brick by brick'e hoş geldiniz!

Bültenin 20. sayısından selamlar!

Yazarımız bu sefer geyik yapamadı direkt konuya giriyoruz.

Bu sayıda da son haftalarda ürün ve tasarım dünyasında olan biteni derledik. Araya birkaç not ve bizden haberler de bıraktık.

Bu haftanın iki odağı:
MCP’ler ve Claude Code to Figma.

Afiyet olsun.

Ama önce...

​Alive: Exploring AI biletini hala almadın mı? 🤨

28–29 Nisan 2026’da İstanbul’daki Point Hotel Barbaros’ta buluşuyoruz. İki gün boyunca AI çağında üretmenin, düşünmenin ve yol bulmanın yeni yollarını birlikte keşfedeceğiz.

📈 28 Nisan → Ürün Günü​
🎨 29 Nisan → Tasarım Günü

AI artık sadece “gelecek” değil, hayatın her köşesinde. Peki ekiplerimiz bu değişime hazır mı? Bu soruyu birlikte keşfedeceğiz, tartışacağız ve bazı ipuçlarını sahadan alacağız.

🎟 Ayrıca küçük bir hatırlatma: Eğer üç veya daha fazla kişi katılıyorsanız, ekibinize özel fiyatlar için brick ekibinden Nil Karul'a nil@brick.institute mail adresi üzerinden ulaşabilirsiniz.

Alive'da görüşmek üzere!

O zamana kadar sizleri bu sayının yazıları ile baş başa bırakıyoruz.

PM'ler İçin MCP

5 ayda 80 kat büyüyen, OpenAI ve Google gibi devlerin de benimsediği bir protokol var. Adı MCP. Bir süredir sıklıkla kullanıyorum ve bu yazıda gördüğüm her şeyi rakamlarıyla paylaşıyorum.

Jira, Notion, Figma, Amplitude, Slack, Linear... Hepsi artık MCP destekli. Yani araçlar zaten hazır. Soru şu: sen bu işin neresindesin ve zamanını nasıl yönetiyorsun?

Ben günümü 28 saate çıkardım bile 😅

🧱 Problem: 11 saat. Her hafta. Nereye?

Rakamları bir araya getirince tablo net ortaya çıkıyor.

Context Switching, haftada 4 saat: Günde 1.200 kez uygulama değiştiriyoruz. Her geçişin yeniden odaklanma maliyeti haftada 4 saate çıkıyor. (HBR 2022)

Bilgi arama, haftada 5 saat: Doğru dokümanı, geçmiş kararı, bağlamı bulmak günde 59 dakikayı yiyor. (Qatalog & Cornell)

Manuel raporlama, haftada ~2 saat: PM'lerin %50'si durum bilgilerini manuel toplamak için ayda en az 1 tam gün harcıyor. (Wellingtone, 2024)

Toplam: haftada 11 saat. Yılda 83 iş günü.​
Ve bu sadece sayabildiğimiz kısım. Asana’ya göre, PM zamanının %60'ı "work about work"e gidiyor: Koordinasyon, takip, öncelik kaymaları. Asıl işe kalan: %25. (Asana)

🔌 Peki MCP bunu nasıl yapıyor?

MCP'ler ile ihtiyaç duyulan context aranıp bulunuyor ve AI aracına iletiliyor. Bu sayede AI, arka planda olayı anlamlandırmaya çalışmanın ötesine geçerek gerçek bilgiyi işliyor ve gerçek bir çözüm üretiyor.

MCP'den önce AI araçlarına gerekli contexti sağlamak mümkündü. Ama Amplitude'u bağlamak için Amplitude API'si, Notion için Notion API, Jira için Jira API...

MCP bunu tek bir standarta indirgiyor.

Kafanda daha iyi canlanması için şöyle düşün: USB-C her cihaz için ayrı kablo sorununu çözdü. MCP de aynısını yapıyor. Claude bir kez bağlanıyor, geri kalan her şey ihtiyaca göre otomatik olarak çalışıyor. 🤌

⁉️ Gerçekten kabul gördü mü, yoksa over-engineering mi?

Kasım 2024'te Anthropic yayımladı — ilk indirme ~100.000. Nisan 2025'te 8 milyon indirme. 5 ayda 80 kat büyüme. (byteiota)

RedMonk bunu "En hızlı adapte edilen teknik standart" olarak nitelendirdi. 🔥(Redmonk)

Kabul gördüğünün en net kanıtı şu: OpenAI CEO'su Sam Altman Mart 2025'te rakibinin protokolünü benimsedi ve "People love MCP" dedi. (X)

Google DeepMind CEO'su Demis Hassabis da ekledi: "MCP is rapidly becoming an open standard for the AI agentic era." (X)

Rakipler de aynı standardı kabul etti ve kullanıyor. Bu tarz şeyleri her gün duymuyoruz değil mi?

Peki kim ne inşa etti?

• Notion - Notlarını, dokümanlarını ve sprint board'unu Claude'a bağlıyor. "Geçen haftaki toplantı notlarından aksiyon maddelerini çıkar" artık tek prompt. (Notion MCP)
• Figma - Tasarımları doğrudan Claude'a gönderiyoruz tek link ile. Ekran görüntüsü almak, yapıştırmak, açıklamak yok. (Figma MCP)
• Atlassian - Jira ticket'larını ve Confluence dokümanlarını bağlıyor. Backlog'u Claude okuyabiliyor. (Atlassian MCPı)
• Amplitude - Ürün metriklerini canlı olarak çekiyor. "Bu haftaki retention neden düştü?" sorusu artık araç değiştirmeyi gerektirmiyor. (Amplitude MCP)
• Slack - Kanal geçmişini ve mesajları bağlıyor. Önemli kararları bulmak için scroll yok. (Slack MCP)
• Google - Gmail, Calendar, Drive, Firebase gibi servisler artık direkt Claude üzerinden kullanılabiliyor. (Google MCPs)
• Refero - Bu araç sayesinde Claude, 127.000'den fazla gerçek ürün ekranına ve 9.000'den fazla kullanıcı akışına erişebiliyor. (Refero MCP)

Gün geçtikte daha fazlası da gelmeye devam ediyor. Kullanım oranları yükseldikçe community daha fazlasını talep ediyor. Daha iyi çalışan, daha çok iş yapabilen ve daha optimize MCP’lerin çok uzağında değiliz. 🛠️

⚡ Use Case'ler: Gerçekte Nasıl Görünüyor?

