AI Shell Preview 6: MCP Sunucularını Terminale Bağlar

AI Shell’in yeni önizleme sürümü, komut satırındaki yapay zeka deneyimini Model Context Protocol (MCP) ekosistemine bağlıyor. Preview 6 ile AI Shell bir MCP istemcisi gibi davranıyor, eklediğiniz MCP sunucularının araçlarını doğrudan terminalden kullanabiliyorsunuz. Sürümde ayrıca AI Shell’e özel yerleşik araçlar, Resolve-Error komutunda daha akıllı hata tespiti ve terminalden çıkmadan çalışmayı kolaylaştıran kısa takma adlar var.

Preview 6 ile gelen başlıklar

• MCP istemci entegrasyonu
• AI Shell’e özel yerleşik araçlar
• Resolve-Error komutundaki iyileştirmeler
• Terminalde kalmayı kolaylaştıran takma adlar ve akışlar

MCP entegrasyonu: sunucu ekleme ve doğrulama

AI Shell artık bir MCP istemcisi. İstediğiniz MCP sunucusunu AI Shell deneyimine dahil edebiliyor, sunucunun sağladığı veri kaynaklarına ve eylem araçlarına erişebiliyorsunuz.

Sunucu tanımlamak için $HOME\.aish klasöründe bir mcp.json dosyası oluşturmanız gerekiyor. Kaynakta verilen örnek, everything ve filesystem olmak üzere iki sunucuyu tanımlıyor:

{
"servers": {
"everything":{
"type":"stdio",
"command":"npx",
"args":["-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"]
},
"filesystem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"C:/Users/username/"
]
}
}
}

Uzak bir MCP sunucusu kullanacaksanız type değerini https yapmanız yeterli. Sunucunun başarıyla eklendiğini AI Shell arayüzünde görebiliyorsunuz, çalışma durumunu ise /mcp komutuyla kontrol ediyorsunuz. Aynı komut tanımlı MCP sunucularını ve her birinin sunduğu araçları listeliyor.

Not:npx veya uv gibi komut satırı araçlarına dayanan MCP sunucularını kullanabilmek için sisteminizde Node.js ya da uv kurulu olmalı.

Bağımsız (standalone) kullanımda MCP sunucuları

MCP sunucuları AI Shell’in bağımsız kullanımını da güçlendiriyor: komut satırınız hem MCP araçlarını hem de yapay zekayı birlikte kullanarak görevleri yürütebiliyor. Kaynakta örnek olarak @simonb97/server-win-cli veriliyor. Bu sunucu, Windows makinenizde PowerShell, CMD, Git Bash veya yapılandırdığınız başka bir kabuk üzerinden komut çalıştırmanıza izin veriyor; hangi komutların ve hangi işlemlerin çalıştırılabileceğini tanımlayan yapılandırma ayarları da var.

Dikkat: Bu sunucu bir topluluk projesi; resmi bir Microsoft MCP sunucusu değil. AI Shell ekibi, kullanmadan önce kendi araştırmanızı ve testinizi yapmanızı öneriyor.

Yazıda ayrıca DesktopCommander ve diğer topluluk MCP sunucularının listelendiği kaynak da işaret ediliyor.

AI Shell’e özel yerleşik araçlar

Bu sürümle birlikte AI Shell içindeki ajanların erişebildiği yerleşik araçlar da geliyor. Araçlar MCP sunucu araçlarına benziyor ama yalnızca AI Shell deneyimine özel. Amaçları bağlam farkındalığı ve otomasyon yetenekleri eklemek; MCP sunucularıyla birlikte kullanıldığında yapay zeka destekli bir kabuk ortamı ortaya çıkıyor.

Araç adı	Açıklama
get_working_directory	Bağlı PowerShell oturumunun geçerli çalışma dizinini; sağlayıcı adıyla (örneğin FileSystem, Certificate) ve yoluyla (örneğin C:\, cert:\) birlikte döndürür.
get_command_history	Bağlı PowerShell oturumunda çalıştırılan en son komutlardan en fazla 5 tanesini getirir.
get_terminal_content	Bağlı PowerShell oturumunun terminal penceresinde görüntülenen tüm çıktıyı alır.
get_environment_variables	Bağlı PowerShell oturumundaki ortam değişkenlerini ve değerlerini getirir. Hassas olma ihtimali olan değişkenlerin değerleri maskelenir.
copy_text_to_clipboard	Verilen metni veya kodu sistem panosuna kopyalayarak başka yere yapıştırılabilir hale getirir.
post_code_to_terminal	Kodu bağlı PowerShell oturumunun istemine çalıştırmadan yerleştirir. Kullanıcı kodu inceleyip Enter’a basarak kendisi çalıştırabilir.
run_command_in_terminal	Kalıcı bir PowerShell oturumunda kabuk komutları çalıştırır; ortam değişkenleri, çalışma dizini ve diğer bağlam birden fazla komut boyunca korunur.
get_command_output	run_command_in_terminal ile daha önce başlatılmış bir komutun çıktısını getirir.

