Claude için Foundry'de Beş Yeni Yetenek: Ajan Çağı

⏱️ 6 dk okuma📅 21 Ağustos 2026

Microsoft Foundry, Claude modellerine tek çağrılı çıkarımın ötesinde beş yeni yetenek ekledi: Structured Outputs, Web Search, Web Fetch, MCP Connector ve Tool Search. Bu yetenekler, bir model uç noktasını üretim düzeyinde ajan platformuna dönüştüren yapı taşları olarak konumlanıyor ve artık Azure üzerinde barındırılan (Hosted on Azure) dağıtımlarda da kullanılabiliyor.

Claude modelleri Haziran 2026’da Microsoft Foundry’de genel kullanıma açıldığında ana vurgu Azure üzerinde barındırma seçeneği, Azure yerel uç noktalar, Entra ID kimlik doğrulama ve Azure Marketplace faturalamaydı. Bu, tedarik ve yönetişim sorununu çözdü. Ama modele erişim, ajan platformuna sahip olmakla aynı şey değil. Foundry ekipleri, Claude tabanlı bir özelliği yayına aldıktan sonra genellikle aynı dört tekrar eden parçayı elle inşa ediyor: JSON çıktısını doğrulayan yeniden deneme döngüleri, kendi tarayıcı ve önbelleğe sahip özel arama–kazıma servisleri, Jira/ServiceNow/Confluence gibi sistemlere erişmek için elle yazılmış MCP istemcileri ve yüzlerce araç bağlandığında modelin doğru olanı seçmesini sağlayacak araç yönlendiricileri. Yeni yetenekler bu parçaları platform katmanına taşıyor.

Mimariyi değiştiren ayrıntı: Azure üzerinde barındırma

Microsoft Foundry’deki Claude modelleri iki barındırma seçeneğiyle geliyor ve seçim dağıtım oluşturulurken yapılıyor: Hosted on Azure ve Hosted on Anthropic. Önceden ajan özellik seti yalnızca Anthropic üzerinde barındırılan dağıtımlarda mevcuttu; bu, istem ve tamamlamaların Azure içinde kalması taahhüdüne sahip ekipleri ya bu taahhütten vazgeçmeye ya da arama, getirme, MCP ve araç yönlendirmeyi istemci tarafında yeniden inşa etmeye zorluyordu.

Bu ödünleşim artık ortadan kalktı. Structured Outputs, Web Search, Web Fetch, MCP Connector ve Tool Search, Azure üzerinde barındırılan dağıtımlarda kullanılabiliyor.

	Hosted on Azure	Hosted on Anthropic
Çıkarım nerede çalışır	Azure altyapısında Anthropic tarafından işletilen servis	Anthropic altyapısında Anthropic tarafından işletilen servis
Model erişimi	En güncel Opus, Sonnet ve Haiku modelleri	Foundry’deki tüm Claude kataloğu
Dağıtım türleri	Global Standard, US Data Zone Standard	Global Standard
Bu yazıdaki beş yetenek	Var	Var

Azure üzerinde barındırılan dağıtımlarda istem ve tamamlamalar Azure içinde kalır; yalnızca kullanım meta verisi ve Anthropic’in güvenlik sistemlerince işaretlenen içerik Anthropic’e aktarılır. Anthropic, Microsoft için bağımsız bir işleyici olarak hareket eder ve Foundry üzerinden Claude kullanan müşteriler Anthropic’in veri kullanım koşullarına tabidir. Regülasyona tabi sektörler için pratik sonuç şu: US Data Zone Standard dağıtımı, çıkarımı ABD içinde tutar ve aynı zamanda web araması destekli araştırma ajanı çalıştırabilir, dahili MCP sunucularınıza bağlanabilir ve gramerle sınırlandırılmış JSON döndürebilir.

1. Structured Outputs: geçersiz JSON sorununun sonu

Bir LLM’yi veri hattına yerleştiren her ekip, model kırık JSON döndürdüğünde yeniden istem gönderen bir döngü yazmıştır. “Çoğu zaman” çalışır; ama 400.000 belgeyi işleyen bir toplu iş için bu, ciddi bir başarısızlık oranı ve ölü mektup kuyruğu demektir.