Teoride güzel, pratikte ne kadar işe yarıyor? İşte kendi deneyimlerimden ve sektörden gerçek veriler.

1 - Amplitude MCP

Junior PM olarak en zor şeylerden biri A/B test sonuçlarını doğru okumak ve yorumlamak. Testin istatistiksel anlamlılığına bakmak, ülke bazlı kırıp her birini ayrı csv olarak indirmek ve diğer onca filtre… 😣

Bunların hepsini ayrı araçlarda yapıp sonra bir araya getirmek ciddi zaman alıyor. Ve en kötüsü, yorumlama konusunda emin olamadığında yöneticine sormak zorunda kalıyordum.

MCP ile: Amplitude'u Claude'a bağladıktan sonra A/B test analizini doğrudan chat içinde yapabiliyorum. "Bu testin sonuçlarını tartışalım." diyorum, Claude gerçek veriyi çekiyor, kırılımları analiz ediyor ve yorumluyor. Funnel, cohort, test sonuçları... Hepsini araç değiştirmeden tartışabiliyorum.

Canlı kullanımda ise şöyle gözüküyor:

Her soru işaretim için yöneticime gitmeme gerek kalmıyor artık. Onun zamanından da tasarruf ediyoruz. Rica ederim Anıl Abi.🫡 Junior bir PM için bulunmaz bir nimet.

Sektörden de benzer sesler duyabiliyoruz: Amplitude'un Principal PM'i Frank Lee, Claude'a Amplitude MCP bağlayarak bir metrikteki düşüşün nedenini 3 saatten 90 saniyeye indirmiş.

(Aakash Gupta)

Aakash Gupta'nın (Product Growth) değerlendirmesi de oldukça net: "Bu sistemi kuran PM’ler öyle bir seviyede çalışacak ki, manuel workflow kullananların onlarla rekabet etmesi gerçekten zorlaşacak." (Aakash Gupta)

2 - Notion MCP

Problem: Figma'da yeni tasarım geliyor. Claude'a açıklıyorum, task taslağı çıkarıyorum, Notion'a yapıştırıyorum, düzeltiyorum, tekrar Claude'a geçiyorum. 45 dakika geçiyor, task hâlâ hazır değil.

MCP ile: Figma linkini Claude'a veriyorum. Claude tasarımı inceliyor, eksik noktaları birlikte tamamlıyoruz, task'ları direkt Notion'a açıyor.

• New Feature, Bug, Improvement, UI/UX gibi başlıklar için ayrı task template'leri oluşturdum.
• Sprint sonu verilerini toplamak, özetlemek ve Notion'a yazmak için Claude'u kullanıyorum. Manuel derleme yerine tek prompt.

Bu MCP, task başına ortalama 30–45 dakika zaman kazanmamı sağladı. Hem token tüketiminden tasarruf ettim hem de bu işi standarta oturttum.

Notion'ın API ekibinden Marissa Felix bunun hakkında: "PRD'den çalışan koda tek bir promptla geçebiliyorsunuz." (Workos)

Faire'den PM Harsha Yeddanupudy ise Notion Agent'ı şöyle anlatmış: "Etrafta dolaşan ve gerçek bağlamı olan bir iş arkadaşı gibi." Gerçekten de öyle çünkü data-driven hareket kabiliyeti ediniyor. (Notion)

Benim için en büyük fark tam da bu: Claude artık sadece tavsiye vermiyor, direkt Notion'da iş yapıyor.

3 - 21st.dev Magic MCP

Problem: Yeni bir feature tasarlarken aklımdaki akışı anlatmak zaman alıyor. Kağıda çiziyorum, fotoğraf çekiyorum, paylaşıyorum.

Bu süreç hem verimsiz hem de geri bildirim almayı zorlaştırıyor. Üstelik ne çizmek istediğimi tam anlatamayınca da UI/UX arkadaşım ile ilk toplantıda zaman kaybediyoruz. 📈

MCP ile: Artık kağıt kalem kullanmıyorum. Kafamdakini Claude'a detaylıca anlatıyorum ve HTML ile basit bir wireframe hazırlıyorum. İlk sonucu görmek 3 dakika bile sürmüyor.

• Wireframe tasarımında ilgili iş için UX ve bilinirlik açısından en uygun component'leri bulmak için kullanıyorum. Magic MCP, 21st.dev'deki binlerce gerçek component kütüphanesine erişiyor.
• Claude, Magic MCP'den gelen verileri analiz ediyor ve karşıma güzel bir sonuç getiriyor. Feedback vererek devam ediyorum.
• Çıktıyı UI/UX arkadaşıma gönderiyorum. İlk toplantıya elimde somut bir şey var.

Yaptığım bu ön çalışmanın kalitesi arttıkça UI/UX ile ilgilenen arkadaşımın hayatı da kolaylaşıyor. İlk toplantı "ne yapmak istiyorsun?" değil, "bunu şöyle geliştirebiliriz" ile başlıyor. Overallda business ve workability kalitesi arıtıyor.

4 - Favori Flow: Amplitude + Frontend-Design Skill + Slack → HTML Rapor

Bu benim şu an en çok verim aldığım workflow. Üç adımda özetleyeyim:

• Amplitude'den metrik verisini çekiyorum, Claude analiz ediyor. Tartışıyoruz, veriyi onaylıyorum.
• Tek promptla HTML formatında görsel rapor üretiyorum.
• Yöneticime ya da ilgili ekip liderlerine Slack'ten gönderiyorum.

Yöneticime daha temiz ve kaliteli bir rapor verebiliyorum. İstediğimde hızlıca editleyebiliyorum. B2B bağlantılar ve işler için feedback raporları hazırlayabiliyorum.

Örnek bir rapor ise aşağıdaki gibi gözüküyor:

Bu raporu hazırlamak 3 dakika kadar sürdü. Sen de denemek istersen kullandığın analitik takip toolunu Claude'a bağla ve şu promptu dene:

MCP ile Slack’e mesaj gönderdiğimizde ise böyle gözüküyor.

