first commit

2026-04-26 22:00:50 +03:00
commit 9630a33ec1
22 changed files with 820 additions and 0 deletions
--- a/rag_local/mcp_server.py
+++ b/rag_local/mcp_server.py
@@ -0,0 +1,88 @@
+import os
+import logging
+import chromadb
+from chromadb.utils import embedding_functions
+from mcp.server.fastmcp import FastMCP
+
+# Log ayarları: Sadece kendi loglarımızı yazalım, diğer kütüphaneler (httpx vb.) karışmasın.
+SCRIPT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+
+logger = logging.getLogger("DocsRAGServer")
+logger.setLevel(logging.INFO)
+
+# Sadece bu logger için bir dosya işleyicisi (handler) ekleyelim
+file_handler = logging.FileHandler(os.path.join(SCRIPT_DIR, 'mcp_server.log'))
+file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))
+logger.addHandler(file_handler)
+
+# Propagate'i kapatalım ki root logger'a gitmesin
+logger.propagate = False
+
+# Dış kütüphanelerin gereksiz loglarını susturmak için:
+logging.getLogger("httpx").setLevel(logging.WARNING)
+logging.getLogger("sentence_transformers").setLevel(logging.WARNING)
+
+logger.info("DocsRAGServer başlatılıyor...")
+
+# MCP Server'ı oluştur
+# FastMCP, standart stdio/SSE vb. ayarlarını otomatik halleder.
+mcp = FastMCP("DocsRAGServer")
+
+# Çalışma dizinine göre ChromaDB klasörünün yolunu bul
+MAIN_DIR = os.path.dirname(SCRIPT_DIR)
+CHROMA_PATH = os.path.join(MAIN_DIR, "chroma_db")
+
+# ChromaDB'ye bağlan
+# Not: Sunucu ayağa kalktığında sadece bir kez bağlanır.
+try:
+    client = chromadb.PersistentClient(path=CHROMA_PATH)
+    sentence_transformer_ef = embedding_functions.SentenceTransformerEmbeddingFunction(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
+    collection = client.get_or_create_collection(name="docs", embedding_function=sentence_transformer_ef)
+except Exception as e:
+    error_msg = f"UYARI: ChromaDB'ye bağlanırken hata oluştu. Henüz ingest.py çalıştırılmamış olabilir mi? Hata: {e}"
+    print(error_msg)
+    logger.error(error_msg)
+
+@mcp.tool()
+def search_documentation(query: str, num_results: int = 5) -> str:
+    """
+    Kullanıcının sorusuna en uygun dokümantasyon parçalarını vektör veritabanından bulup döndürür.
+    Bu araç (tool) sistemin belleği gibi davranır ve AI'ın kod/kavram araması yapmasını sağlar.
+    
+    Args:
+        query: Aranacak soru veya anahtar kelimeler (Örn: 'app router data fetching' veya 'next-auth credentials provider').
+        num_results: Döndürülecek maksimum sonuç sayısı (varsayılan: 5).
+    """
+    logger.info(f"Arama isteği alındı: query='{query}', num_results={num_results}")
+    try:
+        # Sorguyu vektöre çevirip en benzer metinleri (semantic search) getir
+        results = collection.query(
+            query_texts=[query],
+            n_results=num_results
+        )
+        
+        if not results['documents'] or not results['documents'][0]:
+            logger.info("Sorgu için ilgili bir doküman bulunamadı.")
+            return "İlgili bir doküman bulunamadı."
+            
+        docs = results['documents'][0]
+        metadatas = results['metadatas'][0]
+        distances = results['distances'][0]
+        
+        response_parts = [f"Arama Sorgusu: '{query}'\nBulunan En İyi Eşleşmeler:\n"]
+        
+        for i, (doc, meta, dist) in enumerate(zip(docs, metadatas, distances)):
+            source = meta.get("source", "Bilinmeyen Kaynak")
+            # dist (distance) değeri ChromaDB için varsayılan olarak L2 mesafesidir, küçük olan daha benzerdir.
+            response_parts.append(f"--- Sonuç {i+1} (Kaynak: {source}, Uzaklık: {dist:.4f}) ---\n{doc}\n")
+            
+        logger.info(f"Sorgu başarılı, {len(docs)} sonuç bulundu.")
+        return "\n".join(response_parts)
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Arama sırasında hata oluştu: {str(e)}")
+        return f"Arama sırasında hata oluştu: {str(e)}"
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Server'ı stdio üzerinden çalıştır. (Claude veya diğer MCP istemcileri bu şekilde bağlanır)
+    mcp.run()