```html
Model Context Protocol (MCP), Anthropic tarafından yayınlandığından beri önemli bir ilgi gördü. Yapay zeka entegrasyonları üzerinde çalışan bir geliştirici olarak, API'leri büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlamayı basitleştiren araçlar arıyorum. Mintlify MCP Sunucu Oluşturucularını duyurduğunda, ilgimi çekti. Yapay zeka destekli API çağrılarını etkinleştirmek için doğrudan dokümantasyondan bir MCP sunucusu oluşturma vaadi, oyunun kurallarını değiştirecek gibiydi. Ancak, API entegrasyonu ve test için benzer yetenekler sunan Apidog gibi alternatiflerle de karşılaştırmak istedim.
Bu incelemede, Mintlify'nin MCP Sunucu Oluşturucularını test etme deneyimimi, kurulumuna, işlevselliğine ve performansına odaklanarak derinlemesine inceleyeceğim. Ayrıca, API iş akışlarını hatalarını ayıklamak için paha biçilmez bulduğum bir araç olan Apidog'a karşı nasıl durduğunu da inceleyeceğim.
Mintlify MCP Sunucu Oluşturucu Nedir?
Mintlify'nin MCP Sunucu Oluşturucusu, dokümantasyonunuzdan doğrudan Model Context Protocol (MCP) sunucuları oluşturmak için tasarlanmış bir araçtır. Bilmeyenler için MCP, yapay zeka modellerinin harici araçlar ve veri kaynaklarıyla (GitHub, Slack veya hatta özel API'leriniz gibi) her bağlantı için özel entegrasyonlar gerektirmeden etkileşim kurmasını sağlayan standart bir protokoldür. Mintlify, geliştiricilerin mevcut veri yapılarını (OpenAPI spesifikasyonu gibi) kullanarak MCP sunucuları oluşturmasını sağlayarak bundan yararlanır.
Oluşturucu, üç temel senaryoyu basitleştirmeyi amaçlar:
- Dokümantasyondan genel arama ve cevap alma.
- Yapay zeka uygulamaları aracılığıyla gerçek zamanlı API sorgulama ve yürütme.
- LLM'ler aracılığıyla ürün detaylarını sorgulayan kullanıcılar için bağlamsal cevaplar.
Mintlify bunu, API'leriniz ve yapay zeka ekosistemleriniz arasında bir köprü kurmanın, dokümantasyonunuzu hem insanlar hem de yapay zeka aracılar için daha erişilebilir hale getirmenin bir yolu olarak pazarlıyor. Ancak bu vaadi yerine getiriyor mu? Test sürecimi inceleyelim.
Mintlify MCP Sunucu Oluşturucuyu Kurma
İlk olarak, MCP Sunucu Oluşturucuyu kurmak için Mintlify'nin kurulum kılavuzunu izledim. İşlem, npm kullanarak yürüttüğüm basit bir CLI kurulumu gerektirir:
npm install -g @mintlify/mcp-generator
Kurulumdan sonra, bir OpenAPI spesifikasyon dosyası (openapi.yaml) içeren proje dizinime gittim. Mintlify'nin dokümantasyonu, oluşturucunun bu spesifikasyona göre dinamik olarak bir MCP sunucusu oluşturabileceğini öne sürüyor. Sunucuyu oluşturmak için aşağıdaki komutu çalıştırdım:
mintlify mcp-generate --spec openapi.yaml
CLI, oluşturulan MCP sunucu dosyaları için bir hedef klasör seçmemi istedi. Birkaç saniye içinde, Node.js'yi çalışma zamanı ortamı olarak kullanan hafif bir sunucu kurulumu üretti. Oluşturulan sunucu, Mintlify'nin belirtilen kullanım durumlarıyla uyumlu olarak genel arama, API sorgulama ve eylem yürütme için uç noktalar içeriyordu.
Ancak, kurulum sırasında küçük bir aksaklıkla karşılaştım. Oluşturucu, Node.js sürüm 18 veya daha yüksek bir sürüm olduğunu varsaydı, ancak sistemimde sürüm 16 yüklüydü. Node.js'yi yükselttikten sonra, işlem sorunsuz tamamlandı. Bu önemli bir noktayı vurgular: Başlamadan önce ortamınızın önkoşulları karşıladığından emin olun.
MCP Sunucusunu Test Etme: API Entegrasyonu ve Yapay Zeka Etkileşimi
Ardından, oluşturulan MCP sunucusunu bir yapay zeka istemcisiyle entegre ederek test ettim. Sunucuyla etkileşim kurmak için yapay zeka destekli bir IDE olan Cursor'ı kullandım. Cursor, MCP istemcilerini destekleyerek protokol aracılığıyla arama yapmasına ve eylemleri yürütmesine olanak tanır. Amacım iki senaryoyu test etmekti: dokümantasyon arama ve bir API çağrısı yürütme.
