
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu
ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...
Membase MCP Sunucusu ile güvenli, kalıcı ve çoklu oturumlu yapay zeka hafızasını etkinleştirin—güçlü ajan devamlılığı ve uyumluluk için merkeziyetsiz bir hafıza geçidi.
Membase MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, AI ajanları için hafif, merkeziyetsiz bir hafıza geçidi olarak çalışır ve onları güvenli, kalıcı ve doğrulanabilir çoklu oturum hafızası için Membase’e bağlar. Unibase tarafından desteklenen bu sunucu, AI asistanlarının konuşma geçmişini, etkileşim kayıtlarını ve bilgilerini yüklemesine ve geri çağırmasına olanak tanır; böylece ajan devamlılığı, kişiselleştirme ve izlenebilirlik sağlanır. Membase protokolü ile entegre edilerek, Unibase merkeziyetsiz ağından hafıza verilerinin sorunsuzca saklanmasını ve alınmasını mümkün kılar; kalıcı, değiştirilemez hafızanın AI odaklı iş akışları için hayati olduğu kullanım senaryolarını destekler.
Depoda herhangi bir komut şablonu belirtilmemiştir.
Depoda açıkça belirtilmiş bir MCP kaynağı bulunmamaktadır.
uv
çalıştırıcı).git clone https://github.com/unibaseio/membase-mcp.git
{
"mcpServers": {
"membase": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/membase-mcp",
"run",
"src/membase_mcp/server.py"
],
"env": {
"MEMBASE_ACCOUNT": "hesabınız, 0x...",
"MEMBASE_CONVERSATION_ID": "konuşma kimliğiniz, benzersiz olmalı",
"MEMBASE_ID": "alt hesabınız, herhangi bir dize"
}
}
}
}
API Anahtarlarını Güvenli Tutma:
Kimlik bilgilerini güvenli tutmak için env
bloğunda ortam değişkenlerini kullanın.
uv
çalıştırıcı ve Python).{
"mcpServers": {
"membase": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/membase-mcp",
"run",
"src/membase_mcp/server.py"
],
"env": {
"MEMBASE_ACCOUNT": "hesabınız, 0x...",
"MEMBASE_CONVERSATION_ID": "konuşma kimliğiniz, benzersiz olmalı",
"MEMBASE_ID": "alt hesabınız, herhangi bir dize"
}
}
}
}
Not: Hassas bilgileri ortam değişkeni olarak saklayın.
uv
).{
"mcpServers": {
"membase": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/membase-mcp",
"run",
"src/membase_mcp/server.py"
],
"env": {
"MEMBASE_ACCOUNT": "hesabınız, 0x...",
"MEMBASE_CONVERSATION_ID": "konuşma kimliğiniz, benzersiz olmalı",
"MEMBASE_ID": "alt hesabınız, herhangi bir dize"
}
}
}
}
uv
, Python).{
"mcpServers": {
"membase": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/membase-mcp",
"run",
"src/membase_mcp/server.py"
],
"env": {
"MEMBASE_ACCOUNT": "hesabınız, 0x...",
"MEMBASE_CONVERSATION_ID": "konuşma kimliğiniz, benzersiz olmalı",
"MEMBASE_ID": "alt hesabınız, herhangi bir dize"
}
}
}
}
API Anahtarlarını Güvenli Tutma:
Tüm hassas kimlik bilgileri yukarıdaki gibi env
nesnesinde iletilmeli, doğrudan dosyaya yazılmamalıdır.
FlowHunt’ta MCP kullanımı
MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:
MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucu ayrıntılarınızı aşağıdaki JSON formatında girin:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Yapılandırıldıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlevlerine ve yeteneklerine erişerek kullanabilir. “MCP-name” kısmını MCP sunucunuzun gerçek adıyla (örn. “github-mcp”, “weather-api” vb.) ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.
Bölüm | Mevcut | Detaylar/Notlar |
---|---|---|
Genel Bakış | ✅ | |
Komut Listesi | ⛔ | Yeniden kullanılabilir komut şablonu yok |
Kaynak Listesi | ⛔ | Açıkça belirtilmiş MCP kaynağı yok |
Araç Listesi | ✅ | get_conversation_id, switch_conversation, save_message, get_messages |
API Anahtarlarını Güvenli Tutma | ✅ | Yapılandırmada ortam değişkenleri kullanıyor |
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz) | ⛔ | Bahsedilmemiş |
Mevcut bilgilere göre, Membase MCP Sunucusu temel hafıza araçları ve net kurulum yönergeleri sağlar, ancak komut şablonları, açık MCP kaynakları ve örnekleme ya da kök desteğinden bahsedilmemiştir. Bu, onu hafıza odaklı iş akışları için işlevsel kılar ancak genişletilebilirlik ve gelişmiş MCP özelliklerinde sınırlı bırakır. Genel olarak, pratik ama temel seviyededir.
Lisansı Var mı? | ⛔ (Lisans dosyası yok) |
---|---|
En az bir aracı var | ✅ |
Fork Sayısı | 4 |
Yıldız Sayısı | 4 |
Membase MCP Sunucusu, Unibase destekli Membase protokolüne ajanları bağlayarak güvenli, kalıcı ve doğrulanabilir çoklu oturum hafızası sağlayan hafif, merkeziyetsiz bir yapay zeka ajanı hafıza geçididir.
Geçerli konuşma kimliğini alma, konuşmalar arasında geçiş yapma, mesajları kaydetme ve konuşma geçmişini çekme araçları içerir. Bu sayede AI ajanları için güçlü çoklu oturum ve hafıza yönetimi sağlanır.
Tüm etkileşimler ve mesajlar, değiştirilmez ve denetlenebilir kayıtlar için merkeziyetsiz bir ağda saklanır. Kimlik bilgileri, güvenliği sağlamak için ortam değişkenleri aracılığıyla iletilir.
Evet. FlowHunt akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve Membase MCP bilgilerinizi girerek yapılandırın. Böylece AI ajanlarınız, sunucunun sunduğu tüm hafıza işlevlerine erişebilir.
Depoda herhangi bir lisans dosyası yok. Kullanım tamamen sizin sorumluluğunuzdadır.
Yapay zeka iş akışlarınızı merkeziyetsiz, değiştirilmez hafıza ile güçlendirin. FlowHunt'ta Membase MCP Sunucusunu kurun ve gelişmiş çoklu oturum yeteneklerinin kilidini açın.
ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...
Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes/OpenShift kümeleri arasında köprü kurarak doğal dil iş akışlarıyla programatik kaynak yönetimi, pod işlem...
Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes kümeleri arasında köprü kurarak AI destekli otomasyon, kaynak yönetimi ve DevOps iş akışlarını standart M...