Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
MCP Anlatim logo
搜索检索stdio官方级别未说明来源级核验

MCP Anlatim

MCP Server

一个基于Model Context Protocol (MCP)的AI车辆搜索系统,提供自然语言查询、多条件筛选和数据库集成功能,适用于车辆经销商和个人买家。

工具数

4

提示词数

0

GitHub Stars

6

资源数

0
AI搜索PythonClaudeClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

halilkkaya

提供方

halilkkaya

最后核验

2026/5/17 20:20

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python -m venv venv

详细介绍

🚗 MCP Araç Arama Sistemi - AI Tabanlı Araç Galeri Asistanı

MCP Logo

Bu proje, Model Context Protocol (MCP) kullanarak AI asistanlarına gerçek zamanlı araç veritabanı erişimi sağlayan kapsamlı bir örnek uygulamadır. Claude, ChatGPT gibi büyük dil modellerinin veritabanlarıyla nasıl etkileşim kurabileceğini gösterir.

🎯 Proje Özeti

MCP (Model Context Protocol), AI modellerinin dış veri kaynaklarına standartlaştırılmış şekilde erişmesini sağlayan devrimsel bir protokoldür. Bu proje, araç galeri senaryosu üzerinden MCP'nin gücünü pratik olarak göstermektedir.

🔥 Temel Özellikler

  • 🤖 AI Asistanı: Claude ile doğal dil kullanarak araç arama
  • 🗄️ MCP Server: MySQL veritabanına güvenli erişim
  • 📊 Gelişmiş Filtreleme: 15+ farklı arama kriteri
  • 🌐 Web Entegrasyonu: Tavily API ile güncel araç bilgileri
  • 📱 Çoklu Arayüz: Terminal, Streamlit ve web tabanlı
  • 🔒 Güvenlik: Parametrized queries ile SQL injection koruması

🏗️ Proje Mimarisi

MCP Akış Diyagramı

📦 Dosya Yapısı

mcp-anlatim/
├── 📱 Uygulamalar
│   ├── app.py              # Ana terminal uygulaması (Claude + MCP)
│   ├── appst.py            # Streamlit web uygulaması-mcpsiz (OpenAI + LangChain)
│   └── mcpanlatim.py       # Kapsamlı eğitim ve demo uygulaması
├── 🔧 MCP Server
│   └── dataturkmcp.py      # FastMCP tabanlı araç arama server'ı
├── 🗄️ Veri
│   └── veri.xlsx           # Excel format araç verileri
├── 📋 Yapılandırma
│   ├── requirements.txt    # Python bağımlılıkları
│   └── .env               # Ortam değişkenleri (API anahtarları)
├── 📚 Dokümantasyon
│   ├── README.md          # Bu dosya
│   ├── kaynak.txt         # Kaynaklar ve bağlantılar
│   └── *.png, *.jpeg      # Görsel materyaller
└── 📄 LICENSE             # MIT lisansı

🚀 Hızlı Başlangıç

1️⃣ Kurulum

# Projeyi klonla
git clone https://github.com/halilkkaya/mcp-anlatim.git
cd mcp-anlatim

# Sanal ortam oluştur (önerilen)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# veya
venv\Scripts\activate     # Windows

# Bağımlılıkları yükle
pip install -r requirements.txt

2️⃣ Ortam Değişkenlerini Ayarla

.env dosyası oluşturun:

# AI API Anahtarları
ANTHROPIC_API_KEY=your_claude_api_key_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

# Veritabanı Ayarları
MYSQL_HOST=localhost
MYSQL_USER=root
MYSQL_PASSWORD=your_mysql_password
MYSQL_DATABASE=mcp_deneme

# Web Arama API'si
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key

# MCP Server URL'i
MCP_URL=http://localhost:8000/mcp

3️⃣ Veritabanını Hazırla

# MySQL'de veritabanı oluştur
mysql -u root -p
CREATE DATABASE mcp_deneme;
USE mcp_deneme;

# Araç verilerini import et (varsa)
# Veya SQLite dosyasını kullan: arabalar.db

4️⃣ Uygulamaları Çalıştır

🎓 Eğitim ve Demo (Önerilen)

streamlit run mcpanlatim.py

Kapsamlı MCP anlatımı, tool tanıtımları ve canlı test ortamı

🖥️ Terminal Uygulaması

python app.py

Claude ile terminal tabanlı araç asistanı

🌐 Web Uygulaması

streamlit run appst.py

OpenAI tabanlı web araç danışmanı

⚙️ MCP Server

python dataturkmcp.py

8000 portunda MCP server başlatır

🛠️ MCP Tools (Araçlar)

🔍 araba_ara - Ana Arama Tool'u

Gelişmiş filtreleme seçenekleri ile araç arama:

# Temel filtreleme
araba_ara(
    marka="toyota",           # Araç markası
    model="corolla",          # Model adı  
    min_fiyat=100000,         # Minimum fiyat
    max_fiyat=500000,         # Maksimum fiyat
    il="istanbul"             # Şehir
)

# Gelişmiş özellikler
araba_ara(
    ozel_arama="ekonomik",    # Önceden tanımlı kategoriler
    siralama="fiyat_artan",   # Sıralama tipi
    limit=10,                 # Sonuç sayısı
    detayli=True,             # Detaylı bilgiler
    istatistik=True           # İstatistiksel veriler
)