Senaryo 1: Dokümantasyon Arama
Cursor'a API dokümantasyonumda belirli bir uç nokta araması talimatını verdim: "Foo API ile nasıl kimlik doğrulaması yaparım?" http://localhost:3000 adresinde yerel olarak çalışan MCP sunucusu, OpenAPI spesifikasyonumdan çekilen yapılandırılmış bir yanıtla yanıt verdi. Yanıt, kimlik doğrulama uç noktasını, gerekli başlıkları ve bir örnek istek gövdesini içeriyordu:
{
"endpoint": "/auth/login",
"method": "POST",
"headers": {
"Content-Type": "application/json"
},
"body": {
"username": "string",
"password": "string"
}
}
Bu sorunsuz çalıştı ve yanıt süresi etkileyiciydi - 200 milisaniyenin altında. MCP Sunucu Oluşturucu, dokümantasyonumu yapay zeka uygulamaları için aranabilir bir kaynağa etkili bir şekilde dönüştürdü.
Senaryo 2: Bir API Çağrısı Yürütme
İkinci test için, MCP sunucusunun benim adıma bir API çağrısı yürütüp yürütemeyeceğini görmek istedim. Cursor'ı gerekli API anahtarlarıyla doğruladım ve "belirli bir ödeme kimliği için bir Stripe iadesi başlatmasını" istedim. MCP sunucusu isteği işledi, uygun API çağrısını oluşturdu ve Stripe API'sini kullanarak yürüttü. Yanıt, iadeyi doğruladı:
{
"id": "re_1N5X7Y2eZvKYlo2C0X5Y7Z8",
"amount": 1000,
"status": "succeeded"
}
Bu işlevsellik, geleneksel dokümantasyondan büyük bir yükseltmedir, çünkü yapay zekanın yalnızca bilgi almasına değil, aynı zamanda eylemler gerçekleştirmesine de olanak tanır. Ancak, sunucunun API trafiği için ayrıntılı günlük kaydı eksikliği olduğunu fark ettim, bu da bir şeyler ters giderse hata ayıklamayı zorlaştırıyordu. Daha sonra tartışacağım gibi, Apidog'un parladığı yer burasıdır.
MCP Sunucu Oluşturucunun Performansı ve Ölçeklenebilirliği
Temel işlevselliği test ettikten sonra, oluşturulan MCP sunucusunun performansını ve ölçeklenebilirliğini değerlendirdim. Farklı uç noktaları sorgulayarak, sunucuya 100 eşzamanlı istek simüle etmek için basit bir komut dosyası kullanarak bir yük testi çalıştırdım. Sunucu, ortalama 250 milisaniyelik bir yanıt süresi ve çökme olmamasıyla yükü iyi yönetti.
Ancak, yükü 500 eşzamanlı isteğe çıkardığımda, yanıt süresi 1,2 saniyeye yükseldi ve sunucu zaman zaman 503 hatası döndürdü. Bu, MCP sunucusunun varsayılan yapılandırmasının yüksek trafik senaryoları için optimize edilmemiş olabileceğini gösteriyor. Bunu ele almak için, sunucunun yapılandırmasını değiştirerek çalışan iş parçacıklarının sayısını artırdım:
const server = require('./mcp-server');
server.setWorkerThreads(4);
server.start();
Bu ayarlama, yanıt süresini aynı yük altında 800 milisaniyeye düşürdü, ancak yine de MCP Sunucu Oluşturucunun üretim ortamları için ek optimizasyon gerektirebileceğini gösteriyor.
Mintlify MCP Sunucu Oluşturucu'yu Apidog ile Karşılaştırma
Mintlify'nin MCP Sunucu Oluşturucusu beni kullanım kolaylığıyla etkilerken, onu MCP sunucu kurulumu ve API testi için kullandığım başka bir araç olan Apidog ile karşılaştırmaktan kendimi alamadım. Apidog, Mintlify'ye benzer şekilde doğrudan API spesifikasyonlarıyla entegre olan bir MCP sunucu çözümü sunar, ancak belirli senaryolarda daha iyi bir alternatif haline getiren ek özellikler sağlar.
Kurulum ve Yapılandırma
Apidog'un kurulum süreci, veri kaynaklarını tanımlamak için Node.js ve bir yapılandırma dosyası gerektirmesi nedeniyle Mintlify'ninkinden biraz daha karmaşıktır. Ancak Apidog, kutudan çıktığı gibi yerel dosyalar, veritabanları ve uzak API'ler dahil olmak üzere birden fazla veri kaynağını destekler. Öte yandan Mintlify, öncelikle OpenAPI spesifikasyonlarına odaklanır ve bu da esnekliğini sınırlar.
