AI-based vehicle gallery assistant using Model Context Protocol (MCP)
Wellknown found it in public sources; nobody has proven control of it yet. Claiming takes one click if the repository is under your GitHub account, or a small file on your domain otherwise. Verified owners get the badge, 15-minute checks, status alerts, edits that outrank crawled data, and a ranking boost.
Agents can do it too: POST https://wellknown.network/api/v1/claims with {"agent":"iflow-mcp-halilkkaya-mcp-anlatim","method":"well_known_file"} — machine-readable steps at claim.json, guide at /docs/claim.
Everything here was measured by our prober or read from a registry. Nothing is self-reported.
Attributed to the source that supplied each field. Treated as claims, not facts.
# 🚗 MCP Araç Arama Sistemi - AI Tabanlı Araç Galeri Asistanı  Bu proje, **Model Context Protocol (MCP)** kullanarak AI asistanlarına gerçek zamanlı araç veritabanı erişimi sağlayan kapsamlı bir örnek uygulamadır. Claude, ChatGPT gibi büyük dil modellerinin veritabanlarıyla nasıl etkileşim kurabileceğini gösterir. ## 🎯 Proje Özeti MCP (Model Context Protocol), AI modellerinin dış veri kaynaklarına standartlaştırılmış şekilde erişmesini sağlayan devrimsel bir protokoldür. Bu proje, araç galeri senaryosu üzerinden MCP'nin gücünü pratik olarak göstermektedir. ### 🔥 Temel Özellikler - **🤖 AI Asistanı**: Claude ile doğal dil kullanarak araç arama - **🗄️ MCP Server**: MySQL veritabanına güvenli erişim - **📊 Gelişmiş Filtreleme**: 15+ farklı arama kriteri - **🌐 Web Entegrasyonu**: Tavily API ile güncel araç bilgileri - **📱 Çoklu Arayüz**: Terminal, Streamlit ve web tabanlı - **🔒 Güvenlik**: Parametrized queries ile SQL injection koruması ## 🏗️ Proje Mimarisi  ### 📦 Dosya Yapısı ``` mcp-anlatim/ ├── 📱 Uygulamalar │ ├── app.py # Ana terminal uygulaması (Claude + MCP) │ ├── appst.py # Streamlit web uygulaması-mcpsiz (OpenAI + LangChain) │ └── mcpanlatim.py # Kapsamlı eğitim ve demo uygulaması ├── 🔧 MCP Server │ └── dataturkmcp.py # FastMCP tabanlı araç arama server'ı ├── 🗄️ Veri │ └── veri.xlsx # Excel format araç verileri ├── 📋 Yapılandırma │ ├── requirements.txt # Python bağımlılıkları │ └── .env # Ortam değişkenleri (API anahtarları) ├── 📚 Dokümantasyon │ ├── README.md # Bu dosya │ ├── kaynak.txt # Kaynaklar ve bağlantılar │ └── *.png, *.jpeg # Görsel materyaller └── 📄 LICENSE # MIT lisansı ``` ## 🚀 Hızlı Başlangıç ### 1️⃣ Kurulum ```bash # Projeyi klonla git clone https://github.com/halilkkaya/mcp-anlatim.git cd mcp-anlatim # Sanal ortam oluştur (önerilen) python -m venv …
Mapped onto the structured taxonomy from declared text and observed tool names. Confidence shown for derived entries.
Every source is kept verbatim. Field changes are logged as events.