MCP GraphQL Server

Co dělá MCP server “MCP GraphQL”?

MCP GraphQL je server Model Context Protocol (MCP) navržený k poskytnutí standardizovaného rozhraní pro práci s GraphQL API. Introspekcí cílového GraphQL endpointu automaticky zpřístupní každý dostupný GraphQL dotaz jako samostatný MCP nástroj, což umožňuje AI asistentům i vývojářům bezproblémovou práci s externími GraphQL datovými zdroji. Usnadňuje úlohy jako databázové dotazy, získávání dat a integraci se službami třetích stran přímo skrze MCP-kompatibilní workflow. MCP GraphQL řeší mapování parametrů nástrojů, dynamickou generaci JSON schémat i autentizaci (včetně Bearer, Basic nebo vlastních hlaviček), a to vše bez nutnosti ruční definice schématu. Jeho hlavním cílem je zjednodušit vývojářské workflow tím, že GraphQL API učiní dostupnými a použitelnými pro AI asistenty i uživatele přes jednotný protokol.

Seznam promptů

V poskytnutých materiálech nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

V poskytnuté dokumentaci nejsou popsány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• GraphQL Query Tools
  Každý GraphQL dotaz zpřístupněný cílovým API je prezentován jako samostatný MCP nástroj. Server dynamicky vytvoří nástroj pro každý dotaz, přičemž parametry nástroje odpovídají parametrům GraphQL dotazu. Klienti tak mohou spouštět libovolné podporované dotazy API přímo přes MCP.
  • Parametry: Automaticky generované ze schématu GraphQL
  • Vstupní schéma: Dynamicky sestaveno podle požadavků konkrétního dotazu

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Případy použití tohoto MCP serveru

• Správa databází přes GraphQL
  Vývojáři mohou provádět komplexní dotazy na GraphQL databáze a získávat strukturovaná data přímo do svého vývojového prostředí nebo AI workflow.
• Integrace API třetích stran
  Bezproblémově propojte SaaS produkty nebo služby, které zpřístupňují GraphQL endpointy, a umožněte AI asistentům získávat, agregovat či upravovat vzdálená data.
• Rychlý prototyping a průzkum dat
  Okamžitě získejte přehled o dostupných dotazech nového GraphQL API a rychle experimentujte i analyzujte data bez ručního mapování schémat.
• Automatizované reportování
  AI agenti mohou automatizovat extrakci dat z GraphQL API a sestavovat reporty nebo dashboardy na vyžádání.
• Pokročilá správa souborů nebo obsahu
  Pokud služba zpřístupňuje správu souborů či obsahu přes GraphQL, lze tyto funkce využívat jako nástroje pro automatizaci workflow.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.11+.
2. Nainstalujte mcp-graphql přes pip nebo použijte uvx dle potřeby.
3. Upravte svůj konfigurační soubor Windsurf.
4. Přidejte MCP GraphQL server do sekce mcpServers:

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

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
6. Ověřte připojení provedením testovacího dotazu.
7. Zabezpečení API klíčů: používejte proměnné prostředí.

   "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. Otevřete nastavení/konfiguraci Claude.
2. Nainstalujte nebo ověřte dostupnost uvx nebo mcp-graphql.
3. Přidejte do své konfigurace mcpServers:

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

4. Alternativně použijte pip nebo Docker:

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

   nebo

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

5. Uložte změny a restartujte Claude, aby se změny projevily.

Cursor

1. Nainstalujte mcp-graphql pomocí pip nebo uvx.
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte níže uvedené do sekce mcpServers:

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

4. Uložte konfiguraci a znovu načtěte Cursor.
5. Otestujte spuštěním vzorového dotazu přes MCP rozhraní.

Cline

1. Ujistěte se, že máte Python 3.11+ a mcp-graphql nainstalovaný.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte MCP GraphQL server do nastavení mcpServers:

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

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Pro bezpečnost použijte proměnné prostředí pro tokeny dle výše uvedeného příkladu.

Zabezpečení API klíčů

Pro citlivá data jako tokeny používejte proměnné prostředí:

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

Jak tento MCP použít uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte tím, že do flow přidáte komponentu MCP a propojíte ji s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru ve formátu JSON:

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

Po konfiguraci je AI agent schopen tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “graphql” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit adresou vašeho vlastního MCP serveru.

Přehled

Solidní, praktická MCP implementace pro GraphQL API, ale chybí explicitní prompty/zdroje a není zmínka o sampling nebo root nástrojích. Dobré pro expozici nástrojů a snadné nasazení. Hodnocení 7/10 na základě úplnosti a užitečnosti pro vývojáře.

MCP hodnocení