Structured Outputs, üretimin kendisini kısıtlar. Modelin kod çözme adımı, JSON Schema’nızdan derlenen bir gramerle sınırlanır; dolayısıyla çıktı bozuk olamaz. Birlikte ya da bağımsız kullanılabilen iki bileşen var:

JSON outputs (output_config.format): Claude’un yanıt metninin biçimini kontrol eder.
Strict tool use (strict: true): Araç girdilerinin şemaya uygunluğunu garanti eder.

İlki Claude’un ne söylediğini, ikincisi işlevlerinizi nasıl çağırdığını yönetir. Kaynakta örnek olarak bir sigorta ilk zarar bildirimi (first-notice-of-loss) senaryosu veriliyor: serbest metin e-postalar, PDF’ler ve ses notu transkriptleri, Pydantic (Python) veya Zod (TypeScript) ile tanımlanan sıkı bir şemaya çıkarılıyor. Sözleşme artık şemanın kendisi.

from pydantic import BaseModel
from typing import Literal
from anthropic import AnthropicFoundry
class ClaimIntake(BaseModel):
policy_number: str
claimant_name: str
loss_date: str
loss_type: Literal[
"property_damage", "bodily_injury", "business_interruption",
"auto_liability", "other",
]
estimated_severity_usd: float
third_party_involved: bool
injuries_reported: bool
summary: str
escalate_to_adjuster: bool
client = AnthropicFoundry(resource="contoso-ai")
response = client.messages.parse(
model="claude-opus-5",
max_tokens=2048,
system="You are a claims intake analyst...",
messages=[{"role": "user", "content": submission_text}],
output_format=ClaimIntake,
)
claim = response.parsed_output

2. Web Search: alıntılı güncel bilgi, tarayıcı yazmadan

İsteğinize tek bir araç ekliyorsunuz; Claude ne zaman arama yapacağına karar veriyor, sınırınız dahilinde gerektiği kadar arama gerçekleştiriyor ve yanıtına, yararlandığı bölümlere iliştirilmiş alıntılar dönduruyor. Kendi tarayıcınızı çalıştırmıyor, indeks yönetmiyor veya yeniden sıralayıcı yazmıyorsunuz.

Kaynakta belirtilen sürümlerden web_search_20250305 temel aramayı sağlıyor. Sonraki sürümlerden itibaren (kaynakta web_search_20260209 ve sonrası olarak geçiyor) dinamik filtreleme devreye giriyor: Claude, sonuçları bağlama girmeden önce filtreleyen kod yazıp çalıştırıyor ve yalnızca ilgili içeriği tutuyor. Bu sürümlerde arama, kod çalıştırma aracının içinden yapılıyor; allowed_callers varsayılan olarak ["code_execution_20260120"] değerini alıyor ve Foundry gerekli kod çalıştırmayı otomatik sağlıyor. Standart token maliyetleri dışında ek ücret oluşmuyor. Programlı araç çağrısını desteklemeyen modellerde ise allowed_callers: ["direct"] ayarlanması gerekiyor; aksi halde 400 hatası dönüyor.

Kaynakta örneklenen kullanım senaryosu, küresel bir bankanın gecelik regülasyon takibi. Kritik tasarım kararı istem değil, allowed_domains parametresi; çünkü regülasyon takibinde ikincil bir kaynağın kuralı yanlış özetlemesine tolerans yok. allowed_domains ve blocked_domains karşılıklı dışlayıcıdır; ikisini birden gönderirseniz 400 alırsınız. Girişler şemasız, çıplak alan adı biçiminde (isteğe bağlı yol ile) olmalı.

3. Web Fetch: verdiğiniz belgeyi okumak

Web Search keşfeder, Web Fetch okur. Bir URL verirseniz sayfa metnini tam olarak döndürür; PDF’ler için ise doğrudan eklenmiş bir PDF gibi işlenen base64 belge içeriği döndürür. Kaynakta belirtilen temel sürüm web_fetch_20250910.

Örnek olarak bir sağlık kuruluşunda üçüncü taraf risk değerlendirmesi anlatılıyor: SaaS satıcının güven merkezi, alt işleyici listesi, SOC 2 kapsam özeti ve DPA belgesi tek istekle okunuyor. Burada üç parametre kritik iş yapıyor:

citations: { enabled: true }: Web aramasının aksine, fetch’te alıntılar varsayılan olarak kapalıdır. Risk değerlendirmesi için açık olmalıdır.
allowed_domains: Modelin ilgisiz pazarlama bloglarına sapmasını engeller.
max_content_tokens: Aşırı büyük metin içeriğini bağlama girmeden önce keser.

