Açık Kaynak GroupDocs.Parser Cloud MCP Sunucusunu Kullanarak AI Ajanlarıyla Belgeleri Ayrıştırın

Genel Bakış

GroupDocs.Parser Cloud MCP Server, Model Context Protocol (MCP)‘yi uygulayan GroupDocs.Parser Cloud API etrafında hafif bir sarmalayıcıdır. Belge‑ayrıştırma yeteneklerini (metin, görüntüler, barkodlar) ve bulut‑depolama yardımcı programlarını (listeleme, yükleme, indirme, silme) MCP‑uyumlu araçlar olarak sunarak, sunucu AI ajanlarının, asistanların ve geliştirme araçlarının belgelerle, diğer model‑türevi veri kaynakları gibi etkileşimde bulunmasını sağlar. Bu sayede özel SDK çağrılarına veya tescilli entegrasyonlara ihtiyaç kalmaz ve belge çıkarımını LLM‑türevi iş akışlarına, otomatik tamamlama araçlarına veya kod‑asistan ortamlarına entegre etmek basitleşir.

Evrensel erişim – Herhangi bir MCP‑uyumlu istemci (VS Code, Cursor, KiloCode, özel ajanlar ve diğerleri) GroupDocs Cloud’da depolanan belgeleri ayrıştırmak için aynı uç noktayı çağırabilir.
Zengin çıkarım – 50’den fazla dosya formatından (PDF, Word, Excel, PowerPoint, e‑postalar, arşivler vb.) düz metin, gömülü görüntüler ve barkodları alır.
Depolama işlemleri – Klasörleri listeler, yeni dosyalar yükler, mevcut dosyaları indirir ve bulut depolamayı doğrudan MCP çağrılarıyla yönetir.
Çapraz platform – Tek bir Python tabanlı hizmetle Windows, macOS ve Linux’ta çalışır.

Aşağıda, protokol, kurulum, popüler araçlar için yapılandırma, gelişmiş seçenekler ve SSS bölümlerini kapsayan bir gezinme listesi bulabilirsiniz.

Model Context Protocol (MCP) Nedir?
GroupDocs.Parser Cloud MCP Sunucusunu Neden Kullanmalısınız?
Hızlı Başlangıç
KiloCode ile MCP Kullanımı
Cursor ile MCP Kullanımı
VS Code ile MCP Kullanımı
Gelişmiş Seçenekler
Sonuç
Ayrıca Bakınız
SSS

Model Context Protocol (MCP) Nedir?

Model Context Protocol (MCP), büyük dil modellerinin (LLM’ler) ve AI ajanlarının dış araç ve hizmetlerle yapılandırılmış, öngörülebilir ve keşfedilebilir bir şekilde etkileşimde bulunmasını sağlayan standart bir arayüzdür.

İş mantığını doğrudan istemlere gömmek yerine, MCP harici yetenekleri (API’ler, hizmetler, veri kaynakları) türlü araçlar olarak sunar; bu araçlar bir AI ajanı tarafından ihtiyaç duyulduğunda çağrılabilir.

Temel MCP kavramları

Araç tabanlı entegrasyon
Her yetenek, belgeden metin çıkarma ya da depolamadan dosya listeleme gibi açık bir amaca sahip bir araç olarak sunulur. AI ajanları, kullanıcı niyetine göre bu araçları dinamik olarak seçip çalıştırır.
Tipli giriş ve çıkış şemaları
MCP araçları girdilerini ve çıktıları JSON şemalarıyla tanımlar. Bu, belirsizliği ortadan kaldırır, hayal gücünü (hallucination) azaltır ve modellerin hangi aracı ne zaman ve nasıl kullanacağını akıl yürütmesini sağlar.
Akıl yürütme ve yürütme arasındaki açık ayrım
LLM, akıl yürütme ve karar vermeyle ilgilenirken, MCP sunucusu belge ayrıştırma, dosya işleme ya da veri alımı gibi deterministik işlemleri yürütür.
Çevreler arasında yeniden kullanılabilir
Her MCP‑uyumlu istemci (AI IDE’leri, sohbet uygulamaları, otonom ajanlar, yerel araçlar) aynı MCP sunucusuna bağlanabilir; ek bir bağlayıcı kod yazmaya gerek kalmaz.

