Apollo MCP Server

¿Qué hace el servidor “Apollo” MCP?

Apollo MCP Server es una implementación del Model Context Protocol (MCP) diseñada para exponer operaciones GraphQL como herramientas MCP. Al servir de puente entre asistentes de IA y fuentes de datos externas o APIs GraphQL, mejora los flujos de trabajo de los desarrolladores al permitir que los clientes de IA realicen consultas, mutaciones y otras operaciones directamente a través de un protocolo estandarizado. Esto permite tareas como consultas a bases de datos, gestión de archivos e interacciones con APIs, todo mediado a través de endpoints GraphQL. Con Apollo MCP Server, los desarrolladores pueden automatizar tareas rutinarias, integrar datos de diferentes servicios y optimizar sus procesos de desarrollo usando flujos de trabajo impulsados por IA.

Lista de Prompts

No se encontró información sobre plantillas de prompts en el repositorio proporcionado.

Lista de Recursos

No se encontró información sobre recursos MCP específicos en el repositorio proporcionado.

Lista de Herramientas

• Operaciones GraphQL como Herramientas
  • Apollo MCP Server expone las operaciones GraphQL disponibles (consultas, mutaciones) como herramientas MCP, permitiendo que los clientes de IA interactúen programáticamente con APIs GraphQL.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Integración de APIs GraphQL
  • Conecta asistentes de IA a APIs GraphQL de forma fluida, posibilitando la recuperación y mutación de datos en tiempo real.
• Interacciones Automatizadas con Bases de Datos
  • Los flujos de trabajo de IA pueden consultar, insertar o actualizar registros de bases de datos a través de endpoints GraphQL expuestos mediante MCP.
• Creación Rápida de Prototipos
  • Los desarrolladores pueden probar y iterar rápidamente operaciones GraphQL usando herramientas de IA integradas con Apollo MCP Server.
• Análisis de Datos
  • Utiliza IA para analizar datos obtenidos de APIs GraphQL, proporcionando información o resúmenes a los usuarios.
• Automatización DevOps
  • Automatiza tareas de despliegue, monitoreo o configuración al conectar herramientas de IA con servicios backend impulsados por GraphQL.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se encontraron instrucciones específicas de configuración para Windsurf.

Claude

No se encontraron instrucciones específicas de configuración para Claude.

Cursor

No se encontraron instrucciones específicas de configuración para Cursor.

Cline

No se encontraron instrucciones específicas de configuración para Cline.

Ejemplo de configuración JSON

No se encontraron fragmentos de configuración en el repositorio.

Protección de Claves API

No se encontraron instrucciones o ejemplos explícitos sobre cómo proteger claves API usando variables de entorno en el repositorio.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “apollo-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la información disponible, Apollo MCP Server es una herramienta enfocada y práctica para exponer APIs GraphQL vía MCP. Sin embargo, la documentación en el repositorio público es mínima y carece de plantillas de prompts, instrucciones detalladas de configuración y ejemplos de configuración. La presencia de una LICENCIA, herramientas y un interés comunitario moderado son aspectos positivos, pero la usabilidad general se beneficiaría de una documentación adicional.

Puntuación MCP

Calificación:
Dada la falta de ejemplos de configuración, prompts y recursos, pero con una base sólida y licencia clara, este servidor MCP obtendría una puntuación de 5/10 en usabilidad general y calidad documental según las tablas anteriores.