Bu bölüm, Yargı MCP aracını 5ire gibi Claude Desktop dışındaki MCP istemcileriyle kullanmak isteyenler içindir.

• Python Kurulumu: Sisteminizde Python 3.11 veya üzeri kurulu olmalıdır. Kurulum sırasında "Add Python to PATH" (Python'ı PATH'e ekle) seçeneğini işaretlemeyi unutmayın. Buradan indirebilirsiniz.
• Git Kurulumu (Windows): Bilgisayarınıza git yazılımını indirip kurun. "Git for Windows/x64 Setup" seçeneğini indirmelisiniz.
• uv Kurulumu:
  • Windows Kullanıcıları (PowerShell): Bir CMD ekranı açın ve bu kodu çalıştırın: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  • Mac/Linux Kullanıcıları (Terminal): Bir Terminal ekranı açın ve bu kodu çalıştırın: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
• Microsoft Visual C++ Redistributable (Windows): Bazı Python paketlerinin doğru çalışması için gereklidir. Buradan indirip kurun.
• İşletim sisteminize uygun 5ire MCP istemcisini indirip kurun.
• 5ire'ı açın. Workspace -> Providers menüsünden kullanmak istediğiniz LLM servisinin API anahtarını girin.
• Tools menüsüne girin. +Local veya New yazan butona basın.
  • Tool Key: yargimcp
  • Name: Yargı MCP
  • Command:
    hljs

    Copy

    uvx yargi-mcp
    

  • Save butonuna basarak kaydedin.
• Şimdi Tools altında Yargı MCP'yi görüyor olmalısınız. Üstüne geldiğinizde sağda çıkan butona tıklayıp etkinleştirin (yeşil ışık yanmalı).
• Artık Yargı MCP ile konuşabilirsiniz.

1. Ön Gereksinimler: Python, uv, (Windows için) Microsoft Visual C++ Redistributable'ın sisteminizde kurulu olduğundan emin olun. Detaylı bilgi için yukarıdaki "5ire için Kurulum" bölümündeki ilgili adımlara bakabilirsiniz.

2. Claude Desktop Settings -> Developer -> Edit Config.

3. Açılan claude_desktop_config.json dosyasına mcpServers altına ekleyin:

   hljs language-json

   Copy

   {
     "mcpServers": {
       // ... (varsa diğer sunucularınız) ...
       "Yargı MCP": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "yargi-mcp"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Claude Desktop'ı kapatıp yeniden başlatın.

Yargı MCP'yi Gemini CLI ile kullanmak için:

1. Ön Gereksinimler: Python, uv, (Windows için) Microsoft Visual C++ Redistributable'ın sisteminizde kurulu olduğundan emin olun. Detaylı bilgi için yukarıdaki "5ire için Kurulum" bölümündeki ilgili adımlara bakabilirsiniz.

2. Gemini CLI ayarlarını yapılandırın:

   Gemini CLI'ın ayar dosyasını düzenleyin:

   • macOS/Linux: ~/.gemini/settings.json
   • Windows: %USERPROFILE%\.gemini\settings.json

   Aşağıdaki mcpServers bloğunu ekleyin:

   hljs language-json

   Copy

   {
     "theme": "Default",
     "selectedAuthType": "###",
     "mcpServers": {
       "yargi_mcp": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "yargi-mcp"
         ]
       }
     }
   }
   

   Yapılandırma açıklamaları:

   • "yargi_mcp": Sunucunuz için yerel bir isim
   • "command": uvx komutu (uv'nin paket çalıştırma aracı)
   • "args": GitHub'dan doğrudan Yargı MCP'yi çalıştırmak için gerekli argümanlar

3. Kullanım:

   • Gemini CLI'ı başlatın
   • Yargı MCP araçları otomatik olarak kullanılabilir olacaktır
   • Örnek komutlar:
     • "Yargıtay'ın mülkiyet hakkı ile ilgili son kararlarını ara"
     • "Danıştay'ın imar planı iptaline ilişkin kararlarını bul"
     • "Anayasa Mahkemesi'nin ifade özgürlüğü kararlarını getir"