Kaynağın verdiği yaklaşık büyüklük rehberi: Ortalama 10 kB’lik bir web sayfası kabaca 2.500 token, 100 kB’lik bir dokümantasyon sayfası kabaca 25.000 token, 500 kB’lik bir araştırma PDF’i kabaca 125.000 token tüketir. Dolayısıyla dört büyük belge tek turda bağlam pencerenizin ciddi bir kısmını harcayabilir.

Search ve Fetch’i birlikte kullanmak

Bu sürümdeki en yüksek kaldıraçlı örüntü, her iki aracı aynı anda etkinleştirmek. Kullanıcı belirli bir belgeyi URL vermeden adlandırdığında (“şu deponun README’sini oku”, “satıcının en son DPA’sını aç”) Claude belgeyi bulmak için aramayı, tamamını okumak için fetch’i kullanır. Arama size ucuza genişlik verir; fetch, gerçekten önemli olan az sayıda kaynakta derinlik sağlar.

4. MCP Connector: MCP istemcisi yazmadan kurumsal sistemler

Model Context Protocol, kurumsal sistemleri modellere açmak için fiili standart haline geldi. MCP Connector, Messages API’yi doğrudan uzak MCP sunucularına yöneltmenize olanak veriyor; istemci uygulaması, oturum yönetimi ya da araç şeması çeviri katmanı gerekmiyor. Bağlantıyı ve araç çağrılarını sizin adınıza servis yapıyor.

API iki parçadan oluşuyor: mcp_servers bağlantıları tanımlıyor, tools içindeki mcp_toolset girdisi ise o sunucunun hangi araçlarının etkin olduğunu ve nasıl davranacağını belirliyor. Kaynak, MCP Connector’ün Foundry’de (Claude API’de olduğu gibi) beta aşamasında olduğunu belirtiyor; çağrının client.beta.messages.create üzerinden ve betas=["mcp-client-2025-11-20"] başlığıyla yapılması gerekiyor.

response = client.beta.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=4096,
messages=[{"role": "user", "content": "What's blocking the payments release?"}],
mcp_servers=[{
"type": "url",
"url": "https://mcp.contoso.com/jira/sse",
"name": "jira",
"authorization_token": jira_oauth_token,
}],
tools=[{"type": "mcp_toolset", "mcp_server_name": "jira"}],
betas=["mcp-client-2025-11-20"],
)

Kaynaktaki örnek, ServiceNow, Intune ve Confluence için MCP sunucularını dahili Claude Code dağıtımlarında zaten çalıştıran bir üreticinin, aynı sunucuları yeni bir entegrasyon yapmadan bir IT destek ajanına arkalatmasını anlatıyor. Sistem istemi, önce salt-okunur araçlarla teşhis koymayı ve değişiklik yapmadan önce ne yapılacağını açıkça belirtmeyi zorunlu kılıyor.

5. Tool Search

Kaynak yazısı beşinci yetenek olarak Tool Search’ü listeliyor ve yüzlerce araç bağlandığında modelin doğru aracı seçmesi sorununa bir çözüm olarak konumlandırıyor. Ancak ekibimize ulaşan kaynak metin bu bölümün ayrıntılı açıklamasından önce kesiliyor; API şekli ve örnek kullanım için Anthropic’in resmi belgelerine bakmanız önerilir.

Neden önemli

Kaynağın vurguladığı ana nokta şu: Bu beş özellik ayrı ayrı yeni değil, ama Azure üzerinde barındırılan dağıtımlarda birlikte kullanılabilir olmaları mimariyi değiştiriyor. Önceden, veri kalış bölgesi (residency) tutumu ile ajanik yetenekler arasında seçim yapmak gerekiyordu; artık aynı dağıtım hem istem ve tamamlamaları Azure içinde tutuyor hem de yapılandırılmış çıktı, web araması, web getirme ve MCP bağlantısı sunuyor.

Kaynaklar ve İleri Okuma

devblogs.microsoft.com

Bu yazı yapay zeka (büyük dil modelleri) ile hazırlanmış, insan editör tarafından incelenmiştir. İçerik üretim sürecimiz.

Aşkın KILIÇYazar

20+ yıl deneyimli Azure Solutions Architect. Microsoft sertifikalı bulut mimari ve DevOps danışmanı. Azure, yapay zekâ ve bulut teknolojileri üzerine Türkçe teknik içerikler üretiyor.

AZ-305AZ-104AZ-500AZ-400DP-203AI-102