Ollama ile MCP Nasıl Kullanılır (Claude olmadan, Dolphin MCP ile)

Dil modellerini harici veri kaynaklarıyla bağlamak, sağlam ve akıllı uygulamalar oluşturmak için kritik öneme sahiptir. Model Context Protocol (MCP), yapay zeka modelleri ile harici sistemler arasındaki bağlam ve veri alışverişini kolaylaştıran standartlaştırılmış bir çerçevedir. İster sohbet botları, ister arama motorları veya veri analizi araçları oluşturuyor olun, MCP farklı modeller ve API'ler arasındaki boşluğu doldurarak kesintisiz bir bilgi akışı sağlar.

Hafif, yerel model çıkarımı için Ollama, son teknoloji doğal dil anlama için OpenAI ve güçlü arama yetenekleri için Deepseek kullanmak arasında kolayca geçiş yapabileceğiniz bir sistem düşünün. Şimdi, bu entegrasyonu basitleştiren açık kaynaklı bir Python kütüphanesi ve CLI aracı olan Dolphin MCP'yi ekleyin. Dolphin MCP yalnızca aynı anda birden fazla MCP sunucusuna bağlanmakla kalmaz, aynı zamanda doğal dil sorguları aracılığıyla araçlarını dil modellerinin kullanımına sunar.

Bu eğitimde, Dolphin MCP'yi kurmaktan, Ollama ve OpenAI gibi modellerle entegre etmeye kadar her konuda size rehberlik edeceğiz.

💡

İçeriğe dalmadan önce, işte hızlı bir ipucu: Bugün ücretsiz olarak Apidog'u indirin! Özellikle LLM'leri (Büyük Dil Modelleri) kullananlar olmak üzere, yapay zeka modellerini test etmeyi basitleştirmek isteyen geliştiriciler için harika bir araçtır. Apidog, API test sürecini kolaylaştırmanıza yardımcı olarak, son teknoloji yapay zeka teknolojileriyle çalışmayı kolaylaştırır. Bir deneyin!

Apidog — the all-in-one API development tool

button

MCP Nedir? (Temel Bilgilerden Başlayarak)

Model Context Protocol (MCP), yapay zeka modelleri ile harici uygulamalar arasındaki etkileşimi standartlaştırmak için tasarlanmış bir çerçevedir. Farklı modellerin bağlam paylaşmasına, veri alışverişinde bulunmasına ve araçları birleşik, konuşma tarzında çağırmasına olanak tanır. MCP ile şunları yapabilirsiniz:

Farklı sorgular arasında kesintisiz bir konuşma geçmişini koruyun.
Harici araçları veya API'leri dinamik olarak keşfedin ve çağırın.
Birden fazla yapay zeka sağlayıcısını tek bir standartlaştırılmış protokol altında entegre edin.

MCP'yi kullanarak, geliştiriciler modeller arası iletişimin temel karmaşıklıkları hakkında endişelenmeden yenilikçi çözümler oluşturmaya odaklanabilirler. MCP ve bununla ilgili daha derinlemesine bir eğitim istiyorsanız buraya tıklayın.

Neden Dolphin MCP Kullanmalısınız?

Dolphin MCP, birden fazla MCP sunucusuyla etkileşim kurmayı inanılmaz derecede kolaylaştıran (istediğiniz kadar sahip olabilirsiniz) açık kaynaklı bir Python kütüphanesi ve CLI aracıdır. Tasarımı, modülerliğe ve kullanım kolaylığına vurgu yaparak, OpenAI, Anthropic ve Ollama gibi çeşitli dil modelleriyle ve Deepseek gibi harici veri kaynaklarıyla entegrasyon için temiz bir API sağlar. Çalıştığınız görevin ihtiyaçlarına göre modeller arasında kolayca geçiş yapabilirsiniz!

Temel Özellikler:

Çoklu Sağlayıcı Desteği: Ollama, OpenAI, DeepSeek ve daha fazlasıyla sorunsuz çalışır.
Çift Arayüz: Bir Python kütüphanesi olarak veya komut satırı aracı aracılığıyla kullanın.
Araç Keşfi: MCP sunucuları tarafından sağlanan araçları otomatik olarak algılayın ve kullanın.
Modüler Mimari: Sağlayıcıya özel modüllerle temiz bir endişe ayrımının keyfini çıkarın.
Esnek Yapılandırma: Modelleri ve MCP sunucularını JSON ve ortam değişkenlerini kullanarak kolayca yapılandırın.
Yeniden Kullanılabilirlik: Yeni gereksinimlere hızla uyarlanabilen, ölçeklenebilir ve yeniden kullanılabilir entegrasyonlar oluşturun.

Dolphin MCP, veri manipülasyonu ve yapay zeka modelleriyle etkileşim için bir konuşma arayüzü oluşturma sürecini basitleştirerek, herhangi bir geliştirici için güçlü bir varlık haline getirir.

