tsuki_mcp_filesystem_server MCP Sunucusu

“tsuki_mcp_filesystem_server” MCP Sunucusu ne yapar?

tsuki_mcp_filesystem_server, Model Context Protocol (MCP) ile uyumlu, yerel dosya sisteminde dosya arama ve açma işlemlerini kolaylaştırmak üzere tasarlanmış özel bir sunucudur. OpenAI’nin Agent SDK’sı ile entegrasyon için özel olarak geliştirilen bu sunucu, dosya sistemi kaynaklarını MCP üzerinden açığa çıkarır, böylece AI asistanları ve ajanlarının ana makinede belirtilen bir dizin içinde dosya sorgulama, listeleme ve erişimi mümkün olur. Otomatik MIME türü tespiti ve ortam değişkenleriyle esnek yapılandırma gibi temel özelliklere sahiptir. resources/list metodunu destekleyerek programatik dosya keşfi veya yönetimi gerektiren geliştirme iş akışlarına imkan tanır ve AI tabanlı araçların yerel dosyalarla standart ve güvenli bir şekilde etkileşim kurmasını sağlar.

Komut Listesi

Depoda komut şablonu bulunmamaktadır.

Kaynak Listesi

• Dosya Sistemi Kaynağı
  Belirtilen bir dizin içinde istemcilerin dosya araması ve listelemesi için yerel dosya sistemine erişim sağlar.
• resources/list
  Hedef dizindeki dosyaların listesini alan ve AI istemcilerine kaynak olarak sunan bir uç noktadır.

Araç Listesi

• resources/list
  Yapılandırılmış yerel dizindeki dosyaları listeleyen, istemcilerin bu dosyalarla ilgili daha fazla işlem yapmasını sağlayan araç.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Yerel Dosya Keşfi
  Geliştiriciler, sunucu sayesinde hedef dizin içindeki dosyaları programatik olarak bulabilir ve listeleyebilir, dosya yönetim işlerinde kullanabilir.
• LLM’lere Dosya Bağlamı
  Büyük dil modelleri ve AI ajanlarının yerel dosya listelerini almasını, bu listeleri kod analizi veya dokümantasyon görevlerinde bağlam olarak kullanmasını sağlar.
• Agent SDK Entegrasyonu
  OpenAI’nin Agent SDK’sı ile sorunsuzca çalışır, böylece ajanlar dosya arama yeteneklerini daha geniş otomasyon süreçlerinin parçası olarak kullanabilir.
• Otomatik MIME Türü Algılama
  Dosyaların MIME türünü otomatik olarak tespit eder, böylece dosya türüne göre işleme veya filtrelemede kullanılabilir.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Önkoşullar:
   Python ve pip’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Depoyu klonlayın:
   git clone https://github.com/yuutotsuki/tsuki_mcp_filesystem_server.git
3. Bağımlılıkları yükleyin:
   pip install -r requirements.txt
4. Ortamı yapılandırın:
   .env.example dosyasını .env olarak kopyalayın ve ROOT_PATH, HOST, PORT ve LOG_LEVEL değerlerini düzenleyin.
5. Windsurf’e kaydedin:
   Sunucu bilgisini Windsurf MCP yapılandırmanıza ekleyin.

Örnek JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

API Anahtarlarını Güvenceye Alma:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/arama/yapacağınız/dizin/yolu"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Önkoşullar:
   Yukarıdaki gibi Python ve bağımlılıkları yükleyin.
2. Ortamı hazırlayın:
   .env dosyasını dizininizle yapılandırın.
3. Claude ile entegre edin:
   MCP sunucu yapılandırmasını Claude ayarlarınıza ekleyin.
4. Sunucuyu başlatın:
   python main.py
5. Bağlantıyı doğrulayın:
   Claude’un MCP sunucusunu görebildiğinden emin olun.

Örnek JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

API Anahtarlarını Güvenceye Alma:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/arama/yapacağınız/dizin/yolu"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

1. Klonlayın ve yükleyin:
   Depoyu klonlayın ve gereksinimleri yükleyin.
2. Ortamı hazırlayın:
   .env dosyasını kopyalayıp düzenleyin.
3. Cursor’u yapılandırın:
   MCP sunucusunu Cursor yapılandırmasına ekleyin.
4. Sunucuyu çalıştırın:
   python main.py
5. Cursor’u yeniden başlatın ve kontrol edin:
   MCP’nin tanındığından emin olun.

Örnek JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

API Anahtarlarını Güvenceye Alma:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/arama/yapacağınız/dizin/yolu"
  },
  "inputs": {}
}

Cline

1. Gereksinimleri yükleyin:
   Yukarıdaki gibi.
2. .env‘yi yapılandırın:
   ROOT_PATH, HOST ve PORT değerlerini girin.
3. Cline’a ekleyin:
   MCP sunucusunu Cline yapılandırmasına kaydedin.
4. Sunucuyu başlatın:
   python main.py
5. Çalışmayı kontrol edin:
   MCP sunucusunun görünüp görünmediğini doğrulayın.

Örnek JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

API Anahtarlarını Güvenceye Alma:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/arama/yapacağınız/dizin/yolu"
  },
  "inputs": {}
}

Bu MCP’yi iş akışlarında nasıl kullanılır?

FlowHunt içinde MCP kullanımı

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

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, sunucu bilgilerinizi aşağıdaki JSON formatı ile girin:

{
  "tsuki_mcp_filesystem": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “tsuki_mcp_filesystem” adını, MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut bilgiler ışığında, tsuki_mcp_filesystem_server yerel dosya sistemi araması için minimal ama odaklı bir MCP sunucusudur. Temel özellikleri sağlar ve net bir yapılandırma sunar; fakat komut, kök veya örnekleme gibi gelişmiş MCP özellikleri bulunmamaktadır. Belirli kullanım alanları için faydalı olmakla birlikte, daha geniş uygulamalar için ek işlevsellik gerekecektir.

MCP Skoru