AntV MCP Sunucusu Entegrasyonu

“AntV” MCP Sunucusu ne yapar?

AntV MCP Sunucusu, AntV grafik kütüphanesini kullanarak 25’ten fazla görsel grafik türü oluşturabilen bir görselleştirme Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Yapay zekâ asistanları ile AntV’nin güçlü grafik özellikleri arasında köprü görevi görerek, yapay zekâ destekli iş akışlarının talep üzerine grafik görselleştirmeleri oluşturmasını, yönetmesini ve sunmasını sağlar. Grafik oluşturmayı bir MCP aracı olarak sunarak, dinamik veri görselleştirme, içgörü sunumu ve rapor üretimi gerektiren uygulamalarda geliştirme iş akışlarını iyileştirir. Sunucu, istemcilerin analiz, gösterge panelleri ve iş zekâsı senaryoları için kolayca grafik talep etmelerini sağlar ve tüm işlemler MCP arayüzü ile standartlaştırılır.

Komut Listesi

Depoda prompt şablonları hakkında bilgi bulunamadı.

Kaynak Listesi

Depoda açıkça belgelenmiş kaynak bulunamadı.

Araç Listesi

• Grafik Oluşturma Aracı
  Yapay zekâ istemcilerinin, AntV grafik sistemini kullanarak programatik olarak çok çeşitli görsel grafikler (20’den fazla tür, ör: çubuk, çizgi, pasta vb.) oluşturmasını sağlar. Bu araç, grafik oluşturmanın karmaşıklığını soyutlayarak kullanıcıların grafik türünü ve verilerini belirtip oluşturulmuş görsel çıktıyı almalarını kolaylaştırır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Otomatik Veri Görselleştirme
  Geliştiriciler, doğrudan veri boru hatlarından grafikler oluşturarak gösterge panelleri veya analiz uygulamalarında hızlı ve standartlaştırılmış görsel raporlama sağlayabilir.
• İş Zekâsı Entegrasyonu
  Grafik oluşturmayı BI araçlarına entegre ederek kullanıcılara ve yapay zekâ sistemlerine eğilimleri, karşılaştırmaları ve metrikleri istenildiğinde görselleştirme imkânı sunar.
• Rapor Oluşturma
  Otomatik oluşturulan raporlara dinamik grafikler ekleyerek sunulan içgörülerin netliğini ve etkisini artırır.
• Eğitim Platformları
  Öğrenme platformlarının, kavramayı kolaylaştıracak etkileşimli görseller ve veri temelli grafikler oluşturmasını sağlar.
• Yapay Zekâ Asistanı Görselleştirme Desteği
  Yapay zekâ asistanlarının, kullanıcı isteklerine yanıt olarak grafik üretip gösterebilmesini sağlayarak sohbetleri daha bilgilendirici ve görsel açıdan zengin hâle getirir.

Nasıl Kurulur?

Windsurf

1. Sisteminizde Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. mcpServers bölümünü bulun.
4. Aşağıdaki JSON kodu ile AntV MCP Sunucusunu ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

5. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
6. Windsurf panosunda sunucunun çalıştığını doğrulayın.

Claude

1. Node.js yüklü değilse yükleyin.
2. Claude’un yapılandırma dosyasına erişin.
3. mcpServers anahtarı altında AntV MCP Sunucusunu ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun bağlı olduğunu onaylayın.

Cursor

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Cursor’un ayar dosyasını açın.
3. AntV MCP Sunucusu yapılandırmasını ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Araç paletinde grafik araçlarının mevcut olup olmadığını kontrol edin.

Cline

1. Gerekirse Node.js’i yükleyin.
2. Cline’ın yapılandırma dosyasını bulun.
3. AntV MCP Sunucusu yapılandırmasını ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Dosyayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Grafik oluşturma isteği göndererek kurulumu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma API anahtarları ve hassas girdileri korumak için ortam değişkenlerini kullanın. Örnek yapılandırma:

{
  "mcpServers": {
    "antv-chart": {
      "command": "npx",
      "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

“API_KEY” kısmını kendi ortam değişkeninizin adıyla değiştirin.

Bu MCP Sunucusu Flow’larda Nasıl Kullanılır?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyip yapay zekâ ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne şu JSON formatında MCP sunucusu ayrıntılarınızı girin:

{
  "antv-chart": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, yapay zekâ ajanınız artık bu MCP’yi, tüm işlev ve yeteneklerine erişecek şekilde bir araç olarak kullanabilir. “antv-chart” ismini gerçek MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

AntV MCP Sunucusu, grafik oluşturma ve görselleştirme konusunda yüksek derecede uzmanlaşmış olup analiz ve görselleştirme odaklı iş akışları için belirgin bir fayda sunar. Ancak, belgelerinde prompt şablonları, kaynaklar, örnekleme ve root desteği hakkında ayrıntı eksiktir. Görselleştirme merkezli geliştiriciler için odaklı ve değerli bir araçtır, ancak genel MCP özellikleri tam olarak sunulmamıştır.

MCP Skoru