Karmaşık API projelerinde çalışan bir geliştirici olarak, araştırma ve uygulama arasında geçiş yapmanın en büyük üretkenlik katillerinden biri olduğunu fark ettim. Model Context Protocol (MCP) sunucularını, özellikle araştırma için Perplexity MCP ve API spesifikasyonları için Apidog MCP'yi keşfettiğimde, iş akışım dramatik bir şekilde değişti. Bu araçlar, geliştirme cephanemin temel parçaları haline geldi ve her biri günlük çalışmalarımda farklı ancak tamamlayıcı amaçlara hizmet ediyor.
Bu rehberde, hem Perplexity MCP Sunucusu hem de Apidog MCP Sunucusu ile pratik bir geliştirici bakış açısıyla edindiğim deneyimlerimi paylaşacağım. Her bir sunucuyu bağımsız olarak kurmayı ve bunları gerçek dünya geliştirme zorluklarını çözmek için nasıl kullandığımı anlatacağım.
Gerçek Zamanlı API Geliştirme Araştırması için Perplexity MCP Sunucusunu Anlamak
Perplexity MCP Sunucusu, API geliştirme trendlerini takip etmek ve teknik zorlukları çözmek için kullandığım temel araç haline geldi. Bu özel MCP sunucusu, Perplexity AI'nin API'si aracılığıyla web arama işlevi sağlar ve geliştirme ortamımdan ayrılmadan web'de sorgu yapmamı sağlar.
Perplexity MCP'yi özellikle değerli kılan şey, sonuçları güncelliğe göre filtreleme yeteneğidir. Hızla gelişen teknolojilerle çalışırken, aramaları son gün, hafta veya ay ile sınırlayabilmek, güncel en iyi uygulamalara dayalı çözümler uyguladığım ve eski yaklaşımlardan kaçındığım anlamına gelir.
Sunucu, tek bir araç aracılığıyla odaklanmış bir dizi yetenek sunar:
- perplexity_search_web: Perplexity AI'nin API'sini kullanarak web aramaları yapar
- Arama terimi için bir "query" parametresi gerektirir
- Sonuçları zaman dilimine göre filtrelemek için isteğe bağlı "recency" parametresi (gün/hafta/ay/yıl)
Bunu özellikle şu durumlarda faydalı buldum:
- Yeni API uç noktaları için kimlik doğrulama mekanizmalarını araştırırken
- Belirli hata durumlarını ele alma örneklerini bulurken
- Performans optimizasyon tekniklerini keşfederken
- Güvenlik en iyi uygulamaları hakkında güncel kalırken
Perplexity MCP'den önce, IDE'm ve tarayıcım arasında sürekli geçiş yapıyor, akışımı bozuyor ve bağlamı kaybediyordum. Artık, yapay zeka asistanımdan belirli bilgileri araması, sonuçları incelemesi ve içgörüleri hemen koduma uygulaması yeterli.
Perplexity MCP Sunucusunu Kurmak: Bir Geliştirici Rehberi
Perplexity MCP Sunucusunu çalıştırmak için birkaç ön koşul gerekir:
- Bir Perplexity AI API anahtarı (Perplexity AI'den alınabilir)
- Node.js ortamı (sürüm 18 veya üzeri)
- UV paket yöneticisi yüklü
- MCP'yi destekleyen bir IDE (Cursor, Claude Desktop veya uzantıları olan VS Code)
İşte kurulum için adım adım sürecim:
UV Paket Yöneticisini Yükleyin (henüz yüklü değilse)
# On Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"Perplexity MCP'yi Smithery aracılığıyla yükleyin
npx -y @smithery/cli install perplexity-mcp --client claudeOrtam Değişkenlerini Yapılandırın
MCP yapılandırma dosyamı düzenliyorum (konum IDE'ye bağlıdır):
- Cursor için:
C:\Users\kullanıcıadı\.cursor\mcp.json - Claude Desktop için:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Perplexity MCP Yapılandırması Ekleme
{
"mcpServers": {
"perplexity-mcp": {
"env": {
"PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
"PERPLEXITY_MODEL": "sonar"
},
"command": "uvx",
"args": [
"perplexity-mcp"
]
}
}
}
Bağlantıyı Test Edin
Yapay zeka asistanıma şunu sorarak her şeyin çalıştığını doğruluyorum:
"API güvenliği en iyi uygulamalarıyla ilgili en son güncellemeler için web'de arama yapın"API Geliştirmemde Perplexity MCP'nin Gerçek Dünya Uygulamaları
Günlük çalışmalarımda, Perplexity MCP Sunucusunu çeşitli şekillerde kullanıyorum:
Uygulama Zorluklarını Çözme
Zorlu bir uygulama sorunuyla karşılaştığımda, şunu soruyorum:
"GraphQL API'lerde sayfalama işlemini ele alma çözümlerini arayın"Yapay zeka, koduma hemen uygulayabileceğim güncel yaklaşımları döndürür.
