Eunomia MCP Sunucusu

“Eunomia” MCP Sunucusu ne yapar?

Eunomia MCP Sunucusu, Eunomia çerçevesinin bir uzantısıdır ve Eunomia araçlarını Model Context Protocol (MCP) sunucularına bağlar. Temel amacı, LLM tabanlı (Büyük Dil Modeli) uygulamalarında işlenen metin akışlarında Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgi (PII) tespiti veya kullanıcı erişim kontrolü gibi veri yönetimi politikalarını düzenlemektir. MCP ekosistemiyle entegre olarak, geliştiricilerin LLM ya da diğer metin tabanlı iş akışları üzerinde veri politikalarını uygulamasına ve MCP standardı ile birden fazla sunucu arasında iletişimi orkestre etmesine olanak tanır. Bu, AI destekli ortamlarda veri akışlarının yönetimini kolaylaştıran sağlam bir güvenlik ve uyumluluk katmanı ekler.

Komut Listesi

Depoda veya dokümantasyonda komut şablonlarına yer verilmemiştir.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynak Listesi

Depoda veya dokümantasyonda herhangi bir MCP kaynağı açıkça belirtilmemiştir.

Araç Listesi

Depoda veya dokümantasyonda net bir MCP araç listesi sunulmamıştır.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• LLM Boru Hatlarında Veri Yönetimi
  Eunomia MCP Sunucusu, LLM tabanlı metin boru hatlarında PII tespiti ve maskeleme gibi veri yönetimi politikalarını uygulayabilir.

• Çoklu Sunucu Orkestrasyonu
  Geliştiriciler, birden fazla harici MCP sunucusunu orkestre ederek dağıtık sistemlerde koordineli politika uygulamasını sağlayabilirler.

• Harici Araçlarla Entegrasyon
  Sunucu, diğer MCP tabanlı servislerle (ör. bir web-browser-mcp-server) bağlantı kurarak veri yönetimi ve işleme yeteneklerini genişletebilir.

• Otomatik Politika Uygulaması
  PiiInstrument gibi araçlar tanımlanarak, kuruluşların hassas bilgileri politikalarına uygun şekilde sürekli ele alması sağlanabilir.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Node.js ve uv kurulu olduğundan emin olun.
2. Eunomia MCP Sunucusu deposunu klonlayın:
   git clone https://github.com/whataboutyou-ai/eunomia-mcp-server.git
3. Windsurf yapılandırma dosyanıza Eunomia MCP Sunucusu’nu mcpServers listenize ekleyin:
4. Yapılandırmanıza aşağıdaki JSON’u ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

5. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.

Claude

1. Önkoşulları yükleyin (Node.js, uv).
2. Depoyu klonlayın.
3. Claude’un yapılandırmasına şunu ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Bir test sorgusu çalıştırarak doğrulayın.

Cursor

1. En son Cursor sürümüne ve bağımlılıklarına sahip olduğunuzdan emin olun.
2. Eunomia MCP Sunucusu’nu yapılandırma dosyanıza ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

3. Kaydedin, Cursor’u yeniden başlatın ve test edin.

Cline

1. Node.js ve uv kurulu değilse yükleyin.
2. Eunomia MCP Sunucusu deposunu klonlayın.
3. Cline yapılandırma dosyanızı aşağıdaki şekilde güncelleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Cline sunucusunu yeniden başlatın.
5. Bir MCP komutu çalıştırarak entegrasyonu doğrulayın.

API anahtarlarını güvenli hale getirme:
Yapılandırmanızda ortam değişkenlerini kullanın:

{
  "mcpServers": {
    "eunomia-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${EUNOMIA_API_KEY}",
        "REQUEST_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

${EUNOMIA_API_KEY} kısmını kendi ortam değişkeninizle değiştirin.

Bu MCP’yi iş akışlarında nasıl kullanabilirsiniz

FlowHunt içinde MCP kullanımı

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

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne aşağıdaki JSON biçiminde MCP sunucu ayrıntılarınızı girin:

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

Yapılandırdıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlev ve yeteneklerine erişerek kullanabilir. “eunomia-mcp-server” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

İki tablo arasında, bu MCP LLM uygulamaları için temel ama önemli bir veri yönetimi orkestrasyon katmanı sunar; fakat komutlar, kaynaklar ve araçlar hakkında detaylı belgeler içermemektedir. Kullanımdan kaldırılma uyarısı ve sınırlı açık özellikleri göz önünde bulundurularak, üretim için puanı ortadır.

MCP Puanı