AI ajanlarını 600+ entegrasyon ile tek bir arayüzden bağlayın - OAuth, scaling ve monitoring dahil
Claude Desktop config.json'a ekle
{
"mcpServers": {
"metorial-metorial": {
"command": "node",
"args": [
"~/.mcp/metorial/index.js"
]
}
}
}Kaynak kodu al ve yerel olarak çalıştır
git clone https://github.com/metorial/metorial.git ~/.mcp/metorial
cd ~/.mcp/metorial
AI ajanları için açık kaynaklı kimlik ve erişim katmanı.
Ajanları tutarlı kimlik doğrulama, izinler ve gözlemlenebilirlik ile gerçek sistemlere bağlayın.
[!TIP] Kurulumu atlayın ve barındırılan sürümü kullanın: Metorial'u kullanmanın en hızlı, basit ve güvenilir yolu barındırılan platformumuza kaydolmaktır.
Ajanlar üretim sistemlerine bağlanıyor, ancak etraflarında tutarlı bir kimlik ve erişim katmanı olmaksızın: sınırlı erişim kontrolü, denetim yok ve standart erişim kısıtlamaları yok. Metorial bunu çözer.
Metorial, ajan erişimi için bir kontrol düzlemidir. Ajanlar ve entegrasyonlar arasında yer alarak kimlik doğrulamayı, izinleri ve gözlemlenebilirliği tutarlı bir şekilde yönetir. Entegrasyonları geçici olarak bağlamak yerine, takımlar ajanların sistemlerle nasıl etkileşime girdiğini standartlaştıran paylaşılan bir katman alırlar.
Metorial, geliştiricilere ajanları gerçek sistemlere bağlamak için tek bir arayüz sağlar.
Tek bir API'ye karşı yazarsınız veya tek bir bağlantı URL'si kullanırsınız ve Metorial geri kalanını yönetir.
Metorial, ajanların sistemlere nasıl eriştiği hakkında yapı ve görünürlük sağlar.
Bu, ajan aktivitesini manuel süreçlere dayanmadan zorunlu ve denetlenebilir hale getirir. AI Müdürünüzü mutlu eder, CISO'nuzun rahat uyumasını sağlar.
SDK'lar Metorial API'sini açığa çıkarır ve ajan framework'leriyle entegre olur.
Kimlik doğrulamayı, erişim kontrolünü ve araç açığa çıkarmayı tutarlı bir şekilde yönetirler.
Özel bir entegrasyon oluşturmak istiyorsanız, Metorial API'sini doğrudan nasıl kullanacağınız hakkında ayrıntılar için API belgelerimize bakın.
Metorial Platform, Metorial'in arkasındaki motorun gücünü sunan koddur. Açık kaynaktır ve kendi kendine barındırılabilir. Bunu bu repo'daki MCP sunucuları tarafından desteklenen kendi Metorial örneğinizi çalıştırmak için kullanabilirsiniz.
Başlamak için en basit yol, kimlik doğrulama yapılandırması gerektirmeyen yerleşik bir web arama sağlayıcısı olan Metorial Search'ü kullanmaktır.
import { Metorial } from 'metorial';
import { metorialAiSdk } from '@metorial/ai-sdk';
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { stepCountIs, streamText } from 'ai';
let metorial = new Metorial({ apiKey: process.env.METORIAL_API_KEY! });
let deployment = await metorial.providerDeployments.create({
name: 'Metorial Search',
providerId: 'metorial-search'
});
let session = await metorial.connect({
adapter: metorialAiSdk(),
providers: [{ providerDeploymentId: deployment.id }]
});
let result = streamText({
model: anthropic('claude-sonnet-4-20250514'),
prompt:
'Search the web for the latest news about AI agents and summarize the top 3 stories.',
stopWhen: stepCountIs(10),
tools: session.tools()
});
for await (let part of result.textStream) {
process.stdout.write(part);
}
Bunu şu komutla yükleyin:
npm install metorial @metorial/ai-sdk @ai-sdk/anthropic ai
import asyncio
import os
from metorial import Metorial
from metorial import metorial_pydantic_ai
from pydantic_ai import Agent
async def main():
metorial = Metorial(api_key=os.environ["METORIAL_API_KEY"])
deployment = metorial.provider_deployments.create(
name="Metorial Search",
provider_id="metorial-search",
)
session = await metorial.connect(
adapter=metorial_pydantic_ai(),
providers=[{"provider_deployment_id": deployment.id}],
)
agent = Agent(
"anthropic:claude-sonnet-4-20250514",
system_prompt="You are a helpful research assistant.",
tools=session.tools(),
)
result = await agent.run(
"Search the web for the latest news about AI agents and summarize the top 3 stories."