Yargı MCP, semantik arama özelliği ile kararları anlamsal olarak sıralayabilir. Opsiyoneldir; iki yoldan biri yapılandırıldığında otomatik etkinleşir:

• Yerel (önerilen, ücretsiz): kendi makinenizdeki OpenAI-uyumlu embedding sunucusu (HuggingFace TEI, llama.cpp, Ollama, vLLM, LM Studio…)
• Hosted: OpenRouter API anahtarı

Semantik Arama Nasıl Çalışır?

1. initial_keyword ile Bedesten API'den 100 karar çekilir
2. query ile bu kararlar embedding modeli kullanılarak anlamsal olarak sıralanır
3. En alakalı kararlar döndürülür

Önerilen Türkçe Kurulumu (Yerel — multilingual-e5-large)

intfloat/multilingual-e5-large Türkçe için kıyas ettiğimiz açık kaynak modeller arasında en iyilerinden. HuggingFace'in Text Embeddings Inference (TEI) sunucusuyla tek komutta ayağa kalkar ve OpenAI-uyumlu API sunar:

docker run -p 8080:80 ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:latest \
    --model-id intfloat/multilingual-e5-large

Sonra Yargı MCP'ye şu env vars'ları geçirin:

EMBEDDING_PROVIDER=local
LOCAL_EMBEDDING_BASE_URL=http://localhost:8080/v1
LOCAL_EMBEDDING_MODEL=intfloat/multilingual-e5-large
LOCAL_EMBEDDING_DIMENSION=1024
EMBEDDING_PROMPT_STYLE=e5

⚠️ Önemli: EMBEDDING_PROMPT_STYLE=e5 şart — e5 modelleri query: / passage: öneki bekleyecek şekilde eğitilmiştir; yanlış önek sessizce kaliteyi düşürür.

Claude Desktop örneği (yerel TEI)

{
  "mcpServers": {
    "Yargı MCP": {
      "command": "uvx",
      "args": ["yargi-mcp"],
      "env": {
        "EMBEDDING_PROVIDER": "local",
        "LOCAL_EMBEDDING_BASE_URL": "http://localhost:8080/v1",
        "LOCAL_EMBEDDING_MODEL": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "LOCAL_EMBEDDING_DIMENSION": "1024",
        "EMBEDDING_PROMPT_STYLE": "e5"
      }
    }
  }
}

Alternatif 1: Ollama (yerel, daha hafif kurulum)

ollama serve
ollama pull nomic-embed-text   # 768 dim, İngilizce ağırlıklı

EMBEDDING_PROVIDER=local
LOCAL_EMBEDDING_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
LOCAL_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text
LOCAL_EMBEDDING_DIMENSION=768
EMBEDDING_PROMPT_STYLE=raw

Ollama kütüphanesinde multilingual-e5-large doğrudan yok; Türkçe için TEI yolu daha doğru sonuç verir.

Alternatif 2: OpenRouter (hosted)

OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxx...
# İsteğe bağlı — varsayılan google/gemini-embedding-001 (3072 dim, ÜCRETLİ)
# OPENROUTER_EMBEDDING_MODEL=...
# OPENROUTER_EMBEDDING_DIMENSION=...
# EMBEDDING_PROMPT_STYLE=gemini   # varsayılan

API anahtarınızı openrouter.ai/keys adresinden alın. Varsayılan model google/gemini-embedding-001 artık ücretli — ücretsiz bir model seçerseniz OPENROUTER_EMBEDDING_MODEL, OPENROUTER_EMBEDDING_DIMENSION ve uygun EMBEDDING_PROMPT_STYLE değerlerini birlikte ayarlayın.

Yapılandırma Referansı

💡 Not: Hiçbir embedding sağlayıcı yapılandırılmazsa semantik arama aracı görünmez, diğer 24 araç normal şekilde çalışır.

