خادم كونج كونكت MCP

ماذا يفعل خادم “كونج كونكت” MCP؟

خادم كونج كونكت MCP هو خادم بروتوكول نموذج السياق الموحد (MCP) يمكّن مساعدين الذكاء الاصطناعي مثل Claude من التفاعل مباشرة مع بوابة API الخاصة بكونج كونكت. يعمل هذا الخادم كجسر يمكّن الأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من الاستعلام وتحليل إعدادات البوابة وحركة المرور والتحليلات باستخدام اللغة الطبيعية. يمكن للمطورين استخدام الخادم لاسترجاع بيانات التحليلات، وفحص إعدادات بوابة API، وإدارة طبقات التحكم، وكل ذلك عبر أدوات MCP القياسية. من خلال دمج مصادر بيانات خارجية مثل واجهات كونج كونكت API في سير عمل الذكاء الاصطناعي، يبسط هذا الخادم مهام مثل مراقبة حركة المرور، وتدقيق الإعدادات، وإدارة خدمات API، مما يعزز كفاءة وذكاء عمليات التطوير والتشغيل.

قائمة العبارات الجاهزة

• لا توجد قوالب عبارات موثقة في ملفات المستودع أو ملف README.

قائمة الموارد

• لا توجد موارد MCP موثقة صراحة في ملفات المستودع أو ملف README.

أدوات التحليلات

• استعلام طلبات API
  استعلم وحلل طلبات بوابة API من كونج مع فلاتر قابلة للتخصيص مثل النطاق الزمني، رموز الحالة، طرق HTTP، معرفات المستهلك، والمزيد.

• الحصول على طلبات المستهلك
  تحليل طلبات API المقدمة من مستهلك معين، مع تصفية حسب معرف المستهلك والفترة الزمنية.

أدوات الإعدادات

• (تمت الإشارة إلى أدوات إعدادات أخرى ولكن لم يتم تفصيلها في README أو ملفات المشروع.)

أدوات إدارة طبقة التحكم

• (تمت الإشارة إلى أدوات إدارة طبقة التحكم ولكن لم يتم تفصيلها في README أو ملفات المشروع.)

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تحليلات وتقارير API
  يمكن للمطورين وفرق العمليات استخدام الخادم لاسترجاع تحليلات مفصلة حول طلبات API، بما في ذلك التصفية حسب رموز الحالة، الطرق، المستهلكين، الخدمات، والمزيد لمراقبة شاملة.

• تحليل سلوك المستهلكين
  تحليل الطلبات والسلوكيات لمستهلكين محددين، مما يساعد في مهام الدعم أو الفوترة أو تدقيق الأمان.

• تدقيق إعدادات البوابة
  عرض وفحص الخدمات، المسارات، المستهلكين والإضافات لتدقيق والتحقق من إعدادات بوابة API.

• إدارة طبقة التحكم
  إدارة وفحص طبقات التحكم ومجموعاتها، مما يبسط إدارة بوابات API الموزعة.

• عمليات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
  تمكين مساعدين الذكاء الاصطناعي من إجراء استعلامات وتشخيصات فورية على بنية API التحتية، مما يقلل الجهد اليدوي ويسرّع الاستجابة للحوادث.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. المتطلبات المسبقة: تأكد من تثبيت Node.js 20+ وعميل متوافق مع MCP.
2. استنساخ وتثبيت:

   git clone https://github.com/Kong/mcp-konnect.git
   cd mcp-konnect
   npm install
   npm run build
   

3. تعيين متغيرات البيئة:

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=your_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. إضافة خادم MCP في إعدادات Windsurf:
   عدّل ملف إعدادات Windsurf (مثلاً windsurf.json):

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Windsurf وتحقق.

Claude

1. المتطلبات المسبقة: Node.js 20+، Claude Desktop أو عميل متوافق.
2. استنساخ، تثبيت، وبناء: (انظر أعلاه)
3. تعيين متغيرات البيئة: (انظر أعلاه)
4. تعديل إعدادات Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Claude وتحقق.

Cursor

1. المتطلبات المسبقة: Node.js 20+، Cursor مع دعم MCP.
2. استنساخ، تثبيت، بناء: (انظر أعلاه)
3. تعيين متغيرات البيئة: (انظر أعلاه)
4. التهيئة في Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Cursor وتحقق.

Cline

1. المتطلبات المسبقة: Node.js 20+، Cline مع دعم MCP.
2. استنساخ، تثبيت، بناء: (انظر أعلاه)
3. تعيين متغيرات البيئة: (انظر أعلاه)
4. أضف إلى إعدادات Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. أعد التشغيل واختبر الاتصال.

ملاحظة:
دائماً قم بتأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة. مثال:

{
  "mcpServers": {
    "kong-konnect": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
      "env": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
        "KONNECT_REGION": "us"
      },
      "inputs": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "env:KONNECT_ACCESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP ضمن التدفقات

استخدام MCP في فلوهانت

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

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدرج تفاصيل الخادم باستخدام الصيغة التالية لـ JSON:

{
  "kong-konnect": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع الوصول إلى كافة وظائفه وإمكانياته. تذكر تغيير “kong-konnect” إلى اسم الخادم الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بالرابط الخاص بخادم MCP لديك.

نظرة عامة

استناداً إلى ما سبق، خادم كونج كونكت MCP ما يزال قيد التطوير لكنه يوفر بالفعل أدوات مهمة للتحليلات والإعدادات. ومع ذلك، الموارد والعبارات غير موثقة، ولا يوجد ذكر لدعم الجذور أو العينات. المشروع مفتوح المصدر ونشط نسبياً وله تعليمات إعداد واضحة.

رأينا

خادم كونج كونكت MCP يندمج بشكل جيد مع سير عمل الذكاء الاصطناعي لعمليات وتحليلات API. ومع ذلك، فإن نقص التوثيق للعبارات والموارد، وعدم وجود ذكر صريح للجذور أو العينات، يحد من اكتماله. ومع ذلك، فهو MCP عملي وقيم في مجاله.

التقييم: 6/10

درجة MCP