ayrisdev/yargi-mcp

Fork 0

Files

T

saidsurucu 262ef5bef5 add asgi support

2025-06-26 16:22:27 +03:00

8.0 KiB

Raw Blame History

Yargı MCP Server Dağıtım Rehberi

Bu rehber, Yargı MCP Server'ın ASGI web servisi olarak çeşitli dağıtım seçeneklerini kapsar.

İçindekiler

Hızlı Başlangıç
Yerel Geliştirme
Production Dağıtımı
Cloud Dağıtımı
Docker Dağıtımı
Güvenlik Hususları
İzleme

Hızlı Başlangıç

1. Bağımlılıkları Yükleyin

# ASGI sunucusu için uvicorn yükleyin
pip install uvicorn

# Veya tüm bağımlılıklarla birlikte yükleyin
pip install -e .
pip install uvicorn

2. Sunucuyu Çalıştırın

# 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

python run_asgi.py --reload --log-level debug

FastAPI Entegrasyonunu Kullanma

Ek REST API endpoint'leri için:

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:

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

python run_asgi.py --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

2. Gunicorn Kullanımı

pip install gunicorn
gunicorn asgi_app:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:8000

3. Nginx Reverse Proxy ile

Nginx'i yükleyin
Sağlanan nginx.conf dosyasını kullanın:

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:

[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:

sudo systemctl enable yargi-mcp
sudo systemctl start yargi-mcp

Cloud Dağıtımı

Heroku

Procfile oluşturun:

web: uvicorn asgi_app:app --host 0.0.0.0 --port $PORT

Dağıtın:

heroku create uygulama-isminiz
git push heroku main

Railway

railway.json ekleyin:

{
  "build": {
    "builder": "NIXPACKS"
  },
  "deploy": {
    "startCommand": "uvicorn asgi_app:app --host 0.0.0.0 --port $PORT"
  }
}

Railway CLI veya GitHub entegrasyonu ile dağıtın

Google Cloud Run

Container oluşturun:

docker build -t yargi-mcp .
docker tag yargi-mcp gcr.io/PROJE_ADINIZ/yargi-mcp
docker push gcr.io/PROJE_ADINIZ/yargi-mcp

Dağıtın:

gcloud run deploy yargi-mcp \
  --image gcr.io/PROJE_ADINIZ/yargi-mcp \
  --platform managed \
  --region us-central1 \
  --allow-unauthenticated

AWS Lambda (Mangum kullanarak)

Mangum'u yükleyin:

pip install mangum

lambda_handler.py oluşturun:

from mangum import Mangum
from asgi_app import app

handler = Mangum(app, lifespan="off")

AWS SAM veya Serverless Framework kullanarak dağıtın

Docker Dağıtımı

Tek Container

# Oluşturun
docker build -t yargi-mcp .

# Çalıştırın
docker run -p 8000:8000 --env-file .env yargi-mcp

Docker Compose

# 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:

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:

export API_TOKEN=gizli-token-degeri

Ardından isteklere ekleyin:

curl -H "Authorization: Bearer gizli-token-degeri" http://localhost:8000/api/tools

2. HTTPS/SSL

Production için her zaman HTTPS kullanın:

SSL sertifikası edinin (Let's Encrypt vb.)
Nginx veya cloud sağlayıcıda yapılandırın
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:

ALLOWED_ORIGINS=https://app.sizindomain.com,https://www.sizindomain.com

İzleme

Sağlık Kontrolleri

/health endpoint'ini izleyin:

curl http://localhost:8000/health

Yanıt:

{
  "status": "healthy",
  "timestamp": "2024-12-26T10:00:00",
  "uptime_seconds": 3600,
  "tools_operational": true
}

Loglama

Ortam değişkeni ile log seviyesini yapılandırın:

LOG_LEVEL=info  # veya debug, warning, error

Loglar şuraya yazılır:

Konsol (stdout)
logs/mcp_server.log dosyası

Metrikler (Opsiyonel)

OpenTelemetry desteği için:

pip install opentelemetry-instrumentation-fastapi

Ortam değişkenlerini ayarlayın:

OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:4317
OTEL_SERVICE_NAME=yargi-mcp-server

Sorun Giderme

Port Zaten Kullanımda

# 8000 portunu kullanan işlemi bulun
lsof -i :8000

# İşlemi sonlandırın
kill -9 <PID>

İzin Hataları

Dosya izinlerinin doğru olduğundan emin olun:

chmod +x run_asgi.py
chown -R www-data:www-data /opt/yargi-mcp

Bellek Sorunları

Büyük belge işleme için worker belleğini artırın:

# systemd servisinde
Environment="PYTHONMALLOC=malloc"
LimitNOFILE=65536

Zaman Aşımı Sorunları

Zaman aşımlarını ayarlayın:

Uvicorn: --timeout-keep-alive 75
Nginx: proxy_read_timeout 300s;
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:

docker-compose --profile with-cache up

4. Veritabanı Zaman Aşımları

.env dosyasında veritabanı başına zaman aşımlarını ayarlayın:

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

8.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape