RabbitMQ MCP Server

Co dělá “RabbitMQ” MCP Server?

RabbitMQ MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP) navržená pro umožnění AI asistentům spravovat a komunikovat s message brokery RabbitMQ. Tím, že obaluje admin API brokeru RabbitMQ jako MCP nástroje a využívá knihovnu Pika pro práci na úrovni zpráv, umožňuje tento server AI agentům provádět úkoly jako je správa front, odesílání a přijímání zpráv nebo monitoring stavu brokeru. RabbitMQ MCP Server podporuje bezproblémovou integraci s MCP klienty, poskytuje streamovatelný HTTP s FastMCP’s BearerAuthProvider a umožňuje uživatelům připojit se během konverzace k různým brokerům RabbitMQ. Zjednodušuje vývojové workflow tím, že umožňuje AI agentům automatizovat operace s message queue, což usnadňuje vývojářům budovat a spravovat robustní distribuované systémy.

Seznam promptů

V repozitáři nebyly nalezeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nebyly nalezeny žádné explicitní definice zdrojů.

Seznam nástrojů

• Admin API Wrappers: Zpřístupňuje administrační API RabbitMQ jako MCP nástroje, což umožňuje AI klientům provádět správu brokeru.
• Operace se zprávami pomocí Pika: Využívá knihovnu Pika pro komunikaci s RabbitMQ na úrovni zpráv – vytváření, čtení a mazání front/zpráv.
• Nástroj pro přepínání brokeru: Umožňuje během konverzace určit jiného RabbitMQ brokera pro dynamické přepínání kontextu.
  (Popisy odvozeny z README; explicitní názvy funkcí nástrojů nejsou v server.py uvedeny.)

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Automatizovaná správa front: Vývojáři mohou pomocí AI agentů programově vytvářet, mazat či konfigurovat message fronty, což zjednodušuje správu infrastruktury.
• Monitoring a spotřeba zpráv: AI asistenti mohou sledovat stav fronty, konzumovat zprávy a poskytovat real-time analytiku či upozornění pro lepší přehled.
• Administrace brokeru: Rutinní administrativní operace jako správa uživatelů, nastavování oprávnění a kontrola zdraví brokeru lze automatizovat pomocí MCP nástrojů.
• Dynamické přepínání brokeru: Při workflow napříč prostředími (např. staging a produkce) mohou AI agenti dynamicky přepínat endpointy RabbitMQ bez redeploymentu.
• Integrační testování: Vývojáři mohou skriptovat automatizované testy distribuovaných aplikací simulací toků zpráv a ověřováním stavu front pomocí AI řízených MCP akcí.

Jak ho nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na systému nainstalované Node.js a uvx.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte RabbitMQ MCP Server do konfigurace mcpServers.
4. Uložte změny a restartujte Windsurf.
5. Ověřte připojení kontrolou MCP logů a rozhraní Windsurf.

Příklad JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů (příklad s proměnnými prostředí):

{
  "env": {
    "RABBITMQ_USERNAME": "<rabbitmq username>",
    "RABBITMQ_PASSWORD": "<rabbitmq password>"
  },
  "inputs": {
    "username": "${RABBITMQ_USERNAME}",
    "password": "${RABBITMQ_PASSWORD}"
  }
}

Claude

1. Nainstalujte uvx a ujistěte se, že je Claude aktuální.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Vložte blok RabbitMQ MCP Server do sekce mcpServers.
4. Uložte soubor a restartujte Claude.
5. Ověřte nastavení odesláním testovacího příkazu na RabbitMQ MCP Server.

Příklad JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Pro zabezpečení údajů použijte ukázku s proměnnými prostředí výše.

Cursor

1. Nainstalujte nejnovější verzi Cursor a ověřte dostupnost uvx.
2. Najděte konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte záznam RabbitMQ MCP Server do mcpServers.
4. Uložte konfiguraci a znovu spusťte Cursor.
5. Otestujte integraci zahájením MCP příkazu.

Příklad JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Citlivé údaje chraňte pomocí proměnných prostředí, jak je uvedeno výše.

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Cline i uvx.
2. Upravte konfigurační soubor Cline.
3. Zaregistrujte RabbitMQ MCP Server do sekce mcpServers.
4. Restartujte Cline pro načtení změn.
5. Prověřte funkčnost připojením na RabbitMQ MCP Server.

Příklad JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Začněte i zde s proměnnými prostředí dle předchozího popisu.

Jak tento MCP používat ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

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

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

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

Po nakonfigurování je AI agent schopen použít tento MCP jako nástroj se všemi funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “rabbitmq” na skutečný název svého MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného nabízí RabbitMQ MCP Server kvalitní integraci i dokumentaci nastavení a klade důraz na použití nástrojů a bezpečnost. Chybí však explicitní šablony promptů a definice zdrojů v dostupné dokumentaci. Roots a podpora sampling nejsou zdokumentovány.

MCP skóre

Hodnocení:
Tento MCP server hodnotím 7/10. Je dobře zdokumentovaný a funkční pro integraci RabbitMQ s nástroji, ale mohl by se zlepšit přidáním explicitních šablon promptů, definic zdrojů a dokumentací podpory pro Roots a Sampling.