Servidor MCP GraphQL

¿Qué hace el servidor MCP “MCP GraphQL”?

MCP GraphQL es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para proporcionar una interfaz estandarizada para interactuar con APIs GraphQL. Al examinar un endpoint GraphQL objetivo, expone automáticamente cada consulta GraphQL disponible como una herramienta MCP dedicada, permitiendo que asistentes de IA y desarrolladores interactúen fluidamente con fuentes de datos GraphQL externas. Esto facilita tareas como consultas a bases de datos, obtención de datos e integración con servicios de terceros directamente a través de un flujo compatible con MCP. MCP GraphQL gestiona el mapeo de parámetros de herramientas, la generación dinámica de esquemas JSON y la autenticación (incluyendo Bearer, Basic o cabeceras personalizadas), todo sin necesidad de definir el esquema manualmente. Su objetivo principal es simplificar los flujos de desarrollo haciendo que las APIs GraphQL sean accesibles y procesables para asistentes de IA y usuarios humanos mediante un protocolo unificado.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt en los materiales proporcionados.

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Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en la documentación proporcionada.

Lista de Herramientas

• Herramientas de consulta GraphQL
  Cada consulta GraphQL expuesta por la API objetivo se presenta como una herramienta MCP individual. El servidor crea dinámicamente una herramienta para cada consulta, con parámetros que coinciden con los parámetros propios de la consulta GraphQL. Esto permite a los clientes ejecutar cualquiera de las consultas soportadas por la API directamente a través de MCP.
  • Parámetros: Generados automáticamente a partir del esquema GraphQL
  • Esquema de entrada: Construido dinámicamente según los requisitos de la consulta

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Casos de uso de este servidor MCP

• Gestión de bases de datos vía GraphQL
  Los desarrolladores pueden ejecutar consultas complejas contra bases de datos habilitadas para GraphQL, recuperando datos estructurados directamente en su entorno de desarrollo o flujos de IA.
• Integración con APIs de terceros
  Integra sin esfuerzo productos SaaS o servicios que expongan endpoints GraphQL, permitiendo que asistentes de IA obtengan, agreguen o manipulen datos remotos.
• Prototipado rápido y exploración de datos
  Examina al instante las consultas disponibles de una nueva API GraphQL, permitiendo experimentación y análisis de datos rápidos sin mapeo manual de esquemas.
• Informes automáticos
  Utiliza agentes de IA para automatizar la extracción de datos de APIs GraphQL y compilar informes o tableros bajo demanda.
• Gestión avanzada de archivos o contenido
  Si un servicio expone capacidades de gestión de archivos o contenido vía GraphQL, estas pueden ser accedidas como herramientas para automatizar flujos de trabajo.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python 3.11+ instalado.
2. Instala mcp-graphql usando pip o usa uvx según corresponda.
3. Edita tu archivo de configuración de Windsurf.
4. Añade el servidor MCP GraphQL en la sección mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
6. Verifica la conexión ejecutando una consulta de prueba.
7. Protegiendo claves API: Usa variables de entorno.

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-graphql",
         "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
         "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
       ],
       "env": {
         "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
       }
     }
   }
   

Claude

1. Abre la configuración de Claude.
2. Instala o asegúrate de que uvx o mcp-graphql está disponible.
3. Añade a tu configuración de mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Alternativamente, usa pip o Docker como se muestra:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mcp_graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

   o

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "docker",
       "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. Guarda los cambios y reinicia Claude para aplicar la configuración.

Cursor

1. Instala mcp-graphql usando pip o uvx.
2. Abre tu archivo de configuración de Cursor.
3. Añade lo siguiente en la sección mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y recarga Cursor.
5. Prueba ejecutando una consulta de ejemplo mediante la interfaz MCP.

Cline

1. Asegúrate de tener Python 3.11+ y mcp-graphql instalado.
2. Localiza tu archivo de configuración de Cline.
3. Añade el servidor MCP GraphQL a la configuración mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Usa variables de entorno para los tokens como se mostró arriba para mayor seguridad.

Protección de claves API

Usa variables de entorno para datos sensibles como tokens:

"mcpServers": {
  "graphql": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-graphql",
      "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
      "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
    ],
    "env": {
      "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
    }
  }
}

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 MCP del sistema, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

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

Resumen

Una implementación MCP sólida y práctica para APIs GraphQL, aunque carece de prompts/recursos explícitos y no menciona muestreo ni raíces. Buena para exposición de herramientas y facilidad de configuración. Valoración: 7/10 por completitud y utilidad para desarrolladores.

Puntuación MCP