JSON MCP Server

Was macht der “JSON” MCP Server?

Der JSON MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der es KI-Assistenten und LLMs ermöglicht, mit JSON-Datenquellen zu interagieren, sie abzufragen und zu manipulieren – mithilfe standardisierter Tools und Operationen. Als Brücke zwischen KI-Clients und externen JSON-basierten Daten verbessert der Server Entwicklungs-Workflows für Aufgaben, die strukturierten Datenzugriff, erweiterte Abfragen oder Transformationen erfordern. Er unterstützt leistungsstarke Funktionen wie JSONPath-basierte Abfragen, Filtern mit Bedingungen, Array- und String-Operationen, Datums- und Zahlenberechnungen sowie Aggregationen. Entwickler können mit dem Server datenbankähnliche Operationen, Datenanalysen und datengesteuerte Automatisierungen durchführen, ohne für jede Datenquelle eigene Integrationen bauen zu müssen.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine expliziten Prompt-Templates erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder README sind keine expliziten Ressourcen dokumentiert. Der Server arbeitet mit externen JSON-Daten über URLs, listet aber keine vordefinierten Ressourcen auf.

Liste der Tools

• query
  JSON-Daten mit JSONPath-Syntax und erweiterten Operationen abfragen.
  Input:

  • url (string): URL der JSON-Datenquelle
  • jsonPath (string): JSONPath-Ausdruck mit optionalen Operationen

• filter
  JSON-Daten mit Bedingungen filtern.
  Input:

  • url (string): URL der JSON-Datenquelle
  • jsonPath (string): Basis-JSONPath-Ausdruck
  • condition (string): Filterbedingung

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenanalyse auf JSON-APIs
  Entwicklern oder LLMs wird ermöglicht, komplexe Abfragen, Aggregationen und statistische Auswertungen direkt auf Antworten von JSON-APIs auszuführen – für effizientere Datenanalyse-Workflows.

• Automatisierte Datenumwandlung
  Automatisieren Sie das Mapping, Filtern und Transformieren großer JSON-Datensätze für ETL (Extract, Transform, Load)-Pipelines und sparen Sie Entwickleraufwand für eigene Skripte.

• Dynamische Dashboard-Erstellung
  Unterstützt das Backend für Dashboards, die Statistiken aus verschiedenen JSON-Endpunkten aggregieren und visualisieren müssen – durch Sortieren, Gruppieren und Aggregationsfunktionen.

• Schnelles Prototyping mit Live-Daten
  LLMs oder Nutzer können Live-JSON-Daten schnell abfragen und manipulieren – für Proof-of-Concept-Anwendungen oder explorative Datenanalysen.

• Regelbasierte Datenfilterung
  Entwicklern wird ermöglicht, relevante Informationen aus JSON-Feeds anhand dynamischer, programmierbarer Bedingungen zu extrahieren.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die JSON MCP Server-Konfiguration unter dem Objekt mcpServers hinzu:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Prüfen Sie, ob der Server in Ihrer Liste der verfügbaren MCP-Server erscheint.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie Ihre Datei claude_desktop_config.json.
3. Fügen Sie Folgendes in Ihre Konfiguration ein:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@1.0.3"
       ]
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Claude Desktop neu.
5. Überprüfen Sie, ob der JSON MCP Server verfügbar ist.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js, falls es nicht bereits installiert ist.
2. Öffnen Sie die Cursor MCP-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgenden Abschnitt hinzu:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Vergewissern Sie sich über die Serverliste von Cursor, dass der MCP-Server läuft.

Cline

1. Installieren Sie Node.js.
2. Suchen und bearbeiten Sie Ihre Cline MCP-Konfiguration.
3. Fügen Sie hinzu:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cline neu.
5. Prüfen Sie, ob der Server in Cline erreichbar ist.

API-Schlüssel absichern

Falls Ihre JSON-Endpunkte Authentifizierung benötigen, setzen Sie API-Schlüssel als Umgebungsvariablen und referenzieren Sie diese in Ihrer Serverkonfiguration. Beispiel:

{
  "json": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
    ],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Ersetzen Sie ${API_KEY} durch Ihre tatsächliche Umgebungsvariable oder Ihr Secret-Management-System.

Wie Sie diesen MCP in Flows nutzen

Verwendung 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 Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in diesem JSON-Format ein:

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

Nach erfolgter Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “json” an den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers anzupassen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Der JSON MCP Server ist ein fokussierter und praxisorientierter MCP-Server für die Verarbeitung von JSON-Daten. Er bietet leistungsstarke Tools für Abfragen und Filterung, jedoch fehlen fortgeschrittene Features wie Prompt-Templates, explizite Ressourcendefinitionen und Sampling-/Roots-Unterstützung. Besonders für datengetriebene Workflows punktet er mit Nutzen und Einfachheit.

MCP Score: 6/10

MCP Score