Graphlit MCP Sunucusu Entegrasyonu

“Graphlit” MCP Sunucusu ne yapar?

Graphlit MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, MCP istemcileri ile Graphlit platformu arasında köprü görevi görerek çok çeşitli harici veri kaynakları ve hizmetlerle sorunsuz entegrasyon sağlar. Temel amacı; Slack, Discord, web siteleri, Google Drive, e-posta, Jira, Linear ve GitHub gibi platformlardan çeşitli içerikleri birleştirmek, indekslemek ve aranabilir hale getirmek ve bunları birleşik, RAG-uyumlu (Retrieval-Augmented Generation) bir bilgi tabanına dönüştürmektir. Sunucu, belge, web sayfası, ses ve video alınmasını destekler—içeriği otomatik olarak çıkarır veya transkript eder ve verimli geri getirim için hazırlar. Yerleşik web tarama, arama ve daha fazlası gibi araçlarla Graphlit MCP Sunucusu, AI asistanlarının ve geliştiricilerin büyük bilgi depolarıyla etkileşim kurmasını ve yönetmesini sağlar; belge arama, otomatik çıkarım ve popüler geliştirme ortamlarında çoklu-kaynak birleştirme gibi gelişmiş iş akışlarını mümkün kılar.

Komut Listesi

Mevcut dokümantasyon veya depo dosyalarında açık bir komut şablonu bulunmamaktadır.

Kaynak Listesi

Mevcut dokümantasyon veya depo dosyalarında açık kaynaklar belirtilmemiştir.

Araç Listesi

• İçerik Sorgulama: Alınan bilgi tabanında arama ve içerik getirme işlemleri.
• Koleksiyonları Sorgulama: Belirli veri veya belge koleksiyonlarında sorgulama.
• Akışları Sorgulama: Graphlit’e entegre edilmiş çeşitli akışlarda arama ve sorgulama.
• Konuşmaları Sorgulama: Platformlar arası konuşma kayıtlarına erişim ve arama.
• İlgili Kaynakları Getir: Bir sorguya veya bağlama uygun kaynakları bulma.
• Benzer Görselleri Getir: Sağlanan bir görsele görsel olarak benzeyen görselleri bulma.
• Görseli Açıklama: Bir görsel için metinsel açıklama oluşturma.
• LLM Sohbetini Başlat/Devam Ettir: RAG iş akışları için LLM tabanlı sohbet başlatma veya devam ettirme.
• Metinden Yapılandırılmış JSON Çıkar: Yapılandırılmamış metin verilerini yapılandırılmış JSON formatına dönüştürme.
• Ses Olarak Yayınla (ElevenLabs Audio): İçeriği ElevenLabs kullanarak sese dönüştürme.
• Görsel Olarak Yayınla (OpenAI Görsel Üretimi): Açıklamalardan OpenAI ile görseller üretme.
• Dosyalar, Web Sayfaları, Mesajlar, Paylaşımlar, E-postalar, Görevler, Metin, Bellek (Kısa Süreli): Bu içerik türlerini Graphlit’e alma.
• Web Tarama: Otomatik web tarama ile web verisi alma.
• Veri Bağlayıcıları: Şu entegrasyonlar için içerik alma:
  • Microsoft Outlook e-posta
  • Google Mail
  • Notion
  • Reddit
  • Linear
  • Jira
  • GitHub Issues
  • Google Drive
  • OneDrive
  • SharePoint
  • Dropbox
  • Box
  • GitHub
  • Slack
  • Microsoft Teams
  • Discord
  • Twitter/X
  • Podcastler (RSS)

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Kurumsal Bilgi Yönetimi: Çeşitli platformlardan iç doküman, iletişim ve kaynakları birleşik, aranabilir bir bilgi tabanında toplayarak kolay erişim ve RAG iş akışları sağlar.
• Otomatik İçerik Alımı & Arama: Belgeleri, web sayfalarını, e-postaları ve daha fazlasını otomatik olarak alır—bunları AI asistanlarına veya geliştiricilere anında aranabilir ve erişilebilir kılar.
• Çoklu-Kaynaklı Retrieval-Augmented Generation (RAG): LLM’lerin çeşitli veri kaynaklarından güncel ve bağlama uygun bilgilerle daha doğru ve alakalı sonuçlar üretmesini sağlar.
• Platformlar Arası Veri Entegrasyonu: Slack, Jira, GitHub ve Google Drive gibi araçlardan verileri sorunsuz bir şekilde bağlar ve senkronize eder; bütüncül proje ve ürün yönetimi sağlar.
• İçerik Yayınlama & Dönüştürme: Alınan içeriği diğer formatlara (ses, görsel) dönüştürür veya daha ileri işleme veya yayınlama için yapılandırılmış veri çıkarımı yapar.

Kurulum Adımları

Windsurf

1. Sisteminizde Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun veya oluşturun.
3. mcpServers bölümüne Graphlit MCP Sunucusu girişini ekleyin:

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

4. Yapılandırma dosyasını kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Graphlit MCP Sunucusunun çalıştığını ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Saklama

API anahtarları için ortam değişkenleri kullanın:

{
  "mcpServers": {
    "graphlit": {
      "command": "npx",
      "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "GRAPHLIT_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-project-id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js kurulu değilse yükleyin.
2. Claude’un yapılandırma dosyasını açın.
3. Graphlit MCP Sunucusu girişini şu şekilde ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun bağlı MCP sunucularınız arasında olduğunu doğrulayın.

Cursor

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Cursor yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. Aşağıdaki MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Graphlit MCP’nin mevcut araçlar arasında görünüp görünmediğini kontrol edin.

Cline

1. Sisteminizde Node.js’in mevcut olduğundan emin olun.
2. Cline yapılandırma dosyanıza erişin.
3. Graphlit MCP Sunucusu’nu şu şekilde ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. MCP Sunucusu entegrasyonunu doğrulayın.

Not: API anahtarları gibi hassas bilgileri güvenli şekilde saklamak için her zaman ortam değişkenlerini kullanın; yukarıdaki Windsurf örneğinde gösterildiği gibi.

Bu MCP’yi Akışlar İçinde Kullanma

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

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

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde aşağıdaki JSON formatıyla MCP sunucunuzun detaylarını girin:

{
  "graphlit": {
    "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. “graphlit” adını kendi MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Roots Desteği: Dokümantasyonda açıkça belirtilmemiş.

Bizim Görüşümüz

Graphlit MCP Sunucusu araç işlevselliği ve entegrasyon rehberlerinde sağlamdır ancak açık komut şablonları ve MCP kaynaklarına dair dokümantasyon eksiktir. Bir LICENSE, aktif geliştirme ve güçlü GitHub katılımı ile bilgi yönetimi ve RAG kullanım senaryoları için iyi bir tercih olsa da, kaynak ve komut dokümantasyonunun olmaması bazı durumlarda kutudan çıkar çıkmaz esnekliği sınırlayabilir.

MCP Skoru