5 - Figma → Jira: Tasarımdan task'a 10 dakikada

Bu use case benim kendi deneyimimden değil, Product Compass'tan Paweł Huryn'den geliyor. Ama o kadar net ki buraya koymadan geçemedim. (Product Compass)

Problem: Karmaşık bir Figma dosyasından epic ve user story oluşturmak, kabul kriterlerini yazmak, story'leri epic'lere bağlamak... Her şey manuel. Tipik olarak 3–5 saat sürüyor.

MCP ile: Claude Desktop'a Figma MCP + Jira MCP bağladı. Figma dosyasının linkini verdi, Claude ekranları okudu, akışları analiz etti ve Jira'da 6 epic, 20 user story'yi 10 dakikada oluşturdu, klavyeye dokunmadan.

Gerçekçi yorum: karmaşık Figma dosyalarında token limitlerine takılabiliyorsunuz, setup bazen beklediğinizden uzun sürüyor. Ama Figma → task sürecinin iskeletini otomatikleştirmesi PM'ler için hâlâ çok değerli.

Bonus - Tesla MCP 🤯

Bu MCP, PM’ler için direkt ilgili olmasa da MCP’nin kullanım alanlarının ne kadar uç noktalara uzanabildiğini anlatan somut, harika bir örnek.

Katıldığım etkinliklerden birisinde Mert Çobanov kendi Tesla aracı için geliştirdiği bir MCP’den bahsetmişti. (Meetup Record)

TeslaMate uygulaması aracın tüm verisini belirli periyotlarla PostgreSQL veritabanına yazıyor. Mert de bu veritabanını Claude'a MCP ile bağlamış. Böylece artık Tesla’nın dashboarduna girip bakmak yerine direkt Claude'a soruyor: "Aracım şu an nerede, batarya kaçta?".

Claude gerçek veriyi çekiyor ve yanıtlıyor. Pil sağlığı, şarj geçmişi, sürüş şekilleri, hava sıcaklığına göre verimlilik analizi…

Kaynak kodu GitHub'da açık. Gerçekten muazzam iş.👌 (GitHub)​

🚀 Ben Nasıl Başladım, Sen Nasıl Başlarsın?

MCP ile ilk karşılaşmam PM olarak değil, iOS developer olarak oldu. Geçen Temmuz'da test süreçlerimde kullanmak için bir şeyleri kurcalarken fark ettim.

Aynı ay Komünite'nin düzenlediği MCP Hackathon'a katıldım, kod yazarken dokümantasyon problemini çözecek Context7 benzeri ama Human Interface Guideline için olan bir MCP yazdım.

PM'liğe geçince orada da kullanabileceğimi gördüm. Context7, Figma, Notion, n8n... Birer birer bağladım ve kullanmaya başladım.

Sen Nasıl Başlarsın?

Kesinlikle karmaşık bir kurulum süreci bekleme. Üç adım, o kadar.

1. Workflow'unda en çok şikayet ettiğin şeyi bul. Hangi süreç seni en çok yoruyor? Oradan başla.

2. Kullandığın aracın official bir MCP'si var mı kontrol et. "Official" kelimesi burada kritik, aşağıda detaylandırıyorum.

3. Official MCP varsa kurulum adımlarını takip et, senaryoları denemeye başla. Gözüktüğünden çok daha kolay, zehri aldıktan sonra bırakamayacaksın.

Başlamak için bir prompt:

Nereden başlayacağını bilmiyorsan:

• ​MCP Market​
• ​Awesome MCP Servers - GitHub'ta en çok star almış MCP reposu
• ​MCP.so

Hangi araçlarla kullanabilirsin?

MCP kullanmak için bir AI aracına ihtiyacın var. Bunlar MCP'yi destekliyor:

• Claude Desktop & Claude Code
• ChatGPT Desktop
• Cursor, Windsurf & Antigravity
• Lovable
  ​

Yazılım yeteneklerine ya da teknik background'a ihtiyacın yok. Benim önerim direkt Claude Desktop ile başlamak. Anthropic tarafından geliştirilen bir standart olduğu için Claude entegrasyonu süper çalışıyor. ✨

⚠️ Dikkat etmen gerekenler

1 - Official olmayan MCP'lerden uzak dur.

Eylül 2025'te "postmark-mcp" adlı sahte bir paket, gönderilen tüm e-postaları gizlice saldırganın sunucusuna iletiyordu: Şifre sıfırlamalar, faturalar, iç yazışmalar dahil. Postmark'ın resmi MCP'si yoktu, biri onun adına paket yayımlamıştı. 💀(The Hacker News)

2 - Fazla MCP = kafa karışıklığı ve halüsinasyon.

Her bağlı MCP sunucusu, ihtiyaç olsun ya da olmasın tüm araç tanımlarını context window'a dolduruyor.

Gerçek bir vakada 3 MCP sunucusu, 200.000 tokenlik bağlam penceresinin %72'sini araç tanımlarına harcadı. Asıl iş için 57.000 token kaldı.

Bu hem token israfına hem de halüsinasyon riskinin artmasına, hem de maliyetin kontrolden çıkmasına yol açıyor. (Apideck)​

3 - Token tüketimini ve maliyeti kontrol altında tut.

Her MCP çağrısı token kullanıyor, bağlantı sayısı arttıkça context şişebiliyor. (Anthropic)

Şunlara dikkat et:

• Official olmayanlardan şimdilik uzak dur. Arkasında büyük bir community desteği varsa değerlendirilebilir.
• MCP'yi kurmadan önce sahip olduğu kabiliyetlere hızlı bir göz at. Erişim vermek istemediğin verilere erişebiliyorsa bunu disable etmek isteyebilirsin.
• Gerçekten ihtiyacın olan araçları seç, her şeyi bağlama.
• Claude'a ne yapması gerektiğini net tanımlayan skill'ler ve promptlar kullan. Ne kadar spesifik yönlendirme, o kadar az gereksiz token.