Önkoşullar ve Ortam Kurulumu

Kurulum ve entegrasyon adımlarına geçmeden önce, ortamınızın Dophin MCP ile çalışmak üzere düzgün bir şekilde kurulduğundan emin olalım.

Sistem Gereksinimleri:

Python 3.8 veya üzeri: Python'un yüklü olduğundan emin olun. python.org adresinden indirebilirsiniz.
SQLite: Örnek verileri depolamak için demo veritabanı tarafından kullanılır (İsteğe bağlı).
uv/uvx: Hızlı bir Python paket yükleyicisi ve çözücüsü.
Node.js 18+ (CLI entegrasyonları kullanılıyorsa): Bazı ek araçlar için gereklidir.

Platforma Özel Kurulum:

Windows:

Python: python.org adresinden indirin ve "Python'u PATH'e Ekle" seçeneğini işaretlemeyi unutmayın.
SQLite: SQLite web sitesinden önceden derlenmiş ikili dosyaları indirin, çıkarın ve klasörü PATH'inize ekleyin.
uv/uvx: Windows PowerShell'inizi Yönetici olarak açın ve şunu çalıştırın:

curl -sSf https://install.ultraviolet.rs/windows

Kurulumları Doğrulayın:

python --version
sqlite3 --version
uv --version

macOS:

Python: Homebrew kullanarak yükleyin:

brew install python

SQLite: macOS'ta önceden yüklenmiş veya şunları kullanarak güncelleyin:

brew install sqlite

uv/uvx: Homebrew veya resmi yükleyici ile yükleyin:

brew install ultraviolet/uv/uv

veya

curl -sSf https://install.ultraviolet.rs/mac

Kurulumları Doğrulayın:

python3 --version
sqlite3 --version
uv --version

Linux (Ubuntu/Debian):

Python:

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

SQLite:

sudo apt install sqlite3

uv/uvx:

curl -sSf https://install.ultraviolet.rs/linux

Kurulumları Doğrulayın:

python3 --version
sqlite3 --version
uv --version

Her şey indirildikten ve sisteminiz hazır olduktan sonra, Dolphin MCP'yi kurmaya hazırsınız.

Dolphin MCP'nin Kurulumu

Dolphin MCP'nin sisteminize PyPI'den bir paket olarak veya doğrudan kaynaktan olmak üzere iki şekilde kurulabilir.

1. Seçenek: PyPI'den Yükleyin (Önerilen)

En basit yöntem, Dolphin MCP'yi pip aracılığıyla yüklemektir:

pip install dolphin-mcp

Bu komut, hem kütüphaneyi hem de aracı doğrudan terminalinizden kullanmanıza olanak tanıyan komut satırı aracı dolphin-mcp-cli'yi yükler.

2. Seçenek: Kaynaktan Yükleyin

Doğrudan kaynak koduyla çalışmayı tercih ediyorsanız veya projeye katkıda bulunmak istiyorsanız, aşağıdaki adımları izlemelisiniz:

Depoyu Klonlayın:

git clone https://github.com/cognitivecomputations/dolphin-mcp.git
cd dolphin-mcp

Geliştirme Modunda Yükleyin:

pip install -e .

Ortam Değişkenlerini Ayarlayın:

Örnek ortam dosyasını (projedeki .env.example dosyası) kopyalayın ve API anahtarınızla güncelleyin. İsteğe bağlı olarak modeliniz için temel URL'yi belirtebilirsiniz:

cp .env.example .env

OpenAI API anahtarınızı (ve ihtiyacınız olan diğer anahtarları) dahil etmek için .env dosyasını istediğiniz gibi düzenleyebilirsiniz.

(İsteğe Bağlı) Demo Veritabanını Kurun:

Dophin MCP'nin modellerinizi MCP'nize başarıyla bağlayıp bağlamadığını görmek için sistemi bazı örnek verilerle test etmek istiyorsanız, şunu çalıştırın:

python setup_db.py

Bu komut, demo amaçlı yunus türleri hakkında bilgi içeren bir örnek SQLite veritabanı oluşturur. Yeni oluşturulan SQLite veritabanının kaydedileceği çıktı yoluna dikkat edin. Veritabanı, Yunus'larla ilgili bazı sahte veriler içerir. İsterseniz mutlaka kontrol edin!

Yapılandırma ve Ortam Değişkenleri

Dolphin MCP, ayarlarınızı yönetmek için iki ana yapılandırma dosyası kullanır: .env dosyası ve mcp_config.json dosyası.

.env Dosyası

.env dosyası, hassas API kimlik bilgilerini depolar. Örneğin:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-4o
# OPENAI_ENDPOINT=https://api.openai.com/v1  # Uncomment and update if needed

mcp_config.json

Bu JSON dosyası, istemcinizin bağlanacağı MCP sunucularını tanımlar. Örnek bir yapılandırma şöyle görünebilir:

{
  "mcpServers": {
    "server1": {
      "command": "command-to-start-server",
      "args": ["arg1", "arg2"],
      "env": {
        "ENV_VAR1": "value1",
        "ENV_VAR2": "value2"
      }
    },
    "server2": {
      "command": "another-server-command",
      "args": ["--option", "value"]
    }
  }
}

Bu dosyaları yapılandırarak, Dolphin MCP'nin API anahtarlarınızı güvenli bir şekilde depolamasına ve kullanmasına ve aynı anda birden fazla MCP sunucusuna bağlanmasına izin verirsiniz.

