Kong Konnect MCP Server

Co dělá “Kong Konnect” MCP Server?

Kong Konnect MCP Server je server Model Context Protocolu (MCP), který umožňuje AI asistentům, jako je Claude, přímo interagovat s API Gatewayem Kong Konnect. Tento server slouží jako most, který dává AI nástrojům možnost dotazovat se a analyzovat konfigurace gateway, provoz i analytiku prostřednictvím přirozeného jazyka. Vývojáři mohou server využít pro získávání analytických dat, kontrolu nastavení API gateway a správu control plane, to vše přes standardizované MCP nástroje. Integrací externích zdrojů dat, jako jsou API Kong Konnect, do AI workflow tento MCP server zefektivňuje úkoly jako je monitoring provozu, auditování konfigurací a správa API služeb, což zvyšuje efektivitu i inteligenci vývoje a provozu.

Seznam promptů

• V repozitáři ani v README nejsou zdokumentované žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• V repozitáři ani v README nejsou zdokumentované žádné explicitní MCP zdroje.

Analytické nástroje

• Dotaz na API požadavky
  Dotazujte a analyzujte požadavky na Kong API Gateway s možností filtrování podle časového rozsahu, stavových kódů, HTTP metod, ID uživatelů a dalších parametrů.

• Získat požadavky uživatele (Consumer Requests)
  Analyzujte API požadavky provedené konkrétním uživatelem (consumerem), filtrované podle ID a časového rozsahu.

Konfigurační nástroje

• (Ostatní konfigurační nástroje jsou zmíněny, ale nejsou v README ani projektu detailně rozpracovány.)

Nástroje pro správu control plane

• (Nástroje týkající se správy control plane jsou zmíněny, ale nejsou v README ani projektu detailně rozpracovány.)

Příklady využití tohoto MCP serveru

• API analytika a reporting
  Vývojáři a provozní týmy mohou server využít k získání detailních statistik o API požadavcích, včetně filtrů podle stavových kódů, metod, uživatelů, služeb a dalších parametrů pro komplexní monitoring.

• Analýza chování uživatelů
  Analyzujte požadavky a chování individuálních uživatelů, což pomáhá například podpoře, fakturaci nebo při bezpečnostním auditu.

• Auditování konfigurace gateway
  Vypište a zkontrolujte služby, trasy, uživatele a pluginy pro audit a ověření konfigurace API gatewaye.

• Správa control plane
  Spravujte a kontrolujte control plane a jejich skupiny, což zjednodušuje administraci distribuovaných API gatewayů.

• AI-driven operace
  Umožněte AI asistentům provádět v reálném čase dotazy a diagnostiku na API infrastruktuře, což snižuje manuální práci a zrychluje reakci na incidenty.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js 20+ a klient kompatibilní s MCP.
2. Klonování a instalace:

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

3. Nastavení proměnných prostředí:

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=your_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. Přidání MCP serveru do konfigurace Windsurf:
   Upravte svůj konfigurační soubor Windsurf (např. windsurf.json):

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

5. Restartujte Windsurf a ověřte nastavení.

Claude

1. Předpoklady: Node.js 20+, Claude Desktop nebo kompatibilní klient.
2. Klonování, instalace a build: (viz výše)
3. Nastavení proměnných prostředí: (viz výše)
4. Úprava konfigurace Claude:

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

5. Restartujte Claude a ověřte.

Cursor

1. Předpoklady: Node.js 20+, Cursor s podporou MCP.
2. Klonování, instalace, build: (viz výše)
3. Nastavení proměnných prostředí: (viz výše)
4. Konfigurace v Cursor:

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

5. Restartujte Cursor a ověřte.

Cline

1. Předpoklady: Node.js 20+, Cline s podporou MCP.
2. Klonování, instalace, build: (viz výše)
3. Nastavení proměnných prostředí: (viz výše)
4. Přidejte do konfigurace Cline:

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

5. Restartujte a otestujte spojení.

Poznámka:
Vždy zabezpečte API klíče pomocí proměnných prostředí. Například:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto formátu JSON:

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

Po nastavení je AI agent schopen tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “kong-konnect” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vaši vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného je Kong Konnect MCP Server ve vývoji, ale již nabízí relevantní nástroje pro analytiku a konfiguraci. Zdroje a prompty nejsou zdokumentovány a podpora roots či sampling zmíněna není. Projekt je open source, poměrně aktivní a má jasné instalační instrukce.

Náš názor

Kong Konnect MCP Server se dobře integruje do AI workflow pro API operace a analytiku. Nedostatek dokumentace promptů a zdrojů, stejně jako chybějící explicitní zmínka o roots či sampling, však omezuje jeho úplnost. Přesto jde o funkční a v dané oblasti přínosný MCP server.

Hodnocení: 6/10

MCP skóre