DevRev MCP Sunucusu

“DevRev” MCP Sunucusu ne yapar?

DevRev MCP Sunucusu, DevRev’in API’larına kapsamlı erişim sağlamak üzere tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur ve DevRev’in platform işlevlerinin yapay zeka asistanlarına ve geliştirici iş akışlarına sorunsuz entegrasyonunu mümkün kılar. Bu sunucu aracılığıyla kullanıcılar, DevRev ile çalışma öğelerini (sorunlar ve biletler gibi) yönetebilir, parçaları (iyileştirmeler) idare edebilir, DevRev verisi üzerinde gelişmiş aramalar yapabilir ve kullanıcı bilgilerini alabilirler. Bu yetenekleri dışa açarak DevRev MCP Sunucusu, yapay zeka ajanlarının ve istemcilerin DevRev kaynaklarını otomatikleştirmesine, sorgulamasına ve yönetmesine olanak tanır; böylece veritabanı sorguları, iş akışı otomasyonları ve bağlam odaklı geliştirme desteği gibi kullanım senaryolarını destekler.

İstem Listesi

Sağlanan depo dosyalarında veya belgede açıkça bir istem şablonu belirtilmemiştir.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynak Listesi

Mevcut belgede veya kodda açıkça bir MCP kaynağı listelenmemiştir. Kaynak primitifleri README veya görünen dosyalarda detaylandırılmamıştır.

Araç Listesi

• search: Farklı isim alanlarını (makaleler, sorunlar, biletler, parçalar, dev_users, accounts, rev_orgs) destekleyen arama API’siyle DevRev üzerinde bilgi arayın.
• get_current_user: Şu anda kimliği doğrulanmış DevRev kullanıcısının ayrıntılarını alın.
• get_work: Bir DevRev çalışma öğesinin kimliğini kullanarak kapsamlı bilgi alın.
• create_work: Başlık, gövde, atananlar ve ilişkili parçalar gibi özelliklerle DevRev’de yeni sorunlar veya biletler oluşturun.
• update_work: Başlık, gövde, atananlar veya ilişkili parçalar gibi özellikleri değiştirerek mevcut çalışma öğelerini güncelleyin.
• list_works: Durum, tarihler, atananlar, parçalar ve daha fazlası gibi kriterlere göre çalışma öğelerini listeleyin ve filtreleyin.
• get_part: Kimliğini kullanarak belirli bir parça (iyileştirme) hakkında ayrıntılı bilgi alın.
• create_part: Ad, açıklama, atananlar ve üst parçalar gibi özelliklerle yeni parçalar oluşturun.
• update_part: Ad, açıklama, atananlar veya hedef tarihler gibi özellikleri değiştirerek mevcut parçaları güncelleyin.
• list_parts: Tarihler, atananlar, üst parçalar ve daha fazlası gibi kriterlere göre parçaları listeleyin ve filtreleyin.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Çalışma Öğesi Yönetimi: Geliştiriciler, sorun veya biletleri programatik olarak oluşturabilir, güncelleyebilir, alabilir ve listeleyebilir; böylece proje yönetimi iş akışları ve otomasyonu kolaylaşır.
• Gelişmiş Parça (İyileştirme) Yönetimi: Takımlar, iyileştirmeleri (“parça” olarak adlandırılır) oluşturarak, güncelleyerek veya hiyerarşik olarak düzenleyerek özellik planlaması ve takibini destekleyebilir.
• Gelişmiş Arama: Makaleler, sorunlar, kullanıcılar ve daha fazlası üzerinde karma ve isim alanına özel aramalar yaparak, yapay zeka asistanlarının ilgili DevRev bilgisini hızlıca sunmasını sağlar.
• Kullanıcı Bağlamı Alma: Kişiselleştirilmiş yapay zeka iş akışlarını mümkün kılmak için mevcut kullanıcı hakkında bilgiye erişin; örneğin, özel bildirimler veya bağlama duyarlı öneriler.
• Otomatik Raporlama ve Analitik: Çeşitli kriterlerle çalışma öğelerini ve parçaları filtreleyip listeleyerek takımlar, proje takibi ve karar alma için rapor ve içgörüler oluşturabilir.

Nasıl kurulur

Windsurf

Mevcut belgede Windsurf’e özel bir talimat verilmemiştir.

Claude

1. https://app.devrev.ai/signup adresine kaydolup kimlik doğrulama adımlarını izleyerek DevRev API Anahtarınızı edinin.
2. Claude Masaüstü yapılandırma dosyanızı bulun:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. claude_desktop_config.json dosyasını düzenleyip DevRev MCP sunucusunu ekleyin:

   "mcpServers": {
     "devrev": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "devrev-mcp"
       ],
       "env": {
         "DEVREV_API_KEY": "YOUR_DEVREV_API_KEY"
       }
     }
   }
   

4. Dosyayı kaydedin ve Claude Masaüstü’nü yeniden başlatın.
5. DevRev MCP sunucusunun Claude arayüzünde erişilebilir olduğundan emin olun.

Not: Geliştirme veya yayımlanmamış sunucular için aşağıdaki yapılandırmayı kullanın:

"mcpServers": {
  "devrev": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "src/devrev_mcp dizinine giden yol",
      "run",
      "devrev-mcp"
    ],
    "env": {
      "DEVREV_API_KEY": "YOUR_DEVREV_API_KEY"
    }
  }
}

Cursor

Mevcut belgede Cursor’a özel bir talimat verilmemiştir.

Cline

Mevcut belgede Cline’a özel bir talimat verilmemiştir.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

API anahtarları, yapılandırma JSON’unuzdaki env bölümü kullanılarak yapılandırılır:

"env": {
  "DEVREV_API_KEY": "YOUR_DEVREV_API_KEY"
}

Bu, API anahtarınızı güvenli ve kod tabanınız dışında tutar.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP kullanımı

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

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

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

Yapılandırdıktan sonra, yapay zeka ajanınız artık bu MCP’yi tüm işlevleri ve özelliklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “devrev” adını kendi MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

| Roots Desteği | ⛔ | Bahsedilmemiş |

Bizim görüşümüz:
Mevcut belgelere dayanarak, DevRev MCP Sunucusu açık araç tanımları ve Claude için kurulum talimatları sunuyor, ancak istem şablonları, açık kaynak tanımları ve örnekleme veya roots desteği hakkında bilgi eksik. Projede açık kaynak lisansı, en az bir araç ve bir miktar topluluk aktivitesi mevcut; fakat daha kapsamlı dokümantasyon ve çoklu platform talimatları ile daha iyi olabilirdi.

MCP Puanı

MCP Puanı: 5/10
Proje, iyi temel araç kapsamı ve açık lisans ile işlevsel, ancak bazı temel MCP özellikleri (istemler, kaynaklar, örnekleme, roots) ve daha sağlam çoklu platform kurulum talimatları eksik.