Yargıtay Emsal Karar MCP Sunucusu

Yargıtay Emsal Karar MCP Sunucusu

Enables searching Turkish Court of Cassation (Yargıtay) precedent decisions via a three-tier caching system and Browserless scraping, providing high-quality results through stdio-based MCP protocol.

Category
Visit Server

README

<div align="center"> <p> <a href="https://www.veniplatform.com/"> <img src="https://www.veniplatform.com/_next/image?url=%2Fveniai-logo.webp&w=64&q=75" width="72" alt="Veni AI logosu" /> </a> </p> <h1>Yargıtay Emsal Karar MCP Sunucusu</h1> <p> Veni AI tarafından geliştirilen ve dünyanın en iyi Yargıtay emsal karar arama MCP sunucusu olmak üzere tasarlanan, stdio tabanlı, uçtan uca teknik odaklı bir arama altyapısı. </p> <p> <a href="https://www.veniplatform.com/">Veni Platform</a> | <a href="https://www.veniplatform.com/mcp-servers">Daha fazla MCP sunucusu</a> </p> <hr /> <p> <strong>Şirketiniz veya fikriniz için özelleştirilmiş MCP Sunucusu mu istiyorsunuz?</strong><br /> Veni AI olarak, kurumsal ihtiyaçlarınıza özel profesyonel MCP çözümleri geliştiriyoruz.<br /> 👉 <a href="https://www.veniplatform.com/mcp-servers">İletişime Geçin & Detayları İnceleyin</a> </p> <hr /> </div>

<p align="center"> <img alt="MCP" src="https://img.shields.io/badge/MCP-stdio-000000?style=flat-square" /> <img alt="Node.js" src="https://img.shields.io/badge/Node.js-%3E%3D18-3C873A?style=flat-square&logo=node.js&logoColor=white" /> <img alt="TypeScript" src="https://img.shields.io/badge/TypeScript-Strict-3178C6?style=flat-square&logo=typescript&logoColor=white" /> <img alt="PostgreSQL" src="https://img.shields.io/badge/PostgreSQL-Cache-336791?style=flat-square&logo=postgresql&logoColor=white" /> <img alt="Browserless" src="https://img.shields.io/badge/Browserless-Puppeteer-0A7FFF?style=flat-square" /> <img alt="Built by Veni AI" src="https://img.shields.io/badge/Built%20by-Veni%20AI-111111?style=flat-square" /> </p>

<p align="center"> <a href="#hızlı-başlangıç">Hızlı Başlangıç</a> | <a href="#araçlar">Araçlar</a> | <a href="#mimari">Mimari</a> | <a href="#ortam">Ortam</a> | <a href="#claude-desktop-yapılandırması">Claude Desktop</a> | <a href="#güvenlik-ve-gizlilik">Güvenlik</a> </p>

<details> <summary>İçindekiler (göstermek için tıklayın)</summary>

Genel Bakış

Bu depo, Yargıtay emsal karar araması için tamamen MCP (Model Context Protocol) tabanlı bir sunucu içerir. stdio üzerinden çalışır, Claude Desktop gibi MCP istemcileri için tasarlanmıştır ve üç katmanlı önbellek ile yüksek kaliteli sonuçlar sağlar: bellek, PostgreSQL ve Browserless tabanlı tarama.

Sunucu bilinçli olarak HTTP yüzeyi içermez. MCP araç ergonomisine, deterministik çıktılara ve güvenli kullanım için temiz bir dağıtım ayak izine odaklanır.

Öne Çıkanlar

  • Yalnızca MCP stdio taşıması, HTTP yüzeyi yok.
  • Birleşik telemetri ve kontrollü sona erme ile 3 katmanlı önbellek.
  • Güvenilir içerik çıkarımı için Browserless + Puppeteer tarama.
  • Popülerlik ve performans içgörüleri için PostgreSQL destekli analitik.
  • Sıkı girdi doğrulama ve öngörülebilir çıktı formatı.
  • Dünyanın en iyi Yargıtay emsal karar arama MCP sunucusu olmak üzere Veni AI tarafından geliştirildi.

