RabbitMQ MCP Server

Was macht der „RabbitMQ“ MCP Server?

Der RabbitMQ MCP Server ist eine Implementation des Model Context Protocol (MCP), die es KI-Assistenten ermöglicht, RabbitMQ-Nachrichtenbroker zu verwalten und mit ihnen zu interagieren. Durch die Kapselung der Admin-APIs eines RabbitMQ-Brokers als MCP-Tools und die Nutzung der Pika-Bibliothek für Message-Level-Interaktionen können KI-Agenten Aufgaben wie Queue-Management, Nachrichtenversand und -empfang sowie die Überwachung des Broker-Status ausführen. Der RabbitMQ MCP Server unterstützt die nahtlose Integration mit MCP-Clients, bietet streambares HTTP über FastMCPs BearerAuthProvider und ermöglicht Nutzern, während eines Gesprächs mit unterschiedlichen RabbitMQ-Brokern zu arbeiten. Er optimiert Entwicklungs-Workflows, indem er KI-Agenten befähigt, Nachrichten-Queue-Operationen zu automatisieren – so wird es Entwicklern erleichtert, robuste verteilte Systeme zu erstellen und zu verwalten.

Liste der Prompts

In diesem Repository wurden keine dokumentierten Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste der Ressourcen

Keine expliziten Ressourcendefinitionen im Repository gefunden.

Liste der Tools

• Admin API Wrappers: Stellt RabbitMQ-Administrations-APIs als MCP-Tools bereit, sodass KI-Clients Broker-Management-Aufgaben durchführen können.
• Pika-basierte Nachrichtenoperationen: Nutzt die Pika-Bibliothek für den Nachrichtenaustausch auf Queue-Ebene, inklusive Erstellung, Konsumierung und Löschung von Queues/Nachrichten.
• Broker-Wechsel-Tool: Ermöglicht die Angabe eines anderen RabbitMQ-Brokers mitten im Gespräch für dynamisches Kontext-Switching.
  (Beschreibungen aus dem README abgeleitet; explizite Tool-Funktionsnamen sind in server.py nicht aufgeführt.)

Anwendungsfälle für diesen MCP Server

• Automatisiertes Queue-Management: Entwickler können KI-Agenten nutzen, um Nachrichten-Queues programmatisch zu erstellen, zu löschen oder zu konfigurieren – das vereinfacht das Infrastruktur-Management.
• Nachrichtenüberwachung und -konsumierung: KI-Assistenten können Queue-Status überwachen, Nachrichten konsumieren und Echtzeit-Analysen oder Benachrichtigungen bereitstellen – für bessere Übersicht.
• Broker-Administration: Routinetätigkeiten wie Benutzerverwaltung, Rechtevergabe und Broker-Gesundheitschecks lassen sich per MCP-Tools automatisieren.
• Dynamischer Broker-Wechsel: Während Multi-Environment-Workflows (z.B. von Staging zu Produktion) können KI-Agenten ohne Redeployment dynamisch zwischen RabbitMQ-Endpunkten wechseln.
• Integrationstests: Entwickler können automatisierte Tests für verteilte Anwendungen skripten, indem sie Nachrichtenflüsse simulieren und Queue-Zustände via KI-gesteuerten MCP-Aktionen überprüfen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und uvx auf Ihrem System installiert sind.
2. Öffnen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den RabbitMQ MCP Server im mcpServers-Konfigurationsblock hinzu.
4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Verbindung, indem Sie die MCP-Server-Logs und das Windsurf-Interface prüfen.

JSON-Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

API-Schlüssel absichern (Umgebungsvariablen-Beispiel):

{
  "env": {
    "RABBITMQ_USERNAME": "<rabbitmq username>",
    "RABBITMQ_PASSWORD": "<rabbitmq password>"
  },
  "inputs": {
    "username": "${RABBITMQ_USERNAME}",
    "password": "${RABBITMQ_PASSWORD}"
  }
}

Claude

1. Installieren Sie uvx und stellen Sie sicher, dass Claude aktuell ist.
2. Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den RabbitMQ MCP Server-Block in den Bereich mcpServers ein.
4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie die Einrichtung, indem Sie einen Testbefehl an den RabbitMQ MCP Server senden.

JSON-Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Verwenden Sie Umgebungsvariablen wie oben zum Absichern der Zugangsdaten.

Cursor

1. Installieren Sie die aktuelle Version von Cursor und vergewissern Sie sich, dass uvx verfügbar ist.
2. Suchen Sie die Konfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie den RabbitMQ MCP Server-Eintrag zu mcpServers hinzu.
4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Cursor neu.
5. Testen Sie die Integration, indem Sie einen MCP-Befehl ausführen.

JSON-Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Nutzen Sie wie zuvor Umgebungsvariablen, um sensible Informationen abzusichern.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Cline und uvx installiert sind.
2. Bearbeiten Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Registrieren Sie den RabbitMQ MCP Server unter mcpServers.
4. Starten Sie Cline neu, um die Änderungen zu übernehmen.
5. Überprüfen Sie die Funktion, indem Sie sich mit dem RabbitMQ MCP Server verbinden.

JSON-Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Binden Sie die Umgebungsvariablen wie oben beschrieben ein.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie 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. Tragen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, „rabbitmq“ durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL.

Übersicht

Basierend auf den obigen Punkten bietet der RabbitMQ MCP Server eine solide Integrations- und Setup-Dokumentation mit Fokus auf Tool-Nutzung und Sicherheit. Es fehlen jedoch explizite Prompt-Vorlagen und Ressourcendefinitionen in der öffentlichen Dokumentation. Roots und Sampling-Support sind nicht dokumentiert.

MCP Score

Bewertung:
Ich bewerte diesen MCP Server mit 7/10. Er ist gut dokumentiert und für Tool-basierte RabbitMQ-Integration funktional, könnte aber durch explizite Prompt-Vorlagen, Ressourcendefinitionen sowie dokumentierten Support für Roots und Sampling verbessert werden.