MCP’yi uygulayarak bir hizmet AI‑yerel hâle gelir: işlevselliği keşfedilebilir, anlaşılır ve AI ajanları tarafından güvenli bir şekilde çalışma akışının bir parçası olarak çağrılabilir.

GroupDocs.Parser Cloud MCP Sunucusunu Neden Kullanmalısınız?

Fayda	Nasıl Yardımcı Olur
Tek bir entegrasyon noktası	Herhangi bir MCP‑uyumlu istemci (Cursor, VS Code eklentileri, AI ajanları, özel araçlar) belgeleri aynı tutarlı arayüz üzerinden ayrıştırabilir.
Kapsamlı içerik çıkarımı	PDF, DOCX, XLSX, PPTX, e‑posta dosyaları ve arşivler dahil olmak üzere 50’den fazla belge formatından düz metin, görüntü ve barkodları çıkarır.
Bulut depolama işlemleri dahil	GroupDocs Cloud depolamadaki dosyalarla doğrudan çalışır: yükleme, indirme, klasör listeleme, varlık kontrolü ve silme işlemleri aynı iş akışın parçası olur.
Ajanlarınızda SDK gerekmez	AI ajanları ve istemci uygulamaları GroupDocs SDK’larını içinde barındırmak zorunda değildir; MCP sunucusu tüm API iletişimini ve kimlik doğrulamayı yönetir.
Çapraz platform ve self‑hosted	Tek bir Python hizmetiyle Windows, macOS veya Linux’ta yerel ya da kendi altyapınızda çalıştırılabilir.
AI iş akışları için tasarlandı	MCP arayüzü, deterministik, şema tabanlı araçları sunar; böylece AI ajanları bu araçları daha büyük akıl yürütme ve otomasyon süreçlerinin güvenli bir parçası olarak kullanabilir.

Hızlı Başlangıç

Bu bölüm, GroupDocs.Parser Cloud MCP Server‘ı birkaç adımda nasıl yapılandırıp çalıştıracağınızı gösterir.

1. Depoyu klonlayın

git clone https://github.com/groupdocs-parser-cloud/groupdocs-parser-cloud-mcp.git
cd groupdocs-parser-cloud-mcp

2. Ortam değişkenlerini yapılandırın

GroupDocs Cloud kimlik bilgilerinizle bir .env dosyası oluşturun.
Şablon .env.example dosyasını kopyalayarak da oluşturabilirsiniz.

CLIENT_ID=your-client-id
CLIENT_SECRET=your-client-secret
MCP_PORT=8000

Client ID ve Client Secret değerlerini GroupDocs Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz:
https://dashboard.groupdocs.cloud/#/applications

3. MCP sunucusunu çalıştırın

İşletim sisteminize uygun komutu seçin.

Linux / macOS

./run_mcp.sh

Windows (PowerShell)

.\run_mcp.ps1

Windows (Command Prompt)

run_mcp.bat

Sunucu uç noktası

Başlatıldıktan sonra MCP sunucusu şu adreste erişilebilir olur:

http://localhost:8000/mcp

Bu uç noktayı AI ajanları, IDE yardımcıları ya da Model Context Protocol’ü destekleyen herhangi bir araçla bağlayabilirsiniz.

KiloCode ile MCP Kullanımı

KiloCode, MCP uç noktasını sohbet arayüzünden doğrudan çağırabilir.

Hazırlık Adımları

KiloCode Ayarlar → MCP Sunucuları bölümünü açın.
groupdocs-parser-mcp-local adında yeni bir sunucu girin.
Konfigürasyon JSON’unu (URL ve tip) yapıştırın.

KiloCode Konfigürasyon JSON’u

{
  "mcpServers": {
    "groupdocs-parser-mcp-local": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

KiloCode’da Örnek İstemler

sample_invoice.pdf dosyasından tüm metni GroupDocs.Parser MCP sunucusuyla çıkar, ardından fatura tutarının kısa bir özetini ver.

