ntfy-mcp MCP Sunucusu

ntfy-mcp MCP Sunucusu

ntfy-mcp, gerçek zamanlı, cihaza bağımsız bildirimleri AI iş akışlarınıza getirerek, görev tamamlamalarını ve otomatik olayları sürekli takip etmeden haberdar olmanızı sağlar.

“ntfy-mcp” MCP Sunucusu ne yapar?

ntfy-mcp, AI asistanları ile ntfy bildirim servisi arasında bir bildirim köprüsü olarak görev yapan bir MCP (Model Context Protocol) sunucusudur. Ana işlevi, kullanıcıları AI asistanları bir görevi tamamladığında bilgilendirmektir ve böylece kesintisiz ve göze batmayan güncellemeler sağlar. MCP ile entegre olarak, ntfy-mcp; kod yürütme, veri işleme veya diğer otomatikleştirilmiş görevler bittiğinde kullanıcıları anında, cihazdan bağımsız olarak bilgilendiren geliştirme iş akışlarını mümkün kılar. Bu sayede kullanıcılar, ortamlarını sürekli takip etmek zorunda kalmadan gerçek zamanlı olarak haberdar olur, verimlilik artar ve bağlam değişiklikleri azalır.

Prompt Listesi

  • Depoda özel bir prompt şablonu listelenmemiştir.

Kaynak Listesi

  • Mevcut içerikte açık bir MCP kaynağı belgelenmemiş veya sunulmamıştır.

Araç Listesi

  • notify_user
    Bir AI asistanı bir görevi tamamladığında belirlenen ntfy konusuna bildirim gönderir. Bu, ntfy-mcp tarafından bildirimleri geliştirme iş akışlarına entegre etmek için sunulan ana araçtır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

  • Görev Tamamlama Uyarıları
    Geliştiriciler, AI asistanlarının başlattığı uzun süren veya arka plan görevleri tamamlandığında telefonlarına veya cihazlarına bildirim alabilirler.
  • Uzaktan İzleme
    Otomatik iş akışları veya komut dosyalarının durumundan haberdar olun, ilerlemelerini manuel olarak kontrol etmeden takip edin.
  • Artırılmış Verimlilik
    Sürekli takip zorunluluğunu ortadan kaldırır; kullanıcılar, önemli olaylar olduğunda bildirim alacaklarından emin olarak diğer işlerine odaklanabilir.
  • DevOps ile Entegrasyon
    ntfy üzerinden dağıtım, derleme veya CI/CD boru hattı tamamlanma bildirimleri alın; böylece hızlı yanıtlar verilir ve beklemeler azalır.
  • Kullanıcı Deneyimi İyileştirmeleri
    AI tabanlı araçlara kullanıcı dostu bir katman ekler ve kullanıcıların zahmetsizce haberdar kalmasını sağlar.

Nasıl kurulur

Windsurf

  1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
  2. Depoyu klonlayın ve npm install ile npm run build komutlarını çalıştırın.
  3. Windsurf MCP yapılandırma dosyasını bulun.
  4. Aşağıdaki JSON ile ntfy-mcp sunucusunu ekleyin.
  5. Değişiklikleri kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Claude

  1. Node.js’i kurun ve yukarıdaki gibi ntfy-mcp’yi klonlayıp derleyin.
  2. Claude’un MCP sunucuları için yapılandırma dosyasını açın.
  3. Aşağıdaki gibi ntfy-mcp yapılandırmasını ekleyin.
  4. Değişikliklerin etkinleşmesi için Claude’u yeniden başlatın.
"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cursor

  1. Node.js’in mevcut olduğundan ve ntfy-mcp’nin derlendiğinden emin olun.
  2. Cursor’un MCP sunucu yapılandırma dosyasını düzenleyin.
  3. Aşağıdaki JSON şablonunu kullanarak ntfy-mcp sunucu bilgilerini ekleyin.
  4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cline

  1. Node.js’i kurun, ardından ntfy-mcp’yi klonlayıp derleyin.
  2. Cline MCP sunucu yapılandırmasına erişin.
  3. Aşağıdaki örnekte olduğu gibi sunucu bilgilerini ekleyin.
  4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
  5. ntfy uygulamasını indirin ve konunuza abone olun.
"ntfy-mcp": {
  "command": "node",
  "args": [
    "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
  },
  "autoApprove": [
    "notify_user"
  ]
}

API Anahtarlarını Güvenli Tutmak

Konu adlarını veya hassas anahtarları doğrudan kod yerine ortam değişkenlerinde saklayın. Örnek:

"env": {
  "NTFY_TOPIC": "${NTFY_TOPIC}"
},
"inputs": {
  "topic": "${NTFY_TOPIC}"
}

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışa MCP bileşenini ekleyerek AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

FlowHunt MCP akışı

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, aşağıdaki JSON biçiminde MCP sunucusu bilgilerinizi girin:

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

Yapılandırmayı tamamladıktan sonra, AI ajanı bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “ntfy-mcp” ismini kendi MCP sunucunuzun adıyla, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.


