GraphQL Schema MCP Server

Was macht der “GraphQL Schema” MCP Server?

Der GraphQL Schema Model Context Protocol (MCP) Server ist ein spezialisiertes Tool, mit dem KI-Assistenten wie Claude mit GraphQL-Schemas interagieren und diese verstehen können. Durch die Bereitstellung von Schemadetails über eine Suite dedizierter Tools können große Sprachmodelle Query-, Mutation- und Subscription-Felder erkunden, Typdefinitionen abrufen und musterbasierte Suchen im Schema durchführen. Dies verbessert Entwicklungsabläufe, indem LLMs detaillierte Fragen zu APIs beantworten, bei der API-Integration helfen und Aufgaben zur Dokumentation oder Codegenerierung im Zusammenhang mit GraphQL-basierten Systemen automatisieren können. Der Server kann jede beim Start angegebene GraphQL-Schemadatei laden und bietet so eine flexible Grundlage für Schemaanalysen, Code-Erkundung und Entwicklerunterstützung.

Liste der Prompts

In der Repository-Dokumentation oder im Code werden keine expliziten Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Es sind keine expliziten Ressourcen (laut MCP-Standard) in der Dokumentation oder im Code aufgeführt.

Liste der Tools

• list-query-fields: Listet alle verfügbaren Root-Level-Felder für GraphQL-Queries auf.
• get-query-field: Gibt die detaillierte Definition eines bestimmten Query-Felds im SDL-Format (Schema Definition Language) aus.
• list-mutation-fields: Listet alle verfügbaren Root-Level-Felder für GraphQL-Mutationen auf.
• get-mutation-field: Gibt die detaillierte Definition eines bestimmten Mutationsfelds im SDL-Format aus.
• list-subscription-fields: Listet alle verfügbaren Root-Level-Felder für GraphQL-Subscriptions auf (falls im Schema vorhanden).
• get-subscription-field: Gibt die detaillierte Definition eines bestimmten Subscription-Felds aus (falls im Schema vorhanden).
• list-types: Listet alle im GraphQL-Schema definierten Typen auf (ohne interne Typen).
• get-type: Gibt die detaillierte Definition eines spezifischen GraphQL-Typs im SDL-Format aus.
• get-type-fields: Gibt eine vereinfachte Liste von Feldern mit ihren Typen für einen bestimmten GraphQL-Objekttyp aus.
• search-schema: Sucht nach Typen oder Feldern im Schema anhand von Namensmustern (case-insensitive Regex).

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• GraphQL-API-Erkundung: Ermöglicht es Entwicklern und LLMs, schnell die verfügbaren Queries, Mutationen und Subscriptions in einer GraphQL-API zu entdecken und so das Onboarding und die Dokumentation zu beschleunigen.
• Unterstützung bei der Schema-Dokumentation: Automatisiert das Extrahieren von Typdefinitionen und Felddetails, um die API-Dokumentation zu erstellen oder zu aktualisieren.
• Integration in Codebasen: Ermöglicht LLMs, Fragen zu Datenmodellen und verfügbaren Operationen zu beantworten und unterstützt so Codegenerierung, Tests oder Refactoring-Aufgaben im Zusammenhang mit GraphQL-APIs.
• Planung der API-Integration: Erleichtert intelligente Vorschläge zur Nutzung von APIs, indem Feldtypen, Argumente und verfügbare Operationen programmatisch bereitgestellt werden.
• Schema-Suche und -Analyse: Ermöglicht das Auffinden von Typen und Feldern anhand bestimmter Muster und unterstützt so Schema-Audits, Migrationen oder das Verständnis großer und komplexer APIs.

Einrichtung

Windsurf

In der Repository-Dokumentation sind keine spezifischen Windsurf-Einrichtungsanweisungen enthalten.

Claude

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js und npx installiert sind.
2. Konfigurationsdatei finden: Suchen Sie claude_desktop_config.json:
   • macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Konfiguration bearbeiten: Fügen Sie den GraphQL Schema MCP-Server dem Objekt mcpServers hinzu.
4. Server hinzufügen: Beispiel für die JSON-Konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "GraphQL Schema": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-graphql-schema", "/ABSOLUTE/PATH/TO/schema.graphqls"]
       }
     }
   }
   

5. Speichern & Neustarten: Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude Desktop neu.
6. Einrichtung überprüfen: Überprüfen Sie, ob der Server läuft und in Claude erreichbar ist.

Cursor

In der Repository-Dokumentation sind keine spezifischen Cursor-Einrichtungsanweisungen enthalten.

Cline

In der Repository-Dokumentation sind keine spezifischen Cline-Einrichtungsanweisungen enthalten.

Absicherung von API-Schlüsseln

In der Repository-Dokumentation werden keine Informationen zur Absicherung von API-Schlüsseln oder zur Konfiguration von Umgebungsvariablen erwähnt.

So nutzen Sie dieses MCP in Flows

Nutzung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich Ihre MCP-Serverdetails mit folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “MCP-name” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen (z. B. “github-mcp”, “weather-api” usw.) und die URL entsprechend Ihrem MCP-Server anzupassen.

Übersicht

Basierend auf den obigen Details eignet sich dieser MCP-Server hervorragend zur Erkundung und zum Tooling von GraphQL-Schemas, es fehlen jedoch explizite Prompts, Ressourcen und eine Dokumentation zum Key-Management. Der Fokus liegt sehr stark auf dem eigenen Anwendungsbereich und er ist für die Nutzung mit Claude gut dokumentiert.

Unsere Einschätzung

Dieser MCP-Server ist hochspezialisiert und effektiv für die Analyse von GraphQL-Schemas, bietet robuste Tool-Unterstützung und eine klare Dokumentation für die Integration mit Claude. Das Fehlen von Prompt-Vorlagen, expliziten Ressourcen-Definitionen und der Handhabung von Umgebungsvariablen/Key-Security schränkt jedoch die allgemeine Anwendbarkeit und die sichere Bereitstellung ein. Roots und Sampling-Support werden nicht erwähnt, was fortgeschrittene Integrationsszenarien beeinflussen kann. Insgesamt ist dies ein starkes, zuverlässiges MCP für den Zielanwendungsfall, könnte aber in Bezug auf Allgemeinheit und Sicherheit verbessert werden.

MCP-Score