aranet4 MCP Sunucusu

aranet4 MCP Sunucusu

Aranet4 MCP Sunucusu ile Aranet4 CO2 sensörlerinizi yönetin ve izleyin—FlowHunt’ın AI destekli iş akışlarıyla hava kalitesi veri toplama, yapılandırma ve raporlamasını otomatikleştirin.

“aranet4” MCP Sunucusu ne işe yarar?

aranet4 MCP Sunucusu, Aranet4 CO2 sensör cihazınızı ve ona ait yerel veritabanını yönetmek için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. AI asistanlarıyla harici veri kaynaklarını birleştirerek, cihazınız ile yakındaki cihazları tarama, ölçüm verilerini çekip kaydetme ve geçmiş sensör okumalarını sorgulama gibi görevler için sorunsuz etkileşim sağlar. Otomatik güncellemeleri, rehberli yapılandırmayı ve görsel çıktı destekleyen istemciler için veri görselleştirmesini destekler. Sunucu, çevresel sensör verilerinin daha geniş LLM tabanlı otomasyonlara entegrasyonunu kolaylaştırarak geliştirici iş akışlarını güçlendirir; hava kalitesini izlemeyi, geçmiş eğilimleri takip etmeyi ve cihaz ayarlarını programatik olarak yönetmeyi kolaylaştırır.

Prompt Listesi

Depoda veya README’de açık prompt şablonu belgelenmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda veya README’de açık kaynak belgelenmemiştir.

Araçlar Listesi

Yapılandırma ve Araçlar:

  • init_aranet4_config: Aranet4 cihazının rehberli yapılandırması.
  • scan_devices: Yakındaki Bluetooth Aranet4 cihazlarını tarar.
  • get_configuration_and_db_stats: Geçerli config.yaml ve yerel SQLite veritabanından genel istatistikleri getirir.
  • set_configuration: config.yaml içindeki değerleri ayarlar.

Geçmiş veriyi güncellemek için:

  • fetch_new_data: Tanımlı Aranet4 cihazından yeni veriler çeker ve yerel veritabanına kaydeder.

Geçmiş veriyi sorgulamak için:

  • get_recent_data: Yerel veritabanından son verileri getirir; ölçüm sayısı belirtilebilir.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

  • Çevresel İzleme: Yakındaki Aranet4 cihazlarından hava kalitesi ve CO2 verilerini otomatik olarak tarayın ve çekin, daha fazla analiz için yerel veritabanında saklayın.
  • Geçmiş Veri Analizi: Geçmiş sensör okumalarını sorgulayarak, zaman içinde hava kalitesindeki eğilimleri veya anormallikleri inceleyin; araştırmacılar veya tesis yöneticileri için faydalıdır.
  • Otomatik Yapılandırma: AI destekli veya manuel araçlar sayesinde Aranet4 cihazlarını hızlıca kurun ve yapılandırın; teknik bilgisi az olan kullanıcılar için kurulum süresini azaltır.
  • Görselleştirme ve Raporlama: Görsel çıktı destekleyen istemciler için son ölçümlerin grafiklerini oluşturun ve görselleştirin; yorumlama ve raporlama sürecini kolaylaştırır.
  • Cihaz Filo Yönetimi: Bir alandaki birden fazla Aranet4 cihazını tarayın ve yönetin; merkezi izleme ve yapılandırma olanağı sağlar.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

  1. Ön koşullar: Node.js ve Python’ın kurulu olduğundan emin olun.
  2. Sunucuyu klonlayın ve kurun:
    git clone git@github.com:diegobit/aranet4-mcp-server.git
    cd aranet4-mcp-server
    
  3. Bağımlılıkları yükleyin: Tercihinize göre uv veya pip install . kullanın.
  4. Windsurf yapılandırmasını düzenleyin: aranet4 sunucusunu mcpServers bölümüne ekleyin.
  5. Kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
  6. Doğrulayın: Cihazınızın algılandığını ve verilerin erişilebilir olduğunu kontrol edin.

Örnek JSON:

"mcpServers": {
  "aranet4": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/aranet4-mcp-server/",
      "run",
      "src/server.py"
    ]
  }
}

Not: API anahtarları veya hassas bilgileri güvenli tutmak için ortam değişkenleri kullanın:

"aranet4": {
  "env": {
    "ARANET4_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

  1. Yukarıdaki 1–3. adımları uygulayın.
  2. Claude Desktop yapılandırma dosyasını düzenleyin: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json adresindedir.
  3. aranet4 sunucusunu yukarıdaki şekilde ekleyin.
  4. Kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.
  5. Rehberli kurulum için init aranet4 kullanın.

Cursor

  1. Yukarıdaki 1–3. adımları uygulayın.
  2. Cursor yapılandırma dosyasını düzenleyin: ~/.cursor/mcp.json adresindedir.
  3. aranet4 sunucu JSON yapılandırmasını ekleyin.
  4. Kaydedin ve Cursor’ı yeniden başlatın.
  5. Rehberli kurulum için init aranet4 kullanın.