İstem gönderildiğinde KiloCode:

sample_invoice.pdf dosyasını GroupDocs Cloud’a yükler.
MCP parse/text metodunu çağırır.
Model‑oluşturulan özeti döndürür.

document.pdf dosyasından tüm görüntüleri çıkar, mevcut klasörde “document_images” adlı alt klasöre kaydet ve işlem sonrası görüntüleri GroupDocs.Cloud depolamasından sil.

İstem gönderildiğinde KiloCode:

document.pdf dosyasını GroupDocs Cloud’a yükler.
Görüntüleri çıkarmak için MCP aracını çağırır.
parse/images uç noktasını kullanarak görüntüleri alır.
Çıkarılan görüntüleri document_images klasörüne kaydeder.
Ardından görüntüleri buluttan siler.

Cursor ile MCP Kullanımı

Cursor’un “Tools & MCP” paneli, özel MCP sunucularını kaydetmenize olanak tanır.

Kurulum Adımları

Cursor Ayarları → Tools & MCP menüsünü açın.
Add Custom MCP seçeneğine tıklayın.
Aşağıdaki JSON parçacığını mcp.json dosyasına yapıştırın.

Cursor mcp.json Konfigürasyonu

{
  "mcpServers": {
    "groupdocs-parser-mcp-local": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

Cursor için Örnek İstem

Message.msg dosyasından metni GroupDocs.Parser MCP ile çıkar, ardından e‑posta mesajının kısa bir özetini ver.

Cursor otomatik olarak:

Dosyayı kişisel GroupDocs.Cloud depolamanıza yükler,
GroupDocs.Parser Cloud üzerinden metni alır,
Sonucu sohbet yanıtına ekler.

VS Code ile MCP Kullanımı

VS Code MCP sunucularını destekler. Aşağıda, GroupDocs MCP sunucusunu kurup kullanmanız için adımlar yer alıyor.

Konfigürasyon Adımları

Projenizde .vscode klasörü yoksa oluşturun.
mcp.json adlı bir dosya ekleyin ve sunucu tanımını içine koyun.

VS Code mcp.json Örneği

{
  "servers": {
    "groupdocs-parser-mcp-local": {
      "type": "http",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

VS Code’u yeniden yükleyin (Ctrl+Shift+P → Developer: Reload Window).
Artık bir Chat (Ctrl+Alt+I) açabilir ve sohbet sırasında istekte bulunulduğunda MCP araçları otomatik olarak devreye girer.

Örneğin, şu anki klasördeki Invoice.pdf dosyasını ayrıştırıp fatura özeti istemek:

Invoice.pdf dosyasını GroupDocs.Parser MCP ile ayrıştır, fatura özetini ver.

Gelişmiş Seçenekler

MCP Inspector ile Sunucuyu Test Etme

MCP Inspector, sunucunun şemasını keşfetmenize ve çağrıları etkileşimli olarak denemenize olanak tanıyan hafif bir UI’dir.

# Inspector'ı çalıştır (Node.js gerekli)
npx @modelcontextprotocol/inspector

Tarayıcıda:

Bağlantı türü olarak “streamable HTTP” seçin.
Sunucu URL’nizi girin: http://127.0.0.1:8000/mcp.
Connect (Bağlan) düğmesine tıklayın ve mevcut yöntemleri (ör. parser_extract_text, parser_extract_barcodes) inceleyin.

Sanal Ortamı Yeniden Başlatma

requirements.txt dosyasını değiştirdiğinizde ya da bağımlılık hataları aldığınızda sanal ortamı yeniden oluşturun:

# Linux / macOS
./init_mcp.sh

# Windows PowerShell
.\init_mcp.ps1

# Windows CMD
init_mcp.bat

Bu betik:

Mevcut .venv klasörünü siler.
Temiz bir sanal ortam oluşturur.
requirements.txt içindeki tüm paketleri yeniden kurar.

Sıfırlamadan sonra sunucuyu tekrar başlatın:

# Linux / macOS
./run.sh

# Windows PowerShell
.\run.ps1

# Windows CMD
run.bat

Sonuç

Bu makalede şu konuları ele aldık:

MCP nedir ve AI‑tabanlı araçlar için önemi.
GroupDocs.Parser Cloud MCP Sunucusu – herhangi bir MCP‑uyumlu istemciye belge ayrıştırma, görüntü ve barkod çıkarımı ile tam depolama yönetimi ekleyen hafif bir köprü.
Adım adım kurulum (klonlama, yapılandırma, çalıştırma).
Popüler ortamlarla entegrasyon – KiloCode, Cursor ve VS Code.
MCP Inspector ve ortam yeniden başlatma gibi gelişmiş tanı araçları.

