Quarkus MCP Server

Was macht der “Quarkus” MCP Server?

Der Quarkus MCP (Model Context Protocol) Server ist eine Sammlung von Servern, die in Java mithilfe des Quarkus MCP Server-Frameworks implementiert sind. Sein Hauptzweck ist es, die Möglichkeiten von MCP-fähigen Large Language Model (LLM) KI-Anwendungen zu erweitern, indem sie mit externen Datenquellen, APIs oder Diensten verbunden werden. Durch den Betrieb dieser Server können Entwickler Aufgaben wie Datenbankabfragen, Dateimanagement oder die Integration mit verschiedenen Systemen direkt aus ihren KI-Assistenten heraus ermöglichen. So können LLMs mit realen Daten und Services interagieren, wodurch sich Entwicklungs-Workflows automatisieren, verwalten und vereinfachen lassen. Die Quarkus MCP Server sind mit unterschiedlichen Umgebungen kompatibel und lassen sich leicht in MCP-fähige Clients wie Claude Desktop und andere integrieren.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen vorhanden.

Liste der Ressourcen

In der Repository-Dokumentation sind keine expliziten Ressourcendefinitionen zu finden.

Liste der Tools

Im bereitgestellten Inhalt gibt es keine direkte Auflistung oder Beschreibung von Tools in server.py oder ähnlichen Dateien. Allerdings wird der JDBC-Server für Datenbankinteraktionen erwähnt.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenbankmanagement: Der JDBC-Server ermöglicht es KI-Anwendungen, sich mit jeder JDBC-kompatiblen Datenbank (Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite usw.) zu verbinden und zu interagieren, wodurch automatisierte Datenspeicherung, -abfrage und -verwaltung über LLM-gestützte Workflows möglich werden.
• Automatisierung von Entwicklungsabläufen: Durch die Brücke zwischen LLMs und diversen Datenquellen oder Diensten können Entwickler automatisierte Workflows erstellen, die Echtzeitdaten nutzen oder Operationen wie Datenanalyse oder -transformation durchführen.
• Integration mit KI-Clients: Die Server sind dafür konzipiert, mit MCP-fähigen Clients wie Claude Desktop verwendet zu werden, um eine nahtlose Integration und erweiterte Funktionalitäten für KI-Assistenten zu bieten.
• Sprach- und plattformübergreifende Unterstützung: Da die Server über jbang ausgeführt werden können, sind sie in verschiedenen Umgebungen (Java, JavaScript, Python usw.) einsetzbar und bieten so Flexibilität für unterschiedliche Entwicklungs-Stacks.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Java und jbang installiert sind.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Quarkus MCP Server (z. B. JDBC-Server) mit einem JSON-Snippet im Objekt mcpServers hinzu.
4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und erreichbar ist.

Beispiel für eine JSON-Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

API-Keys absichern:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"],
      "env": {
        "JDBC_URL": "your_jdbc_url",
        "JDBC_USER": "${env:DB_USER}",
        "JDBC_PASSWORD": "${env:DB_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Java und jbang.
2. Bearbeiten Sie die Claude-Konfiguration, um Ihren MCP-Server hinzuzufügen.
3. Fügen Sie die relevanten Serverdetails wie unten gezeigt hinzu.
4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie, ob der MCP-Server erkannt wurde.

Beispiel für eine JSON-Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Java und jbang installiert sind.
2. Öffnen Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Quarkus MCP Server im Bereich mcpServers hinzu.
4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Testen Sie die Integration.

Beispiel für eine JSON-Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cline

1. Installieren Sie Java und jbang.
2. Öffnen Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den MCP Server im JSON-Format hinzu.
4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Stellen Sie sicher, dass der Server läuft.

Beispiel für eine JSON-Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Hinweis: Für alle Plattformen sollten API-Keys und sensible Informationen wie oben gezeigt über Umgebungsvariablen abgesichert werden.

Nutzung dieses MCPs in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

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 Abschnitt „System-MCP-Konfiguration“ fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails mit folgendem JSON-Format ein:

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

Nachdem Sie die Konfiguration vorgenommen haben, kann der KI-Agent diesen MCP nun als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten 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 mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf der obigen Abdeckung bietet das Quarkus MCP Server Repository einen grundlegenden Überblick, Setup-Anleitungen und Hinweise zur Sicherheit, enthält jedoch keine expliziten Details zu Prompts, Ressourcen und Tools. Die Dokumentation erklärt klar, wie die Server betrieben und integriert werden können, besonders für Datenbankinteraktionen, aber es fehlen weiterführende Informationen, die Entwicklern helfen würden, das volle Potenzial auszuschöpfen.

MCP Score

Unsere Meinung:
Gemessen an der Dokumentation und den verfügbaren Funktionen bewerten wir dieses MCP Server Repository mit 6/10. Es ist gut für den Grundeinsatz und die Einrichtung strukturiert, aber detailliertere Dokumentation zu Ressourcen, Prompts und Tools würden den Nutzen für Entwickler noch deutlich erhöhen.