oatpp-mcp MCP Server

Co dělá MCP server “oatpp-mcp”?

oatpp-mcp MCP Server je implementace Model Context Protocol (MCP) od společnosti Anthropic pro webový framework Oat++. Funguje jako most mezi AI asistenty a externími API nebo službami a umožňuje jejich bezproblémovou integraci a interakci. Tím, že zpřístupňuje Oat++ API controllery a zdroje přes MCP protokol, dovoluje oatpp-mcp AI agentům provádět úkoly jako dotazování na API, správu souborů a využívání serverových nástrojů. To zlepšuje vývojářské workflow tím, že velkým jazykovým modelům (LLM) a klientům umožňuje přístup k backendovým datům, jejich úpravu, automatizaci operací a standardizaci interakcí pomocí znovupoužitelných šablon promptů a workflow. Server lze spustit přes STDIO nebo HTTP SSE, což jej činí flexibilním pro různé deploymenty.

Seznam promptů

• CodeReview
  Šablona promptu určená pro code review, která umožňuje LLM analyzovat a poskytovat zpětnou vazbu k úryvkům kódu zaslaným uživateli.

Seznam zdrojů

• File
  Zpřístupňuje operace se souborovým systémem jako zdroj, což umožňuje klientům a LLM číst a zapisovat soubory na serveru.

(V dostupné dokumentaci nejsou explicitně uvedeny další zdroje.)

Seznam nástrojů

• Logger
  Nástroj poskytující logovací funkce, umožňuje LLM a klientům zaznamenávat události nebo akce během interakce se serverem.

(V dostupné dokumentaci nejsou explicitně uvedeny další nástroje.)

Scénáře použití tohoto MCP serveru

• Automatizace code review
  Vývojáři mohou zasílat úryvky kódu k automatizovanému review, využívat LLM pro okamžitou zpětnou vazbu a doporučení a zefektivnit tak kontrolu kvality kódu.
• Dotazování na API
  Server může automaticky generovat nástroje z Oat++ API controllerů, což umožňuje AI asistentům přímo komunikovat s vlastními API pro získávání dat nebo automatizaci procesů.
• Správa souborů
  Přes zdroj File mohou AI agenti číst a zapisovat soubory na serveru, což podporuje úkoly jako aktualizace konfigurací, získávání logů nebo předzpracování dat.
• Logování a monitoring
  Pomocí nástroje Logger mohou vývojáři sledovat akce řízené AI, monitorovat workflow a efektivněji ladit problémy.
• Standardizace LLM workflow
  Zpřístupněním standardních promptů a nástrojů mohou týmy vytvářet konzistentní a opakovatelná workflow pro automatizaci a integraci pomocí LLM.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalované všechny požadavky (Oat++, případně Node.js, a oatpp-mcp sestavený/nainstalovaný).
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf (např. settings.json).
3. Přidejte server oatpp-mcp pod objekt mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server oatpp-mcp běží a je dostupný.

Zabezpečení API klíčů

{
  "mcpServers": {
    "oatpp-mcp": {
      "command": "oatpp-mcp",
      "env": {
        "API_KEY": "env:OATPP_API_KEY"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Oat++ a oatpp-mcp dle instrukcí pro sestavení.
2. Otevřete konfigurační soubor pro MCP integraci Claude.
3. Zaregistrujte server oatpp-mcp následujícím JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Claude.
5. Otestujte konektivitu na oatpp-mcp MCP server.

Zabezpečení API klíčů
Postupujte stejně jako u Windsurf.

Cursor

1. Sestavte a nainstalujte oatpp-mcp.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor (viz dokumentace pro umístění souboru).
3. Přidejte oatpp-mcp jako MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že server je uveden a dostupný.

Zabezpečení API klíčů
Stejné jako výše.

Cline

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány požadované komponenty (Oat++, oatpp-mcp).
2. Upravte konfigurační soubor MCP serveru pro Cline.
3. Přidejte oatpp-mcp pomocí:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Otestujte integraci MCP serveru.

Zabezpečení API klíčů
Stejné jako výše.

Jak používat tento MCP ve flow

Využití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého FlowHunt workflow přidejte MCP komponentu do svého toku a propojte ji se svým AI agentem:

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

{
  "oatpp-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “oatpp-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vaší vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Na základě dokumentace oatpp-mcp poskytuje minimální, ale funkční implementaci MCP serveru, pokrývá základy protokolu (prompty, zdroje, nástroje a nastavení), ale chybí důkazy o pokročilých funkcích jako sampling nebo roots. Dokumentace je přehledná a pokrývá nezbytné informace, ale rozsah i detail jsou omezené.

MCP skóre

Náš názor:
oatpp-mcp nabízí čistou, funkční a kompatibilní MCP implementaci pro Oat++. Zahrnuje základní funkce (minimálně jeden nástroj, prompt a zdroj), ale není bohatá na funkce a chybí dokumentace nebo důkaz o podpoře roots, sampling nebo širší sady primitiv. Je to dobrý výchozí bod pro uživatele Oat++, ale pro pokročilé workflow může být nutné rozšíření.

Hodnocení:
6/10 – Dobrá základna a protokolová kompatibilita, ale omezená funkcionalita a rozšiřitelnost dle dostupné dokumentace.