Her araç aynı olgunlukta değil. Örneğin Notion MCP hayatımı çok kolaylaştırdı ama searching konusu hâlâ büyük bir problem. Bu problemin önüne Notion'ın official sunduğu skill setini kullanarak geçiyorum. ⤵️

Toparlarsak

MCP, AI araçlarına ihtiyaç duyduğu doğru bilgiyi sağlıyor ve bir tercüman gibi çalışıyor. Araçlar konuşmaya başlayınca sen de sekmeler arasında kaybolmak yerine karar üretiyorsun.

Yapma:

• Her şeyi aynı anda bağlama
• Unofficial MCP'lerden uzak dur
• Workflow'unu bilmeden araç ekleme, önce problemi bul, sonra aracı
• MCP'leri kullanacağın zaman detaysız ve basit bir prompt yazma. Bu, tokenlerini boş yere tüketir.

Yap:

• En çok zaman harcadığın workflow'u tespit et.
• Tek araç, tek MCP, tek senaryo ile başla
• İlk "Aha Moment" anını yaşa, sonrası geliyor
• Marketplace'leri takip et, aklına gelmeyen çok değerli işler çıkabiliyor.

Nasıl:

• "Deneyelim bakalım" değil, "bu işi artık böyle yapıyorum" niyetiyle başla.
• AI araçlarını, daha iyi bir setup için kullan.

MCP'yi bağladığın gün her şey değişmiyor, değişmeyecek. Ama o ilk "nasıl bu kadar kolaydı?" anını yaşadıktan sonra zehri bir kere alıyor ve geri dönmek istemiyorsun.😅

AI'ın diğer kabiliyetleri ve senin orkestrasyon yeteneklerin ile kombine ederek kullanmak best case olacaktır.

Bence artık başlamaya hazırsın, zaten kullanıyorsan deneyiminin iyileştiğini hissedebiliyorum. 🚀

​
Gürkan’a bu keyifli ve bol use case’li yazısı için teşekkür ediyoruz! Paylaştığı bilgiler ve kendi deneyimleri gerçekten çok değerli.

Yazıda da gördüğümüz gibi:
PM’lerin MCP’leri nasıl kullandığı tek bir doğruya bağlı değil.
Herkes kendi ürününe, ekibine ve problemine göre şekillendiriyor.

Yani her PM'in yoğurt yiyişi farklı.

Zaten Damla Kocakaymak Dinçer ile gerçekleştirdiğimiz PM Rolünün Sektörel Evrimi: Her Yerde PM Aynı mı? eğitiminde de bunu konuşmuştuk:
Aynı title, bambaşka gerçeklikler.

Biz de şimdi bu farklı gerçeklikleri biraz daha yakından anlamak istiyoruz.

Türkiye’de ürün ekipleri gerçekten nasıl çalışıyor?
Kararlar nasıl alınıyor?
AI süreçlere nerede ve nasıl dahil oluyor?
Roller pratikte nasıl şekilleniyor?

Bu sorulara birlikte cevap bulmak için 2026 Ürün Yönetimi Raporunu hazırlıyoruz.

​Araştırma anketimiz yayında.​
Ürün yöneticisiysen ya da ürün geliştirme süreçlerinin içindeysen deneyimini paylaşarak bu rapora katkı sağlayabilirsin.

Senin deneyimin bu raporun en önemli parçası.

Şimdi ikinci yazımıza geçelim.

Claude Code to Figma: Tasarım-Kod Döngüsü Artık İki Yönlü

Yıllardır aynı yöne gidiyorduk: Figma'dan koda. Tasarımcı çizer, geliştirici kodlar, bir şeyler kaybolur, herkes üzülür.

Şimdi tam tersi de mümkün.

Claude Code, Figma'nın MCP (Model Context Protocol) entegrasyonuyla birleşince ortaya ilginç bir şey çıktı: Çalışan bir UI'ı alıp doğrudan Figma frame'ine dönüştürebiliyorsunuz. Topluluk buna "Code to Canvas" diyor. Ve bu isim boşuna değil. 🎨

Rakamlar Ne Diyor?

Durumun ciddiyetini bir kaç rakamla anlatalım.

275.000+ YouTube görüntülemesi: Entegrasyonun duyurulmasından sonraki ilk 30 günde, yalnızca YouTube'da bu kadar izlenme toplandı. Tasarım araçları dünyasında bu tip bir ilgi için aylar gerekir normalde.

WorldofAI ve DesignCourse gibi büyük kanallar konuyu detaylı inceledi; 50K-87K arası görüntülenme aldılar. (Bunlar "ne harika!" videoları değil, saatlerce süren gerçek tutorial'lar.) 📊

Felix Lee'nin 50 dakikalık workshop'u ise topluluğun yüzeysel içerikten sıkıldığını, derine gitmeye hazır olduğunu gösteriyor. Hype değil, öğrenme talebi var.

Ama YouTube sadece buzdağının görünen kısmı. Asıl rakamlar ekosistem tarafında:

• Framelink Figma MCP (topluluk tarafından geliştirilen açık kaynak sunucu): GitHub'da 5.200+ yıldız, npm'de 114.000+ toplam indirme, haftalık 11.500+ indirme. Bir MCP sunucusu için bu ciddi rakamlar.
• Figma'nın resmi MCP sunucusu artık beta'dan çıkıp genel kullanıma açıldı — ve sadece Claude Code değil, VS Code, Cursor, Windsurf, Codex ile de çalışıyor.
• GitHub Copilot entegrasyonu 6 Mart 2026'da duyuruldu — Figma MCP artık VS Code içinden doğrudan kullanılabiliyor. Bu, kullanıcı tabanını dramatik şekilde genişletiyor.
• Figma Console MCP (community projesi): 84+ araç sunan, FigJam ve Slides desteği de eklenmiş alternatif bir MCP sunucusu. "Cloud Mode" ile web tabanlı AI istemcilerinden de bağlanabiliyorsunuz.

Yani mesele tek bir araç değil — bir ekosistem oluşuyor. 🌱

Asıl Devrim Ne?

Şöyle düşün: Elinizde yıllardır production'da çalışan bir ürün var. Tasarım dosyası kaybolmuş, component library dağınık, design token diye bir şey yok. (Hepimizin başına geldi.)