Hata Ayıklama ve Görünürlük
Apidog'un Mintlify'den daha iyi performans gösterdiği bir alan, hata ayıklamadır. Apidog, MCP sunucusu ile Cursor gibi yapay zeka istemcileri arasındaki API trafiğini yakalamanıza ve incelemenize olanak tanır. Örneğin, aynı Stripe iade senaryosunu Apidog'un MCP sunucusuyla test ettiğimde, tam istek yükünü ve yanıtı görebildim:
Request:
{
"charge": "ch_1N5X7Y2eZvKYlo2C0X5Y7Z8",
"amount": 1000
}
Response:
{
"id": "re_1N5X7Y2eZvKYlo2C0X5Y7Z8",
"amount": 1000,
"status": "succeeded"
}
Bu görünürlük düzeyi, Mintlify'nin sunucusuyla belirgin olmayan kimlik doğrulama sorunlarını gidermeme yardımcı oldu. Apidog'un API spesifikasyonlarını yerel olarak önbelleğe alma ve bunları isteğe bağlı olarak yenileme yeteneği de yapay zekanın her zaman en son verilerle çalışmasını sağlar.
Kod Oluşturma ve Özelleştirme
Apidog, yapay zekanın API spesifikasyonuna göre kod oluşturmasına izin vererek MCP sunucu işlevselliğini bir adım daha ileri götürür. Örneğin, bir "Ürün" şeması için Java kayıtları oluşturmak için Apidog'u kullandım:
public record Product(String id, String name, double price) {}
Mintlify'nin MCP Sunucu Oluşturucusu, bunun yerine arama ve API yürütmeye odaklanarak bu özelliği sunmaz. Bu, Mintlify'nin dokümantasyonu geliştirme hedefiyle uyumlu olsa da, Apidog'un daha geniş özellik seti, onu karmaşık yapay zeka iş akışları üzerinde çalışan geliştiriciler için daha çok yönlü hale getirir.
Apidog tarafından Yayınlanan Çevrimiçi API Dokümantasyonunu Apidog MCP Sunucusu aracılığıyla Yapay Zekaya Bağlayın
Apidog MCP Sunucusu, yapay zekanın Apidog tarafından yayınlanan çevrimiçi API dokümantasyonuna bağlanmasını ve kullanmasını sağlar.
Bu yapılandırma yöntemi yalnızca genel olarak yayınlanan çevrimiçi dokümantasyonu destekler ve parola veya beyaz liste ayarları olan dokümantasyonu desteklemez. Genel olmayan dokümantasyonlar için, Apidog proje verilerini okumak için proje kimliğini ve kişisel API erişim jetonunu kullanmanız önerilir. Daha fazla ayrıntı için şuraya bakın: Apidog Projesi İçindeki API Dokümantasyonunu Apidog aracılığıyla Yapay Zekaya Bağlama.
Çevrimiçi Dokümantasyon için MCP'yi Etkinleştirme
Yapılandırma Dosyasını AlEtkinleştirdikten sonra, çevrimiçi dokümantasyona erişirken Vibe Coding(via MCP) düğmesi görünecektir.
Düğmeye tıklamak, yapılandırma kılavuzunu ve dokümantasyonunuzun site-id'sini otomatik olarak içeren MCP yapılandırma dosyasını görüntüleyecektir. IDE entegrasyonu için bu yapılandırmayı kopyalamanız yeterlidir.
Cursor'da MCP'yi Yapılandırma: MCP Yapılandırma Dosyasını DüzenleCursor düzenleyicisini açın, ayarlar simgesine (sağ üst) tıklayın, sol menüden "MCP"yi seçin ve ardından "+ Yeni genel MCP sunucusu ekle"ye tıklayın.
Yapılandırma EkleÇevrimiçi dokümantasyonlardan kopyalanan MCP JSON yapılandırmasını açılan mcp.json dosyasına yapıştırın:macOS / LinuxWindows
{
"mcpServers": {
"apidog-site-123456": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"apidog-mcp-server@latest",
"--site-id=123456"
]
}
}
}Yapılandırmayı DoğrulaÖrneğin, yapay zekaya (Aracı modunda) şunu sorarak bağlantıyı test edin:
Lütfen MCP aracılığıyla API dokümantasyonunu getirin ve bana projede kaç tane uç nokta olduğunu söyleyin.Yapay zeka doğru API bilgilerini döndürürse, bağlantı başarılıdır.
