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.
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.
- 🤖 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
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
# 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.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# 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.dbstreamlit run mcpanlatim.pyKapsamlı MCP anlatımı, tool tanıtımları ve canlı test ortamı
python app.pyClaude ile terminal tabanlı araç asistanı
streamlit run appst.pyOpenAI tabanlı web araç danışmanı
python dataturkmcp.py8000 portunda MCP server başlatır
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
)| Parametre | Tip | Açıklama | Örnek |
|---|---|---|---|
marka |
str/list | Araç markası | "toyota" veya ["ford", "bmw"] |
model |
str | Model adı | "focus", "corolla" |
min_fiyat/max_fiyat |
int | Fiyat aralığı | 50000, 200000 |
min_yil/max_yil |
int | Model yılı | 2015, 2023 |
min_km/max_km |
int | Kilometre aralığı | 0, 100000 |
il |
str | Şehir | "istanbul", "ankara" |
yakit |
str | Yakıt türü | "benzin", "dizel", "hibrit" |
vites |
str | Vites türü | "manuel", "otomatik" |
durum |
str | Araç durumu | "yeni", "mükemmel", "iyi" |
tip |
str | Araç tipi | "sedan", "suv", "hatchback" |
renk |
str | Araç rengi | "beyaz", "siyah", "gri" |
ozel_arama |
str | Özel kategoriler | "ekonomik", "lüks", "aile", "spor" |
siralama |
str | Sıralama | "fiyat_artan", "yil_yeni", "km_az" |
limit |
int | Sonuç sayısı | 5 (varsayılan) |
detayli |
bool | Detaylı bilgi | True/False |
benzer_araclar |
bool | Benzer öneriler | True/False |
istatistik |
bool | İstatistiksel veri | True/False |
| Tool | Açıklama | Kullanım |
|---|---|---|
sql_sorgusu_calistir |
Özel SQL sorguları | Gelişmiş analiz |
tablolari_listele |
Veritabanı tabloları | Yapı keşfi |
tablo_yapisi_goster |
Tablo şeması | Sütun bilgileri |
web_arama |
Tavily API araması | Güncel bilgiler |
araba_ara(
ozel_arama="aile",
min_fiyat=100000,
max_fiyat=300000,
yakit="dizel",
siralama="fiyat_artan"
)araba_ara(
ozel_arama="ekonomik",
max_fiyat=150000,
yakit=["hibrit", "dizel"],
limit=10
)araba_ara(
marka=["bmw", "mercedes", "audi"],
tip="coupe",
ozel_arama="lüks",
min_yil=2020,
detayli=True
)araba_ara(
marka="toyota",
istatistik=True,
benzer_araclar=True,
limit=20
)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)
- 🛡️ SQL Injection Koruması: Parametrized queries
- 🔐 API Anahtarı Güvenliği: Ortam değişkenleri
- 🚫 Erişim Kontrolü: Aktif kayıt filtreleme
⚠️ Hata Yönetimi: Güvenli hata mesajları- 🔍 Input Validation: Parametre doğrulama
- 📊 Veritabanı İndeksleri: Hızlı sorgular
- 🔗 Connection Pooling: Kaynak yönetimi
- 📝 Query Logging: Performans takibi
- ⚡ Caching: Yanıt hızlandırma
- 📺 YouTube: MCP Server Anlatımı
- 📚 HuggingFace: MCP Kursu
| Kategori | Teknoloji | Versiyon |
|---|---|---|
| AI Models | Anthropic Claude | 3.5 Haiku |
| OpenAI GPT | 3.5 Turbo | |
| MCP Framework | FastMCP | Latest |
| Database | MySQL | 8.0+ |
| Web Framework | Streamlit | Latest |
| ML Framework | LangChain | Latest |
| Search API | Tavily | v1 |
- Python: 3.8+
- RAM: 2GB+ (önerilen 4GB)
- Disk: 1GB boş alan
- Network: İnternet bağlantısı (API'lar için)
| Servis | Neden Gerekli | Ücretsiz Limitler |
|---|---|---|
| Anthropic | Claude AI model | $5 kredi |
| OpenAI | GPT model | $5 kredi |
| Tavily | Web araması | 1000 arama/ay |
1. ModuleNotFoundError
pip install -r requirements.txt2. Database Connection Error
# MySQL servisinin çalıştığından emin olun
# .env dosyasındaki credentials'ları kontrol edin3. API Key Errors
# .env dosyasındaki API anahtarlarını kontrol edin
# Anahtarların geçerli olduğundan emin olun4. Port Already in Use
# MCP server için farklı port kullanın
python dataturkmcp.py --port 8001- Fork yapın
- Feature branch oluşturun (
git checkout -b feature/amazing-feature) - Commit yapın (
git commit -m 'Add amazing feature') - Push yapın (
git push origin feature/amazing-feature) - Pull Request açın
Bu proje MIT lisansı altında yayınlanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına bakın.
Halil Kaya
- 🌐 GitHub: @halilkkaya
- 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