Dolphin MCP'yi Test Etme ve Kullanma

Dolphin MCP, CLI komutlarını, Python entegrasyonunu veya eski bir betiği tercih etmeniz fark etmeksizin, MCP sunucunuzu test etmenin ve onunla etkileşim kurmanın esnek yollarını sunar.

CLI Komutunu Kullanma

MCP sunucunuzla etkileşim kurmanın en basit yolu, CLI komutudur. Ortamınız kurulduktan ve MCP sunucunuz çalıştıktan sonra, sorgunuzu doğrudan terminalinizden gönderebilirsiniz. Örneğin:

dolphin-mcp-cli "Hangi yunus türleri tehlike altında?"

Temel Seçenekler:

--model <name>: Bir model belirtin (örneğin, gpt-4o).
--quiet: Ara çıktıyı gizle.
--config <file>: Özel bir yapılandırma dosyası kullanın.

Örnek:

dolphin-mcp-cli --model gpt-4o "Atlantik Okyanusu'ndaki yunusları listeleyin"

Bu, sorgunuzu bağlı MCP sunucularına (Ollama, OpenAI, vb.) yönlendirir ve yapılandırılmış sonuçlar döndürür.

Python Kütüphanesi Aracılığıyla

Dolphin MCP'yi doğrudan Python kodunuza entegre etmeyi tercih ediyorsanız, kütüphane run_interaction adlı kullanışlı bir işlev sağlar. Bu, MCP etkileşimlerini daha büyük bir uygulamanın parçası olarak yerleştirmenize olanak tanır. İşte kütüphanenin programlı olarak nasıl kullanılacağını gösteren bir örnek betik:

import asyncio  
from dolphin_mcp import run_interaction  

async def main():  
    result = await run_interaction(  
        user_query="Hangi yunus türleri tehlike altında?",  
        model_name="gpt-4o",  
        quiet_mode=False  
    )  
    print(result)  

asyncio.run(main())

Bu, sunucu bağlantılarını, araç keşfini ve model çağrılarını otomatik olarak yönetir.

Eski Betik

Hızlı testler için (daha basit bir yaklaşımı tercih edenler için), orijinal betiği doğrudan komut satırından çalıştırın. Bu yöntem, CLI ile aynı işlevselliği daha basit bir biçimde sağlar:

python dolphin_mcp.py "Yunus göç kalıplarını analiz et"

Sunuculara bağlanır, araçları listeler ve ek seçenekler olmadan konuşma sonuçları döndürür.

Örnek Sorgular ve Demo Veritabanı

Bu sorguları deneyin:

Genel: dolphin-mcp-cli "Yunus evrimini açıklayın"
Modele Özel: dolphin-mcp-cli --model ollama "Kuantum fiziğini tanımlayın"
Sessiz Mod: dolphin-mcp-cli --quiet "Tehlike altındaki türleri listeleyin"

Demo Veritabanı:
Yunus türleri verileriyle örnek bir SQLite veritabanı oluşturmak için setup_db.py dosyasını çalıştırın. Şunun gibi sorguları test etmek için kullanın:

dolphin-mcp-cli "Hangi yunuslar kritik derecede tehlike altında?"

Çıktı:

{  
  "species": "Maui Yunusu",  
  "status": "Kritik Tehlike Altında"  
}

Bu araçlarla, Dolphin MCP iş akışınıza uyum sağlar; ister hata ayıklıyor, ister betik yazıyor veya karmaşık yapay zeka sistemleri oluşturuyor olun. Ayrıca GitHub deposunu da ziyaret edebilirsiniz.

Sonuç

Dolphin MCP, Ollama ve OpenAI gibi araçları birleşik bir iş akışına sorunsuz bir şekilde bağlayarak yapay zeka entegrasyonunda devrim yaratır. Doğal dil sorguları için CLI'si, programlı kontrol için Python kütüphanesi ve test için demo veritabanı ile, geliştiricilere kalıp kod olmadan sofistike yapay zeka aracıları oluşturma yetkisi verir. İster koruma verilerini analiz ediyor, ister raporlar oluşturuyor veya yerel LLM'lerle denemeler yapıyor olun, Dolphin MCP esnekliği korurken karmaşık görevleri basitleştirir. Çoklu model desteği ve sezgisel yapılandırması, hem hızlı prototipler hem de üretim sistemleri için idealdir.

Yapay zeka projelerinizi kolaylaştırmaya hazır mısınız? MCP sunucunuzun API'lerini test etmek ve bugün daha akıllı iş akışları oluşturmaya başlamak için Apidog'u indirin!

button