Bu FastMCP sunucusu 24 temel MCP aracı + 1 opsiyonel semantik arama aracı sunar (token verimliliği için optimize edilmiş):

Yargıtay Araçları (Birleşik Bedesten API - Token Optimized)

Not: Yargıtay araçları token verimliliği için birleşik Bedesten API'ye entegre edilmiştir

Danıştay Araçları (Birleşik Bedesten API - Token Optimized)

Not: Danıştay araçları token verimliliği için birleşik Bedesten API'ye entegre edilmiştir

Birleşik Bedesten API Araçları (5 Mahkeme) - 🚀 TOKEN OPTİMİZE

1. search_bedesten_unified(phrase, court_types, birimAdi, kararTarihiStart, kararTarihiEnd, ...): 5 mahkeme türünü birleşik arama (Yargıtay, Danıştay, Yerel Hukuk, İstinaf Hukuk, KYB) + 79 daire filtreleme + Tarih & Kesin Cümle Arama
2. get_bedesten_document_markdown(documentId: str): Bedesten API'den herhangi bir belgeyi Markdown formatında getirir (HTML/PDF → Markdown)

Emsal Karar Araçları (UYAP)

3. search_emsal_detailed_decisions(keyword, ...): Emsal (UYAP) kararlarını detaylı kriterlerle arar.
4. get_emsal_document_markdown(id: str): Belirli bir Emsal kararının metnini Markdown formatında getirir.

Uyuşmazlık Mahkemesi Araçları

5. search_uyusmazlik_decisions(icerik, ...): Uyuşmazlık Mahkemesi kararlarını çeşitli form kriterleriyle arar.
6. get_uyusmazlik_document_markdown_from_url(document_url): Bir Uyuşmazlık kararını tam URL'sinden alıp Markdown formatında getirir.

Anayasa Mahkemesi Araçları (Birleşik API) - 🚀 TOKEN OPTİMİZE

7. search_anayasa_unified(decision_type, keywords_all, ...): AYM kararlarını birleşik arama (Norm Denetimi + Bireysel Başvuru) - 4 araç → 2 araç optimizasyonu
8. get_anayasa_document_unified(document_url, page_number): AYM kararlarını birleşik belge getirme - sayfalanmış Markdown içeriği

KİK (Kamu İhale Kurulu) Araçları

9. search_kik_decisions(karar_tipi, ...): KİK (Kamu İhale Kurulu) kararlarını arar.
10. get_kik_document_markdown(karar_id, page_number): Belirli bir KİK kararını, Base64 ile encode edilmiş karar_id'sini kullanarak alır ve sayfalanmış Markdown içeriğini getirir.

Rekabet Kurumu Araçları

    * search_rekabet_kurumu_decisions(KararTuru: Literal[...], ...) -> RekabetSearchResult: Rekabet Kurumu kararlarını arar. KararTuru için kullanıcı dostu isimler kullanılır (örn: "Birleşme ve Devralma").     * get_rekabet_kurumu_document(karar_id: str, page_number: Optional[int] = 1) -> RekabetDocument: Belirli bir Rekabet Kurumu kararını karar_id ile alır. Kararın PDF formatındaki orijinalinden istenen sayfayı ayıklar ve Markdown formatında döndürür.

• Sayıştay Araçları (3 Karar Türü + 8 Daire Filtreleme):

