Yapay zeka destekli araçları kullanarak veritabanı etkileşimlerinizi kolaylaştırmak istiyorsanız, bu kılavuz, Supabase veritabanınızı Model Context Protocol (MCP) sunucuları aracılığıyla Cursor'a bağlama konusuna derinlemesine dalmaktadır. Supabase'in Postgres veritabanından, API'sinden ve Cursor'ın gelişmiş LLM yeteneklerinden verimli sorgulama ve geliştirme için yararlanabilmenizi sağlayarak, teknik süreci adım adım inceleyeceğiz. Dalmadan önce, API testinizi ve entegrasyon iş akışlarınızı geliştirmek için ücretsiz olarak Apidog'u edinin; bu, bu Supabase ve Cursor kurulumunu tamamlamak için mükemmeldir!
Neden Supabase'i MCP Sunucuları Aracılığıyla Cursor'a Bağlamalısınız?
Supabase, açık kaynaklı bir Firebase alternatifi olup, ölçeklenebilir bir Postgres veritabanı, gerçek zamanlı abonelikler, kimlik doğrulama ve sağlam bir API sağlar. Model Context Protocol (MCP) sunucuları, AI destekli kod editörü olan Cursor gibi AI araçlarının, doğal dil sorguları kullanarak veritabanınızla etkileşim kurmasını sağlar. Supabase API'si tarafından desteklenen bu entegrasyon, geliştiricilerin her sorguyu manuel olarak yazmadan SQL işlemleri (örneğin, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE) gerçekleştirmesini sağlayarak, karmaşık projeler için üretkenliği önemli ölçüde artırır.
MCP sunucuları, Cursor'ın LLM tarafından oluşturulan doğal dil istemlerini, Supabase veritabanının anladığı SQL komutlarına çeviren bir ara katman görevi görür. Bu kurulum, hızlı prototip oluşturma, veri keşfi ve tekrarlayan veritabanı görevlerini otomatikleştirmek için özellikle değerlidir.
Entegrasyon için Önkoşullar
Devam etmeden önce, aşağıdakilere sahip olduğunuzdan emin olun:
- Supabase Hesabı ve Projesi: supabase.com adresinde kaydolun ve yeni bir proje oluşturun. Supabase ücretsiz bir katman sunar, ancak Postgres veritabanını etkinleştirmeniz ve proje URL'nizi, API anahtarlarınızı ve bağlantı dizenizi (örneğin,
postgresql://user:password@host:port/dbname) not etmeniz gerekir. - Cursor Yüklü: Cursor 'ı indirin ve yükleyin. Doğal dil işleme için etkin bir LLM modeli (örneğin, Grok, Claude veya Cursor'ın varsayılan modeli) ile yapılandırıldığından emin olun.
- Node.js ve npm: MCP sunucusunu yerel olarak veya bir sunucuda çalıştırmak için Node.js (v16 veya üzeri) ve npm yükleyin.
- Postgres ve API'lere Temel Bakış: SQL, Supabase'in PostgREST tarafından desteklenen RESTful API'si ve API kimlik doğrulaması hakkında bilgi sahibi olmanız önerilir.
Adım 1: Supabase Projenizi Kurun
Supabase Projesi Oluşturun: supabase.com adresinde oturum açın, yeni bir proje oluşturun ve başlatılmasını bekleyin. Hazır olduğunda, Postgres veritabanınıza erişmek için "Veritabanı" bölümüne gidin.
Bağlantı Dizgenizi Alın: Supabase panosunda, bağlan'a tıklayın
Ve bağlantı dizgenizi kopyalayın. Genellikle postgresql://<user>:<password>@<host>:<port>/<dbname> biçimini izler. Bu dizgeyi güvenli bir şekilde saklayın, çünkü veritabanınıza tam erişim sağlar.
API Erişimini Etkinleştirin: Supabase API'sinin etkin olduğundan emin olun. Kimlik doğrulama için API anahtarınıza (anonim anahtar veya hizmet rolü anahtarı) ihtiyacınız olacak. Bu anahtarlar "Ayarlar" > "API" altında mevcuttur.
Bu bağlantı dizgesi ve API anahtarı, MCP sunucusunu Supabase API'si aracılığıyla Supabase veritabanınızla iletişim kuracak şekilde yapılandırmak için kritik öneme sahiptir.
Adım 2: MCP Sunucusunu Yükleyin ve Yapılandırın
MCP sunucusu, Cursor ve Supabase veritabanınız arasında köprü kurar. Kurulumu için şu adımları izleyin:
- MCP Sunucusunu Klonlayın veya Yükleyin: Supabase, açık kaynaklı bir MCP sunucu uygulaması sağlar. Depoyu GitHub'dan klonlayın (örneğin,
git clone https://github.com/supabase/mcp-server) veya npm aracılığıyla yükleyin:
npm install @supabase/mcp-server
- Bağlantı Dizgesini Yapılandırın: Supabase bağlantı dizgenizle bir yapılandırma dosyası (örneğin,
config.json) oluşturun:
{
"connectionString": "postgresql://user:password@host:port/dbname",
"port": 5433
}
Bu dosyayı MCP sunucu dizininize kaydedin.