Şimdiye kadar ne yapıyorduk? Ya sıfırdan çiziyorduk ya da "geliştirici nasıl yazmışsa öyle kalsın" deyip geçiyorduk.

Claude Code to Figma ile şunu yapabiliyorsunuz: Canlı ürünü Claude Code'a veriyorsunuz, o çalışan UI'ı Figma'ya düzenlenebilir frame olarak aktarıyor. Tersine mühendislik. Tek tıkla değil ama eskiye kıyasla inanılmaz hızlı. 🚀

Bu "Code to Canvas" paradigması aslında şunu söylüyor: Kod artık sadece tasarımın çıktısı değil, tasarım sürecinin bir girdisi olabilir.

Ve bu iki yönlü. Figma'nın blog yazısında bunu çok net ifade ediyorlar: "Bazen iş kodla başlar. Bazen canvas'ta. Çoğu zaman ikisinin arasında bir yerde." Claude Code ile Figma arasında gerçek bir ping-pong yapabiliyorsunuz — kodda bir şey üret, Figma'ya at, orada düzenle, tekrar koda çek. Bu döngü ilk kez bu kadar akıcı.

Tamam Ama Kurulum?

Şimdi gelelim gerçeğe.

YouTube'daki içeriklerin büyük çoğunluğunun "nasıl kurulur", "MCP nedir", "bağlantı kuramıyorum" başlıklı olduğunu görünce anlıyorsunuz: Bu araç kullanıma hazır ama kuruluma hazır olmak başka bir şey.

MCP'yi (Model Context Protocol) kurmak biraz sabır istiyor. Araçların birbirleriyle konuşabilmesi için birkaç adım atlıyorsunuz. Sihirli bir "bağla ve çalıştır" butonu yok henüz. 😅

İki yol var, ve hangisini seçtiğiniz önemli:

1. Remote MCP Server (önerilen): Figma'nın kendi barındırdığı endpoint'e bağlanıyorsunuz (https://mcp.figma.com/mcp). Daha geniş özellik seti — özellikle "Write to Canvas" özelliği sadece remote server'da çalışıyor. Claude Code'da /mcp yazıp OAuth ile bağlanıyorsunuz.
2. Desktop MCP Server: Figma masaüstü uygulaması üzerinden lokal çalışıyor (localhost:3845). Daha kısıtlı ama kurumsal ortamlar için tercih edilebilir.

Bu bir engel mi? Hayır. Ama "tasarımcı için 5 dakikada hazır" diye bir şey de değil şu an. Beklentileri doğru kurmak önemli.

Ve bir gerçek daha: Fiyatlandırma. Starter plan kullanıcıları ve View/Collab seat'ler ayda sadece 6 tool call yapabiliyor. Tek bir component üretmek bile 3 call harcayabiliyor (screenshot + context + variables). Yani ciddi kullanım için Professional plan'da Dev veya Full seat gerekiyor. Figma forumlarında ücretli kullanıcıların bile rate limit sorunları yaşadığını görüyoruz — altyapı hâlâ oturuyor.

Gerçekten Ne Kadar İyi?

Burada dürüst olalım.

Güçlü olduğu yer: Canlı, çalışan UI'ları yakalamak. Statik HTML'den çok daha iyi iş çıkarıyor. HTML to Design ile karşılaştırıldığında, gerçek interaction state'leri ve layout'ları yakalayabilmesi ciddi bir fark yaratıyor.

Zorlandığı yer: Design token'ları ve component hiyerarşisi. Japonya'dan bir test ekibi bunu doğrulamak için özellikle inceleme yaptı — token yapısının ve component nesting'in ne kadar korunduğu hâlâ tartışmalı. Küçük projeler için sorun değil, büyük design system'lar için biraz daha dikkat gerekiyor. 🔍

Bilmeniz gereken sınırlamalar:

• Mevcut kodu güncelleyemiyor: Claude Code sıfırdan component üretmede harika, ama tasarım değiştiğinde mevcut koda cerrahi müdahale yapamıyor — genellikle yeniden üretim veya manuel düzenleme gerekiyor.
• Çoklu ekran akışları ekstra iş: Bir carousel veya onboarding akışı gibi çok ekranlı bir flow'u dönüştürmek her frame'i ayrı ayrı işlemeyi gerektiriyor. Her adım daha fazla token, daha fazla zaman.
• Prescriptive vs Descriptive çıktı meselesi: Figma'nın resmi MCP'si React + Tailwind formatında "prescriptive" kod üretiyor — leading-[22.126px] gibi garip değerlerle. Framelink gibi topluluk alternatifleri ise "descriptive" veri gönderiyor: "bu elemanın 1px border'ı ve 16px padding'i var." LLM kendi codebase'inize uygun şekilde implement etsin diye. Hangisini kullandığınız, çıktı kalitesini doğrudan etkiliyor.

(Kısacası: Harika bir başlangıç noktası, ama çıkan sonucu körü körüne kullanmayın.)

Figma'nın Daha Büyük Hamlesi: "Skills" Sistemi

Burada dikkat çekici bir gelişme daha var. Figma, MCP sunucusuna "Skills" adında bir katman ekledi. Skills nedir? Markdown dosyaları — evet, düz metin. Ama bu metin dosyaları AI agent'lara "Figma'da nasıl çalışılır" kurallarını öğretiyor.

Mesela bir skill dosyası şunu söyleyebilir: "Önce get_design_context çalıştır, sonra get_screenshot al, sonra implement et." Bu, aslında tasarım sürecini kodlama sürecine dönüştürmek — ve bunu yapan kişi tasarımcı olabiliyor.

Figma kendi skill'lerini sunuyor, topluluk kendi skill'lerini yazıyor. Bu, ileride design system yönetiminin "prompt engineering" ile kesiştiği bir noktaya evrilecek gibi görünüyor.

2026'da Tasarımcı Olmak

Şimdi biraz daha büyük resme bakalım.

Bu entegrasyon bize şunu söylüyor: Kod okuyabilen, development sürecini anlayan, araçları bağlayabilen tasarımcılar artık farklı bir ligte oynuyor.

"Figma kullanıyorum" yeterliydi bir zamanlar. Şimdi soru şu: Figma'yı neyle, nasıl, ne amaçla kullanıyorsun?

