MCP GraphQL Server

Hvad gør “MCP GraphQL” MCP Server?

MCP GraphQL er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at levere et standardiseret interface til interaktion med GraphQL API’er. Ved at undersøge et målrettet GraphQL-endpoint eksponerer den automatisk hver tilgængelig GraphQL-forespørgsel som et dedikeret MCP-værktøj, så AI-assistenter og udviklere problemfrit kan interagere med eksterne GraphQL-datakilder. Dette muliggør opgaver som databaseforespørgsler, datahentning og integration med tredjepartstjenester direkte gennem et MCP-kompatibelt workflow. MCP GraphQL håndterer kortlægning af værktøjsparametre, dynamisk generering af JSON-skemaer samt godkendelse (herunder Bearer, Basic eller brugerdefinerede headers), alt sammen uden behov for manuel skemadefinition. Dens primære formål er at effektivisere udviklingsarbejdsgange ved at gøre GraphQL API’er tilgængelige og anvendelige for AI-drevne assistenter og menneskelige brugere via en samlet protokol.

Liste over Prompter

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i de medfølgende materialer.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i den medfølgende dokumentation.

Liste over Værktøjer

• GraphQL-forespørgselsværktøjer
  Hver GraphQL-forespørgsel, der eksponeres af mål-API’et, præsenteres som et individuelt MCP-værktøj. Serveren opretter dynamisk et værktøj for hver forespørgsel, med værktøjsparametre, der matcher GraphQL-forespørgselsparametrene. Dette tillader klienter at udføre alle de forespørgsler, API’et understøtter, direkte via MCP.
  • Parametre: Genereres automatisk fra GraphQL-skemaet
  • Input-skema: Bygges dynamisk baseret på forespørgslens krav

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Databasestyring via GraphQL
  Udviklere kan køre komplekse forespørgsler mod GraphQL-baserede databaser og hente strukturerede data direkte ind i deres udviklingsmiljø eller AI-arbejdsgange.
• Tredjeparts API-integration
  Integrér problemfrit med SaaS-produkter eller tjenester, der tilbyder GraphQL-endpoints, og lad AI-assistenter hente, aggregere eller manipulere eksterne data.
• Hurtig prototyping og dataudforskning
  Undersøg straks tilgængelige forespørgsler fra et nyt GraphQL API for hurtig eksperimentering og dataanalyse uden manuel skemakortlægning.
• Automatiseret rapportering
  Brug AI-agenter til at automatisere udtræk af data fra GraphQL API’er og sammenstil rapporter eller dashboards efter behov.
• Forbedret fil- eller indholdsstyring
  Hvis en tjeneste tilbyder fil- eller indholdsstyringsmuligheder via GraphQL, kan disse tilgås som værktøjer for strømlinet automatisering af arbejdsgange.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Sørg for, at Python 3.11+ er installeret.
2. Installer mcp-graphql via pip, eller brug uvx efter behov.
3. Redigér din Windsurf konfigurationsfil.
4. Tilføj MCP GraphQL-serveren til sektionen mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Verificér forbindelsen ved at køre en testforespørgsel.
7. Sikring af API-nøgler: Brug miljøvariabler.

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-graphql",
         "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
         "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
       ],
       "env": {
         "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
       }
     }
   }
   

Claude

1. Åbn Claudes indstillinger/konfiguration.
2. Installer eller sørg for, at uvx eller mcp-graphql er tilgængelig.
3. Tilføj til din mcpServers-konfiguration:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Alternativt, brug pip eller Docker som vist:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mcp_graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

   eller

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "docker",
       "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. Gem ændringerne og genstart Claude for at aktivere dem.

Cursor

1. Installer mcp-graphql med pip eller uvx.
2. Åbn din Cursor konfigurationsfil.
3. Tilføj følgende til sektionen mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genindlæs Cursor.
5. Test ved at køre en eksempel-forespørgsel gennem MCP-interface.

Cline

1. Sørg for, at du har Python 3.11+ og mcp-graphql installeret.
2. Find din Cline konfigurationsfil.
3. Tilføj MCP GraphQL-serveren til dine mcpServers-indstillinger:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cline.
5. Brug miljøvariabler til tokens som vist ovenfor for at sikre sikkerhed.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til følsomme data såsom tokens:

"mcpServers": {
  "graphql": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-graphql",
      "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
      "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
    ],
    "env": {
      "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
    }
  }
}

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “graphql” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

En solid, praktisk MCP-implementering for GraphQL API’er, men mangler eksplicitte prompts/ressourcer og nævner ikke sampling eller roots. God til værktøjseksponering og nem opsætning. Vurderes til 7/10 baseret på fuldstændighed og nytteværdi for udviklere.

MCP Score