Servidor Kong Konnect MCP

¿Qué hace el Servidor “Kong Konnect” MCP?

El Servidor Kong Konnect MCP es un servidor Model Context Protocol (MCP) que permite a asistentes de IA, como Claude, interactuar directamente con el API Gateway de Kong Konnect. Este servidor actúa como un puente, permitiendo a herramientas impulsadas por IA consultar y analizar configuraciones del gateway, tráfico y analíticas mediante lenguaje natural. Los desarrolladores pueden usar el servidor para recuperar datos analíticos, inspeccionar configuraciones del API gateway y gestionar planos de control, todo a través de herramientas MCP estandarizadas. Al integrar fuentes de datos externas como las APIs de Kong Konnect en los flujos de trabajo de IA, este servidor MCP agiliza tareas como el monitoreo de tráfico, auditoría de configuraciones y gestión de servicios de API, mejorando la eficiencia e inteligencia del trabajo de desarrollo y operaciones.

Lista de Prompts

• No se documentan plantillas de prompts explícitas en los archivos del repositorio o README.

Lista de Recursos

• No se documentan recursos MCP explícitos en los archivos del repositorio o README.

Herramientas de Analítica

• Consultar Solicitudes de API
  Consulta y analiza las solicitudes al API Gateway de Kong con filtros personalizables como rango de tiempo, códigos de estado, métodos HTTP, IDs de consumidores y más.

• Obtener Solicitudes de Consumidor
  Analiza solicitudes de API realizadas por un consumidor específico, filtrando por ID de consumidor y rango de tiempo.

Herramientas de Configuración

• (Otras herramientas de configuración son referenciadas pero no detalladas en el README o archivos del proyecto.)

Herramientas de Planos de Control

• (Las herramientas relacionadas con la gestión del plano de control son referenciadas pero no detalladas en el README o archivos del proyecto.)

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Analítica y Reportes de API
  Los equipos de desarrollo y operaciones pueden usar el servidor para obtener analíticas detalladas de las solicitudes de API, incluyendo filtrado por códigos de estado, métodos, consumidores, servicios y más para un monitoreo integral.

• Análisis de Comportamiento de Consumidor
  Analiza solicitudes y comportamientos de consumidores individuales, ayudando en tareas de soporte, facturación o auditoría de seguridad.

• Auditoría de Configuración del Gateway
  Lista e inspecciona servicios, rutas, consumidores y plugins para auditar y verificar configuraciones del API gateway.

• Gestión de Plano de Control
  Gestiona e inspecciona planos de control y grupos de planos de control, simplificando la administración de gateways de API distribuidos.

• Operaciones Impulsadas por IA
  Permite que los asistentes de IA realicen consultas y diagnósticos en tiempo real sobre la infraestructura API, reduciendo el esfuerzo manual y acelerando la respuesta ante incidentes.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Prerrequisitos: Asegúrate de tener instalado Node.js 20+ y un cliente compatible con MCP.
2. Clonar e Instalar:

   git clone https://github.com/Kong/mcp-konnect.git
   cd mcp-konnect
   npm install
   npm run build
   

3. Establecer Variables de Entorno:

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=tu_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. Agregar el Servidor MCP en la configuración de Windsurf:
   Edita tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf.json):

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Reinicia Windsurf y verifica.

Claude

1. Prerrequisitos: Node.js 20+, Claude Desktop o cliente compatible.
2. Clonar, Instalar y Construir: (ver arriba)
3. Establecer Variables de Entorno: (ver arriba)
4. Editar configuración de Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Reinicia Claude y verifica.

Cursor

1. Prerrequisitos: Node.js 20+, Cursor con capacidad MCP.
2. Clonar, Instalar y Construir: (ver arriba)
3. Establecer Variables de Entorno: (ver arriba)
4. Configurar en Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Reinicia Cursor y verifica.

Cline

1. Prerrequisitos: Node.js 20+, Cline con soporte MCP.
2. Clonar, Instalar y Construir: (ver arriba)
3. Establecer Variables de Entorno: (ver arriba)
4. Agregar a la configuración de Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Reinicia y prueba la conexión.

Nota:
Siempre asegura las claves API usando variables de entorno. Ejemplo:

{
  "mcpServers": {
    "kong-konnect": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
      "env": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
        "KONNECT_REGION": "us"
      },
      "inputs": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "env:KONNECT_ACCESS_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 del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "kong-konnect": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tumcpserver.ejemplo/rutamcp/url"
  }
}

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

Resumen

Según lo anterior, el Servidor Kong Konnect MCP está en desarrollo pero ya expone herramientas relevantes para analítica y configuración. Sin embargo, los recursos y prompts no están documentados y no se menciona soporte para raíces o muestreo. El proyecto es de código abierto, razonablemente activo y cuenta con instrucciones claras de configuración.

Nuestra opinión

El Servidor Kong Konnect MCP se integra bien con flujos de trabajo de IA para operaciones y analítica de API. Sin embargo, la falta de documentación para prompts y recursos, así como la ausencia de mención explícita a raíces o muestreo, limita su completitud. Aun así, es un MCP funcional y valioso para su dominio.

Calificación: 6/10

Puntuación MCP