mcp-rquest MCP Sunucusu

MCP Server HTTP Web Scraping Document Conversion

MCP Sunucunuzu FlowHunt'ta barındırmak için bizimle iletişime geçin

FlowHunt, dahili sistemleriniz ile AI araçları arasında ek bir güvenlik katmanı sağlayarak MCP sunucularınızdan hangi araçlara erişilebileceği konusunda size ayrıntılı kontrol verir. Altyapımızda barındırılan MCP sunucuları, FlowHunt'ın chatbotu ile ChatGPT, Claude ve çeşitli AI editörleri gibi popüler AI platformlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir.

“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.

Logo

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

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:

FlowHunt MCP akışı

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

BölümUygunlukDetaylar/Notlar
Genel BakışREADME’de genel bakış ve özellik açıklaması mevcut.
İstem Listesiİstem tabanı bulunamadı.
Kaynak ListesiAçık kaynaklar belgelenmemiş.
Araç ListesiREADME’de tam araç listesi mevcut.
API Anahtarlarının GüvenliğiYukarıda örnek sağlanmıştır.
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Belge yok.

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

Lisansı Var mı?✅ (MIT)
En az bir aracı var mı?
Fork Sayısı6
Yıldız Sayısı31

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.

Sıkça sorulan sorular

mcp-rquest'i FlowHunt ile Entegre Edin

Yapay zeka ajanlarınıza gerçekçi, güvenli web erişimi ve sorunsuz belge dönüştürme gücü kazandırın. FlowHunt'ta gelişmiş HTTP işlemleri ve anti-bot koruması için mcp-rquest'i deneyin.

Daha fazla bilgi

mcp-google-search MCP Sunucusu
mcp-google-search MCP Sunucusu

mcp-google-search MCP Sunucusu

mcp-google-search MCP Sunucusu, AI asistanları ile web arasında köprü kurarak Google Custom Search API kullanımıyla gerçek zamanlı arama ve içerik çıkarımı sağl...

4 dakika okuma
AI Web Search +5
mcp-rquest
mcp-rquest

mcp-rquest

FlowHunt'u mcp-rquest ile entegre ederek gelişmiş HTTP istek emülasyonu, tarayıcı parmak izi oluşturma, belge dönüştürme ve sağlam güvenlik ile yapay zeka iş ak...

4 dakika okuma
AI HTTP Requests +4
MCP Proxy Sunucu
MCP Proxy Sunucu

MCP Proxy Sunucu

MCP Proxy Sunucu, birden fazla MCP kaynak sunucusunu tek bir HTTP sunucusunda birleştirerek AI asistanları ve geliştiriciler için bağlantıları kolaylaştırır. Ge...

4 dakika okuma
AI Infrastructure +4