oatpp-mcp MCP Server

Hvad laver “oatpp-mcp” MCP Server?

oatpp-mcp MCP Server er en implementering af Anthropics Model Context Protocol (MCP) for Oat++ webframeworket. Den fungerer som en bro mellem AI-assistenter og eksterne API’er eller tjenester og muliggør problemfri integration og interaktion. Ved at eksponere Oat++ API-controllere og ressourcer via MCP-protokollen gør oatpp-mcp det muligt for AI-agenter at udføre opgaver som at forespørge API’er, håndtere filer og udnytte server-side-værktøjer. Dette forbedrer udviklingsworkflows ved at gøre det muligt for store sprogmodeller (LLM’er) og klienter at tilgå og manipulere backend-data, automatisere operationer og standardisere interaktioner via genanvendelige promptskabeloner og workflows. Serveren kan køres over STDIO eller HTTP SSE, hvilket gør den fleksibel til forskellige deploymentscenarier.

Liste over Prompts

• CodeReview
  En prompt-skabelon designet til kodegennemgangsopgaver, der gør det muligt for LLM’er at analysere og give feedback på kodeudsnit indsendt af brugere.

Liste over Ressourcer

• File
  Eksponerer filsystemoperationer som en ressource, så klienter og LLM’er kan læse og skrive til filer på serveren.

(Ingen andre ressourcer er eksplicit nævnt i den tilgængelige dokumentation.)

Liste over Værktøjer

• Logger
  Et værktøj, der tilbyder logningsfunktioner, så LLM’er og klienter kan registrere hændelser eller handlinger under interaktioner med serveren.

(Ingen andre værktøjer er eksplicit nævnt i den tilgængelige dokumentation.)

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatiseret kodegennemgang
  Udviklere kan indsende kodeudsnit til automatisk gennemgang og modtage øjeblikkelig feedback og forslag fra LLM’er, hvilket effektiviserer kvalitetssikringen af kode.
• API-forespørgsler
  Serveren kan automatisk generere værktøjer fra Oat++ API-controllere, hvilket gør det muligt for AI-assistenter at interagere direkte med brugerdefinerede API’er til datahentning eller procesautomatisering.
• Filhåndtering
  Gennem File-ressourcen kan AI-agenter læse og skrive filer på serveren og understøtte opgaver som konfigurationsopdateringer, loghentning eller datapreprocessering.
• Logning og overvågning
  Med Logger-værktøjet kan udviklere holde styr på AI-drevne handlinger, overvåge workflows og fejlfinde problemer mere effektivt.
• Standardisering af LLM-workflows
  Ved at eksponere standardprompts og -værktøjer kan teams skabe konsistente og genanvendelige workflows til LLM-baseret automatisering og integration.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har alle forudsætninger installeret (Oat++, Node.js hvis nødvendigt, og oatpp-mcp bygget/installeret).
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil (f.eks. settings.json).
3. Tilføj oatpp-mcp-serveren under objektet mcpServers:

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

4. Gem din konfiguration og genstart Windsurf.
5. Bekræft, at oatpp-mcp-serveren kører og er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler

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

Claude

1. Installer Oat++ og oatpp-mcp i henhold til build-instruktionerne.
2. Åbn Claudes MCP-integrationskonfiguration.
3. Registrér oatpp-mcp-serveren med følgende JSON:

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

4. Genstart Claude.
5. Test forbindelsen til oatpp-mcp MCP-serveren.

Sikring af API-nøgler
Følg samme mønster som i Windsurf.

Cursor

1. Byg og installer oatpp-mcp.
2. Redigér Cursors konfigurationsfil (se dokumentationen for filplacering).
3. Tilføj oatpp-mcp som en MCP-server:

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

4. Gem ændringerne og genstart Cursor.
5. Sørg for, at serveren er opført og tilgængelig.

Sikring af API-nøgler
Samme som ovenfor.

Cline

1. Sørg for, at forudsætninger (Oat++, oatpp-mcp) er installeret.
2. Redigér Clines MCP-serverkonfiguration.
3. Tilføj oatpp-mcp ved hjælp af:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Test MCP-serverintegrationen.

Sikring af API-nøgler
Samme som ovenfor.

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 følgende JSON-format:

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

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

Oversigt

Baseret på dokumentationen leverer oatpp-mcp en minimal men funktionel MCP-serverimplementering, der dækker protokollens grundlæggende elementer (prompts, ressourcer, værktøjer og opsætning), men mangler tegn på avancerede funktioner som sampling eller roots. Dokumentationen er klar og dækker det væsentlige, men er begrænset i omfang og detaljer.

MCP-score

Vores vurdering:
oatpp-mcp tilbyder en ren, funktionel og kompatibel MCP-implementering til Oat++. Den dækker det essentielle (med mindst ét værktøj, prompt og ressource), men er ikke funktionsrig og mangler dokumentation eller beviser for roots, sampling eller et bredere sæt af primitiv funktionalitet. Det er et godt udgangspunkt for Oat++-brugere, men kan kræve udvidelse til avancerede workflows.

Bedømmelse:
6/10 – Godt fundament og protokoloverholdelse, men begrænset funktionsudvalg og udvidelsesmuligheder ifølge tilgængelig dokumentation.