mcp-proxy MCP Sunucusu

“mcp-proxy” MCP Sunucusu ne işe yarar?

mcp-proxy MCP Sunucusu, Akışlı HTTP ve stdio MCP taşımaları arasında bir köprü görevi görerek, AI asistanlarının farklı Model Context Protocol (MCP) sunucu veya istemcileriyle sorunsuz iletişim kurmasını sağlar. Ana işlevi, bu iki yaygın taşıma protokolü arasında çeviri yapmaktır; böylece bir protokole göre tasarlanmış araçlar, kaynaklar ve iş akışları diğer protokol üzerinden herhangi bir değişiklik olmadan erişilebilir olur. Bu, AI asistanlarının farklı taşıma mekanizmaları kullanan harici veri kaynakları, API’ler veya servislerle etkileşime girmesini mümkün kılar; bu sayede veritabanı sorguları, dosya yönetimi veya çeşitli sistemlerde API etkileşimi gibi görevler gerçekleştirilebilir.

Prompt Listesi

Depoda prompt şablonlarına yer verilmemiştir.

Kaynak Listesi

Depo belgelerinde veya kodunda açıkça belirtilmiş MCP kaynakları yer almamaktadır.

Araç Listesi

Depo belgelerinde veya görünen kodunda herhangi bir araç tanımlanmamıştır (ör. belirgin bir fonksiyon, araç veya tool tanımı içeren server.py dosyası yoktur).

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Protokol Köprüsü: stdio taşıma kullanan MCP istemcilerinin Akışlı HTTP kullanan sunucularla ve tam tersi şekilde iletişim kurmasını sağlar, uyumluluğu artırır.
• Eski Sistem Entegrasyonu: Eski MCP araçları veya sunucularının modern HTTP tabanlı AI platformlarıyla entegrasyonunu kolaylaştırır, yeniden geliştirme ihtiyacını azaltır.
• AI İş Akışı Geliştirme: Protokol boşluklarını köprüleyerek AI asistanlarının daha geniş araç ve servislere erişmesini sağlar, yapılabilecek işlemleri ve veri kaynaklarını zenginleştirir.
• Çapraz Platform Geliştirme: Farklı taşıma tercihleri olan ortamlarda MCP tabanlı araçların geliştirilmesini ve test edilmesini kolaylaştırır, geliştirici esnekliğini artırır.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Sisteminizde Python’un kurulu olduğundan emin olun.
2. mcp-proxy deposunu klonlayın veya mevcutsa PyPI üzerinden yükleyin.
3. Windsurf yapılandırma dosyanıza mcp-proxy MCP sunucusunu ekleyin.
4. Aşağıdaki JSON parçasını yapılandırmanıza ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Windsurf’u yeniden başlatın ve mcp-proxy sunucusunun çalıştığını doğrulayın.

Claude

1. Python’un kurulu olduğundan emin olun.
2. mcp-proxy sunucusunu klonlayın veya yükleyin.
3. Claude’un MCP sunucu ayarlarını açın.
4. Aşağıdaki yapılandırmayı ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatıp bağlantıyı doğrulayın.

Cursor

1. Python ve mcp-proxy paketini yükleyin.
2. Cursor’un uzantı veya MCP sunucu ayarlarını açın.
3. Bu yapılandırmayı ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.

Cline

1. Python’un kurulu olduğundan emin olun.
2. mcp-proxy’yi PyPI ile yükleyin veya depoyu klonlayın.
3. Cline yapılandırma dosyanızı düzenleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-proxy": {
         "command": "mcp-proxy",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

API Anahtarlarını Güvenli Hale Getirme

Ortam değişkenlerini (ör. API anahtarları) yapılandırmanızda env kullanarak güvenli hale getirebilirsiniz:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-proxy": {
      "command": "mcp-proxy",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Bu MCP’yi Akışlarda Nasıl Kullanabilirsiniz

FlowHunt’ta MCP kullanımı

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

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde aşağıdaki JSON formatını kullanarak MCP sunucu bilgilerinizi ekleyin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “mcp-proxy” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

| Roots Desteği | ⛔ | Bahsedilmemiş |

Yukarıdakilere dayanarak, mcp-proxy protokol çevirisi konusunda oldukça uzmanlaşmış bir araçtır ancak kutudan çıktığı gibi araçlar, promptlar veya kaynaklar sağlamaz. Değeri, entegrasyon ve bağlantıdadır; doğrudan LLM yardımcıları sağlamaz.

Bizim Görüşümüz

mcp-proxy, MCP taşıma protokolleri arasında köprü kurmak için kritik bir yardımcıdır ve protokol uyuşmazlıklarının AI/LLM araçlarının birlikte çalışabilirliğini engellediği ortamlarda oldukça değerlidir. Ancak, kaynaklar, promptlar veya araçlar gibi doğrudan LLM iyileştirmeleri sağlamaz. Amaçlandığı kullanım için sağlam ve iyi desteklenen bir projedir. Genel MCP kullanımı için puanı: 6/10, özellikle protokol köprüsüne ihtiyacınız varsa 9/10.

MCP Puanı