Rapor Oluşturma MCP Sunucusu

“Rapor Oluşturma” MCP Sunucusu ne yapar?

Rapor Oluşturma MCP Sunucusu, AI asistanlarını güçlü rapor oluşturma yetenekleriyle buluşturmak için tasarlanmıştır; harici veri kaynaklarını ve yapılandırılmış iş akışlarını entegre ederek raporların oluşturulmasını ve yönetilmesini kolaylaştırır. Model Context Protocol (MCP) aracılığıyla temel işlevleri açığa çıkaran bu sunucu, geliştiricilerin ve AI ajanlarının veri toplama, belge birleştirme ve çıktıların özelleştirilebilir şablonlara göre biçimlendirilmesi gibi görevleri otomatikleştirmesine olanak tanır. Geliştirme iş akışına entegrasyonu, AI araçları ile raporlama yardımcıları arasında sorunsuz etkileşim sağlayarak, veritabanı sorgularının çalıştırılmasını, dosya yönetimini veya harici API’lerin çağrılmasını rapor birleştirme sürecinin bir parçası haline getirir.

Prompt Listesi

Mevcut dosya veya dokümantasyonda özel prompt şablonlarına rastlanmamıştır.

Kaynaklar Listesi

Mevcut depo dosyalarında veya dokümantasyonda açıkça belirtilmiş kaynak yoktur.

Araçlar Listesi

Sunucu.py veya ilgili dosyalarda açıkça listelenmiş araç bulunmamaktadır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Rapor Otomasyonu: Veri toplama ve yapılandırılmış rapor oluşturma sürecini uçtan uca otomatikleştirerek manuel çabayı ve hataları azaltın.
• Belge Birleştirme: Birden fazla veri kaynağından karmaşık belgeler bir araya getirerek raporlar arasında tutarlılık ve standartlaşma sağlayın.
• Geliştirme İş Akışı Entegrasyonu: CI/CD veya proje takibinin bir parçası olarak isteğe bağlı rapor oluşturmayı etkinleştirmek için geliştirme araçlarıyla entegre edin.
• Özel Rapor Şablonları: Farklı iş ihtiyaçlarına göre çeşitli rapor türleri oluşturmak için özelleştirilebilir şablonlardan yararlanın.
• Veri Odaklı İçgörüler: AI asistanlarının gerçek zamanlı veri sorgularıyla raporlar oluşturmasını sağlayarak ekiplere eyleme dönüştürülebilir içgörüler sunun.

Nasıl Kurulur

Windsurf

1. Node.js’in önceden kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın (örn: windsurf.config.json).
3. Aşağıdaki JSON parçacığını kullanarak Rapor Oluşturma MCP Sunucusu’nu ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun çalıştığını ve MCP istemci panelinden erişilebilir olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama (Windsurf Örneği)

{
  "mcpServers": {
    "report-gen-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${REPORT_GEN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js kurulu değilse yükleyin.
2. Claude MCP yapılandırma dosyasını bulun.
3. Şunları ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun Claude entegrasyon listesinde göründüğünü onaylayın.

Cursor

1. Node.js’in kurulu olduğunu doğrulayın.
2. Cursor çalışma alanı ayarlarını açın.
3. Sunucu girişini ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Cursor ortamını yeniden yükleyin.
5. Bir rapor oluşturma görevi tetikleyerek testi gerçekleştirin.

Cline

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Cline MCP yapılandırma dosyasına erişin.
3. Aşağıdaki gibi yapılandırın:

   {
     "mcpServers": {
       "report-gen-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@klavis-ai/report_generation-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Başarılı kayıt için sunucu tanılamalarını kontrol edin.

Bu MCP Nasıl Akışlarda Kullanılır

FlowHunt’da MCP Kullanımı

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

Yapılandırma panelini açmak için MCP bileşenine tıklayın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. "report-gen-mcp" adını kendi MCP sunucunuzun adıyla, URL’yi ise kendi MCP sunucu URL’niz ile değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim Görüşümüz

Bu MCP sunucusu, rapor oluşturma için faydalı bir soyutlama sunuyor gibi görünse de, herkese açık depodaki prompt şablonu, kaynak ve araç eksikliği, geliştiriciler için anında kullanıma hazır faydasını sınırlandırıyor. Belirli özelliklere veya uç noktalara dair dokümantasyon, kullanılabilirliği artıracaktır. Mevcut haliyle kurulum talimatları net olsa da, özellik keşfi sınırlı.

MCP Puanı

Genel olarak, mevcut herkese açık uygulama geliştiriciye uygunluk açısından 10 üzerinden 3 puan alıyor; bunun nedeni detaylı dokümantasyon, prompt şablonları ve araç/kaynak tanımlarının eksik olması, ancak kurulum talimatlarının net olmasıdır.