Mimari

graph TD
  Client[MCP İstemci] -->|stdio| Server[MCP Sunucu]
  Server --> L1[L1 Bellek Önbelleği]
  Server --> L2[(PostgreSQL)]
  Server --> Browserless[Browserless + Puppeteer]
  Browserless --> Source[karararama.yargitay.gov.tr]

Araçlar

Tüm araçlar, istemcilerde kolay ayrıştırma için JSON içeren tek bir metin yükü döndürür.

yargitay_search_optimized

Önbellek ve Browserless taramasıyla Yargıtay kararlarını arar.

Girdi:

{
  "query": "string",
  "refresh": "boolean (optional)"
}

Çıktı anahtarları:

  • formatted: kullanıcı dostu düz metin sonuç listesi
  • success: boolean
  • query: normalize edilmiş sorgu
  • results: kararlar dizisi
  • metadata: source, cached, age, resultCount, totalTime

yargitay_health

Browserless, önbellek ve veritabanı için sağlık durumunu döndürür.

yargitay_stats

Önbellek isabet oranları, zamanlama metrikleri ve temel tarama yapılandırmasını döndürür.

yargitay_popular

Veritabanından popüler sorguları listeler.

Girdi:

{ "limit": 20 }

yargitay_analytics

Son N gün için günlük analitikleri döndürür.

Girdi:

{ "days": 7 }

yargitay_cache_clear

Bellek ve veritabanı için önbellek temizliğini tetikler.

Hızlı Başlangıç

  1. Bağımlılıkları yükleyin
npm install
  1. Ortam dosyanızı oluşturun
copy .env.example .env
# macOS or Linux:
# cp .env.example .env
  1. Veritabanı şemasını başlatın
psql "$DATABASE_URL" -f src/database/schema.sql
  1. Derleyip çalıştırın
npm run build
npm start

Claude Desktop Yapılandırması

{
  "mcpServers": {
    "yargitay": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/path/to/yargitay-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@host:5432/dbname?sslmode=require",
        "BROWSERLESS_URL": "wss://your-browserless-host",
        "BROWSERLESS_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

Ortam

.env.example dosyasını temel alın. Aşağıdaki değişkenler desteklenir:

Değişken Zorunlu Varsayılan Notlar
DATABASE_URL evet - PostgreSQL bağlantı dizesi
DATABASE_TYPE hayır postgresql Yalnızca görüntüleme
DATABASE_POOL_MIN hayır 2 Havuz min boyutu
DATABASE_POOL_MAX hayır 10 Havuz max boyutu
BROWSERLESS_URL evet - wss veya https uç noktası
BROWSERLESS_TOKEN evet - Token ws uç noktasına eklenir
BROWSERLESS_TIMEOUT hayır 30000 Milisaniye
BROWSERLESS_RETRIES hayır 3 Tekrar sayısı
SCRAPING_MAX_RESULTS hayır 10 Sorgu başına limit
SCRAPING_PARALLEL_REQUESTS hayır 3 Paralel detay çekimi
SCRAPING_ADAPTIVE_TIMEOUT hayır true Uyarlanabilir zaman aşımı
SCRAPING_RETRY_STRATEGY hayır exponential exponential, linear, fixed
SCRAPING_BASE_TIMEOUT hayır 10000 Milisaniye
CACHE_L1_TTL_MS hayır 300000 Bellek önbelleği TTL
CACHE_L2_TTL_DAYS hayır 30 DB önbelleği TTL
CACHE_POPULAR_THRESHOLD hayır 5 Popülerlik eşiği
CACHE_CLEANUP_INTERVAL_MS hayır 3600000 Temizlik aralığı
NODE_ENV hayır development development veya production

Veritabanı Şeması

Şema dosyası:

  • src/database/schema.sql

Arama sonuçları, kararlar, tarama istatistikleri ve analitik için yardımcı görünümler oluşturan tablolar içerir. Ayrıca erişim sayacı güncellemeleri ve temizlik için saklı prosedürler bulunur.

