar, en iyi arama sonuçlarını tarar, makaleyi oluşturur ve insan incelemesi için bir Google Doc taslağı yükler. Belirli bir tetikleyici basit ama önemli bir şey yapar: ajanın işin hazır olup olmadığını tahmin etme ihtiyacını ortadan kaldırır.

MCP Esnekliği: Tahmin Edilemeyen Görevlere Uyum Sağlama

Sabit otomasyon, aynı veriler her zaman aynı sırayı takip ettiğinde iyi çalışır. İçerik iş akışları genellikle daha az tahmin edilebilir. Bir makale için gereken araştırma, arama sonuçlarının ne gösterdiğine bağlı olabilir. Teknik bir vaka çalışması, ürüne bağlı olarak farklı GitHub bağlamı gerektirebilir. Mevcut bir makaleyi güncellemek, neyin değiştirileceğine karar vermeden önce canlı sayfayı okumayı gerektirebilir. İşte burada MCP kendini amorti eder.

Yapay zeka ana bilgisayarı onaylanmış bir aracı çağırabilir, sonucu kontrol edebilir ve ardından bir sonraki izin verilen eylemi seçebilir. Sharp’ın iş akışında Ubersuggest, anahtar kelime hacmini, arama sonuçlarını ve rakip bilgilerini sağlar. Claude ayrıca, önerilen bir sayfanın halihazırda sıralanan bir şeyi kanibalize edip etmediğini kontrol etmek için GitHub aracılığıyla etkin site haritasını okur. Ardından, bir inceleme için bir taahhüt açılmadan önce, dahili bağlantılar ve şema ile bir depoda depolanan bir şablondan bir taslak oluşturulur.

Tymoshchuk, esnekliğin Geniusee’nin daha katı bir otomasyon kurulumu yerine MCP’yi seçmesinin nedenlerinden biri olduğunu söylüyor. Oluşturulan içerik, bir sonraki kişinin zaten çalıştığı yere gittiğinde devir çok daha temiz hale gelir. Bu hedef değişebilir: StoryChief, bu iş akışının başka bir versiyonunu sunar. Uzak MCP bağlantısı, ChatGPT ve Claude gibi desteklenen yapay zeka araçlarının StoryChief içeriğiyle çalışmasına olanak tanır.

Ekipler, yapay zeka konuşmasından içerik oluşturabilir veya güncelleyebilir ve ardından StoryChief içinde inceleme, onaylama, zamanlama ve yayınlama işlemlerine devam edebilir. Bu, içerik operasyonlarının en yaygın sorunlarından birini ortadan kaldırır: taslak hazır, ancak iş akışı hala bir kişinin başka bir yerde yeniden oluşturmasını gerektiriyor.

Medya İçeriğiyle Çalışma: Ayrı Bir Kanal

Metin ve medya her zaman aynı kanalda hareket etmez. Bir başlık, makale gövdesi, URL veya meta açıklama genellikle sistemler arasında yapılandırılmış metin olarak hareket edebilir. Görüntüler ve videolar genellikle erişilebilir bir varlık URL’si, bir dosya yüklemesi veya bir dijital varlık yönetimi adımı gerektirir. StoryChief’in mevcut ChatGPT MCP yönergeleri, yapay zeka sohbetinde oluşturulan medyanın özel olabileceğini ve herkese açık bir URL aracılığıyla erişilemeyebileceğini belirtiyor.

Medya, yayın iş akışına geçmeden önce genellikle ayrı bir üretim adımına ihtiyaç duyar. Bitmiş bir görüntü veya video, yayın sisteminin erişebileceği bir yere kaydedilmeli veya yüklenmelidir, böylece iş akışının geri kalanına geçebilir. Medya yolunu açık tutun: bir varlık oluşturun, erişilebilir bir yere kaydedin, dosyayı veya URL’yi doğrulayın, ardından içeriğe ekleyin. Bu adım başarısız olursa, makale iş akışını yeniden başlatmadan medya dalını düzeltebilirsiniz.