Claude Code to Figma bir araç. Ama arkasındaki beceri seti — tersine mühendislik yapabilmek, kod-tasarım döngüsünü iki yönde yönetebilmek, MCP gibi protokolleri anlayabilmek — bunlar 2026'nın tasarımcı yetkinlikleri. 💡

Hadi Ne Yapacaksın?

Konuşmak güzel ama aksiyona geçelim:

1. MCP kurulumunu dene. Resmi Figma dokümantasyonu var, YouTube'da adım adım tutorial'lar var. Bir öğleden sonrana değer.

2. Mevcut bir ürünü tersine mühendislik et. Üretimde olan küçük bir UI al, Claude Code ile Figma'ya aktar, ne kadar iyi çalıştığını kendi gözlerinle gör.

3. Token ve component kalitesini test et. Çıkan dosyayı eleştirel gözle incele. Ne korunmuş, ne kaybolmuş? Bu analiz sana aracın sınırlarını öğretir — ki bu, onu doğru kullanmanın temelidir.

4. Framelink vs Figma resmi MCP'yi karşılaştır. Aynı frame'i iki farklı MCP ile dene. Prescriptive vs descriptive çıktı farkını kendi gözlerinle gör. Bu, hangi workflow'un sana uyduğunu anlamak için en iyi yol.

5. Rate limit'leri hesapla. Starter plan'daysan 6 call/ay sınırın var. Ciddi kullanım planlıyorsan, plan ve seat tipini gözden geçir.
​
​Tasarım-kod uçurumu kapanmıyor, ama köprüler kurulmaya başladı. Geçip geçmeyeceğin sana kalmış. 🧱

Bülteni sonlandırmadan bir de geçtiğimiz iki haftadan ilgimizi çeken haberlere bakalım.

Kısa Kısa...

AI

xAI’da büyük yeniden yapılanma: 11 kurucu ortaktan 9’u ayrıldı 🔄 Elon Musk’ın üç yıl önce OpenAI ve Anthropic’e rakip olmak için kurduğu xAI, şu anda tam bir çözülme yaşıyor. Şirketin 11 kurucu ortağından 9’u ayrıldı ve Musk şirketi “temelden yeniden inşa ettiğini” açıkça kabul ediyor. En dikkat çekici kısım: xAI şimdi Cursor gibi şirketlerden kodlama yetenekleri için aktif olarak insan avına çıkmış durumda. Bu durum, yapay zeka yarışında bir lider olma iddiasındaki bir şirket için ciddi bir istikrarsızlık işareti ve stratejik bir kırılma noktası olabilir — özellikle de rekabet giderek kızışırken. Musk’ın bu radikal hamlesinin başarılı olup olmayacağını hep birlikte göreceğiz. Yazının tamamı burada​

Nvidia, kurumsal yapay zeka ajanları için güvenli altyapı geliştirdi 🔒 Nvidia, OpenClaw Stack’in kurumsal ortamlar için güvenlik odaklı yeni bir sürümünü piyasaya sürdü. Bu yeni altyapı, şirketlerin kişisel yapay zeka ajanlarını güvenli bir şekilde oluşturup kullanıma almasını sağlıyor ve kurumsal yapay zeka uygulamalarındaki en kritik ihtiyaçlardan birine yanıt veriyor. En sevdiğim kısım: artık şirketler “yapay zeka kullanmalı mıyız?” değil, “bunu nasıl güvenli yapabiliriz?” sorusuna odaklanabiliyor. Kurumsal dünyada yapay zeka ajanlarının yaygınlaşması için güvenlik hâlâ en büyük engeldi — Nvidia bu engeli aşmak için somut bir çözüm sunuyor. Bu, özellikle hassas veri işleyen şirketler için oyunun kurallarını değiştirebilir. Yazının tamamı burada​

Bazı şeyler sadece zaman ister: Yapay zeka çağında sabır savunması 🌳 Armin Ronacher, yazılım geliştirme ve tasarımda hızın her zaman erdem olmadığını, ağaç yetiştirme metaforuyla anlatıyor. Girişim dünyasının hız takıntısını eleştiren yazar, süreçlerdeki sürtünmenin (örneğin uyumluluk gereksinimleri) aslında meşru nedenlerle var olduğunu vurguluyor. En çarpıcı nokta: yapay zekanın tüm sürtünmeyi ortadan kaldırmak için kullanılması, deneyim ve olgunluk gerektiren konularda tehlikeli sonuçlar doğurabilir. Bazı şeyler için—başarılı şirketler, açık kaynak projeler, güvenilir ürünler—tek yol yıllarca süren azim ve insan deneyimi. Hızlı kod yazmak kolay, ama kalıcı değer yaratmak zamana ve insan dokunuşuna ihtiyaç duyuyor. Yazının tamamı burada​

Büyük dil modelleri artık telefonunuzda çalışıyor: Gizlilik odaklı yapay zeka dönemi 📱 Yapay zeka dünyasında sessiz ama köklü bir değişim yaşanıyor: Büyük dil modellerini artık bulut sunucuları yerine doğrudan telefonunuzda çalıştırabiliyorsınız. Bu sadece teknik bir yenilik değil — verilerinizin hiçbir sunucuya gitmeden cihazınızda kalması demek, gizlilik konusunda devrim niteliğinde bir adım. Yazıda ayrıca WordPress’e içerik yayınlayabilen yapay zeka ajanları, Pentagon’un Palantir’in Maven yapay zeka sistemini resmi program olarak kabul etmesi ve Andrej Karpathy’nin “kod öldü, her şey artık ajanlar” görüşü gibi bomba gelişmeler de var. En sevdiğim kısım: Minecraft’ın çocuklara yapay zekanın nasıl çalıştığını öğretmek için kullanılması — karmaşık teknolojileri oyunlaştırarak erişilebilir kılmak harika bir yaklaşım. Yazının tamamı burada​

