Servidor RabbitMQ MCP

¿Qué hace el Servidor “RabbitMQ” MCP?

El Servidor RabbitMQ MCP es una implementación del Model Context Protocol (MCP) diseñada para permitir que los asistentes de IA gestionen e interactúen con brokers de mensajes RabbitMQ. Al envolver las APIs de administración de un broker RabbitMQ como herramientas MCP y utilizar la biblioteca Pika para interacciones a nivel de mensajes, este servidor permite que los agentes de IA realicen tareas como gestionar colas, enviar y recibir mensajes y monitorear el estado del broker. El Servidor RabbitMQ MCP admite integración fluida con clientes MCP, provee HTTP transmitible con BearerAuthProvider de FastMCP y permite a los usuarios conectarse a diferentes brokers RabbitMQ durante una conversación. Optimiza los flujos de trabajo de desarrollo al facultar a los agentes de IA para automatizar operaciones de colas de mensajes, facilitando a los desarrolladores la creación y gestión de sistemas distribuidos robustos.

Lista de Prompts

No se encontraron plantillas de prompts documentadas en el repositorio.

Lista de Recursos

No se encontraron definiciones explícitas de recursos en el repositorio.

Lista de Herramientas

• Wrappers de API de Administración: Expone las APIs administrativas de RabbitMQ como herramientas MCP, permitiendo que los clientes de IA realicen tareas de administración del broker.
• Operaciones de Mensajes basadas en Pika: Utiliza la biblioteca Pika para interactuar con RabbitMQ a nivel de mensajes, permitiendo la creación, consumo y eliminación de colas/mensajes.
• Herramienta de Cambio de Broker: Permite especificar un broker RabbitMQ diferente en medio de una conversación para cambiar dinámicamente el contexto.
  (Descripciones inferidas del README; los nombres explícitos de funciones de herramientas no están listados en server.py.)

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión Automatizada de Colas: Los desarrolladores pueden usar agentes de IA para crear, eliminar o configurar colas de mensajes de forma programática, optimizando la gestión de la infraestructura.
• Monitoreo y Consumo de Mensajes: Los asistentes de IA pueden monitorear el estado de las colas, consumir mensajes y proporcionar análisis en tiempo real o alertas, mejorando la observabilidad.
• Administración del Broker: Operaciones administrativas rutinarias como gestión de usuarios, configuración de permisos y chequeos de salud del broker pueden ser automatizadas mediante herramientas MCP.
• Cambio Dinámico de Broker: Durante flujos de trabajo multi-entorno (por ejemplo, pruebas a producción), los agentes de IA pueden cambiar los endpoints de RabbitMQ dinámicamente sin volver a desplegar.
• Pruebas de Integración: Los desarrolladores pueden crear pruebas automatizadas para aplicaciones distribuidas simulando flujos de mensajes y verificando el estado de las colas mediante acciones MCP controladas por IA.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js y uvx estén instalados en tu sistema.
2. Abre el archivo de configuración de Windsurf.
3. Añade el Servidor RabbitMQ MCP a la configuración mcpServers.
4. Guarda los cambios y reinicia Windsurf.
5. Verifica la conexión revisando los logs del servidor MCP y la interfaz de Windsurf.

Ejemplo JSON:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

Protegiendo claves API (Ejemplo de variables de entorno):

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

Claude

1. Instala uvx y asegúrate de que Claude esté actualizado.
2. Abre el archivo de configuración de Claude.
3. Inserta el bloque del Servidor RabbitMQ MCP en la sección mcpServers.
4. Guarda el archivo y reinicia Claude.
5. Confirma la configuración enviando un comando de prueba al Servidor RabbitMQ MCP.

Ejemplo JSON:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

Consulta el ejemplo de variables de entorno anterior para proteger credenciales.

Cursor

1. Instala la versión más reciente de Cursor y asegúrate de que uvx esté disponible.
2. Localiza el archivo de configuración de Cursor.
3. Añade la entrada del Servidor RabbitMQ MCP a mcpServers.
4. Guarda la configuración y reinicia Cursor.
5. Prueba la integración iniciando un comando MCP.

Ejemplo JSON:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

Utiliza variables de entorno como se mostró anteriormente para proteger información sensible.

Cline

1. Asegúrate de que Cline y uvx estén instalados.
2. Edita el archivo de configuración de Cline.
3. Registra el Servidor RabbitMQ MCP bajo mcpServers.
4. Reinicia Cline para aplicar los cambios.
5. Verifica la operación conectándote al Servidor RabbitMQ MCP.

Ejemplo JSON:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

Incluye la configuración de variables de entorno como se describió anteriormente.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo 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, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA ahora podrá usar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “rabbitmq” 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 RabbitMQ MCP ofrece sólida integración y documentación de configuración, con énfasis en el uso de herramientas y seguridad. Sin embargo, carece de plantillas de prompt y definiciones de recursos explícitas en la documentación pública. Roots y soporte de sampling no están documentados.

Puntaje MCP

Calificación:
Yo calificaría este servidor MCP con un 7/10. Está bien documentado y es funcional para la integración de RabbitMQ basada en herramientas, pero podría mejorar proporcionando plantillas de prompt explícitas, definiciones de recursos y soporte documentado para Roots y Sampling.