Pinner MCP Sunucusu

“Pinner” MCP Sunucusu ne yapar?

Pinner MCP Sunucusu, geliştiricilerin üçüncü taraf bağımlılıkları—özellikle Docker tabanlı imajlar ve GitHub Actions—değiştirilemez digest’lara sabitlemesine yardımcı olmak için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Bağımlılıkların tam ve değiştirilemez bir sürümle referans edilmesini sağlayarak, Pinner yazılım projelerinde tedarik zinciri güvenliğini ve tekrarlanabilirliği artırır. Bu sunucu, AI asistanları ile harici sistemler arasında köprü görevi görerek, sabitlenen sürümlerin çözülmesi, güncellenmesi veya zorunlu kılınması gibi bağımlılık yönetimi görevleri için otomatik iş akışlarını mümkün kılar. Pinner MCP, bağımlılıklar üzerinde sıkı kontrol gerektiren ortamlar için özellikle kullanışlıdır ve yazılım güvenilirliğini ve geliştirme en iyi uygulamalarını destekler.

İstemci Listesi

• GitHub Actions’ı commit hash’ine sabitle
  Bu istemci şablonunu kullanarak GitHub Actions iş akışı referanslarını otomatik olarak belirli commit hash’lerine dönüştürebilirsiniz.
• Konteyner tabanlı imajları digest’lara sabitle
  Bu istemci, Docker tabanlı imajların etiketler yerine değiştirilemez digest’larla referans edilmesini sağlar.
• Konteyner tabanlı imajların sabitlenmiş sürümlerini güncelle
  Docker tabanlı imajları uygun olduğunda en güncel digest’larla güncellemek için bir iş akışı istemcisi.

Kaynak Listesi

Depoda veya belgelerde açıkça belirtilmiş kaynak ilkelere rastlanmamıştır.

Araçlar Listesi

Mevcut kod veya belgelerde doğrudan araç tanımlarına rastlanmamıştır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Değiştirilemez Bağımlılıkları Zorunlu Kılma
  Docker imajları ve GitHub Actions için CI/CD yapılandırmalarını otomatik olarak değiştirilemez digest’larla güncelleyerek tedarik zinciri saldırısı riskini azaltın.
• Otomatik Bağımlılık Sabitleme
  Tüm üçüncü taraf eylem ve imajların sabitlendiğinden emin olarak kod incelemelerini ve birleştirmeleri kolaylaştırın, tekrarlanabilirliği artırın.
• Sürekli Uyumluluk
  Geliştirme iş akışlarına entegre ederek bağımlılık sabitlemelerini düzenli olarak denetleyin ve güncelleyin; böylece ekipler dahili veya harici güvenlik politikalarına uyumu sürdürebilir.
• İşbirlikçi Kod Tabanı Bakımı
  AI asistanlarının depolar genelinde sabitleme en iyi uygulamalarını önermesine veya uygulamasına yardımcı olun.
• DevOps için Güvenlik Sertleştirme
  Bağımlılık sürümlerini sıkı kontrol ederek derleme ortamlarında sapma ve istenmeyen güncellemeleri azaltın.

Nasıl kurulur

Windsurf

Windsurf kurulumu ile ilgili açık bir detay bulunmamaktadır.

Claude

Claude kurulumu ile ilgili açık bir detay bulunmamaktadır.

Cursor

1. Docker’ın kurulu olduğundan ve konteyner çalıştırabildiğinizden emin olun.
2. Projenizde .cursor/mcp.json dosyasını açın (veya oluşturun).
3. Pinner MCP sunucusunu tanımlamak için aşağıdaki JSON parçasını ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "pinner-mcp-stdio-server": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Cursor ayarlarında MCP sunucusunu etkinleştirin.
5. Yapılandırmayı kaydedin ve gerekirse Cursor’u yeniden başlatın.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama

Pinner MCP için API anahtarı gereksinimi belirtilmemiştir. Gerektiğinde, genellikle ortam değişkenlerini geçirmek için bir env bölümü kullanılır. Örnek:

{
  "mcpServers": {
    "pinner-mcp-stdio-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:PINNER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

Cline kurulumu ile ilgili açık bir detay bulunmamaktadır.

Bu MCP’yi akışlara nasıl entegre edersiniz

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için akışınıza MCP bileşenini ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırıldıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm fonksiyon ve yetenekleri ile kullanabilir. “MCP-name” ifadesini kendi MCP sunucunuzun gerçek adıyla (ör. “pinner-mcp”) değiştirmeniz ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdaki tablolara dayanarak, Pinner MCP Sunucusu bağımlılık sabitleme için net ve değerli bir iş akışı sunmakta, ancak kaynakları, araçları ve gelişmiş MCP özellikleri hakkında ayrıntılı belgelerden yoksundur. Güçlü README’si ve pratik kullanım odaklı yaklaşımı artıları olsa da, daha zengin protokol seviyesi detaylar ve daha geniş platform desteği dokümantasyonu ile geliştirilebilir.

MCP Puanı

Değerlendirme:
Bu MCP sunucusuna protokol bütünlüğü açısından 4/10 puan verirdim. Bağımlılık sabitleme için net bir amaç ve kullanım sunuyor; ancak MCP kaynakları, araçları ve kök veya örnekleme gibi gelişmiş özelliklerin dokümantasyonu ile açık uygulamaları eksik. Pratik ve açık kaynak, fakat genel bir MCP sunucu uygulaması olarak tam dokümante edilmemiş.