tsuki_mcp_filesystem_server MCP Sunucusu

MCP AI Integrations Filesystem Automation

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.

“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.

Logo

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

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:

FlowHunt MCP akışı

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

BölümMevcutDetaylar/Notlar
Genel Bakış
Komut ListesiKomut şablonu bulunamadı.
Kaynak ListesiDosya sistemi kaynağı, resources/list uç noktası.
Araç Listesiresources/list
API Anahtarlarını Güvenceye AlmaOrtam değişkeni (ROOT_PATH) ile, örnek sağlanmış.
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Belirtilmemiş.

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

Lisansı Var mı?✅ (MIT)
En az bir aracı var mı?
Fork Sayısı0
Yıldız Sayısı0

Sıkça sorulan sorular

tsuki_mcp_filesystem_server'ı Kullanmaya Başlayın

AI asistanlarınıza tsuki_mcp_filesystem_server ile güvenli ve verimli dosya sistemi erişimi kazandırın. FlowHunt veya OpenAI Agent SDK iş akışlarınıza sorunsuzca entegre edin.

Daha fazla bilgi

Dosya Sistemi MCP Sunucusu
Dosya Sistemi MCP Sunucusu

Dosya Sistemi MCP Sunucusu

Dosya Sistemi MCP Sunucusu, Model Context Protocol (MCP) üzerinden yerel dosya sistemine güvenli ve programlanabilir erişim sağlar. AI asistanlarının ve istemci...

5 dakika okuma
MCP Server AI Automation +4
mcpignore-filesystem MCP Sunucusu
mcpignore-filesystem MCP Sunucusu

mcpignore-filesystem MCP Sunucusu

mcpignore-filesystem MCP Sunucusu, AI ajanlarının dosya erişimine güvenli ve ayrıntılı bir kontrol getirir; `.mcpignore` kalıplarını destekler. Hassas verileri ...

4 dakika okuma
AI Filesystem +4
ssh-mcp-server: AI İş Akışları için Güvenli Uzaktan SSH
ssh-mcp-server: AI İş Akışları için Güvenli Uzaktan SSH

ssh-mcp-server: AI İş Akışları için Güvenli Uzaktan SSH

ssh-mcp-server, AI asistanlarının ve geliştirme araçlarının uzaktaki sunucularda SSH komutlarını güvenle çalıştırmasını ve dosya transferi yapmasını sağlayan gü...

5 dakika okuma
SSH MCP Server +5