Genel Bakış

BölümDurumDetaylar/Notlar
Genel BakışGörev tamamlanma için bildirim işlevi açıklanıyor
Prompt ListesiPrompt listelenmemiş
Kaynak ListesiAçık bir MCP kaynağı belgelenmemiş
Araç Listesinotify_user (bildirim aracı)
API Anahtarlarını Güvenlikli TutmakYapılandırmada ortam değişkeniyle
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Bahsedilmemiş

Bu MCP sunucusu oldukça odaklı ve basittir; bildirim amaçları için tek bir faydalı araç (notify_user) sunar. Belgeleri anlaşılır ve kurulumu kolaydır; ancak prompt şablonları, kaynak tanımları ve örnekleme veya kökler gibi gelişmiş MCP özellikleri eksiktir. Basitliği ve odaklı kullanım alanı ile en yüksek puanı alır.


MCP Puanı

Lisansı var mı?✅ (Apache-2.0)
En az bir aracı var mı?
Fork sayısı4
Star sayısı23

Sıkça sorulan sorular

ntfy-mcp ne yapar?

ntfy-mcp, AI asistanınız bir görevi tamamladığında cihazlarınıza gerçek zamanlı bildirimler gönderen bir MCP sunucusudur. AI iş akışlarını ntfy bildirim platformuna bağlayarak anında güncellemeler sağlar.

ntfy-mcp'nin sunduğu ana araç nedir?

Ana araç `notify_user`'dır; bir görev tamamlandığında belirli bir ntfy konusuna bildirim gönderir.

ntfy konumu veya API anahtarlarımı nasıl güvenli tutarım?

Konu adları gibi hassas verileri doğrudan yapılandırma dosyalarına değil, ortam değişkenlerine kaydedin. Yapılandırmanızda `${NTFY_TOPIC}` gibi yer tutucular kullanarak referans verin.

ntfy-mcp için yaygın kullanım senaryoları nelerdir?

ntfy-mcp; görev tamamlanma bildirimleri, uzaktan izleme, CI/CD bildirimleri ve arka planda çalışan işler veya otomatik komut dosyaları hakkında kullanıcıları bilgilendirmek için idealdir.

ntfy-mcp, prompt şablonlarını veya kaynak örneklemeyi destekliyor mu?

Hayır, ntfy-mcp bildirimlere odaklanmıştır ve örnekleme gibi gelişmiş MCP özellikleri veya prompt şablonları sağlamaz.

ntfy-mcp ile Gerçek Zamanlı AI Bildirimleri Alın

Verimliliği artırın ve ntfy-mcp'yi FlowHunt iş akışlarınıza entegre ederek kritik AI güncellemelerini asla kaçırmayın. Görev tamamlanmaları ve daha fazlası için anında uyarılar kurun.

Daha fazla bilgi

ntfy-me-mcp MCP Sunucusu
ntfy-me-mcp MCP Sunucusu

ntfy-me-mcp MCP Sunucusu

ntfy-me-mcp MCP Sunucusu, AI asistanları ve ntfy bildirim sunucuları arasında köprü kurarak, Model Context Protocol (MCP) aracılığıyla programatik olarak bildir...

3 dakika okuma
MCP Notifications +3
Netbird MCP Sunucu Entegrasyonu
Netbird MCP Sunucu Entegrasyonu

Netbird MCP Sunucu Entegrasyonu

Netbird'in ağ yönetim yeteneklerini Netbird MCP Sunucu ile yapay zeka iş akışlarınıza entegre edin. Model Context Protocol üzerinden yapılandırma, durum ve ağ a...

4 dakika okuma
AI MCP +5
MCP-PIF Sunucu Entegrasyonu
MCP-PIF Sunucu Entegrasyonu

MCP-PIF Sunucu Entegrasyonu

MCP-PIF (Model Context Protocol - Kişisel Zeka Çerçevesi) Sunucusu, yapay zeka asistanlarını harici veri, araç ve servislerle bağlayarak çalışma alanı yönetimi,...

5 dakika okuma
AI MCP +5