Doğrulama ve Kontrol: İçerik Kalitesini Sağlama

Başarılı bir araç çağrısı yalnızca işlemin tamamlandığını gösterir. Sonucun doğru olduğunu kanıtlamaz. Sharp, toplu bir arama ve değiştirme işleminin bir etki alanındaki tek bir karakteri değiştirip 56 site haritası URL’sini geçersiz kıldığını öğrendikten sonra bu ayrımı öğrendi. İşlem teknik olarak başarılıydı. Şimdi, iş akışı, dağıtım devam etmeden önce, yazdıktan sonra ortak dosyaları tekrar okuyor ve sonucu doğruluyor.

Whittaker, WordPress iş akışında benzer bir prensip kullanır. Kategori veya URL slug’ı gibi gerekli bir değer eksikse, makale taslak olarak kalır. Etkilenen alan düzeltilebilir ve tüm makaleyi yeniden oluşturmaya gerek kalmadan işlem tekrarlanabilir. Geniusee, bir araç çağrısı başarısız olduğunda yürütmeyi durdurur ve sorun giderme için Slack’e bir hata gönderir.

Eclypseo’nun iş akışı, bir adım başarısız olduğunda beklenen taslağı oluşturmaz; test sırasında süresi dolmuş kimlik doğrulama belirteçleri yaygın bir nedendir. Güvenli yazma döngüsü: yaz → oku → doğrula → devam et. Doğrulama başarısız olursa, bir sonraki geri döndürülemez adımdan önce durun ve tekrar deneyin.

İncelediğimiz tüm iş akışlarında, nihai yayınlama kararı hala bir insana aittir. Whittaker, yayınlamadan önce WordPress taslağını manuel olarak inceler ve bağlantıları, başlıkları, boşlukları, meta verileri ve sayfa oluşturmayı kontrol eder. Sharp, birleştirmeden önce Git diff’i okur ve planlamadan önce sosyal medya kuyruğunu kontrol eder. Eclypseo, taslak CMS’ye girmeden önce her kelimeyi kontrol etmek için insan düzeltmenler kullanır.

StoryChief de aynı çalışma prensibini takip eder. Yapay zeka, içeriğin iş akışı boyunca oluşturulmasına ve taşınmasına yardımcı olabilirken, inceleme ve onay, ekibe nihayetinde neyin yayınlanacağı üzerinde kontrol sağlar. MCP, Zapier veya Make gibi araçların yerini otomatik olarak almaz. İş akışı tahmin edilebilir olduğunda sabit otomasyon genellikle daha basit bir seçimdir: X olduğunda, bu tam alanları Y’ye taşıyın, ardından Z bildirimini gönderin.

MCP, bir sonraki adımın önceki adımın ne döndürdüğüne bağlı olduğu durumlarda daha ilginç hale gelir. Sharp, sabit otomasyon platformlarını önceden tanımlanmış grafikler olarak tanımlar. Dalların önceden bilindiği durumlarda iyi çalışırlar. İçerik iş akışı daha fazla esneklik gerektirir, çünkü araştırma sonuçları bir sonraki hangi aracın veya eylemin alakalı olduğunu değiştirebilir. Scolding, Eclypseo’nun Zapier’da içerik iş akışının 14 adımlı bir versiyonunu oluşturmasından sonra benzer bir sonuca vardı. Kazıyıcı API’lerindeki değişiklikler dizinin bazı kısımlarını düzenli olarak bozuyordu, bu nedenle ekip araştırma iş akışını MCP’ye taşıdı.

Toplu video gönderimi için MCP’ye nasıl başlanır?

1. İş akışını haritalandırın: Herhangi bir aracı bağlamadan önce, mevcut yayınlama sürecinizin tüm adımlarını açıkça tanımlayın.
2. Araç seçimi: Bir yapay zeka ana bilgisayarı, araçlar ve izinler seçin. Küçük başlayın, yayınlamada tekrarlayan tek bir darboğaz seçin. Onaylanmış makaleleri CMS’ye taşımak iyi bir adaydır, çünkü girdiler zaten bilinmektedir ve çıktı kolayca doğrulanabilir.