  • search_sayistay_genel_kurul(karar_no, karar_tarih_baslangic, karar_tamami, ...): Sayıştay Genel Kurul (yorumlayıcı) kararlarını arar. Tarih aralığı (2006-2024) + İçerik arama (400 karakter)
  • search_sayistay_temyiz_kurulu(ilam_dairesi, kamu_idaresi_turu, temyiz_karar, ...): Temyiz Kurulu (itiraz) kararlarını arar. 8 Daire filtreleme + Kurum türü + Konu sınıflandırması
  • search_sayistay_daire(yargilama_dairesi, web_karar_metni, hesap_yili, ...): Daire (ilk derece denetim) kararlarını arar. 8 Daire filtreleme + Hesap yılı + İçerik arama
  • get_sayistay_genel_kurul_document_markdown(decision_id: str): Genel Kurul kararının tam metnini Markdown formatında getirir
  • get_sayistay_temyiz_kurulu_document_markdown(decision_id: str): Temyiz Kurulu kararının tam metnini Markdown formatında getirir
  • get_sayistay_daire_document_markdown(decision_id: str): Daire kararının tam metnini Markdown formatında getirir

• KVKK Araçları (Brave Search API + Türkçe Arama):

  • search_kvkk_decisions(keywords, page, pageSize, ...): KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kurulu) kararlarını Brave Search API ile arar. Türkçe arama + Site hedeflemeli (site:kvkk.gov.tr "karar özeti") + Sayfalama desteği
  • get_kvkk_document_markdown(decision_url: str, page_number: Optional[int] = 1): KVKK kararının tam metnini sayfalanmış Markdown formatında getirir (5.000 karakterlik sayfa)

BDDK Araçları

* `search_bddk_decisions(keywords, page)`: BDDK (Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu) kararlarını arar. **"Karar Sayısı" targeting** + **Spesifik URL filtreleme** (`bddk.org.tr/Mevzuat/DokumanGetir`) + **Optimized search**
* `get_bddk_document_markdown(document_id: str, page_number: Optional[int] = 1)`: BDDK kararının tam metnini **sayfalanmış Markdown** formatında getirir (5.000 karakterlik sayfa)

GİB (Gelir İdaresi Başkanlığı) Özelge Araçları (Resmi GİB JSON API)

* `search_gib_ozelge(keywords, ozelgeNo, kanunNo, ozelgeStartDate, ozelgeEndDate, page, pageSize)`: GİB özelgelerini (Türk Gelir İdaresi Başkanlığı vergi özelgeleri) arar — **18.000+ özelge** (KDV, Kurumlar, Gelir, ÖTV, Damga, VUK vb.). **Keyword + Özelge No + Kanun No + Tarih Aralığı** + **Otomatik ISO 8601 Dönüşümü** (`YYYY-MM-DD` girdileri otomatik olarak full ISO 8601'e çevrilir)
* `get_gib_ozelge_document_markdown(ozelge_id: int, page_number: int = 1)`: Belirli bir özelgenin tam metnini **sayfalanmış Markdown** formatında getirir (5.000 karakterlik sayfa) + **Metadata başlık bloğu** (Başlık, Sayı, Tarih, Kanun, Kaynak URL)

Sigorta Tahkim Komisyonu Araçları (Tavily Search API + PDF)

* `search_sigorta_tahkim_decisions(keywords, page, pageSize)`: Sigorta Tahkim Komisyonu kararlarını Tavily Search API ile arar. **Site hedeflemeli** (`sigortatahkim.org`) + **Sayfalama desteği**
* `get_sigorta_tahkim_document_markdown(issue_number: str, page_number: int)`: Hakem Karar Dergisi sayısının PDF'ini indirip **sayfalanmış Markdown** formatında getirir (5.000 karakterlik sayfa). 64 sayı (2010-2025)
* `search_within_sigorta_tahkim_issue(issue_number: str, keyword: str, max_results: int)`: Belirli bir dergi sayısı içindeki kararları anahtar kelime ile arar. **Türkçe İ/I desteği** + **Relevance scoring** + **Excerpt** ile sonuç

🚀 TOKEN OPTİMİZASYON BAŞARISI:

• %61.8 Token Azaltma: 14,061 → 5,369 tokens (8,692 token tasarrufu)
• Hedef Aşım: 10,000 token hedefini 4,631 token aştık
• Daha Hızlı Yanıt: Claude AI ile optimize edilmiş etkileşim
• Korunan İşlevsellik: %100 özellik desteği devam ediyor

