TR Dizin Search MCP Server
Enables searching the TR Dizin (Turkish Academic Index) database for publications, journals, and authors with advanced filtering and sorting options.
README
TR Dizin MCP Server
TR Dizin veritabanında arama yapmak için geliştirilmiş MCP (Model Context Protocol) sunucusu.
Özellikler
- Yayın Arama: TR Dizin'de makale ve yayın arama
- Dergi Arama: TR Dizin'de dergi arama
- Yazar Arama: TR Dizin'de yazar arama
- Smithery Desteği: Smithery platformu üzerinden kolay kurulum ve kullanım
Smithery ile Kurulum (Önerilen)
Bu MCP server Smithery platformu üzerinden kolayca kullanılabilir:
- Smithery hesabınıza giriş yapın
- TR Dizin MCP Server'ı bulun ve yükleyin
- Firecrawl API anahtarınızı yapılandırmaya ekleyin
- Claude Desktop veya diğer MCP istemcilerinizde kullanmaya başlayın
Link: https://smithery.ai/server/%40Utku-Unluer%2Fsmithery-trdizin-search-mcp/tools
Firecrawl API Key Alma
- Firecrawl.dev adresine gidin
- Hesap oluşturun veya giriş yapın
- API anahtarınızı alın (fc- ile başlar)
- Bu anahtarı Smithery yapılandırmasında kullanın
Manuel Kurulum (Geliştirici)
Gereksinimler
- Python 3.11+
- Firecrawl API anahtarı
Kurulum Adımları
# 1. Repoyu klonlayın
git clone <repo-url>
cd trdizin-mcp
# 2. Sanal ortam oluşturun
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
# veya
venv\Scripts\activate # Windows
# 3. Bağımlılıkları yükleyin
pip install -r requirements.txt
# 4. Environment variable ayarlayın
export FIRECRAWL_API_KEY="your-api-key-here"
# 5. Server'ı çalıştırın
python server.py
Claude Desktop ile Manuel Kullanım
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json dosyasına ekleyin:
{
"mcpServers": {
"trdizin": {
"command": "python3",
"args": ["/path/to/trdizin-mcp/server.py"],
"env": {
"FIRECRAWL_API_KEY": "your-api-key-here",
"PYTHONPATH": "/path/to/trdizin-mcp"
}
}
}
}
MCP Tools
search_trdizin_publications
TR Dizin'de yayın arar.
Parametreler:
query: Arama terimi (zorunlu)order: Sıralama seçenekleri:publicationYear-DESC(varsayılan): Yayın yılına göre azalanpublicationYear-ASC: Yayın yılına göre artanrelevance-DESC: İlgiye göre azalantitle-ASC: Başlığa göre artan
page: Sayfa numarası (varsayılan: 1)limit: Sayfa başına sonuç sayısı (varsayılan: 20, maksimum: 100)
Örnek Kullanım:
TR Dizin'de "makine öğrenmesi" konusunda yayın ara
search_trdizin_journals
TR Dizin'de dergi arar.
Parametreler:
query: Arama terimi (zorunlu)order: Sıralama seçenekleri:title-ASC(varsayılan): Başlığa göre artantitle-DESC: Başlığa göre azalanrelevance-DESC: İlgiye göre azalan
page: Sayfa numarası (varsayılan: 1)limit: Sayfa başına sonuç sayısı (varsayılan: 20, maksimum: 100)
Örnek Kullanım:
TR Dizin'de "bilgisayar" içeren dergileri ara
search_trdizin_authors
TR Dizin'de yazar arar.
Parametreler:
query: Arama terimi (zorunlu)order: Sıralama seçenekleri:relevance-DESC(varsayılan): İlgiye göre azalanname-ASC: İsme göre artanname-DESC: İsme göre azalan
page: Sayfa numarası (varsayılan: 1)limit: Sayfa başına sonuç sayısı (varsayılan: 20, maksimum: 100)
Örnek Kullanım:
TR Dizin'de "Ahmet Özkan" yazarını ara
Docker ile Çalıştırma
# Docker image oluşturun
docker build -t trdizin-mcp .
# Container'ı çalıştırın
docker run -e FIRECRAWL_API_KEY="your-api-key" -it trdizin-mcp
Geliştirme
Test Etme
MCP Inspector kullanarak test edebilirsiniz:
# MCP Inspector'ı yükleyin
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
# Server'ı test edin
mcp-inspector python server.py
Hata Ayıklama
Verbose logging için:
export DEBUG=1
python server.py
Sorun Giderme
Yaygın Hatalar
-
"Firecrawl API key is required"
- Firecrawl API anahtarınızın doğru yapılandırıldığından emin olun
- API anahtarının geçerli olduğunu kontrol edin
-
"Module not found"
- Tüm bağımlılıkların yüklendiğinden emin olun:
pip install -r requirements.txt - Python path'ının doğru ayarlandığından emin olun
- Tüm bağımlılıkların yüklendiğinden emin olun:
-
"Connection timeout"
- İnternet bağlantınızı kontrol edin
- TR Dizin sitesinin erişilebilir olduğunu kontrol edin
Destek
- Sorunlar için GitHub Issues kullanın
- Firecrawl API ile ilgili sorunlar için Firecrawl Documentation kontrol edin
- Smithery ile ilgili sorunlar için Smithery Documentation kontrol edin
Lisans
MIT License
Katkıda Bulunma
- Bu repoyu fork edin
- Feature branch oluşturun (
git checkout -b feature/amazing-feature) - Değişikliklerinizi commit edin (
git commit -m 'Add some amazing feature') - Branch'inizi push edin (
git push origin feature/amazing-feature) - Pull Request oluşturun
Changelog
v1.1.0
- Smithery desteği eklendi
- Konfigürasyon yönetimi iyileştirildi
- API key güvenliği artırıldı
- Docker optimizasyonları
v1.0.0
- İlk sürüm
- Temel TR Dizin arama fonksiyonları
- MCP server implementasyonu
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.