)
print(result.output)
asyncio.run(main())
Bunu şu komutla yükleyin:
pip install metorial pydantic-ai python-dotenv
Slack, GitHub, Google Calendar veya SAP gibi kullanıcı kimlik doğrulaması gerektiren hizmetlerle çalışırken, Metorial OAuth akışını yönetmek ve ardından ortaya çıkan kimlik doğrulama yapılandırmasını yeniden kullanmak için kurulum oturumları sağlar.
import { Metorial } from 'metorial';
import { metorialAiSdk } from '@metorial/ai-sdk';
let metorial = new Metorial({ apiKey: process.env.METORIAL_API_KEY! });
let setupSession = await metorial.providerDeployments.setupSessions.create({
providerId: 'your-slack-provider-id',
providerAuthMethodId: 'your-slack-auth-method-id'
});
console.log(`Authenticate here: ${setupSession.url}`);
let completed = await metorial.providerDeployments.setupSessions.waitForCompletion([
setupSession
]);
let session = await metorial.connect({
adapter: metorialAiSdk(),
providers: [
{
providerDeploymentId: 'your-slack-deployment-id',
providerAuthConfigId: completed[0]!.authConfig!.id
}
]
});
// session.tools() öğesini model SDK'nıza geçirin.
import os
from metorial import Metorial
from metorial import metorial_pydantic_ai
metorial = Metorial(api_key=os.environ["METORIAL_API_KEY"])
setup_session = metorial.provider_deployments.setup_sessions.create(
provider_id="your-slack-provider-id",
provider_auth_method_id="oauth",
redirect_url="https://yourapp.com/oauth/callback",
)
print(f"Authenticate here: {setup_session.url}")
completed = await metorial.wait_for_setup_session([setup_session])
session = await metorial.connect(
adapter=metorial_pydantic_ai(),
providers=[
{
"provider_deployment_id": "your-slack-deployment-id",
"provider_auth_config_id": completed[0].auth_config.id,
}
],
)
tools = session.tools()
providerDeployments.setupSessions.create() veya Python'da provider_deployments.setup_sessions.create() öğesini çağırın.Panoda yönetilen dağıtımları, önceden oluşturulmuş kimlik doğrulama yapılandırmasını, satır içi kimlik bilgilerini ve yeniden kullanılabilir oturum şablonlarını birleştirmek için aynı providers listesini kullanın:
let session = await metorial.connect({
adapter: metorialAiSdk(),
providers: [
{ providerDeploymentId: 'your-search-deployment-id' },
{
providerDeploymentId: 'your-slack-deployment-id',
providerAuthConfigId: 'slack-auth-config-id'
},
{
providerDeploymentId: 'your-github-deployment-id',
providerAuthConfig: {
providerAuthMethodId: 'github-auth-method-id',
credentials: { access_token: 'ghp_...' }
}
},
{ sessionTemplateId: 'your-template-id' }
]
});
session = await metorial.connect(
adapter=metorial_pydantic_ai(),
providers=[
{"provider_deployment_id": "your-search-deployment-id"},
{
"provider_deployment_id": "your-slack-deployment-id",
"provider_auth_config_id": "slack-auth-config-id",
},
{
"provider_deployment_id": "your-github-deployment-id",
"provider_auth_config": {
"provider_auth_method_id": "github-auth-method-id",
"credentials": {"access_token": "ghp_..."},
},
},
{"session_template_id": "your-template-id"},
],
)
Tam çalışan örnekler için SDK örnek dizinlerini inceleyin:
typescript-quick-start - Metorial Search ile hızlı başlangıçtypescript-ai-sdk - Vercel AI SDK + Anthropictypescript-openai - OpenAI fonksiyon çağrısıtypescript-anthropic - Anthropic Claude araç kullanımıtypescript-google - Google Gemini fonksiyon bildirimleritypescript-openai-compatible - Herhangi bir OpenAI uyumlu APItypescript-langchain - LangChain ve LangGraphtypescript-provider-config - Sağlayıcı kimlik doğrulama ve oturum şablonu desenleripydantic-ai - PydanticAI + Anthropiclangchain - LangChain ajan araçlarılanggraph - LangGraph akış ajanıopenai-agents - OpenAI Agents SDKllamaindex - LlamaIndex fonksiyon ajanıautogen - AutoGen asistanı araç çağrıları ilecrewai - CrewAI ajan araçlarıgoogle-adk - Gemini ile Google ADKhaystack - Araçlarla Haystack pipelineAynı Metorial sağlayıcılarını farklı AI istemcileri ve framework'ler arasında kullanın.
