Integrace JFrog MCP Serveru

K čemu slouží „JFrog“ MCP Server?

JFrog MCP (Model Context Protocol) Server slouží jako integrační vrstva mezi AI asistenty a JFrog Platform API a umožňuje vývojářům automatizovat a zlepšovat jejich DevOps workflow. Díky tomuto MCP serveru mohou AI klienti provádět různé operace jako je správa repozitářů, sledování buildů, monitoring za běhu, vyhledávání artefaktů, katalogizace, kurace a analýza zranitelností. Server funguje jako most, který AI agentům umožňuje vykonávat úkoly jako vytváření a správa repozitářů, získávání informací o buildech, monitoring běžících clusterů a přístup k přehledům skenů zranitelností. Tato integrace zjednodušuje vývojové a release procesy a umožňuje týmům efektivněji spravovat softwarové artefakty a infrastrukturu přes konverzační nebo programatická AI rozhraní.

Seznam promptů

V poskytnutém obsahu repozitáře nebyly nalezeny žádné prompt šablony.

Seznam zdrojů

V poskytnutém obsahu repozitáře nebyly zmíněny žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• check_jfrog_availability
  • Kontroluje, zda je JFrog platforma připravená a funkční. Vrací stav připravenosti platformy.
• create_local_repository
  • Vytváří nový lokální repozitář v Artifactory. Přijímá parametry jako key, rclass („local“), packageType a volitelně description, projectKey a environments.
• create_remote_repository
  • Vytváří nový vzdálený repozitář pro proxy externí registry balíčků. Vyžaduje key, rclass („remote“), packageType, url a volitelné přihlašovací údaje a konfigurace.
• create_virtual_repository
  • Agreguje více repozitářů do jednoho virtuálního repozitáře. Vyžaduje key, rclass („virtual“), packageType, repositories (seznam) a volitelně metadata.
• list_repositories
  • Vypíše všechny repozitáře v Artifactory, s volitelným filtrováním podle typu, packageType nebo projektu.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Správa repozitářů
  • Automatizujte vytváření a správu lokálních, vzdálených i virtuálních repozitářů, zvyšujte efektivitu a snižujte manuální chyby při ukládání artefaktů.
• Sledování buildů
  • Snadno vypište a získejte informace o buildech, pomáhejte týmům sledovat stav a historii buildů v CI/CD procesech.
• Monitoring za běhu
  • Prohlížejte běžící clustery a kontejnery, což pomáhá s monitoringem a správou infrastruktury v reálném čase.
• Vyhledávání artefaktů
  • Provádějte pokročilé AQL dotazy pro vyhledávání artefaktů a buildů a získávejte rychlý a přesný přístup k binárkám a metadatům.
• Přehledy zranitelností a kurace
  • Získejte informace o balíčcích, verzích a souhrny zranitelností a pomáhejte týmům zajistit bezpečnost a compliance během celého životního cyklu softwaru.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a přístup ke svému MCP serveru.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf (obvykle windsurf.config.json).
3. Přidejte JFrog MCP Server do objektu mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte konfigurační soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení kontrolou stavu MCP serveru v přehledu Windsurf.

Claude

1. Ujistěte se, že je Claude nainstalován a přístupný.
2. Najděte konfigurační soubor agenta Claude.
3. Přidejte JFrog MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Potvrďte připojení serveru v rozhraní Claude.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a ujistěte se, že je Cursor nastaven.
2. Otevřete konfigurační soubor Cursor.
3. Vložte záznam JFrog MCP Serveru:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte MCP integrace v Cursor pro úspěšnou registraci.

Cline

1. Nainstalujte Node.js a nastavte Cline.
2. Zpřístupněte konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte následující konfiguraci MCP serveru:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
    }
  }
}

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cline.
5. Ověřte připojení v rozhraní nebo CLI Cline.

Zabezpečení API klíčů

Vždy zabezpečujte API klíče pomocí proměnných prostředí. Příklad konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"],
      "env": {
        "JFROG_API_KEY": "${env.JFROG_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "baseUrl": "https://your.jfrog.instance"
      }
    }
  }
}

Nahraďte "JFROG_API_KEY" a "baseUrl" skutečnými proměnnými prostředí a URL vaší JFrog instance.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do vašeho flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na komponent MCP pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

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

Přehled

Náš názor

JFrog MCP Server nabízí robustní integraci pro správu repozitářů a artefaktů s dobře zdokumentovanou sadou nástrojů a jasným návodem k nastavení. Chybí však dokumentace k prompt šablonám, explicitním MCP zdrojům a pokročilým MCP funkcím jako roots nebo sampling. Celkově je velmi užitečný pro DevOps automatizaci, ale pro širší MCP kompatibilitu může být potřeba jej dále rozšířit.

MCP skóre: 7/10. Vyniká v praktických nástrojích, licencování a adopci, ale chybí některé pokročilé MCP dokumentace a funkce.

MCP skóre