Önemli Notlar: Farklı API dokümantasyonlarıyla çalışmanız gerekiyorsa, yapılandırma dosyasına birden fazla MCP Sunucu yapılandırması eklemeniz yeterlidir.
Her API dokümantasyonunun kendi benzersiz <site-id>'si olmalıdır.Yerinde dağıtım kullanıcıları için, lütfen IDE MCP yapılandırmasına yerinde sunucunuzun API adresini ekleyin: "--apidog-api-base-url=<yerinde sunucunun API adresi, http:// veya https:// ile başlar>" Ayrıca, www.npmjs.com'a ağ erişimini düzgün bir şekilde sağlayın.
{
"mcpServers": {
"apidog-site-123456": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"apidog-mcp-server@latest",
"--site-id=123456",
// Yerinde dağıtım için gerekli:
"--apidog-api-base-url=<yerinde sunucunun API adresi>"
]
}
}
}Mintlify MCP Sunucu Oluşturucunun Artıları ve Eksileri
Deneyimimi özetlemek gerekirse, işte Mintlify'nin MCP Sunucu Oluşturucusunun artıları ve eksileri:
Artıları
- Kolay Kurulum: CLI tabanlı kurulum ve oluşturma süreci basittir ve beş dakikadan kısa sürer.
- Kesintisiz Yapay Zeka Entegrasyonu: Sunucu, bağlamsal arama ve API yürütmeyi sağlayan Cursor gibi yapay zeka istemcileriyle iyi entegre olur.
- Dokümantasyon Odaklı: Dokümantasyonu yapay zekaya erişilebilir hale getirmede, kullanıcı deneyimini iyileştirmede mükemmeldir.
Eksileri
- Sınırlı Ölçeklenebilirlik: Varsayılan yapılandırma, yüksek trafik senaryolarıyla mücadele eder ve manuel optimizasyon gerektirir.
- Hata Ayıklama Araçları Eksikliği: API trafiğini incelemenin yerleşik bir yolu yoktur, bu da sorun gidermeyi zorlaştırabilir.
- Dar Odak: Öncelikli olarak OpenAPI spesifikasyonlarını destekler ve diğer veri kaynaklarına uygulanabilirliğini sınırlar.
Apidog Neden MCP Sunucu İhtiyaçları İçin Daha İyi Bir Alternatif?
Mintlify'nin MCP Sunucu Oluşturucusu, dokümantasyon odaklı kullanım durumları için sağlam bir araç olsa da, Apidog, MCP sunucularıyla çalışan geliştiriciler için daha kapsamlı bir çözüm sunar. Apidog'un birden fazla veri kaynağını işleme, ayrıntılı API trafik içgörüleri sağlama ve kod oluşturmayı destekleme yeteneği, onu karmaşık iş akışları için daha iyi bir seçim haline getirir. Ek olarak, Apidog'un MCP sunucusunun beta sürümü, geliştirici geri bildirimlerine odaklanarak aktif olarak güncellenir ve gerçek dünya ihtiyaçlarını karşılamak için gelişmesini sağlar.
API'leri yapay zeka modelleriyle entegre etmek isteyen bir geliştiriciyseniz, Apidog ile başlamanızı öneririm. Sağlam özellik seti ve hata ayıklama yetenekleri, Mintlify'nin daha sınırlı teklifine kıyasla size zaman ve çaba kazandıracaktır.
Sonuç: Mintlify MCP Sunucu Oluşturucu Kullanmalı mısınız?
Mintlify'nin MCP Sunucu Oluşturucusunu kapsamlı bir şekilde test ettikten sonra, dokümantasyonlarını yapay zeka hazır hale getirmek isteyen geliştiriciler için umut verici bir araç olduğunu söyleyebilirim. Kullanım kolaylığı ve API entegrasyonuna odaklanması takdire şayan, ancak ölçeklenebilirlik ve hata ayıklama konusunda yetersiz kalıyor; Apidog'un mükemmel olduğu alanlar. Birincil hedefiniz dokümantasyonu yapay zeka yetenekleriyle geliştirmekse, Mintlify iyi bir seçimdir. Ancak, daha gelişmiş MCP sunucu ihtiyaçları için Apidog daha iyi bir alternatiftir.
MCP gelişmeye devam ettikçe, Mintlify ve Apidog gibi araçlar, geliştiricilerin API'leri yapay zekayla nasıl entegre ettiğini şekillendirmede çok önemli bir rol oynayacak. Her iki platformun da gelecekte nasıl geliştiğini görmek için heyecanlıyım, ancak şimdilik, çok yönlülüğü ve geliştirici dostu özellikleri için Apidog'a oyum.
```