Not: Yerleşik araçlar, bağlı bir PowerShell oturumuyla çalışan “side-car” deneyimine dayanıyor. Gelişmiş bağlam farkındalığını ve otomasyonu bu yapı sağlıyor.

Orijinal duyuruda bu araçların kullanımına dair demolar da var: run_command_in_terminal ile AI Shell’in sizin adınıza komut çalıştırması, ek bağlam verildiğinde sonuçların iyileşmesi ve get_terminal_content ile terminal içeriğinin modele aktarılması, böylece yapmak istediğinizin daha iyi anlaşılması.

Resolve-Error artık hangi hatayla ilgilendiğinizi ayırt ediyor

Önceki sürümlerde Resolve-Error yalnızca bir önceki komut hata verdiğinde işe yarıyordu. Preview 6 ile komut, kullanıcının hangi komutu çözümlemek istediğini belirlemeye çalışıyor. Kaynakta anlatılan mantık şöyle:

• Son hatanın komutu, geçmişteki en son komutla eşleşiyorsa kullanıcının bu komutla ilgilendiği varsayılır.
• Son hatanın komutu en son komut değilse ve $LastErrorCode null ya da sıfırsa, hata büyük olasılıkla en son komuttan değil daha önceki bir komuttan gelmiştir.
• $LastErrorCode sıfırdan farklı ve $? false ise, son komut başarısız olan bir yerel (native) komuttur.
• $LastErrorCode sıfırdan farklı ama $? true ise, kullanıcının hangi komuta veya hataya odaklandığı belirsizdir; bu durumda ajan ilgili bağlamı belirlemek için terminal içeriğini analiz eder.

Bu mantık sayesinde yardımı hata oluştuktan hemen sonra istemek zorunda kalmıyorsunuz, AI Shell hangi hatanın çözülmek istendiğini daha isabetli yorumluyor.

Terminalden çıkmadan çalışmak: askai ve fixit

Invoke-AIShell ve Resolve-Error komutları, AI Shell ajanıyla çalışma terminalinizden ayrılmadan etkileşim kurmanızı sağlıyor. Bu komutlara eklenen parametrelerin ayrıntıları AI Shell ekibinin önceki blog yazısında anlatılıyor. Preview 6 ise komutları daha hızlı kullanmanız için takma adlar getiriyor:

Komut	Takma ad
Invoke-AIShell	askai
Resolve-Error	fixit

Kurulum

AI Shell’in en güncel sürümünü kurmak için PowerShell terminalinizde aşağıdaki komutu çalıştırabilirsiniz:

Invoke-Expression "& { $(Invoke-RestMethod 'https://aka.ms/install-aishell.ps1') }"

Ekip, geri bildirim ve önerileri GitHub deposu üzerinden sorun veya özellik talebi olarak iletmenizi istiyor. Duyurunun altında Steven Bucher ve Dongbo Wang imzası bulunuyor.

Kimler için anlamlı?

MCP istemci desteği, AI Shell’i tek başına bir sohbet arayüzü olmaktan çıkarıp araç çağırabilen bir kabuk yardımcısına yaklaştırıyor. Dosya sistemine, komut çalıştırmaya veya başka veri kaynaklarına erişen MCP sunucularını ekleyerek ajana daha fazla bağlam ve eylem yeteneği kazandırabiliyorsunuz. Komut çalıştırabilen sunucuların yetki sınırlarını yapılandırma ayarlarıyla belirlemek ve topluluk sunucularını kullanmadan önce incelemek ise kullanıcının sorumluluğunda; kaynak da bunu vurguluyor.

Kaynaklar ve İleri Okuma

• Introducing MCP Support in AI Shell Preview 6 (PowerShell Team Blog)
• AI Shell Preview 4: Invoke-AIShell ve Resolve-Error parametreleri
• PowerShell/AIShell GitHub deposu
• win-cli-mcp-server (topluluk MCP sunucusu)
• DesktopCommander MCP
• Topluluk MCP sunucuları listesi
• PowerShell Team Blog
• İlgili yazı: Azure Cosmos DB Shell Public Preview — CLI’a AI Geldi