Kanıtlanabilir MCP Sunucusu

“Kanıtlanabilir” MCP Sunucusu ne yapar?

Kanıtlanabilir MCP Sunucusu, uzaktan kanıtlama yoluyla yüksek düzeyde güvenlik ve güvenilirlik sağlamak üzere tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Yapay zeka asistanlarının ve MCP istemcilerinin, etkileşimde bulundukları sunucunun, oluşturulan ve yayınlananla birebir aynı ve üzerinde oynanmamış kodu çalıştırdığını doğrulamasına imkan tanır; bu sırada gizli hesaplama ve güvenilir yürütme ortamlarından (TEE) yararlanır. Herhangi bir bağlantı kurulmadan önce, sunucu donanım destekli bir sertifika üretir ve kod bütünlüğünün kriptografik kanıtını (gömülü SGX quote ile RA-TLS üzerinden) sunar; böylece bağımsız doğrulama mümkün olur. Bu, sunucu ortamının tehlikeye atılmadığından emin olarak, yapay zekâ iş akışlarının güvenle harici veri kaynakları, hizmetler veya hassas API’lerle etkileşime girmesini sağlar.

İstem (Prompt) Listesi

Depoda istem şablonlarına dair herhangi bir bilgi bulunmamaktadır.

Kaynak Listesi

Depoda sunucu tarafından açığa çıkarılan MCP kaynaklarına dair herhangi bir bilgi mevcut değildir.

Araç Listesi

Depoda sunucu tarafından sağlanan araçlara veya çalıştırılabilir işlevlere ilişkin herhangi bir bilgi bulunmamaktadır (ör. server.py veya araç tanımları yok).

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Güvenli API Geçidi: Yapay zeka ajanlarının hassas API’lere ancak sunucu bütünlüğü kanıtlanıp doğrulanırsa erişmesine izin vererek veri koruması sağlar.
• Güvenilir Veri Erişimi: Veriyi işleyen kodun üzerinde değişiklik yapılmadığının kanıtıyla, veritabanlarına veya veri kaynaklarına güvenli sorgulama imkanı sunar.
• Uyumluluk ve Denetim: Sunucu bütünlüğünün kanıtlanmasıyla veri işleme ve yönetimi için düzenleyici gereksinimleri karşılamaya yönelik doğrulanabilir günlükler ve kanıtlar sağlar.
• Tedarik Zinciri Doğrulaması: Sonraki kullanıcılar ve iş ortaklarının, etkileşimde bulundukları sunucunun yayınlanan kodun aynısını çalıştırdığından emin olmasını sağlar ve müdahale riskini azaltır.
• Gizli Yapay Zeka İş Akışlarının Geliştirilmesi: Yalnızca kanıtlanmış kodun hassas bilgileri işleyebildiği uçtan uca gizli yapay zeka hatları oluşturmayı kolaylaştırır.

Kurulumu nasıl yapılır

Windsurf

1. Gereksinimler: Node.js ve Docker kurulu olmalıdır.
2. Windsurf yapılandırma dosyasını bulun (genellikle windsurf.config.json).
3. Kanıtlanabilir MCP Sunucusunu şu JSON ile ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
5. Sunucunun belirtilen portta çalıştığını ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Claude

1. Docker’ın kurulu olduğundan emin olun.
2. Claude’un MCP entegrasyon ayarlarını bulun.
3. Kanıtlanabilir MCP Sunucusunu şu şekilde kaydedin:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Kurulumu doğrulamak için yapay zeka ajanı bağlantılarını test edin.

Cursor

1. Node.js ve Docker’ı kurun.
2. MCP sunucuları için Cursor yapılandırma dosyasını açın.
3. Şunu ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Cursor’u yeniden başlatın.
5. Kanıtlanabilir MCP Sunucusunun yapay zeka iş akışları tarafından keşfedilebilir olduğunu onaylayın.

Cline

1. Docker ve gerekli sistem bağımlılıklarıyla ortamı hazırlayın.
2. Cline’ın MCP sunucu yapılandırmasını düzenleyin.
3. Şunu ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Başarılı MCP sunucu kaydı için sistem günlüklerini veya arayüzü kontrol edin.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

API anahtarlarını güvenli şekilde saklamak için yapılandırmanızda ortam değişkenleri kullanın. Örnek:

{
  "mcpServers": {
    "attestable-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${YOUR_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Bu MCP’yi iş akışlarında nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini iş akışınıza ekleyin ve yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde aşağıdaki JSON formatıyla MCP sunucusu bilgilerinizi girin:

{
  "attestable-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, yapay zeka ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “attestable-mcp” adını kendi MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Bulunan bilgilere göre, Kanıtlanabilir MCP Sunucusu, güvenlik ve uzaktan kanıtlama konusunda oldukça uzmanlaşmış olsa da, şu anda daha zengin özellikli MCP sunucularında yaygın olan istem şablonları, kaynaklar veya araçlardan yoksundur. Yapılandırma ve güvenlik odağı güçlüdür, ancak geliştiriciye yönelik özellikleri sınırlıdır.

MCP Skoru

Bizim görüşümüz:
Bu MCP sunucusu 3/10 puan alıyor. Sağlam kanıtlama ve güvenlik özellikleri sunuyor, bu da uyumluluk ve güven için değerli; ancak, tipik yapay zeka geliştirme iş akışlarında yaygın kullanılabilirliğini sağlayacak istem, kaynak ve araç gibi standart MCP işlevlerinden yoksun. Açık kaynak durumu, bir LICENSE dosyası olmaması nedeniyle belirsiz; ancak uzaktan kanıtlama konusundaki odağı, yüksek güven gerektiren senaryolar için benzersiz ve faydalı.