Yargı MCP

# Yargı MCP Server Dağıtım Rehberi Bu rehber, Yargı MCP Server'ın ASGI web servisi olarak çeşitli dağıtım seçeneklerini kapsar. ## İçindekiler - [Hızlı Başlangıç](#hızlı-başlangıç) - [Yerel Geliştirme](#yerel-geliştirme) - [Production Dağıtımı](#production-dağıtımı) - [Cloud Dağıtımı](#cloud-dağıtımı) - [Docker Dağıtımı](#docker-dağıtımı) - [Güvenlik Hususları](#güvenlik-hususları) - [İzleme](#izleme) ## Hızlı Başlangıç ### 1. Bağımlılıkları Yükleyin ```bash # ASGI sunucusu için uvicorn yükleyin pip install uvicorn # Veya tüm bağımlılıklarla birlikte yükleyin pip install -e . pip install uvicorn ``` ### 2. Sunucuyu Çalıştırın ```bash # Temel başlatma python run_asgi.py # Veya doğrudan uvicorn ile uvicorn asgi_app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 ``` Sunucu şu adreslerde kullanılabilir olacak: - MCP Endpoint: `http://localhost:8000/mcp/` - Sağlık Kontrolü: `http://localhost:8000/health` - API Durumu: `http://localhost:8000/status` ## Yerel Geliştirme ### Otomatik Yeniden Yükleme ile Geliştirme Sunucusu ```bash python run_asgi.py --reload --log-level debug ``` ### FastAPI Entegrasyonunu Kullanma Ek REST API endpoint'leri için: ```bash uvicorn fastapi_app:app --reload ``` Bu şunları sağlar: - `/docs` adresinde interaktif API dokümantasyonu - `/api/tools` adresinde araç listesi - `/api/databases` adresinde veritabanı bilgileri ### Ortam Değişkenleri `.env.example` dosyasını temel alarak bir `.env` dosyası oluşturun: ```bash cp .env.example .env ``` Temel değişkenler: - `HOST`: Sunucu host adresi (varsayılan: 127.0.0.1) - `PORT`: Sunucu portu (varsayılan: 8000) - `ALLOWED_ORIGINS`: CORS kökenleri (virgülle ayrılmış) - `LOG_LEVEL`: Log seviyesi (debug, info, warning, error) ## Production Dağıtımı ### 1. Uvicorn ile Çoklu Worker Kullanımı ```bash python run_asgi.py --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 ``` ### 2. Gunicorn Kullanımı ```bash pip install gunicorn gunicorn asgi_app:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:8000 ``` ### 3. Nginx Reverse Proxy ile 1. Nginx'i yükleyin 2. Sağlanan `nginx.conf` dosyasını kullanın: ```bash sudo cp nginx.conf /etc/nginx/sites-available/yargi-mcp sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/yargi-mcp /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t sudo systemctl reload nginx ``` ### 4. Systemd Servisi `/etc/systemd/system/yargi-mcp.service` dosyasını oluşturun: ```ini [Unit] Description=Yargı MCP Server After=network.target [Service] Type=exec User=www-data WorkingDirectory=/opt/yargi-mcp Environment="PATH=/opt/yargi-mcp/venv/bin" ExecStart=/opt/yargi-mcp/venv/bin/uvicorn asgi_app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 Restart=on-failure RestartSec=5 [Install] WantedBy=multi-user.target ``` Etkinleştirin ve başlatın: ```bash sudo systemctl enable yargi-mcp sudo systemctl start yargi-mcp ``` ## Cloud Dağıtımı ### Heroku 1. `Procfile` oluşturun: ``` web: uvicorn asgi_app:app --host 0.0.0.0 --port $PORT ``` 2. Dağıtın: ```bash heroku create uygulama-isminiz git push heroku main ``` ### Railway 1. `railway.json` ekleyin: ```json { "build": { "builder": "NIXPACKS" }, "deploy": { "startCommand": "uvicorn asgi_app:app --host 0.0.0.0 --port $PORT" } } ``` 2. Railway CLI veya GitHub entegrasyonu ile dağıtın ### Google Cloud Run 1. Container oluşturun: ```bash docker build -t yargi-mcp . docker tag yargi-mcp gcr.io/PROJE_ADINIZ/yargi-mcp docker push gcr.io/PROJE_ADINIZ/yargi-mcp ``` 2. Dağıtın: ```bash gcloud run deploy yargi-mcp \ --image gcr.io/PROJE_ADINIZ/yargi-mcp \ --platform managed \ --region us-central1 \ --allow-unauthenticated ``` ### AWS Lambda (Mangum kullanarak) 1. Mangum'u yükleyin: ```bash pip install mangum ``` 2. `lambda_handler.py` oluşturun: ```python from mangum import Mangum from asgi_app import app handler = Mangum(app, lifespan="off") ``` 3. AWS