Browserless Kurulumu

  • BROWSERLESS_URL değerini Browserless uç noktanız olarak ayarlayın (wss veya https).
  • Sunucu, yoksa ?token= parametresini otomatik olarak ekler.
  • BROWSERLESS_TOKEN zorunludur ve asla loglanmaz.

Önbellek Modeli

  • L1: bellekte, ultra hızlı, kısa TTL.
  • L2: PostgreSQL, orta gecikme, uzun TTL.
  • L3: Browserless üzerinden canlı tarama.

Önbellek yükseltmesi L3'ten L2 ve L1'e akar. refresh bayrağı geçersizleştirmeyi zorlar.

graph LR
  L3[L3 Canlı Tarama] -->|yükselt| L2[L2 PostgreSQL Önbelleği]
  L2 -->|yükselt| L1[L1 Bellek Önbelleği]
  Refresh[refresh=true] -->|geçersizleştir| L1
  Refresh -->|geçersizleştir| L2

Çıktı Formatı

Tüm araçlar MCP metin içeriği içinde JSON döndürür. yargitay_search_optimized için örnek:

{
  "formatted": "Result 1 ...",
  "success": true,
  "query": "tazminat",
  "results": [
    {
      "siraNo": "1",
      "daire": "1. Hukuk Dairesi",
      "esasNo": "2023/1234",
      "kararNo": "2023/5678",
      "kararTarihi": "15.12.2023",
      "icerik": "..."
    }
  ],
  "metadata": {
    "source": "scrape",
    "cached": false,
    "age": 0,
    "resultCount": 1,
    "totalTime": 1240
  }
}

Performans Ayarı

  • Browserless kapasitesi yüksekse SCRAPING_PARALLEL_REQUESTS değerini artırın.
  • Uzun sorgular veya yavaş ağlar için BROWSERLESS_TIMEOUT değerini yükseltin.
  • Tarama yükünü azaltmak için CACHE_L2_TTL_DAYS değerini uzatın.
  • Önbellek isabet oranı ve yanıt süresini takip etmek için yargitay_stats kullanın.

Güvenlik ve Gizlilik

  • Depoda hiçbir gizli bilgi tutulmaz.
  • Tüm kimlik bilgileri ortam değişkenleriyle sağlanır.
  • Veritabanı URL'si loglarda maskelenir.
  • Girdiler kullanılmadan önce doğrulanır ve temizlenir.

Operasyonel Notlar

  • Veri kaynağı herkese açık Yargıtay arama sitesidir. Erişilebilirlik ve işaretleme değişebilir.
  • Analitik ve L2 önbellek için veritabanı şiddetle önerilir. Veritabanı kapalıyken sunucu çalışmaya devam eder, ancak analitik ve L2 önbellek zayıflar.
  • Hızlı durum kontrolü için yargitay_health kullanın.

SSS

<details> <summary>Neden HTTP API yok?</summary>

Bu sunucu MCP önceliklidir ve tasarım gereği stdio üzerinden iletişim kurar. </details>

<details> <summary>PostgreSQL olmadan çalıştırabilir miyim?</summary>

Evet, ancak L2 önbellek ve analitik kaybolur. </details>

<details> <summary>Ayrıntılı arama filtreleri destekleniyor mu?</summary>

Mevcut araçlar sorgu tabanlı aramaya odaklanır. Gelişmiş filtreler araç argümanı olarak eklenebilir. </details>

Yol Haritası

  • Gelişmiş arama filtreleri ve daha zengin sorgu şeması.
  • Hafif dağıtımlar için SQLite desteği.
  • Yapılandırılmış sonuç biçimlendirme ön ayarları.
  • Önbelleğe alınmış veri setleri için kaynak uç noktaları.

Emeği Geçenler

Veni AI tarafından geliştirildi.

Lisans

MIT. LICENSE dosyasına bakın.

Recommended Servers

playwright-mcp

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.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

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.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

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.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

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.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured