mcp-rquest MCP Sunucusu

“mcp-rquest” MCP Sunucusu ne yapar?

mcp-rquest MCP Sunucusu, Claude ve diğer büyük dil modelleri dahil olmak üzere yapay zeka asistanları için gelişmiş, gerçekçi tarayıcı benzeri HTTP istek yetenekleri sağlamak amacıyla tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. rquest motoru üzerine kurulu olan bu sunucu, modellerin web siteleriyle doğru TLS, JA3/JA4 ve HTTP/2 tarayıcı parmak izleriyle etkileşime geçmesini sağlar; bu da yaygın anti-bot önlemlerini aşmayı ve insan benzeri gezinmeyi mümkün kılar. Ayrıca sunucu, PDF ve HTML belgelerinin Markdown’a dönüştürülmesini destekler ve LLM’lerin web ve belge içeriğini daha kolay alıp işlemesine imkan tanır. Güvenli yanıt depolama, büyük yanıtların token-dostu işlenmesi, çeşitli kimlik doğrulama ve istek özelleştirme seçeneklerini de sunar. Bu sayede web ve belge verileriyle çalışan yapay zeka tabanlı geliştirme iş akışlarını güçlendiren çok yönlü bir araçtır.

İstem Listesi

Depoda özel bir istem tabanı belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut dosyalarda veya README’de açık kaynaklar belgelenmemiştir.

Araç Listesi

• http_get: Özelleştirilebilir parametrelerle GET HTTP isteği yapar.
• http_post: Web kaynaklarına veri göndermek için POST isteği gönderir.
• http_put: PUT istekleriyle kaynakları günceller.
• http_delete: Sunuculardan kaynakları DELETE isteğiyle kaldırır.
• http_patch: Kaynaklara kısmi güncellemeler uygular.
• http_head: Bir web kaynağından yalnızca başlıkları alır.
• http_options: Bir kaynağın desteklediği HTTP yöntemlerini sorgular.
• http_trace: HTTP isteklerinin tanılama izini çalıştırır.
• get_stored_response: Daha önce depolanmış büyük HTTP yanıtlarını, isteğe bağlı satır aralığı seçimiyle alır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Web Kazıma & Gezinme: Gerçekçi tarayıcı parmak izleriyle anti-bot korumalı siteler dahil olmak üzere web sitelerinden güvenli veri kazıma.
• Otomatik API Testi: Kimlik doğrulama ve özel yükler dahil tüm HTTP yöntemleriyle REST API’lerin test edilmesi.
• LLM’ler için Belge Dönüşümü: HTML ve PDF belgelerini Markdown’a dönüştürerek LLM’ler tarafından alınmasını ve işlenmesini kolaylaştırır.
• Güvenli Sitelerden Veri Çıkarma: Kimlik doğrulama, çerez veya özel başlık gerektiren sitelerden içerik erişimi ve çıkarımı.
• Büyük Web Yanıtlarının İşlenmesi: Büyük yanıtları depolama ve artımlı veya token-limitli LLM işlemesi için geri alma.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Node.js ve Python gibi önkoşulların kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın (örn. windsurf.config.json).
3. mcp-rquest MCP sunucusunu mcpServers bölümüne ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. mcp-rquest‘in mevcut MCP sunucularınız arasında göründüğünü doğrulayın.

Claude

1. Claude yapılandırma dosyanızı açın.
2. Aşağıdaki JSON parçasını MCP sunucuları bölümüne ekleyin:

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

3. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
4. Sunucunun çalıştığını ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Cursor

1. Önkoşulları kurun (Node.js, Python).
2. Cursor’ın yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. Şunu ekleyin:

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

4. Cursor’ı yeniden başlatın.
5. MCP sunucu bağlantısını test edin.

Cline

1. Bağımlılıkların kurulu olduğundan emin olun.
2. Cline için yapılandırma dosyasını güncelleyin.
3. Şunu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. mcp-rquest MCP sunucusunun çalışır durumda olduğundan emin olun.

API Anahtarlarının Güvenli Sağlanması

API anahtarlarını güvenli şekilde sağlamak için ortam değişkenleri kullanın ve bunları yapılandırmanızda referans alın:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-rquest": {
      "command": "mcp-rquest",
      "args": ["server"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY_ENV_VAR}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY_ENV_VAR}"
      }
    }
  }
}

MY_API_KEY_ENV_VAR ifadesini, API anahtarınızı tutan gerçek ortam değişkeni adıyla değiştirin.

Bu MCP Nasıl Akışlarda Kullanılır

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi aşağıdaki JSON formatında girin:

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

Yapılandırdıktan sonra, yapay zeka ajanı bu MCP’yi tüm fonksiyonlarına ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. "mcp-rquest" ifadesini kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Tablolar temel alındığında, mcp-rquest odaklı ve sağlam bir HTTP istek MCP sunucusudur; mükemmel araç kapsamı (tüm HTTP fiilleri, belge dönüşümü, büyük yanıt yönetimi), iyi dokümantasyon ve pratik kurulum örneklerine sahiptir. Ancak belgelenmiş istem tabanları, açık kaynaklar ve örnekleme/roots desteği eksiktir. Genel olarak, pratik ve kapsamı belirli bir araçtır ancak tam bir ekosistem sunucusu değildir.

MCP Puanı

Genel Değerlendirme: 6/10
HTTP istekleri ve belge dönüşümü için teknik olarak sağlam, iyi belgelenmiş bir MCP sunucusu; fakat istem tabanları, kaynak gösterimi ve örnekleme/roots desteği gibi üst düzey MCP özelliklerinden yoksun.