Integración del Servidor MCP de JFrog

¿Qué hace el Servidor “JFrog” MCP?

El Servidor MCP (Model Context Protocol) de JFrog sirve como capa de integración entre asistentes de IA y la API de la Plataforma JFrog, permitiendo a los desarrolladores automatizar y mejorar sus flujos de trabajo DevOps. Al aprovechar este servidor MCP, los clientes de IA pueden realizar diversas operaciones como gestión de repositorios, seguimiento de builds, monitoreo en tiempo real, búsqueda de artefactos, catalogación y curación, y análisis de vulnerabilidades. El servidor actúa como un puente, permitiendo a los agentes de IA ejecutar tareas como crear y gestionar repositorios, recuperar información de builds, monitorear clústeres en ejecución y acceder a resúmenes de análisis de vulnerabilidades. Esta integración agiliza los procesos de desarrollo y lanzamiento, facilitando que los equipos gestionen sus artefactos de software e infraestructura de forma eficiente mediante interfaces conversacionales o programáticas de IA.

Lista de prompts

No se encontraron plantillas de prompt en el contenido del repositorio proporcionado.

Lista de recursos

No se mencionaron recursos MCP explícitos en el contenido del repositorio proporcionado.

Lista de herramientas

• check_jfrog_availability
  • Verifica si la plataforma JFrog está lista y funcionando. Devuelve el estado de disponibilidad de la plataforma.
• create_local_repository
  • Crea un nuevo repositorio local en Artifactory. Acepta parámetros como key, rclass (“local”), packageType y opcionalmente description, projectKey y environments.
• create_remote_repository
  • Crea un nuevo repositorio remoto para hacer proxy de registros de paquetes externos. Requiere key, rclass (“remote”), packageType, url y credenciales y configuraciones opcionales.
• create_virtual_repository
  • Agrega varios repositorios en un solo repositorio virtual. Requiere key, rclass (“virtual”), packageType, repositories (lista) y metadatos opcionales.
• list_repositories
  • Lista todos los repositorios en Artifactory, con filtrado opcional por tipo, packageType o proyecto.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Gestión de repositorios
  • Automatiza la creación y gestión de repositorios locales, remotos y virtuales, mejorando la eficiencia y reduciendo los errores manuales en las operaciones de almacenamiento de artefactos.
• Seguimiento de builds
  • Lista y recupera información de builds fácilmente, ayudando a los equipos a monitorear el estado y el historial de builds en procesos CI/CD.
• Monitoreo en tiempo real
  • Visualiza clústeres en ejecución e imágenes de contenedores, facilitando el monitoreo y gestión en tiempo real de componentes de la infraestructura.
• Búsqueda de artefactos
  • Ejecuta consultas AQL avanzadas para buscar artefactos y builds, permitiendo acceso preciso y rápido a los binarios y metadatos requeridos.
• Información de vulnerabilidades y curación
  • Accede a información de paquetes, versiones y resúmenes de vulnerabilidades, ayudando a los equipos a garantizar la seguridad y el cumplimiento durante todo el ciclo de vida del software.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado y acceso a tu servidor MCP.
2. Abre tu archivo de configuración de Windsurf (usualmente windsurf.config.json).
3. Añade el Servidor MCP de JFrog al objeto mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
    }
  }
}

4. Guarda el archivo de configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración revisando el estado del servidor MCP en el panel de Windsurf.

Claude

1. Asegúrate de que Claude esté instalado y accesible.
2. Localiza el archivo de configuración del agente Claude.
3. Añade el Servidor MCP de JFrog usando el siguiente fragmento JSON:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
    }
  }
}

4. Guarda los cambios y reinicia Claude.
5. Confirma la conexión del servidor en la interfaz de Claude.

Cursor

1. Instala Node.js y asegúrate de que Cursor esté configurado.
2. Abre el archivo de configuración de Cursor.
3. Inserta la entrada del Servidor MCP de JFrog:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
    }
  }
}

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Revisa las integraciones MCP en Cursor para verificar el registro exitoso.

Cline

1. Instala Node.js y configura Cline.
2. Accede al archivo de configuración de Cline.
3. Añade la siguiente configuración del servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
    }
  }
}

4. Guarda tu configuración y reinicia Cline.
5. Valida la conexión desde la interfaz o CLI de Cline.

Seguridad de claves API

Asegura siempre tus claves API usando variables de entorno. Ejemplo de configuración:

{
  "mcpServers": {
    "jfrog": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"],
      "env": {
        "JFROG_API_KEY": "${env.JFROG_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "baseUrl": "https://your.jfrog.instance"
      }
    }
  }
}

Sustituye "JFROG_API_KEY" y "baseUrl" por tu variable de entorno real y la URL de tu instancia JFrog.

Cómo usar este MCP en flows

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flow y conectándolo con 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 con este formato JSON:

{
  "jfrog": {
    "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 “jfrog” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la de tu servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor MCP de JFrog ofrece una integración robusta para la gestión de repositorios y artefactos, con un conjunto de herramientas bien documentado e instrucciones de configuración claras. Sin embargo, carece de documentación sobre plantillas de prompt, recursos MCP explícitos y funciones avanzadas de MCP como roots o muestreo. En general, es muy útil para la automatización DevOps, pero podría requerir mejoras para una compatibilidad MCP más amplia.

Puntuación MCP: 7/10. Destaca en herramientas prácticas, licenciamiento y adopción, pero le faltan algunos apartados de documentación y características avanzadas de MCP.

Puntuación MCP