Quarkus MCP Server

K čemu slouží „Quarkus“ MCP Server?

Quarkus MCP (Model Context Protocol) Server je sada serverů implementovaných v Javě pomocí frameworku Quarkus MCP server. Jeho hlavním účelem je rozšířit možnosti AI aplikací s podporou MCP a velkých jazykových modelů (LLM) tím, že je propojí s externími datovými zdroji, API nebo službami. Spuštěním těchto serverů mohou vývojáři umožnit úkoly jako dotazování databází, správu souborů nebo integraci s různými systémy přímo z AI asistentů. To zlepšuje vývojové workflow tím, že LLM mohou pracovat s reálnými daty a službami – automatizace, správa a zefektivnění operací v AI aplikacích je tak snazší. Quarkus MCP servery jsou kompatibilní s více prostředími a lze je snadno integrovat do MCP klientů, jako je Claude Desktop a další.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

V dokumentaci repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní definice zdrojů.

Seznam nástrojů

V obsahu nebyl nalezen žádný přímý výpis nebo popis nástrojů v server.py či obdobných souborech. Zmíněn je však JDBC server pro práci s databázemi.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Správa databází: JDBC server umožňuje AI aplikacím připojení a interakci s libovolnou databází kompatibilní s JDBC (Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite aj.), což umožňuje automatizované ukládání, získávání i správu dat v LLM workflow.
• Automatizace vývojového workflow: Propojením LLM s různými datovými zdroji a službami mohou vývojáři vytvářet automatizované workflow, které využívají reálná data nebo provádějí analýzy či transformace dat.
• Integrace s AI klienty: Servery jsou navrženy pro použití s MCP klienty, jako je Claude Desktop, a umožňují tak bezproblémovou integraci a rozšířené možnosti AI asistentů.
• Podpora více jazyků a platforem: Díky možnosti spouštění přes jbang lze servery provozovat v různých prostředích (Java, JavaScript, Python aj.), což přináší flexibilitu pro různé vývojářské stacky.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovanou Javu a jbang.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Quarkus MCP Server (např. JDBC server) do objektu mcpServers pomocí JSON útržku.
4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží a je dostupný.

Ukázka konfigurace v JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"],
      "env": {
        "JDBC_URL": "your_jdbc_url",
        "JDBC_USER": "${env:DB_USER}",
        "JDBC_PASSWORD": "${env:DB_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Javu a jbang.
2. Upravte konfiguraci Claude a přidejte svůj MCP server.
3. Vložte potřebné detaily serveru dle níže uvedeného vzoru.
4. Uložte a restartujte Claude.
5. Ověřte, že MCP server je rozpoznán.

Ukázka konfigurace v JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovanou Javu a jbang.
2. Otevřete konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte Quarkus MCP Server do sekce mcpServers.
4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Otestujte integraci.

Ukázka konfigurace v JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cline

1. Nainstalujte Javu a jbang.
2. Otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte MCP Server ve formátu JSON.
4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte funkčnost serveru.

Ukázka konfigurace v JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Poznámka: Na všech platformách zabezpečte API klíče a citlivé údaje pomocí proměnných prostředí, jak je uvedeno výše.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt přidejte komponentu MCP do flow a propojte ji s AI agentem:

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

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po uložení může AI agent používat MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “MCP-name” na skutečný název vašeho MCP serveru (např. “github-mcp”, “weather-api” apod.) a upravit URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného Quarkus MCP Server repozitář poskytuje základní přehled, instrukce k nastavení a doporučení ohledně zabezpečení, ale chybí explicitní detaily k promptům, zdrojům a nástrojům. Dokumentace je jasná v tom, jak servery spustit a integrovat, zejména pro práci s databázemi, ale postrádá pokročilejší podrobnosti, které by vývojářům pomohly lépe využít jeho potenciál.

MCP Skóre

Náš názor:
Na základě dokumentace a dostupných funkcí bychom tento MCP server repozitář ohodnotili na 6/10. Je dobře strukturovaný pro základní použití a nastavení, ale detailnější dokumentace k zdrojům, promptům a nástrojům by ještě zvýšila jeho užitečnost pro vývojáře.