Cline

  1. Yukarıdaki 1–3. adımları uygulayın.
  2. İlgili Cline yapılandırma dosyanızı düzenleyin.
  3. aranet4 sunucu JSON yapılandırmasını ekleyin.
  4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
  5. Kurulum için etkileşimli yapılandırma aracını kullanın.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP akışı

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında girin:

{
  "aranet4": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “aranet4” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.


Genel Bakış

BölümKullanılabilirlikDetaylar/Notlar
Genel Bakış
Prompt ListesiPrompt şablonu belgelenmemiştir.
Kaynak ListesiAçık MCP kaynağı belgelenmemiştir.
Araçlar ListesiYukarıda listelenen araçlara bakın.
API Anahtarlarının GüvenliğiYapılandırma JSON’unda ortam değişkenleri kullanılabilir.
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Örnekleme desteği ile ilgili bir bilgi yok.

Bizim görüşümüz

aranet4 MCP sunucusu, Aranet4 cihaz yönetimi ve çevre algılama için yüksek fayda sunar; net araç görünürlüğü ve iyi platform desteği ile öne çıkar. Ancak, belgelenmiş prompt şablonları ve açık MCP kaynak tanımları ile gelişmiş MCP özellikleri (ör. örnekleme, roots) eksiktir. Kurulum yönergeleri ise özellikle popüler AI geliştirme araçları için pratik ve detaylıdır. Genel olarak, alanı için sağlam ve pratik bir MCP uygulamasıdır.

MCP Skoru

LICENSE dosyası var mı⛔ (LICENSE dosyası bulunamadı)
En az bir aracı var mı
Fork sayısı5
Yıldız sayısı3

Puan: 6/10 – Cihaza özel yüksek fayda, ancak daha geniş MCP özellikleri ve prompt/kaynak dokümantasyonu eksik.

Sıkça sorulan sorular

aranet4 MCP Sunucusu nedir?

aranet4 MCP Sunucusu, Aranet4 CO2 sensörlerini FlowHunt gibi AI araçlarına bağlayan bir entegrasyon katmanıdır. Cihaz tarama, veri toplama, geçmiş analiz ve otomatik yapılandırma imkanı sunarak çevresel izlemeyi sorunsuz ve programatik hale getirir.

aranet4 MCP Sunucusu ile hangi görevleri otomatikleştirebilirim?

Çevresel izlemeyi otomatikleştirebilir, düzenli CO2 veri çekimleri planlayabilir, geçmiş eğilimleri analiz edebilir, hava kalitesini görselleştirebilir ve birden fazla Aranet4 cihazının ayarlarını yönetebilirsiniz—tümünü FlowHunt akışlarınızdan veya diğer desteklenen AI geliştirme araçlarından.

Bu sunucuyu kullanırken hassas verileri (ör. API anahtarları) nasıl güvenli tutabilirim?

API anahtarı gibi hassas bilgiler MCP sunucu yapılandırmanızda ortam değişkeni olarak eklenmelidir. Böylece kimlik bilgileriniz kodda veya yapılandırma dosyalarında açıkta olmaz ve güvenli kalır.

Bu sunucu ile sensör verilerini görselleştirebilir miyim?

Evet, istemciniz görsel çıktıyı destekliyorsa, aranet4 MCP Sunucusu son sensör ölçümlerinin grafiklerini oluşturup döndürebilir; bu da raporlama ve analiz işlemlerini kolaylaştırır.

Prompt şablonu desteği veya gelişmiş MCP özellikleri var mı?

Şu anda aranet4 MCP Sunucusu, açık prompt şablonları veya örnekleme gibi gelişmiş MCP özelliklerini içermemektedir; odak noktası Aranet4 sensörleri için sağlam cihaz yönetimi ve veri operasyonlarıdır.

Aranet4 Cihazlarını FlowHunt ile Entegre Edin

Aranet4 CO2 sensörlerinizi FlowHunt'a bağlayarak ortamınızı izlemeye ve analiz etmeye başlayın. Hava kalitesi iş akışlarını otomatikleştirin ve AI destekli otomasyonlarınızı bugün geliştirin.

Daha fazla bilgi

Kubernetes MCP Sunucusu
Kubernetes MCP Sunucusu

Kubernetes MCP Sunucusu

Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes/OpenShift kümeleri arasında köprü kurarak doğal dil iş akışlarıyla programatik kaynak yönetimi, pod işlem...

4 dakika okuma
Kubernetes MCP Server +4
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...

3 dakika okuma
AI Integration +4
Agentset MCP Sunucusu
Agentset MCP Sunucusu

Agentset MCP Sunucusu

Agentset MCP Sunucusu, AI asistanlarının harici veri kaynaklarına, API'lere ve servislere bağlanmasını sağlayan, belge tabanlı akıllı uygulamaların geliştirilme...

4 dakika okuma
AI Open Source +5