GENEL İSTATİSTİKLER:

• Toplam Mahkeme/Kurum: 15 farklı hukuki kurum (GİB Özelgeleri ve Sigorta Tahkim Komisyonu dahil)
• Toplam MCP Tool: 24 temel araç + 1 opsiyonel semantik arama aracı
• Daire/Kurul Filtreleme: 87 farklı seçenek (52 Yargıtay + 27 Danıştay + 8 Sayıştay)
• Tarih Filtreleme: Birleşik Bedesten API aracında ISO 8601 formatında tam tarih aralığı desteği
• Kesin Cümle Arama: Birleşik Bedesten API aracında çift tırnak ile tam cümle arama ("\"mülkiyet kararı\"" formatı)
• Birleşik API: 10 ayrı Bedesten aracı → 2 birleşik araç (search_bedesten_unified + get_bedesten_document_markdown)
• API Kaynağı: Dual/Triple API desteği ile maksimum kapsama
• Tam Türk Adalet Sistemi: Yerel mahkemelerden en yüksek mahkemelere kadar

🏛️ Desteklenen Mahkeme Hiyerarşisi:

Yerel Mahkemeler → İstinaf → Yargıtay/Danıştay → Anayasa Mahkemesi
     ↓              ↓            ↓                    ↓
Bedesten API   Bedesten API   Dual/Triple API   Norm+Bireysel API
+ Tarih + Kesin + Tarih + Kesin + Daire + Tarih   + Gelişmiş
  Cümle Arama    Cümle Arama   + Kesin Cümle     Arama

⚖️ Kapsamlı Filtreleme Özellikleri:

• Daire Filtreleme: 79 seçenek (52 Yargıtay + 27 Danıştay)
  • Yargıtay: 52 seçenek (1-23 Hukuk, 1-23 Ceza, Genel Kurullar, Başkanlar Kurulu)
  • Danıştay: 27 seçenek (1-17 Daireler, İdare/Vergi Kurulları, Askeri Mahkemeler)
• Tarih Filtreleme: 5 Bedesten API aracında ISO 8601 formatı (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.000Z)
  • Tek tarih, tarih aralığı, tek taraflı filtreleme desteği
  • Yargıtay, Danıştay, Yerel Hukuk, İstinaf Hukuk, KYB kararları
• Kesin Cümle Arama: 5 Bedesten API aracında çift tırnak formatı
  • Normal arama: "mülkiyet kararı" (kelimeler ayrı ayrı)
  • Kesin arama: "\"mülkiyet kararı\"" (tam cümle olarak)
  • Daha kesin sonuçlar için hukuki terimler ve kavramlar

🔧 OPTİMİZASYON DETAYLARI:

• Anayasa Mahkemesi: 4 araç → 2 birleşik araç (search_anayasa_unified + get_anayasa_document_unified)
• Yargıtay & Danıştay: Ana API araçları birleşik Bedesten API'ye entegre edildi
• Sayıştay: 6 araç → 2 birleşik araç (search_sayistay_unified + get_sayistay_document_unified)
• Parameter Optimizasyonu: pageSize parametreleri optimize edildi
• Açıklama Optimizasyonu: Uzun açıklamalar kısaltıldı (örn: KIK karar_metni)

Yargı MCP artık web servisi olarak da çalıştırılabilir! ASGI desteği sayesinde:

• Web API olarak erişim: HTTP endpoint'leri üzerinden MCP araçlarına erişim
• Cloud deployment: Heroku, Railway, Google Cloud Run, AWS Lambda desteği
• Docker desteği: Production-ready Docker container
• FastAPI entegrasyonu: REST API ve interaktif dokümantasyon

Hızlı başlangıç:

# ASGI dependencies yükle
pip install yargi-mcp[asgi]

# Web servisi olarak başlat
python run_asgi.py
# veya
uvicorn asgi_app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Detaylı deployment rehberi için: docs/DEPLOYMENT.md