Tianji MCP Sunucusu

Tianji MCP Sunucusu

Tianji MCP Sunucusu, yapay zeka ajanlarınızın harici veriler, API’lar ve servislerle etkileşime geçmesini sağlayarak AI uygulamalarınız için dinamik iş akışlarının ve gerçek dünya otomasyonunun kilidini açar.

“Tianji” MCP Sunucusu ne yapar?

Tianji MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, yapay zeka asistanlarını harici veri kaynakları, API’lar veya servislerle bağlamak için tasarlanmıştır; böylece geliştirme iş akışlarını geliştirir ve daha dinamik yapay zeka yetenekleri sağlar. AI modelleri ile gerçek dünya kaynakları arasında bir köprü görevi görerek, Tianji MCP Sunucusu AI sistemlerinin veritabanı sorguları yürütme, dosya yönetimi veya çeşitli API’larla etkileşim gibi birçok görevi yerine getirmesini mümkün kılar. Bu sayede harici veri ve işlevlerin AI tabanlı uygulamalara sorunsuz şekilde entegre edilmesi sağlanır ve geliştiricilerin güncel bilgi, otomasyon veya dış kaynaklardan operasyonel bağlam gerektiren akıllı sistemler oluşturması kolaylaşır.

İstem Listesi

Mevcut dosya veya belgelerde istem şablonu belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut belgelerde veya dosyalarda açıkça bir kaynak listelenmemiştir.

Araç Listesi

Depo yolunda bulunan server.py veya diğer dosyalarda herhangi bir araç detayı bulunmamaktadır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

Mevcut depo belgelerinde belirli bir kullanım alanı tanımlanmamıştır.

Nasıl kurulur?

Windsurf

  1. Node.js ve npm’in kurulu olduğundan emin olun.
  2. Windsurf yapılandırma dosyasını bulun (örn. windsurf.config.json).
  3. Tianji MCP Sunucusunu mcpServers nesnesine ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "tianji": {
          "command": "npx",
          "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
  5. MCP sunucu bağlantı durumunu kontrol ederek kurulumu doğrulayın.

Claude

  1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
  2. Claude’un yapılandırma dosyasını açın.
  3. Tianji MCP Sunucusu yapılandırmasını ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "tianji": {
          "command": "npx",
          "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
  5. Başarılı bağlantıyı loglardan kontrol edin.

Cursor

  1. Node.js yüklü değilse yükleyin.
  2. cursor.config.json veya ilgili yapılandırma dosyasını bulun.
  3. Tianji MCP Sunucusunu ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "tianji": {
          "command": "npx",
          "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Kaydedin ve Cursor’ı yeniden başlatın.
  5. UI veya loglar üzerinden entegrasyonu doğrulayın.

Cline

  1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
  2. Cline yapılandırma dosyasını açın.
  3. Aşağıdaki JSON kodunu ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "tianji": {
          "command": "npx",
          "args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Değişiklikleri kaydedip Cline’ı yeniden başlatın.
  5. MCP sunucusunun çalıştığını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Saklama

Gizli bilgileri yönetmek için ortam değişkenlerini kullanın. Örnek yapılandırma:

{
  "mcpServers": {
    "tianji": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tianji/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Bu MCP’yi akışlara nasıl entegre edersiniz

FlowHunt içinde MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP flow

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

{ “tianji”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm fonksiyonlarına erişebilir. “tianji” ismini kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.


Genel Bakış

BölümMevcutDetaylar/Notlar
Genel BakışTianji MCP Sunucusunun kısa açıklaması dahil edilmiştir.
İstem Listesiİstem şablonu bulunamadı.
Kaynak ListesiKaynak dokümante edilmemiş.
Araç ListesiMevcut dosyalarda araç bulunamadı.
API Anahtarlarını Güvenli SaklamaOrtam değişkeni kullanımı örneği verilmiştir.
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Örnekleme desteğine dair bilgi yok.