- MCP Sunucusunu Başlatın: Sunucuyu Node.js kullanarak çalıştırın:
npx @supabase/mcp-server --config config.json
Sunucunun, Cursor'a erişilebilir bir bağlantı noktasında (varsayılan 5433) çalıştığından emin olun. Bağlantı için dinlediğini gösteren başarılı bir başlangıç mesajı için sunucu günlüklerini doğrulayın.
Bu MCP sunucusu, LLM sorgularını Postgres uyumlu SQL'e çevirmek için Supabase API'sini kullanır ve RESTful veritabanı erişimi için PostgREST'ten yararlanır.
Adım 3: MCP Entegrasyonu için Cursor'ı Yapılandırın
Cursor'ın AI yetenekleri, Supabase gibi harici veritabanlarıyla etkileşim kurmak için MCP sunucularına bağlıdır. İşte nasıl kurulacağı:
Cursor Ayarlarını Açın: Cursor'ı başlatın ve Ayarlar'a gidin.
MCP Sunucusunu Ekleyin: MCP yapılandırmasında, MCP sunucusunun
Proje dizininizde bir .cursor/mcp.json dosyası oluşturmanız veya düzenlemeniz gerekebilir:
{
"servers": [
{
"name": "Supabase MCP",
"url": "http://localhost:5433"
}
]
}
Bağlantıyı Doğrulayın: Yapılandırmayı kaydedin ve Cursor'ı yeniden başlatın. MCP ayarlarında, Supabase API'si aracılığıyla Supabase MCP sunucunuza bağlantıyı doğrulayan yeşil bir "etkin" durumu görmelisiniz.
Sorunlarla karşılaşırsanız (örneğin, bağlantı zaman aşımları), MCP sunucusunun çalıştığından ve güvenlik duvarınızın belirtilen bağlantı noktasında trafiğe izin verdiğinden emin olun. Windows kullanıcılarının, Cursor veya MCP sunucu komut dosyalarını çalıştırırken komutların önüne cmd /k veya cmd /c eklemesi gerekebilir.
Adım 4: Cursor Aracılığıyla Supabase Veritabanınızı Sorgulayın
Entegrasyon tamamlandığında, artık doğal dil kullanarak Supabase veritabanınızı sorgulamak için Cursor'ı kullanabilirsiniz.
Cursor'ın bağlam farkındalığına sahip LLM'si, sorguların Supabase veritabanı şemanızla uyumlu olmasını sağlar. Karmaşık işlemler (örneğin, birden fazla tablo arasında JOIN'ler) için, net şema ayrıntıları sağlayın veya doğruluğu artırmak için Cursor'ın şema keşif özelliklerini kullanın.
Yaygın Sorunları Giderme
Bazı geliştiriciler X'te şunlar gibi zorluklar bildirdi:
- Bağlantı Hataları: Cursor, MCP sunucusuna bağlanamazsa, sunucunun çalıştığını, bağlantı noktasının açık olduğunu ve bağlantı dizgenizin doğru olduğunu doğrulayın. MCP sunucu uç noktasını test etmek için
curlveya Apidog gibi bir araç kullanın (örneğin,curl http://localhost:5433). - Sorgu Oluşturma Hataları: Cursor yanlış SQL oluşturursa, Supabase şemanızın iyi belgelendiğinden emin olun ve önce daha basit sorgularla test edin. Cursor'ın LLM modelini güncelleyin veya istemlerinizde ek bağlam sağlayın.
- Windows Uyumluluğu: Windows'ta
npxkomutlarını çalıştırmadan öncecmd /kveyacmd /cekleyin.
Supabase-Cursor Entegrasyonunuzu Optimize Etme
Bu kurulumun verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için, şu en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:
API Anahtarlarınızı Güvenli Hale Getirin: Veritabanınızı korumak için Supabase'in Satır Düzeyi Güvenliği (RLS) ve API anahtar döndürmesini kullanın. Anahtarları, bunları sabit kodlamak yerine ortam değişkenlerinde (örneğin, .env dosyaları) saklayın.
Şemanızı Düzenleyin: Supabase'te net, açıklayıcı tablo ve sütun adları kullanın (örneğin, users, products). Cursor'ın sorgu oluşturma doğruluğunu artırmak için şemanızı Supabase'in SQL düzenleyicisinde belgeleyin.
API Testi için Apidog'dan Yararlanın: Cursor, MCP sunucuları ve veritabanınız arasında sorunsuz iletişim sağlamak için Supabase API uç noktalarınızı test etmek ve hatalarını ayıklamak için Apidog'u kullanın.