48 saat boyunca telefondan yapay zeka ajanı çalıştırmak: Claude Dispatch gerçek dünya testi 📱 Product Compass ekibinden bir yazar, Claude’un Dispatch özelliğini 48 saat boyunca mobil cihazından kullanarak ürün yönetimi iş akışlarını test etmiş. En ilginç kısım: makale teknolojinin kendisinden çok, gerçek kullanım kalıpları ve karşılaşılan pratik zorlukları anlatıyor. Yazıda günlük ürün yönetimi işlerine yapay zeka ajanlarını nasıl entegre ettiği, hangi görevlerin mobil ortamda sorunsuz çalıştığı ve hangi senaryolarda takıldığı somut örneklerle paylaşılmış. Bu tür deneyler bence çok değerli — çünkü yapay zeka araçlarının “demo videosu” ile “gerçek hayattaki performansı” arasındaki farkı gösteriyor. Özellikle mobil kullanımın getirdiği kısıtlar ve fırsatlar konusunda çıkarılan dersler, bu araçları iş akışına entegre etmeyi düşünenler için altın değerinde. Yazının tamamı burada​

Ürün Yönetimi

Şirketinizin yarısı yapay zeka kullanıyor ama siz bundan habersizsiniz 👻 Yeni araştırmalar gösteriyor ki çalışanların %49’u şirket onayı olmadan yapay zeka araçları kullanıyor — bu duruma “Gölge Yapay Zeka” deniyor. Asıl ilginç olan şu: organizasyonların %98’inde yetkisiz yapay zeka kullanımı tespit edilmiş. Şirketler yapay zeka yönetişimi için çerçeveler kurmaya çalışırken, çalışanlar çoktan kendi araçlarını seçmiş ve kullanmaya başlamış bile. Bu sadece küçük bir uyum sorunu değil — tüm güvenlik, denetim ve yönetişim sistemleriniz farkında bile olmadığınız araçlar için hiçbir işe yaramıyor. Siz doğrulama, kimlik ve gözlemlenebilirlik konuşurken, aslında önce “hangi yapay zeka ajanları var?” sorusunu sormalısınız 🤔 Yazının tamamı burada​

Değerlendirmeler yeni ürün gereksinim belgesi oluyor 🎯 Yapay zeka ürünleri geliştirirken artık klasik ürün gereksinim belgesi yerine “değerlendirme deneyleri” (evals) yapmanız gerekiyor. Braintrust’ın kurucusu Ankur Goyal ile yapılan bu söyleşide çok çarpıcı bir rakam var: başarılı şirketler günde ortalama 12,8 değerlendirme deneyi çalıştırıyor. Bu sadece test etmekle ilgili değil, aslında yapay zeka ürünlerini iyileştirmenin sistematik yolu haline gelmiş. En ilginç kısım şu: ürün yöneticileri artık “istekler listesi” yerine ölçülebilir değerlendirme çerçeveleri kurmalı. Yapay zeka ürününüzün gerçekten işe yaradığından nasıl emin olacağınıza dair tam bir oyun kitabı bu. Yazının tamamı burada​

Yapay zeka çağında şirketlerin hayatta kalması için 8 savunma hendegi 🏰 20VC podcast’inin bu haftaki bülteninde Gokul Rajaram (Marathon’un Kurucu Ortağı), yapay zeka destekli dünyada şirketlerin başarılı olması için ihtiyaç duyduğu 8 savunma hendegi çerçevesini paylaşıyor. Liste son derece somut: özel ve erişilemeyen veri, derinlemesine gömülü iş akışları, düzenleyici lisanslar, özel dağıtım kanalları, üçüncü taraf platform bağımlılığı, pazar yeri likiditesi, fiziksel altyapı ve hacim üzerinden düşük maliyet. En sevdiğim kısım: artık sadece “güzel ürün” yapmak yetmiyor, yapay zeka çağında bu 8 hendekten en az birkaçını inşa etmezseniz uzun vadede savunmasız kalıyorsunuz. Bültende ayrıca Scale’den Rory O’Driscoll ve SaaStr’ın kurucusu Jason Lemkin’in SaaS yatırımları üzerine görüşleri de var. 20VC bülteninin tamamı burada​

Tasarım

OpenUI: Yapay zeka ile arayüz üretimi için açık standart 🎨 OpenUI, üretken yapay zeka kullanarak kullanıcı arayüzü tasarlamanın standartlaştırılmasını hedefleyen açık bir çerçeve sunuyor. En ilginç kısım: sadece bir kavram değil, gerçekten kullanabileceğin bir oyun alanı ve komut satırı aracıyla geliyor — yani npx @openuidev/cli@latest create komutuyla hemen başlayabilirsin. Bu araç, yapay zeka destekli arayüz tasarımını demokratikleştirerek geliştiricilere standart bir yaklaşım sunuyor. Örneğin “Paris’te modern tasarımlı bir otel lazım” gibi doğal bir istek bile ayrıntılı bir otel arama arayüzüne dönüşebiliyor. Yapay zeka ile tasarımın buluştuğu noktada gerçekten pratik ve erişilebilir bir çözüm — özellikle hızlı prototipleme süreçleri için biçilmiş kaftan. Yazının tamamı burada​

Tasarımda yapay zeka devrimi ve fiziksel deneyime geri dönüş 🏆 Fast Company’nin 2026’nın en yenilikçi tasarım şirketleri listesi çift yönlü bir dönüşümü gözler önüne seriyor. Bir yanda Unitree’nin insansı robotlarından Canva’nın yapay zeka destekli birleşik arayüzüne kadar teknolojinin tasarıma nasıl nüfuz ettiğini görüyoruz. Öte yanda ilginç bir karşı akım var: Netflix ve Starbucks gibi devler fiziksel perakende alanlarına yeniden yatırım yaparak insan deneyimini merkeze alıyor — bu bence en dikkat çekici kısım, çünkü dijitalleşmenin zirvesinde bile dokunulabilir deneyimin değerini hatırlatıyor. Listenin zirvesinde yer alan BYD, elektrikli araç tasarımına agresif Ar-Ge yaklaşımı ve ultra hızlı şarj gibi çığır açan teknolojileriyle öne çıkıyor. Tasarımın sadece estetik değil, teknoloji ve insan deneyiminin kesişim noktası olduğunu kanıtlayan bir liste. 2026’nın en yenilikçi tasarım şirketlerinin tamamı burada​

