Kong Konnect MCP Server

Hvad gør “Kong Konnect” MCP Server?

Kong Konnect MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der gør det muligt for AI-assistenter som Claude at interagere direkte med Kong Konnects API Gateway. Denne server fungerer som en bro og giver AI-drevne værktøjer mulighed for at forespørge og analysere gateway-konfigurationer, trafik og analyser via naturligt sprog. Udviklere kan bruge serveren til at hente analysedata, inspicere API gateway-konfigurationer og administrere control planes – alt sammen via standardiserede MCP-værktøjer. Ved at integrere eksterne datakilder som Kong Konnect API’er i AI-workflows, effektiviserer denne MCP-server opgaver som trafikovervågning, konfigurationsrevision og håndtering af API-tjenester, hvilket øger effektiviteten og intelligensen i udviklings- og driftsarbejde.

Liste over prompts

• Ingen eksplicitte promptskabeloner er dokumenteret i repository-filer eller README.

Liste over ressourcer

• Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret i repository-filer eller README.

Analyseværktøjer

• Forespørg API-anmodninger
  Forespørg og analyser Kong API Gateway-anmodninger med tilpassede filtre som tidsinterval, statuskoder, HTTP-metoder, forbruger-ID’er m.m.

• Hent forbrugeranmodninger
  Analyser API-anmodninger foretaget af en bestemt forbruger, filtreret efter forbruger-ID og tidsinterval.

Konfigurationsværktøjer

• (Andre konfigurationsværktøjer er nævnt, men ikke beskrevet i README eller projektfiler.)

Control Plane-værktøjer

• (Værktøjer relateret til styring af control plane er nævnt, men ikke beskrevet i README eller projektfiler.)

Anvendelsesmuligheder for denne MCP-server

• API-analyse og rapportering
  Udviklere og driftsteams kan bruge serveren til at hente detaljerede analyser af API-anmodninger, inklusive filtrering på statuskoder, metoder, forbrugere, tjenester og mere for omfattende overvågning.

• Analyse af forbrugeradfærd
  Analysér anmodninger og adfærd for individuelle forbrugere, hvilket hjælper med support, fakturering eller sikkerhedsrevision.

• Revision af gateway-konfiguration
  List og inspicér tjenester, ruter, forbrugere og plugins for at revidere og verificere API gateway-konfigurationer.

• Styring af control plane
  Administrér og inspicér control planes og control plane-grupper, hvilket forenkler administrationen af distribuerede API-gateways.

• AI-drevne operationer
  Giv AI-assistenter mulighed for at udføre realtidsforespørgsler og diagnosticering på API-infrastrukturen, hvilket reducerer manuelt arbejde og fremskynder håndtering af hændelser.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Forudsætninger: Sørg for at Node.js 20+ og MCP-kompatibel klient er installeret.
2. Klon & installer:

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

3. Sæt miljøvariabler:

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=your_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. Tilføj MCP Server i Windsurf-konfiguration:
   Rediger din Windsurf-konfigurationsfil (f.eks. windsurf.json):

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

5. Genstart Windsurf og verificér.

Claude

1. Forudsætninger: Node.js 20+, Claude Desktop eller kompatibel klient.
2. Klon, installer og byg: (se ovenfor)
3. Sæt miljøvariabler: (se ovenfor)
4. Rediger Claude-konfiguration:

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

5. Genstart Claude og verificér.

Cursor

1. Forudsætninger: Node.js 20+, Cursor med MCP-understøttelse.
2. Klon, installer, byg: (se ovenfor)
3. Sæt miljøvariabler: (se ovenfor)
4. Konfigurer i Cursor:

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

5. Genstart Cursor og verificér.

Cline

1. Forudsætninger: Node.js 20+, Cline med MCP-understøttelse.
2. Klon, installer, byg: (se ovenfor)
3. Sæt miljøvariabler: (se ovenfor)
4. Tilføj til Cline-konfiguration:

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

5. Genstart og test forbindelsen.

Bemærk:
Sørg altid for at sikre dine API-nøgler ved at bruge miljøvariabler. Eksempel:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow 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:

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

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

Overblik

På baggrund af ovenstående er Kong Konnect MCP Server et igangværende projekt, men udstiller allerede relevante værktøjer til analyse og konfiguration. Dog er ressourcer og prompts ikke dokumenteret, og der er ikke nævnt understøttelse for roots eller sampling. Projektet er open source, rimeligt aktivt og har klare opsætningsinstruktioner.

Vores vurdering

Kong Konnect MCP Server integrerer godt med AI-workflows til API-drift og analyse. Dog begrænser manglen på dokumentation for prompts og ressourcer samt ingen eksplicit omtale af roots eller sampling dets fuldstændighed. Alligevel er det en funktionel og værdifuld MCP til sit domæne.

Bedømmelse: 6/10

MCP-score