Örneğin, Apidog'da otomatik testler yürütmek için şunları yapabilirsiniz:
Adım 1: API Belgelerinizi İçe Aktarın veya Oluşturun
Mevcut Swagger veya OpenAPI belgeleriniz varsa, bunları Apidog'a içe aktarın. Alternatif olarak, Apidog'un arayüzünde doğrudan yeni API uç noktaları oluşturun. API'lerinizi daha kolay yönetim için mantıksal gruplar veya projelere göre düzenleyin.
Adım 2: Test Senaryolarınızı Tasarlayın/Apidog'da yeni bir test senaryosu oluşturun.
Test senaryonuza tek tek API istekleri ekleyin. İhtiyaç duyduğunuz şekilde istek parametrelerini, başlıklarını ve kimlik doğrulamasını ayarlayın. Beklenen yanıtları tanımlayın ve API davranışını doğrulamak için onaylar ekleyin.
Adım 3: Veri Odaklı Test Uygulayın
Birden fazla test durumu içeren bir veri kümesi oluşturun (örneğin, CSV veya JSON dosyası). Veri kümenizi Apidog'daki test senaryonuza bağlayın. İsteklerinize test verilerini dinamik olarak eklemek için değişkenleri kullanın.
Adım 4: Ortam Değişkenlerini Ayarlayın
Farklı ortamlar oluşturun (örneğin, geliştirme, test ve üretim). Ortama özgü değişkenler tanımlayın (örneğin, temel URL'ler, API anahtarları). Test için ortamlar arasında kolayca geçiş yapın.
Adım 5: Test Akış Kontrolünü Uygulayın
Gerçekçi kullanıcı senaryoları oluşturmak için Apidog'un akış kontrolü özelliklerini kullanın. Karmaşık iş akışlarını simüle etmek için koşullar, döngüler ve bekleme süreleri ekleyin. Daha iyi organizasyon ve yeniden kullanılabilirlik için ilgili API çağrılarını gruplayın.
Adım 6: API Testlerinizi Çalıştırın
Test senaryolarınızı Apidog arayüzü aracılığıyla manuel olarak yürütün. Düzenli aralıklarla otomatik test çalıştırmalarını planlayın. Sürekli test için Apidog'u CI/CD hattınıza entegre edin
Adım 7: Test Sonuçlarını Analiz Edin
Apidog tarafından oluşturulan ayrıntılı test raporlarını inceleyin. Başarısız testleri belirleyin ve temel nedenleri araştırın. API performansınızdaki eğilimleri ve kalıpları tespit etmek için Apidog'un görselleştirme araçlarını kullanın
Performansı İzleyin: Darboğazları veya hataları belirlemek için MCP sunucu günlüklerini ve Supabase API kullanımını izleyin. Veritabanı performansını optimize etmek için Supabase'in pano metriklerini kullanın.
Bu entegrasyon, manuel SQL kodlamayı azaltır ve gerçek zamanlı veri erişimi ve AI destekli iş akışları gerektiren projeler için hızlı geliştirme döngüleri sağlar.
Entegrasyonun Teknik Temelleri
MCP sunucuları aracılığıyla Supabase-Cursor bağlantısı, birkaç temel teknolojiye dayanır:
- Supabase API ve PostgREST: PostgREST tarafından desteklenen Supabase'in RESTful API'si, Postgres veritabanınızı HTTP uç noktaları olarak sunar. MCP sunucusu, Supabase'in kimlik doğrulama ve yetkilendirme mekanizmalarından yararlanarak, SQL sorgularını yürütmek için bu uç noktaları kullanır.
- MCP Sunucuları: Bu sunucular, AI araçlarının veritabanlarıyla etkileşim kurması için bir protokol uygular. Supabase'in MCP sunucusu, Cursor'ın doğal dil sorgularını ayrıştırır, bunları SQL'e çevirir ve Supabase API'sine istek gönderir.
- Cursor'ın LLM'leri: Cursor'ın büyük dil modelleri, doğal dil girdilerini işler, SQL sorguları oluşturur ve doğru veritabanı etkileşimleri sağlamak için bunları geri bildirim veya şema bağlamına göre iyileştirir.
Bu mimari, geliştiricilerin Supabase veritabanlarını programlı olarak sorgulamasına olanak tanıyarak, SQL'i manuel olarak yazma ve hata ayıklama yükünü azaltır.
Sonuç
Supabase veritabanınızı MCP sunucuları aracılığıyla Cursor'a bağlamak, veritabanı yönetimi için AI'dan yararlanmanın güçlü bir yoludur. Supabase'i kurma, MCP sunucusunu yapılandırma ve Cursor ile entegre etme gibi özetlenen adımları izleyerek, Postgres veritabanınızı doğal dil kullanarak sorgulayabilir, zamandan tasarruf edebilir ve hataları azaltabilirsiniz. Sağlam bir geliştirme ortamı sağlamak için API iş akışlarınızı test etmek ve iyileştirmek için Apidog gibi araçları kullanın.
