🔌MCP Protokolü (Model Context Protocol)

Model Context Protocol (MCP), LLM ajanlarının harici araçlara, veritabanlarına ve servislere standart bir protokol üzerinden bağlanmasını sağlar. Komtaş mimarisinde tüm araç entegrasyonları MCP üzerinden yönetilmektedir.

3.1 MCP Sunucu Geliştirme

Transport Mekanizmaları

Python MCP Sunucu Örneği (HTTP/SSE)

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from mcp.server.sse import SseServerTransport
from starlette.applications import Starlette
import uvicorn

# MCP server oluştur
mcp = FastMCP("Komtaş Enterprise MCP Server")

@mcp.tool()
async def search_contracts(
    query: str,
    customer_id: str = None,
    date_from: str = None,
    date_to: str = None,
    limit: int = 10
) -> list[dict]:
    """
    Komtaş sözleşme veritabanında arama yapar.
    
    Args:
        query: Arama terimi
        customer_id: Müşteri kimliği (opsiyonel filtre)
        date_from: Başlangıç tarihi ISO format (2024-01-01)
        date_to: Bitiş tarihi ISO format
        limit: Maksimum sonuç sayısı (1-100)
    
    Returns:
        Sözleşme listesi: id, title, customer, value, status, date
    """
    # Veritabanı sorgusu
    results = await db.search_contracts(
        query=query,
        filters={"customer_id": customer_id, "date_range": (date_from, date_to)},
        limit=limit
    )
    return [contract.to_dict() for contract in results]

@mcp.resource("komtas://customers/{customer_id}/profile")
async def get_customer_profile(customer_id: str) -> str:
    """Müşteri profil kaynağı"""
    customer = await db.get_customer(customer_id)
    return customer.to_json()

@mcp.prompt()
def contract_analysis_prompt(contract_id: str) -> str:
    """Sözleşme analizi için sistem promptu"""
    return f"""Sözleşme {contract_id}'yi analiz et:
    1. Anahtar taahhütleri listele
    2. Risk maddelerini belirle
    3. Sona erme tarihlerini belirt
    4. Yenileme gereksinimlerini özetle"""

# HTTP sunucu
app = Starlette()
transport = SseServerTransport("/messages/")
app.mount("/", transport)

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8080)

3.2 MCP Güvenlik

# OAuth 2.0 ile MCP güvenlik implementasyonu
from fastapi import Depends, HTTPException
from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials
import jwt

security = HTTPBearer()

async def verify_mcp_token(
    credentials: HTTPAuthorizationCredentials = Depends(security)
) -> dict:
    """MCP istek token doğrulama"""
    token = credentials.credentials
    
    try:
        payload = jwt.decode(
            token,
            settings.JWT_PUBLIC_KEY,
            algorithms=["RS256"],
            audience="komtas-mcp-server"
        )
        
        # Scope kontrolü
        required_scopes = ["mcp:read", "contracts:read"]
        token_scopes = payload.get("scope", "").split()
        
        if not all(s in token_scopes for s in required_scopes):
            raise HTTPException(403, "Yetersiz izin")
        
        return payload
        
    except jwt.ExpiredSignatureError:
        raise HTTPException(401, "Token süresi dolmuş")
    except jwt.InvalidTokenError:
        raise HTTPException(401, "Geçersiz token")

# MCP route'larına middleware ekle
@app.middleware("http")
async def audit_mcp_calls(request, call_next):
    """Tüm MCP çağrılarını denetim günlüğüne kaydet"""
    user = request.state.user if hasattr(request.state, "user") else "anonymous"
    
    await audit_log.record(
        action="mcp_call",
        path=request.url.path,
        user=user,
        ip=request.client.host,
        timestamp=datetime.utcnow()
    )
    
    response = await call_next(request)
    return response

3.3 Entegrasyon Senaryoları

n8n MCP Entegrasyonu

# n8n'de MCP araçlarını kullanma
# n8n workflow JSON konfigürasyonu (AI Agent Node)
{
  "nodes": [{
    "name": "AI Agent",
    "type": "n8n-nodes-langchain.agent",
    "parameters": {
      "agent": "toolsAgent",
      "promptType": "define",
      "text": "={{ $json.user_query }}",
      "options": {
        "systemMessage": "Sen Komtaş asistanısın. MCP araçlarını kullanarak müşteri sorularını yanıtla."
      }
    }
  }, {
    "name": "MCP Client",
    "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpClientTool",
    "parameters": {
      "serverUrl": "http://komtas-mcp:8080/sse",
      "authentication": "bearerToken",
      "credentials": "komtas_mcp_creds"
    }
  }]
}

Dataiku Analytics MCP

# Dataiku'dan MCP sunucusu olarak yayınlama
# dataiku/mcp_server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import dataiku

mcp = FastMCP("Dataiku Analytics MCP")

@mcp.tool()
async def run_recipe(recipe_name: str, params: dict = {}) -> dict:
    """Dataiku recipe'sini çalıştır"""
    client = dataiku.api_client()
    project = client.get_project("KOMTAS_COPILOT")
    
    recipe = project.get_recipe(recipe_name)
    result = recipe.run(params)
    
    return {"status": result.status, "outputs": result.outputs}

@mcp.tool()  
async def query_dataset(dataset_name: str, query: str, limit: int = 1000) -> list:
    """Dataiku dataset'inde SQL sorgusu çalıştır"""
    ds = dataiku.Dataset(dataset_name)
    df = ds.get_dataframe(filter=query, limit=limit)
    return df.to_dict('records')