Skip to content

Latest commit

 

History

History
108 lines (78 loc) · 5.32 KB

README.md

File metadata and controls

108 lines (78 loc) · 5.32 KB

Chainlit & Microsoft Learn Docs MCP ile Çalışma Planı Oluşturucu

Gereksinimler

  • Python 3.8 veya üzeri
  • pip (Python paket yöneticisi)
  • Microsoft Learn Docs MCP sunucusuna bağlanmak için internet erişimi

Kurulum

  1. Bu depoyu klonlayın veya proje dosyalarını indirin.

  2. Gerekli bağımlılıkları yükleyin:

    pip install -r requirements.txt

Kullanım

Senaryo 1: Docs MCP’ye Basit Sorgu

Docs MCP sunucusuna bağlanan, bir sorgu gönderen ve sonucu yazdıran komut satırı istemcisi.

  1. Scripti çalıştırın: 
    python scenario1.py
  2. İstekte dokümantasyon sorunuz girin.

Senaryo 2: Çalışma Planı Oluşturucu (Chainlit Web Uygulaması)

Kullanıcıların herhangi bir teknik konu için kişiselleştirilmiş, haftalık çalışma planı oluşturmasına olanak tanıyan web tabanlı arayüz (Chainlit kullanılarak).

  1. Chainlit uygulamasını başlatın: 
    chainlit run scenario2.py
  2. Terminalde verilen yerel URL’yi (örneğin http://localhost:8000) tarayıcınızda açın.
  3. Sohbet penceresine çalışma konunuzu ve çalışmak istediğiniz hafta sayısını girin (örneğin, "AI-900 sertifikası, 8 hafta").
  4. Uygulama, ilgili Microsoft Learn dokümantasyonuna bağlantılar içeren haftalık çalışma planını yanıt olarak verecektir.

Gerekli Ortam Değişkenleri:

Senaryo 2’yi (Azure OpenAI ile Chainlit web uygulaması) kullanmak için, python dizininde .env dosyasına aşağıdaki ortam değişkenlerini eklemelisiniz:

AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME=
AZURE_OPENAI_API_KEY=
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
AZURE_OPENAI_API_VERSION=

Uygulamayı çalıştırmadan önce bu değerleri Azure OpenAI kaynak bilgilerinizle doldurun.

İpucu: Kendi modellerinizi kolayca Azure AI Foundry kullanarak dağıtabilirsiniz.

Senaryo 3: VS Code İçinde MCP Sunucusu ile Dokümanlar

Tarayıcı sekmeleri arasında geçiş yapmak yerine, Microsoft Learn Docs’u doğrudan VS Code’a MCP sunucusu ile getirebilirsiniz. Bu sayede:

  • Kodlama ortamınızı terk etmeden VS Code içinde doküman arayabilir ve okuyabilirsiniz.
  • Dokümantasyona referans verip, bağlantıları doğrudan README veya kurs dosyalarınıza ekleyebilirsiniz.
  • GitHub Copilot ve MCP’yi birlikte kullanarak kesintisiz, yapay zekâ destekli dokümantasyon akışı sağlayabilirsiniz.

Örnek Kullanım Durumları:

  • Bir kurs veya proje dokümantasyonu yazarken README’ye hızlıca referans bağlantıları eklemek.
  • Copilot ile kod üretirken MCP ile ilgili dokümanları anında bulup alıntılamak.
  • Editörünüzde odaklanarak verimliliği artırmak.

Important

Çalışma alanınızda geçerli bir mcp.json yapılandırmasının olduğundan emin olun (konum .vscode/mcp.json).

Neden Senaryo 2 için Chainlit?

Chainlit, sohbet tabanlı web uygulamaları oluşturmak için modern ve açık kaynaklı bir çerçevedir. Microsoft Learn Docs MCP sunucusu gibi arka uç servislerine bağlanan sohbet arayüzleri oluşturmayı kolaylaştırır. Bu proje, kişiselleştirilmiş çalışma planlarını gerçek zamanlı ve etkileşimli şekilde oluşturmak için Chainlit’i kullanır. Chainlit sayesinde, üretkenliği ve öğrenmeyi artıran sohbet tabanlı araçları hızlıca geliştirebilir ve dağıtabilirsiniz.

Bu Ne Yapar?

Bu uygulama, kullanıcıların sadece bir konu ve süre girerek kişiselleştirilmiş bir çalışma planı oluşturmasını sağlar. Girdiğiniz bilgiyi analiz eder, Microsoft Learn Docs MCP sunucusuna ilgili içerik için sorgu gönderir ve sonuçları yapılandırılmış, haftalık plan halinde düzenler. Her haftanın önerileri sohbet penceresinde gösterilir, böylece ilerlemenizi kolayca takip edebilirsiniz. En güncel ve ilgili öğrenme kaynaklarını her zaman almanızı sağlar.

Örnek Sorgular

Uygulamanın yanıtlarını görmek için sohbet penceresine şu sorguları deneyin:

  • AI-900 sertifikası, 8 hafta
  • Azure Functions öğren, 4 hafta
  • Azure DevOps, 6 hafta
  • Azure’da veri mühendisliği, 10 hafta
  • Microsoft güvenlik temelleri, 5 hafta
  • Power Platform, 7 hafta
  • Azure AI servisleri, 12 hafta
  • Bulut mimarisi, 9 hafta

Bu örnekler, uygulamanın farklı öğrenme hedefleri ve süreleri için ne kadar esnek olduğunu gösterir.

Kaynaklar

Feragatname:
Bu belge, AI çeviri servisi Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu oluşabilecek yanlış anlamalar veya yorum hatalarından sorumlu değiliz.