KWDB MCP Sunucusu Entegrasyonu

“KWDB” MCP Sunucusu ne yapar?

KWDB MCP Sunucusu, Model Context Protocol’ün (MCP) bir uygulamasıdır ve AI asistanlarını KWDB veritabanına bağlayarak iş zekâsı ve veri manipülasyonu yetenekleri sunar. Bir köprü görevi gören KWDB MCP Sunucusu, AI modellerinin veritabanı sorguları yapmasına, meta verileri almasına, verileri değiştirmesine ve standart araçlarla sözdizimi kılavuzlarına erişmesine olanak tanır. Hem okuma hem yazma işlemlerini (örn. SELECT, INSERT, UPDATE, DDL) destekler, verimli çalışma için sorgu limitlerini otomatik olarak yönetir ve tüm API yanıtlarını tutarlı bir JSON formatında sunar. Bu sunucu, veritabanı erişimini kolaylaştırarak geliştirme iş akışlarını zenginleştirir, okuma/yazma için ayrı güvenlik araçlarıyla güvenliği sağlar ve zengin, bağlama duyarlı LLM etkileşimleri için kullanışlı meta verileri ve tablo şemalarını istemcilere sunar.

Prompt Listesi

• Sözdizimi Kılavuzu: KWDB için önceden tanımlı prompt şablonları ile kapsamlı bir sözdizimi kılavuzuna erişin, böylece kullanıcılar ve LLM’ler veritabanı ile etkileşimde doğru SQL sözdizimini takip edebilirler.

Kaynak Listesi

• Ürün bilgisi (kwdb://product_info): KWDB ürün sürümü ve desteklenen özellikler hakkında bilgi içerir.
• Veritabanı meta verisi (kwdb://db_info/{database_name}): Belirli bir veritabanı hakkında; motor tipi, yorumlar ve içerdiği tablolar gibi detaylar sunar.
• Tablo şeması (kwdb://table/{table_name}): Belirli bir tablonun şemasını, sütunlarını ve örnek sorgularını gösterir.

Araç Listesi

• read-query: KWDB veritabanında SELECT, SHOW ve EXPLAIN gibi sadece okuma amaçlı SQL işlemlerini çalıştırır.
• write-query: INSERT, UPDATE, DELETE ve DDL komutları (CREATE, DROP, ALTER) gibi değişiklik yapan SQL işlemlerini çalıştırır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Veritabanı Yönetimi: Geliştiriciler, KWDB veritabanında hem okuma hem yazma komutlarını çalıştırarak veri manipülasyonunu ve şema değişikliklerini AI destekli arayüzlerden kolayca gerçekleştirebilir.
• İş Zekâsı: LLM’ler aracılığıyla yapılandırılmış veri erişimi sunarak iş verilerinin sorgulanmasını ve analizini kolaylaştırır, raporlama ve pano (dashboard) senaryolarını destekler.
• Veri için Kod Tabanı Keşfi: Geliştiriciler veya AI ajanları, tablo şemalarını ve meta verileri alarak büyük veya yabancı KWDB veritabanlarını anlamayı ve onlarla etkileşim kurmayı kolaylaştırır.
• Veri Odaklı Uygulamalar için API Entegrasyonu: Uygulamaları veya AI iş akışlarını KWDB ile arka planda buluşturur, veri çekme ve manipülasyonu için standart uç noktalar sunar.
• Otomatik Sözdizimi Kılavuzluğu: LLM’ler ve kullanıcılar için sözdizimi prompt’ları ve kılavuzlar sağlayarak SQL hatalarını azaltır ve geliştirme verimliliğini artırır.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Önkoşulların sağlandığından emin olun (örn. Node.js ve MCP uyumlu ortam).
2. Windsurf yapılandırma dosyasını bulun (örn. windsurf.config.json).
3. mcpServers nesnesine KWDB MCP Sunucusunu uygun komut ve argümanlarla ekleyin.
4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. KWDB MCP Sunucusunun mevcut MCP sunucuları listesinde göründüğünü doğrulayın.

Örnek JSON yapılandırma:

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

API anahtarlarını güvenli hale getirme:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Gerekli bağımlılıkların mevcut olduğunu doğrulayın.
2. Claude’un MCP sunucu yapılandırma dosyasını açın.
3. mcpServers altında KWDB MCP Sunucu yapılandırmasını ekleyin.
4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın veya yapılandırmaları tekrar yükleyin.
5. KWDB MCP Sunucusunun kaydedildiğini kontrol edin.

Örnek JSON yapılandırma:

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

API anahtarlarını güvenli hale getirme:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Node.js’i yükleyin ve MCP desteğinin mevcut olduğundan emin olun.
2. Cursor yapılandırma dosyasını düzenleyin (örn. .cursorrc).
3. Komut ve argümanlar ile KWDB MCP Sunucusu girişini ekleyin.
4. Dosyayı kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. KWDB MCP Sunucusunun MCP sunucu listesinde göründüğünü doğrulayın.

Örnek JSON yapılandırma:

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

API anahtarlarını güvenli hale getirme:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Cline

1. MCP sunucu entegrasyonu için tüm önkoşulları karşılayın.
2. Cline’ın yapılandırmasını KWDB MCP Sunucusunu dahil edecek şekilde güncelleyin.
3. Sunucu komutunu ve argümanlarını mcpServers altında ekleyin.
4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Sunucunun beklendiği gibi çalıştığını doğrulayın.

Örnek JSON yapılandırma:

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

API anahtarlarını güvenli hale getirme:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirsiniz

FlowHunt içinde MCP kullanımı

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

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

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

Yapılandırma tamamlandıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlevlerine ve yeteneklerine erişerek kullanabilir. "kwdb" ifadesini gerçek MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’inizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

KWDB MCP Sunucusu, temel özellikleri, araçları ve kaynakları için açık bir dokümantasyon sunar ve temel MCP entegrasyonları için sağlam destek verir. Bununla birlikte, prompt şablonları sınırlı (yalnızca sözdizimi kılavuzu dokümante edilmiş) ve Roots veya Örnekleme desteği konusunda açık bilgi yoktur. Standart veritabanı işlemlerinde güçlüdür, fakat gelişmiş MCP/LLM özelliklerinin kapsamı ortalama düzeydedir.

MCP Puanı: 6/10

MCP Puanı