MCP sunucusunu kurduğunuzda, geliştiriciler LLM’lerin belgelerle bir veritabanı ya da API gibi doğal bir şekilde etkileşime girmesini sağlayabilir; SDK kodu ihtiyacını ortadan kaldırıp AI‑destekli belge iş akışlarını hızlandırır.

Ayrıca Bakınız

GroupDocs.Parser Cloud API Referansı – https://reference.groupdocs.cloud/parser/
GroupDocs.Parser Cloud Belgeleri – https://docs.groupdocs.cloud/parser/
Ücretsiz Deneme Başlat – https://purchase.groupdocs.cloud/cloud/trial/
Satın Alma Politikaları ve SSS – https://purchase.groupdocs.cloud/cloud/policies/

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

S: MCP sunucusu açık kaynak ve yerel olarak çalıştırılıyor neden? Neden halka açık bir MCP sunucusu yok?
C: Model Context Protocol (MCP) hâlâ çok yeni bir standart ve mevcut LLM’ler ve AI asistanları ikili dosya akışlarını (PDF, görüntüler, arşivler) doğal olarak veya tutarlı bir şekilde desteklemiyor. Belge ayrıştırma, OCR, görüntü çıkarımı ve barkod tanıma gibi konularda GroupDocs.Parser Cloud gibi uzmanlaşmış API’lar daha iyi sonuç verir. Yerel MCP sunucusu, bu boşluğu güvenilir ve standart bir şekilde doldurur.
S: MCP sunucusunu kullanmak için ek bir yazılım kurmam gerekiyor mu?
C: Hayır. Sunucu, Python 3.10+ çalışan herhangi bir işletim sisteminde çalışır ve yalnızca requirements.txt içinde listelenen paketlere ihtiyaç duyar.
S: Hangi belge formatları destekleniyor?
C: PDF, DOCX, XLSX, PPTX, e‑posta dosyaları (.eml, .msg), arşivler (ZIP, RAR) ve yaygın görüntü türleri (PNG, JPG, TIFF) dahil olmak üzere 50’den fazla format desteklenir.
S: Tarama yapılan PDF’lerden barkod çıkarabilir miyim?
C: Evet. MCP sunucusu, raster görüntüler ve PDF’lerde 1D ve 2D barkodları algılayan parse/barcodes uç noktası üzerinden barkodları çıkarır.
S: Belirli bir GroupDocs Cloud klasöründeki dosyaları nasıl listeleyebilirim?
C: MCP sunucusu GroupDocs.Cloud depolama uç noktalarını (ör. storage/list, storage/upload, storage/download, storage/delete) destekler; bu işlemler sohbet oturumlarında otomatik olarak veya isteğiniz doğrultusunda kullanılabilir.
S: Sunucu çalıştıktan sonra MCP portunu değiştirirsem ne olur?
C: .env dosyasındaki MCP_PORT değerini güncelleyin ve sunucuyu yeniden başlatın.
S: Ücretsiz deneme alıyor muyum?
C: Evet, ayda 150 ücretsiz API çağrısı kullanılabilir.

Genel Bakış#

Model Context Protocol (MCP) Nedir?#

Temel MCP kavramları#

GroupDocs.Parser Cloud MCP Sunucusunu Neden Kullanmalısınız?#

Hızlı Başlangıç#

1. Depoyu klonlayın#

2. Ortam değişkenlerini yapılandırın#

3. MCP sunucusunu çalıştırın#

Linux / macOS#

Windows (PowerShell)#

Windows (Command Prompt)#

Sunucu uç noktası#

KiloCode ile MCP Kullanımı#

Cursor ile MCP Kullanımı#

VS Code ile MCP Kullanımı#

Gelişmiş Seçenekler#

MCP Inspector ile Sunucuyu Test Etme#

Sanal Ortamı Yeniden Başlatma#

Sonuç#

Ayrıca Bakınız#

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)#