Standartlar Hakkında Güncel Kalma
Yeni bir özellik uygulamadan önce, mevcut standartları kontrol ediyorum:
"Son bir yıldaki API sürümleme stratejileri için en son en iyi uygulamaları bulun"Güvenlik Önlemlerini Araştırma
Güvenlik, API'ler için kritik öneme sahiptir, bu nedenle düzenli olarak arama yapıyorum:
"Son bir ayda keşfedilen en son API kimlik doğrulama güvenlik açıklarını arayın"Performans Optimizasyonu
API'lerimin iyi performans gösterdiğinden emin olmak için araştırıyorum:
"API yanıtlarında veritabanı sorgularını optimize etme tekniklerini bulun"Güncel bilgilere anında erişim, geliştirme süremizi önemli ölçüde azalttı ve uygulamalarımın kalitesini artırdı.
Apidog MCP Sunucusu ile API Geliştirmeyi Dönüştürmek
Perplexity MCP Sunucusu web'den güncel bilgiler sağlamada mükemmelken, Apidog MCP Sunucusunu farklı bir nedenle dönüştürücü buldum: Yapay zeka asistanlarına gerçek API spesifikasyonlarıma doğrudan erişim sağlıyor.
Bir API geliştiricisi olarak, dokümantasyon ve uygulama arasındaki tutarlılığı korumak sürekli bir zorluktur. Apidog MCP'den önce, kod yazarken API özelliklerime manuel olarak başvuruyordum, genellikle ince ayrıntıları kaçırıyor veya eski sürümleri uyguluyordum. Apidog MCP Sunucusu, API spesifikasyonlarımı doğrudan yapay zeka araçlarına erişilebilir hale getirerek bu sorunu ortadan kaldırdı.
Apidog MCP Sunucusu, API spesifikasyon verilerini Apidog projelerimden otomatik olarak okuyup önbelleğe alarak çalışır. Bu, yapay zekanın kod yazarken bu verileri sorunsuz bir şekilde almasını ve kullanmasını sağlar, böylece uygulamam ve API tasarımı arasında mükemmel bir uyum sağlanır.
Apidog MCP Sunucusunu Geliştirme Ortamımda Kurmak
Apidog MCP Sunucusunu kurmak şunları gerektirir:
- Node.js (sürüm 18 veya üzeri)
- API projelerime erişimi olan bir Apidog hesabı
- MCP'yi destekleyen bir IDE (Cursor, VS Code + Cline eklentisi)
İşte kurulum sürecim:
Bir Apidog Erişim Jetonu Oluşturun
- Apidog hesabıma giriş yapıyorum
- Hesap Ayarları → API Erişim Jetonu'na gidin
- Yeni bir jeton oluşturun ve güvenli bir şekilde kaydedin
Apidog Proje Kimliğimi Alın
- Projem Apidog'da açın
- Sol kenar çubuğundaki Proje Ayarları'na gidin
- Temel Ayarlar'dan Proje Kimliğini kopyalayın
Apidog MCP Sunucusunu Yapılandırın
Bu yapılandırmayı MCP yapılandırma dosyama ekliyorum:
{
"mcpServers": {
"apidog-mcp": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"apidog-mcp-server@latest",
"--project=MY_PROJECT_ID"
],
"env": {
"APIDOG_ACCESS_TOKEN": "MY_ACCESS_TOKEN"
}
}
}
}
Yapılandırmayı Doğrulayın
Yapay zekaya şunu sorarak test ediyorum:
"Lütfen MCP aracılığıyla API spesifikasyonunu alın ve projede kaç uç nokta olduğunu söyleyin"Apidog MCP Sunucusunun API Geliştirme İş Akışımı Nasıl Değiştirdiği
Apidog MCP Sunucusu, geliştirme sürecimin çeşitli yönlerini dönüştürdü:
Spesifikasyonlara Dayalı Kod Oluşturma
DTO'ları veya modelleri manuel olarak uygulamak yerine, artık şunu soruyorum:
"API spesifikasyonunu almak ve 'Product' şeması ve ilgili şemalar için Java kayıtları oluşturmak için MCP'yi kullanın"Yapay zeka, API spesifikasyonumla mükemmel bir şekilde eşleşen kod oluşturur.
Spesifikasyonlar Değiştiğinde Uygulamaları Güncelleme
API tasarımımız değiştiğinde, uygulamaları güncellemek basittir:
"API spesifikasyonuna göre, 'Product' DTO'suna yeni alanları ekleyin"Yapay zeka, hangi alanların eklendiğini tam olarak bilir ve bunları doğru bir şekilde uygular.
Koda Dokümantasyon Ekleme
Kod dokümantasyonunu korumak daha kolaydır:
"API spesifikasyonuna göre 'Product' sınıfındaki her alan için yorumlar ekleyin"Yapay zeka, spesifikasyon açıklamalarıyla eşleşen doğru yorumlar ekler.
Eksiksiz API Uygulamaları Oluşturma
Yeni uç noktalar için, tüm uygulamalar oluşturabilirim:
"API spesifikasyonuna göre '/users' uç noktasıyla ilgili tüm MVC kodunu oluşturun"Yapay zeka, spesifikasyonla uyumlu denetleyiciler, hizmetler ve modeller oluşturur.
Apidog MCP Sunucusu hakkında özellikle takdir ettiğim şey, farklı veri kaynaklarına bağlanma esnekliğidir:
- Apidog Projeleri: Ekibimdeki API spesifikasyonlarına erişmek için
- Çevrimiçi API Dokümantasyonu: Apidog aracılığıyla yayınlanan API dokümantasyonunu okumak için
- OpenAPI Dosyaları: Yerel veya çevrimiçi Swagger/OpenAPI dosyalarıyla çalışmak için
Bu esneklik, API spesifikasyonlarımın nerede saklandığına bakılmaksızın aynı iş akışını kullanabileceğim anlamına gelir.
Sonuç: Geliştirme İhtiyaçlarınız İçin Doğru MCP Sunucusunu Seçmek
Hem Perplexity MCP Sunucusunu hem de Apidog MCP Sunucusunu iş akışıma entegre etmiş bir geliştirici olarak, her birinin modern API geliştirmede farklı bir amaca hizmet ettiğini fark ettim. Perplexity MCP, web'den güncel bilgiler sağlamada mükemmeldir ve bu da onu araştırma ve en iyi uygulamalarla güncel kalmak için paha biçilmez kılar. Öte yandan Apidog MCP Sunucusu, spesifikasyonlar ve kod arasında mükemmel bir uyum sağlayarak API'leri nasıl uyguladığımı dönüştürür.
Bu araçlar arasındaki seçim ya/ya da bir önerme değildir. Deneyimlerime göre, geliştirme sürecinin farklı yönlerini ele alırlar:
- Perplexity MCP Sunucusunu kullanın: Güncel bilgilere, en iyi uygulamalar üzerine araştırmaya veya teknik zorluklara çözüm bulmanız gerektiğinde.
- Apidog MCP Sunucusunu kullanın: API'leri uyguluyorsanız ve kodunuzun API spesifikasyonlarınızla mükemmel bir şekilde uyumlu olmasını sağlamanız gerekiyorsa.
API geliştiricileri için, Apidog MCP Sunucusu özellikle ilgi çekici faydalar sunar. API tasarımı ve uygulaması arasındaki boşluğu ortadan kaldırarak, API geliştirmedeki en kalıcı zorluklardan birini ele alır. API spesifikasyonlarına doğrudan erişim, kod tabanınızda tutarlılık sağlar ve dokümantasyona başvurmak için harcanan süreyi önemli ölçüde azaltır.
Yapay zeka destekli geliştirme gelişmeye devam ettikçe, Perplexity ve Apidog gibi MCP sunucuları, modern geliştiricinin araç setinin giderek daha önemli parçaları haline gelecektir. Her birinin güçlü yönlerini anlayarak ve bunları iş akışınıza dahil ederek, üretkenliğinizi ve API uygulamalarınızın kalitesini önemli ölçüde artırabilirsiniz.
İster yeni API'ler oluşturuyor ister mevcut olanları koruyor olun, bu araçlar, geliştirmeye nasıl yaklaştığımıza dair temel bir değişiklik temsil eder; işimizi daha verimli, daha doğru ve sonuç olarak daha keyifli hale getirir.