📋 Tam Parametre Listesi

ParametreTipAçıklamaÖrnek
markastr/listAraç markası"toyota" veya ["ford", "bmw"]
modelstrModel adı"focus", "corolla"
min_fiyat/max_fiyatintFiyat aralığı50000, 200000
min_yil/max_yilintModel yılı2015, 2023
min_km/max_kmintKilometre aralığı0, 100000
ilstrŞehir"istanbul", "ankara"
yakitstrYakıt türü"benzin", "dizel", "hibrit"
vitesstrVites türü"manuel", "otomatik"
durumstrAraç durumu"yeni", "mükemmel", "iyi"
tipstrAraç tipi"sedan", "suv", "hatchback"
renkstrAraç rengi"beyaz", "siyah", "gri"
ozel_aramastrÖzel kategoriler"ekonomik", "lüks", "aile", "spor"
siralamastrSıralama"fiyat_artan", "yil_yeni", "km_az"
limitintSonuç sayısı5 (varsayılan)
detayliboolDetaylı bilgiTrue/False
benzer_araclarboolBenzer önerilerTrue/False
istatistikboolİstatistiksel veriTrue/False

🔧 Diğer Tools

ToolAçıklamaKullanım
sql_sorgusu_calistirÖzel SQL sorgularıGelişmiş analiz
tablolari_listeleVeritabanı tablolarıYapı keşfi
tablo_yapisi_gosterTablo şemasıSütun bilgileri
web_aramaTavily API aramasıGüncel bilgiler

💡 Örnek Kullanım Senaryoları

🏠 Aile Aracı Arama

araba_ara(
    ozel_arama="aile",
    min_fiyat=100000,
    max_fiyat=300000,
    yakit="dizel",
    siralama="fiyat_artan"
)

⚡ Ekonomik Araç Bulma

araba_ara(
    ozel_arama="ekonomik",
    max_fiyat=150000,
    yakit=["hibrit", "dizel"],
    limit=10
)

🏎️ Lüks Spor Araç

araba_ara(
    marka=["bmw", "mercedes", "audi"],
    tip="coupe",
    ozel_arama="lüks",
    min_yil=2020,
    detayli=True
)

📊 Pazar Analizi

araba_ara(
    marka="toyota",
    istatistik=True,
    benzer_araclar=True,
    limit=20
)

🤖 AI Asistan Örnekleri

💬 Doğal Dil Sorguları

Kullanıcı: "Aileme uygun, ekonomik bir araç arıyorum"
AI: araba_ara(ozel_arama="aile", yakit="dizel", siralama="fiyat_artan")

Kullanıcı: "BMW veya Mercedes, 2020 sonrası, coupe"  
AI: araba_ara(marka=["bmw", "mercedes"], tip="coupe", min_yil=2020)

Kullanıcı: "İstanbul'da 200 bin TL altı Toyota araçlar"
AI: araba_ara(marka="toyota", il="istanbul", max_fiyat=200000)

🔒 Güvenlik Özellikleri

  • 🛡️ SQL Injection Koruması: Parametrized queries
  • 🔐 API Anahtarı Güvenliği: Ortam değişkenleri
  • 🚫 Erişim Kontrolü: Aktif kayıt filtreleme
  • ⚠️ Hata Yönetimi: Güvenli hata mesajları
  • 🔍 Input Validation: Parametre doğrulama

📈 Performans Optimizasyonları

  • 📊 Veritabanı İndeksleri: Hızlı sorgular
  • 🔗 Connection Pooling: Kaynak yönetimi
  • 📝 Query Logging: Performans takibi
  • ⚡ Caching: Yanıt hızlandırma

🎓 MCP Öğrenme Kaynakları

🛠️ Teknik Detaylar

🔧 Kullanılan Teknolojiler

KategoriTeknolojiVersiyon
AI ModelsAnthropic Claude3.5 Haiku
OpenAI GPT3.5 Turbo
MCP FrameworkFastMCPLatest
DatabaseMySQL8.0+
Web FrameworkStreamlitLatest
ML FrameworkLangChainLatest
Search APITavilyv1

⚙️ Sistem Gereksinimleri

  • Python: 3.8+
  • RAM: 2GB+ (önerilen 4GB)
  • Disk: 1GB boş alan
  • Network: İnternet bağlantısı (API'lar için)

🔧 API Anahtarları

ServisNeden GerekliÜcretsiz Limitler
AnthropicClaude AI model$5 kredi
OpenAIGPT model$5 kredi
TavilyWeb araması1000 arama/ay

📋 Kurulum Sorun Giderme

❌ Yaygın Sorunlar

1. ModuleNotFoundError

pip install -r requirements.txt

2. Database Connection Error

# MySQL servisinin çalıştığından emin olun
# .env dosyasındaki credentials'ları kontrol edin

3. API Key Errors

# .env dosyasındaki API anahtarlarını kontrol edin
# Anahtarların geçerli olduğundan emin olun

4. Port Already in Use

# MCP server için farklı port kullanın
python dataturkmcp.py --port 8001

🤝 Katkıda Bulunma

  1. Fork yapın
  2. Feature branch oluşturun (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. Commit yapın (git commit -m 'Add amazing feature')
  4. Push yapın (git push origin feature/amazing-feature)
  5. Pull Request açın

📄 Lisans

Bu proje MIT lisansı altında yayınlanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına bakın.

👨‍💻 Geliştirici

Halil Kaya

🙏 Teşekkürler

  • Anthropic - Claude AI modeli
  • OpenAI - GPT modelleri
  • FastMCP - MCP framework
  • Tavily - Web arama API'si
  • Streamlit - Web arayüzü

Bu projeyi beğendiyseniz yıldız vermeyi unutmayın!

📧 Sorularınız için: Issues bölümünü kullanın

🔄 Güncellemeler için: Repository'yi watch edin

目录标签

目录标签

AI搜索PythonClaude本地部署车辆数据库自然语言处理多条件筛选数据库集成

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

api-key

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

4

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdioapi-key部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

继续浏览同类 MCP