خادم MCP GraphQL

ماذا يفعل خادم MCP “MCP GraphQL”؟

MCP GraphQL هو خادم بروتوكول السياق النموذجي (MCP) صُمم لتوفير واجهة موحدة للتفاعل مع واجهات برمجة تطبيقات GraphQL. من خلال فحص نقطة نهاية GraphQL المستهدفة، يعرض تلقائيًا كل استعلام متاح في GraphQL كأداة MCP مخصصة، مما يمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي والمطورين من التفاعل السلس مع مصادر بيانات GraphQL الخارجية. هذا يسهّل مهام مثل استعلامات قواعد البيانات، واسترجاع البيانات، والتكامل مع خدمات الطرف الثالث مباشرةً عبر سير عمل متوافق مع MCP. يتولى MCP GraphQL تعيين معلمات الأدوات، وتوليد مخططات JSON ديناميكيًا، والمصادقة (بما في ذلك Bearer أو Basic أو رؤوس مخصصة)، وكل ذلك بدون الحاجة لتعريف المخطط يدويًا. هدفه الأساسي هو تبسيط سير عمل التطوير بجعل واجهات GraphQL متاحة وقابلة للتنفيذ للمساعدين الذكاء الاصطناعي والمستخدمين البشريين عبر بروتوكول موحد.

قائمة القوالب (Prompts)

لا توجد قوالب برومبت مذكورة في المواد المقدمة.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP صريحة موصوفة في الوثائق المقدمة.

قائمة الأدوات

• أدوات استعلام GraphQL
  يتم عرض كل استعلام GraphQL متاح من واجهة برمجة التطبيقات المستهدفة كأداة MCP منفصلة. يقوم الخادم بإنشاء أداة لكل استعلام ديناميكيًا، مع معلمات للأداة تطابق معلمات استعلام GraphQL. يتيح ذلك للعملاء تنفيذ أي من الاستعلامات المدعومة من الواجهة مباشرة عبر MCP.
  • المعلمات: تولد تلقائيًا من مخطط GraphQL
  • مخطط الإدخال: يُبنى ديناميكيًا حسب متطلبات الاستعلام

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• إدارة قواعد البيانات عبر GraphQL
  يمكن للمطورين تنفيذ استعلامات معقدة ضد قواعد بيانات تدعم GraphQL، واسترجاع بيانات منظمة مباشرة في بيئة تطويرهم أو سير عمل الذكاء الاصطناعي.
• تكامل واجهات برمجة التطبيقات للطرف الثالث
  دمج سلس مع منتجات وخدمات SaaS التي تعرض نقاط نهاية GraphQL، مما يمكّن المساعدين الذكاء الاصطناعي من جلب وتجميع أو معالجة البيانات عن بُعد.
• النمذجة الأولية السريعة واستكشاف البيانات
  قم بفحص الاستعلامات المتاحة فورًا من واجهة برمجة تطبيقات GraphQL جديدة، مما يتيح تجربة سريعة وتحليل بيانات بدون الحاجة لرسم المخطط يدويًا.
• إعداد تقارير آلي
  استخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي لأتمتة استخراج البيانات من واجهات GraphQL وتجميع التقارير أو لوحات المعلومات عند الطلب.
• تحسين إدارة الملفات أو المحتوى
  إذا كانت الخدمة توفر إمكانيات إدارة الملفات أو المحتوى عبر GraphQL، يمكن الوصول إليها كأدوات لأتمتة سير العمل بسلاسة.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Python 3.11 أو أحدث.
2. قم بتثبيت mcp-graphql عبر pip أو استخدم uvx حسب الحاجة.
3. حرر ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
4. أضف خادم MCP GraphQL إلى قسم mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
6. تحقق من الاتصال بتشغيل استعلام تجريبي.
7. تأمين مفاتيح API: استخدم متغيرات البيئة.

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-graphql",
         "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
         "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
       ],
       "env": {
         "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
       }
     }
   }
   

Claude

1. افتح إعدادات/تهيئة Claude.
2. قم بتثبيت أو التأكد من توفر uvx أو mcp-graphql.
3. أضف إلى إعدادات mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. أو استخدم pip أو Docker كما يلي:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mcp_graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

   أو

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "docker",
       "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude لتطبيقها.

Cursor

1. قم بتثبيت mcp-graphql باستخدام pip أو uvx.
2. افتح ملف إعدادات Cursor الخاص بك.
3. أضف التالي إلى قسم mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تحميل Cursor.
5. اختبر بتشغيل استعلام تجريبي عبر واجهة MCP.

Cline

1. تأكد أن لديك Python 3.11+ وmcp-graphql مثبتين.
2. حدد موقع ملف إعدادات Cline الخاص بك.
3. أضف خادم MCP GraphQL إلى إعدادات mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. استخدم متغيرات البيئة للتوكن كما تم ذكره أعلاه لأغراض الأمان.

تأمين مفاتيح API

استخدم متغيرات البيئة للبيانات الحساسة مثل التوكن:

"mcpServers": {
  "graphql": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-graphql",
      "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
      "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
    ],
    "env": {
      "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل الفلوات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى الفلو وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق في JSON:

{
  "graphql": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد التهيئة، سيكون وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة مع الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “graphql” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدال الرابط بالرابط الخاص بخادمك.

نظرة عامة

تنفيذ MCP عملي وصلب لواجهات GraphQL، لكنه يفتقر إلى القوالب/الموارد الصريحة ولا يذكر العينات أو الجذور. جيد لعرض الأدوات وسهولة الإعداد. التقييم 7/10 من حيث الاكتمال والفائدة للمطورين.

تقييم MCP