Kullanılabilirlik testlerinde yüksek başarı oranı yanıltıcı olabilir ⚠️ Loop11’den bu yazı, kullanıcı deneyimi ekiplerinin test sonuçlarını yorumlarken düştüğü en büyük tuzağı ele alıyor: Yüksek görev tamamlama oranları. Çoğu ekip %80-90 başarı oranını “yeşil ışık” olarak görüyor, ama işin ilginç yanı — bu rakamlar ürün yayınlandıktan sonraki gerçek kullanıcı sorunlarıyla çoğu zaman örtüşmüyor. Yazıda, test ortamındaki yapay başarının neden yanıltıcı olduğu ve bunun yerine hangi sinyallere odaklanmamız gerektiği somut örneklerle açıklanıyor. En sevdiğim kısım: Kullanılabilirlik araştırmalarını değerlendirirken gerçek dünya sorunlarını daha iyi tahmin edebilecek alternatif yaklaşımlar sunuyor. Test sonuçlarına “başarı” damgası vurmadan önce mutlaka göz atmanızı öneririm. Yazının tamamı burada​

Tasarımcılar, bir sonraki kullanıcınız insan olmayacak 🤖 UX tasarımında köklü bir değişim kapıda: Artık sadece insanlar için değil, yapay zeka ajanları ve otomatik sistemler için de tasarım yapmanız gerekecek. Yazıya göre, görsel mükemmelliğe odaklanan gelenleneksel tasarım yaklaşımları, insan olmayan kullanıcılar ürünlerinizle etkileşime girdiğinde eskisi kadar önemli olmayabilir. Bu gerçekten tüylerinizi diken diken eden bir paradigma kayması çünkü tasarımcıların şimdiye kadar öğrendiği her şeyin temelinde “insan merkezlilik” var. En ilginç kısım şu: Ekranın arkasında bir insan göz yoksa, o kusursuz renk paletleri ve piksel mükemmel arayüzler ne kadar anlam taşıyor? Yapay zeka odaklı bir gelecekte tasarımcıların işlerine nasıl yaklaşacaklarını yeniden düşünmeleri gerekiyor. Yazının tamamı burada​

Yaklaşan Brick Institute Eğitimleri

Bülteni bitirirken de biraz kendimizden bahsedelim. Bu ay yaklaşan eğitimlerimizi bir göz atmanız için şöyle özetliyoruz:

Ücretsiz Eğitimler

​AI Çağında CX ve Pazarlama: Büyük Resmi Kaçırıyor Olabilir miyiz? - Digital CX & MarTech Strategist Beste Akkaya ile 31 Mart'ta AI'ın müşteri deneyimi ve pazarlamadaki gerçek potansiyelini keşfedin! Sadece otomasyon araçları olarak değil, stratejik dönüşüm fırsatı olarak yapay zekayı nasıl değerlendireceğinizi öğreniyoruz.

​Claude Cowork: AI ile Gerçekten Çalışmak - Product Team Lead Kubilay Arkan ile 7 Nisan'da Claude Cowork'ün gücünü keşfedin! Yapay zeka ile gerçek anlamda işbirliği yapmanın, dosya yönetiminden otomasyon süreçlerine kadar günlük iş akışlarınızı nasıl dönüştüreceğinizi öğreniyoruz.

​Tasarım, Ürün ve Hukuk: Aynı Dili Konuşmak Mümkün mü? - Founder Legal Counsel Merve Özel ile 8 Nisan'da tasarım ve hukukun kesişim noktası! KVKK, GDPR, kullanıcı sözleşmeleri ve yasal gereklilikleri tasarım sürecine nasıl entegre edeceğinizi, hukuk ve tasarım ekiplerinin nasıl verimli işbirliği yapacağını öğreniyoruz.

​AI ile Ürününüzü Konuşturun: Tasarım Tutarlılığını Sağlamak - Senior Product Designer Burak Kantarcı ile 15 Nisan'da AI ile tasarım sistemi tutarlılığı! Yapay zeka araçlarını kullanırken tasarım dilinizin bütünlüğünü nasıl koruyacağınızı, brand voice'unuzu AI çıktılarına nasıl yansıtacağınızı keşfediyoruz.

​Brickstage: Build. Ship. Tell. - Founder'lar Eran Filiba ve Mustafa Dalcı ile Sr. Learning & Development Specialist Sertan Çevik'in 21 Nisan'daki özel etkinliği! Katılımcılar ürünlerini/projelerini sahneye taşıyıp hikayelerini anlatıyor, geri bildirim alıyor ve deneyimlerini paylaşıyoruz. Sahneye çıkmak için katılım formunu doldurun!

Sertifika Programları

Ürün Yönetimi Eğitimleri

​Vibe PM: Ürün Yöneticileri için Üretken Yapay Zeka - Product Leader Ateş Yankı Öksüz ile 7 Nisan - 12 Mayıs tarihleri arasında PM'ler için AI süper gücü! Ürün yönetiminin her aşamasında yapay zekayı nasıl kullanacağınızı öğrenip roadmap'ten kullanıcı hikayelerine, analiz raporlarından competitive research'e kadar 10x daha verimli olun.

Tasarım Eğitimleri

​Baştan Sona Uygulamalı Figma Eğitimi - Digital Product Designer Ramazan Güler ile 7-30 Nisan tarihleri arasında Figma'da ustalaşın! Sıfırdan ileri seviyeye, component'lerden auto-layout'a, prototype'lardan developer handoff'a kadar her şeyi pratikte öğreniyoruz.

​Game UI&UX Tasarım Eğitimi - Product Designer Tuğçe Şimşek ile 7-16 Nisan tarihleri arasında oyun tasarımının dünyasına girin! Oyun arayüzlerinin benzersiz ihtiyaçlarını anlamaktan oyuncu deneyimini optimize etmeye, HUD tasarımından in-game UX'e kadar oyun tasarımının tüm yönlerini öğreniyoruz.

Sektörün en deneyimli isimleriyle, teoriden sıkılmadan pratik odaklı öğrenme garantisi!

👋 Tasarım ve ürün dünyasında gelişme bitmez. Ancak bu haftalık bizden bu kadar diyelim! İki hafta sonra yeni sayıyla gelene kadar okuyun, paylaşın ve kendinize iyi bakın!