Yukarıdakilere dayanarak, Tianji MCP Sunucusunun istemler, kaynaklar ve araçlar gibi MCP’ye özgü özellikler açısından erken aşamada veya dokümante edilmemiş olduğu görülmektedir. Kurulum talimatları açık olsa da, pratik yetenekleri incelenen kodda veya README’de belgelenmemiştir.


MCP Puanı

Lisansı var mı?
En az bir aracı var mı?
Fork sayısı
Yıldız sayısı

Mevcut dokümantasyon ve özellik tamlığına göre bu MCP sunucusuna 2/10 puan veriyorum; çünkü kullanıcılar ve geliştiriciler için pratik detaylar veya örnekler eksik ve sağlanan dosyalarda uygulanan MCP bileşenleri veya araçlar olduğuna dair bir kanıt yok.

Sıkça sorulan sorular

Tianji MCP Sunucusu nedir?

Tianji MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, yapay zeka ajanlarını harici veri kaynakları, API'lar ve servislerle buluşturan bir köprüdür. Yapay zeka modellerinin gerçek dünya bilgilerine erişmesini, harici işlemleri otomatikleştirmesini ve canlı verileri iş akışlarına entegre etmesini sağlar.

API anahtarlarını güvenli bir şekilde nasıl yapılandırabilirim?

API anahtarlarını saklamak için ortam değişkenlerini kullanın. MCP sunucusu yapılandırmanızda, bu değişkenlere referans vererek güvenli erişim ve gizli yönetimi sağlayabilirsiniz.

Dahili istemler, araçlar veya kaynaklar var mı?

Mevcut sürümde veya belgelerde istem şablonları, araçlar ya da kaynaklar bulunmamaktadır. Tianji MCP Sunucusu, kullanıcı tarafından tanımlanan harici kaynaklara bağlantı ve genişletilebilirlik için tasarlanmıştır.

Tianji MCP Sunucusunu FlowHunt içinde nasıl kullanırım?

Akışınıza MCP bileşenini ekleyin, ajanınıza bağlayın ve sistem MCP yapılandırma paneline Tianji MCP sunucu ayarlarınızı (doğru taşıyıcı ve URL ile) girin. Böylece ajan, Tianji MCP'nin yeteneklerine erişebilir.

Başlıca kullanım alanları nelerdir?

Tianji MCP Sunucusunu, yapay zeka ajanlarını canlı API'lara, veri tabanlarına, dosya sistemlerine ve harici araçlara bağlamak için kullanın—böylece AI tabanlı uygulamalarınızda dinamik veri çekimi, otomasyon ve operasyonel bağlam sağlayabilirsiniz.

Yapay Zekanızı Tianji MCP Sunucusu ile Dünyaya Bağlayın

Yapay zeka asistanlarınızı harici API ve servislere kolayca bağlayarak daha akıllı, daha dinamik uygulamalar geliştirin. Tianji MCP Sunucusunu FlowHunt iş akışınızda hemen kullanmaya başlayın.

Daha fazla bilgi

ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

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...

3 dakika okuma
AI Integration +4
Tyk Dashboard MCP Sunucusu
Tyk Dashboard MCP Sunucusu

Tyk Dashboard MCP Sunucusu

Tyk Dashboard MCP Sunucusu, OpenAPI/Swagger şemalarını dinamik MCP sunucularına dönüştürerek, AI asistanlarının REST API'lerle doğrudan araç olarak etkileşime g...

4 dakika okuma
MCP Server AI Integration +5
Tinybird MCP Sunucusu
Tinybird MCP Sunucusu

Tinybird MCP Sunucusu

Tinybird MCP Sunucusu, AI asistanlarını Tinybird veri analitik platformuna bağlar; doğrudan AI iş akışlarınızdan sorunsuz sorgulama, API entegrasyonu ve veri yö...

3 dakika okuma
AI Data Analytics +4