
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...
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 (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.
Mevcut dosya veya belgelerde istem şablonu belirtilmemiştir.
Mevcut belgelerde veya dosyalarda açıkça bir kaynak listelenmemiştir.
Depo yolunda bulunan server.py veya diğer dosyalarda herhangi bir araç detayı bulunmamaktadır.
Mevcut depo belgelerinde belirli bir kullanım alanı tanımlanmamıştır.
windsurf.config.json
).mcpServers
nesnesine ekleyin:{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
cursor.config.json
veya ilgili yapılandırma dosyasını bulun.{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tianji": {
"command": "npx",
"args": ["@tianji/mcp-server@latest"]
}
}
}
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}"
}
}
}
}
FlowHunt içinde MCP kullanımı
MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:
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.
Bölüm | Mevcut | Detaylar/Notlar |
---|---|---|
Genel Bakış | ✅ | Tianji MCP Sunucusunun kısa açıklaması dahil edilmiştir. |
İstem Listesi | ⛔ | İstem şablonu bulunamadı. |
Kaynak Listesi | ⛔ | Kaynak dokümante edilmemiş. |
Araç Listesi | ⛔ | Mevcut dosyalarda araç bulunamadı. |
API Anahtarlarını Güvenli Saklama | ✅ | Ortam 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.
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.
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 saklamak için ortam değişkenlerini kullanın. MCP sunucusu yapılandırmanızda, bu değişkenlere referans vererek güvenli erişim ve gizli yönetimi sağlayabilirsiniz.
Mevcut sürümde veya belgelerde istem şablonları, araçlar ya da kaynaklar bulunmamaktadır. Tianji MCP Sunucusu, kullanıcı tarafından tanımlanan harici kaynaklara bağlantı ve genişletilebilirlik için tasarlanmıştır.
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.
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 zeka asistanlarınızı harici API ve servislere kolayca bağlayarak daha akıllı, daha dinamik uygulamalar geliştirin. Tianji MCP Sunucusunu FlowHunt iş akışınızda hemen kullanmaya başlayın.
ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...
Tyk Dashboard MCP Sunucusu, OpenAPI/Swagger şemalarını dinamik MCP sunucularına dönüştürerek, AI asistanlarının REST API'lerle doğrudan araç olarak etkileşime g...
Tinybird MCP Sunucusu, AI asistanlarını Tinybird veri analitik platformuna bağlar; doğrudan AI iş akışlarınızdan sorunsuz sorgulama, API entegrasyonu ve veri yö...