SAM veya Serverless Framework kullanarak dağıtın ## Docker Dağıtımı ### Tek Container ```bash # Oluşturun docker build -t yargi-mcp . # Çalıştırın docker run -p 8000:8000 --env-file .env yargi-mcp ``` ### Docker Compose ```bash # Geliştirme docker-compose up # Nginx ile Production docker-compose --profile production up # Redis önbellekleme ile docker-compose --profile with-cache up ``` ### Kubernetes Deployment YAML oluşturun: ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: yargi-mcp spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: yargi-mcp template: metadata: labels: app: yargi-mcp spec: containers: - name: yargi-mcp image: yargi-mcp:latest ports: - containerPort: 8000 env: - name: HOST value: "0.0.0.0" - name: PORT value: "8000" livenessProbe: httpGet: path: /health port: 8000 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 30 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: yargi-mcp-service spec: selector: app: yargi-mcp ports: - port: 80 targetPort: 8000 type: LoadBalancer ``` ## Güvenlik Hususları ### 1. Kimlik Doğrulama `API_TOKEN` ortam değişkenini ayarlayarak token kimlik doğrulamasını etkinleştirin: ```bash export API_TOKEN=gizli-token-degeri ``` Ardından isteklere ekleyin: ```bash curl -H "Authorization: Bearer gizli-token-degeri" http://localhost:8000/api/tools ``` ### 2. HTTPS/SSL Production için her zaman HTTPS kullanın: 1. SSL sertifikası edinin (Let's Encrypt vb.) 2. Nginx veya cloud sağlayıcıda yapılandırın 3. `ALLOWED_ORIGINS` değerini https:// kullanacak şekilde güncelleyin ### 3. Rate Limiting (Hız Sınırlama) Sağlanan Nginx yapılandırması rate limiting içerir: - API endpoint'leri: 10 istek/saniye - MCP endpoint: 100 istek/saniye ### 4. CORS Yapılandırması Production için belirli kaynaklara izin verin: ```bash ALLOWED_ORIGINS=https://app.sizindomain.com,https://www.sizindomain.com ``` ## İzleme ### Sağlık Kontrolleri `/health` endpoint'ini izleyin: ```bash curl http://localhost:8000/health ``` Yanıt: ```json { "status": "healthy", "timestamp": "2024-12-26T10:00:00", "uptime_seconds": 3600, "tools_operational": true } ``` ### Loglama Ortam değişkeni ile log seviyesini yapılandırın: ```bash LOG_LEVEL=info # veya debug, warning, error ``` Loglar şuraya yazılır: - Konsol (stdout) - `logs/mcp_server.log` dosyası ### Metrikler (Opsiyonel) OpenTelemetry desteği için: ```bash pip install opentelemetry-instrumentation-fastapi ``` Ortam değişkenlerini ayarlayın: ```bash OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:4317 OTEL_SERVICE_NAME=yargi-mcp-server ``` ## Sorun Giderme ### Port Zaten Kullanımda ```bash # 8000 portunu kullanan işlemi bulun lsof -i :8000 # İşlemi sonlandırın kill -9 <PID> ``` ### İzin Hataları Dosya izinlerinin doğru olduğundan emin olun: ```bash chmod +x run_asgi.py chown -R www-data:www-data /opt/yargi-mcp ``` ### Bellek Sorunları Büyük belge işleme için worker belleğini artırın: ```bash # systemd servisinde Environment="PYTHONMALLOC=malloc" LimitNOFILE=65536 ``` ### Zaman Aşımı Sorunları Zaman aşımlarını ayarlayın: 1. Uvicorn: `--timeout-keep-alive 75` 2. Nginx: `proxy_read_timeout 300s;` 3. Cloud sağlayıcılar: Platform özel zaman aşımı ayarlarını kontrol edin ## Performans Ayarlama ### 1. Worker İşlemleri - Geliştirme: 1 worker - Production: CPU çekirdeği başına 2-4 worker ### 2. Bağlantı Havuzlama Sunucu varsayılan olarak httpx ile bağlantı havuzlama kullanır. ### 3. Önbellekleme (Gelecek Geliştirme) Redis önbellekleme docker-compose ile etkinleştirilebilir: ```bash docker-compose --profile with-cache up ``` ### 4. Veritabanı Zaman Aşımları `.env` dosyasında veritabanı başına zaman aşımlarını ayarlayın: ```bash YARGITAY_TIMEOUT=60 DANISTAY_TIMEOUT=60 ANAYASA_TIMEOUT=90 ``` ## Destek Sorunlar ve sorular için: - GitHub Issues: https://github.com/saidsurucu/yargi-mcp/issues - Dokümantasyon: README.md dosyasına bakın