| Sağlayıcı | TypeScript adaptörü | Python adaptörü | Model örnekleri |
|---|---|---|---|
| AI SDK | @metorial/ai-sdk |
- | Vercel AI SDK üzerinden herhangi bir model |
| OpenAI | @metorial/openai |
metorial_openai() |
gpt-4.1, gpt-4o, o1, o3 |
| Anthropic | @metorial/anthropic |
metorial_anthropic() |
claude-sonnet-4-5, claude-opus-4 |
| Google Gemini | @metorial/google |
metorial_google() |
gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash |
| Mistral | @metorial/mistral |
metorial_mistral() |
mistral-large-latest, codestral-latest |
| DeepSeek | @metorial/deepseek |
metorial_openai_compatible() |
deepseek-chat, deepseek-reasoner |
| TogetherAI | @metorial/togetherai |
metorial_openai_compatible() |
Llama-4, Qwen-3 |
| XAI | @metorial/xai |
metorial_openai_compatible() |
grok-3, grok-3-mini |
| LangChain | @metorial/langchain |
metorial_langchain() |
LangChain üzerinden herhangi bir model |
| PydanticAI | - | metorial_pydantic_ai() |
PydanticAI üzerinden herhangi bir model |
MCP, AI modellerini harici veri ve araçlara bağlamak için güçlü bir standarttır, ancak AI istemcilerinin (Claude Desktop veya Cursor gibi) araçlara ve veri kaynaklarına bağlanmasını sağlamaya odaklanır. Metorial, MCP'nin üzerine inşa edilir ancak geliştiricilerin AI uygulamalarını herhangi bir API'ye, veri kaynağına veya araca bağlamak için bunu tek satırla yapar. Böylece, geliştiricilerin diğer sistemlerle güvenilir, basit ve güvenli bir şekilde etkileşim kurabilen acentelik AI uygulamaları oluşturmasını sağlarız.
Metorial, geliştiricilerin AI uygulamalarını harici veri ve araçlara bağlamak için harika bir şekilde tasarlanmıştır. Model Context Protocol (MCP) tarafından desteklenen Metorial, standartlar üzerine inşa edilmiştir.
Metorial sunucu dizini zaten 5000'den fazla MCP sunucusu içeriyor. AI uygulamalarınız için MCP sunucuları bulmak ve kullanmak çok kolay. Her şey aranabilir ve düzgün organize edilmiştir, böylece kullanım durumunuz için doğru sunucuyu bulabilirsiniz.
https://github.com/user-attachments/assets/a171030e-0159-4ce2-9e92-f4fb3f7bfdc6
MCP sunucularını doğrudan Metorial Panelinde test edin ve keşfedin. Gömülü MCP Explorer, panoyu bırakmadan herhangi bir MCP sunucusu kullanmanıza izin verir. Bu, herhangi bir kod yazmadan entegrasyonlarınızı test etmeyi ve hata ayıklamayı kolaylaştırır.
https://github.com/user-attachments/assets/eeb73085-e1d6-4745-988a-385694d26500
Her MCP oturumu kaydedilir ve Metorial Panelinde incelenebilir. Bu, entegrasyonlarınızı izlemenize ve sorunları bulmanıza olanak tanır. Ve daha da iyisi, bir hata oluşursa, Metorial bunu algılar ve sorunu hızlı bir şekilde çözebilmeniz için ayrıntılı bir hata raporu sağlar.
https://github.com/user-attachments/assets/c676411e-25b6-442a-af22-c8d99e2be25b
Metorial, başından sona geliştiriciler için inşa edilmiştir. Metorial'i geliştiriciler için harika bir seçim yapan temel özelliklerden bazıları:
Metorial Kataloğu Apache License 2.0 altında lisanslanmıştır.
Tüm MCP protokol özelliklerini kullanan MCP sunucusu.
Python'da MCP sunucuları oluşturmak için üst düzey bir framework.
Ekran ve ses kaydını zaman damgasıyla indeksleyen, SQL/embedding storage kullanan, semantic search ve LLM tabanlı geçmiş analizi yapan local-first sistem. NextJS plugin ekosistemi aracılığıyla bağlam farkında AI ajanlar oluşturmayı ve event-triggered aksiyonları destekler.
YouTube video bilgilerini çıkartıp dönüştürün.
Obsidian ile REST API aracılığıyla etkileşim kurma
TypeScript'te MCP sunucuları geliştirmek için yüksek seviye bir framework'tür.