Kong Konnect MCP Serveri

Mitä “Kong Konnect” MCP Serveri tekee?

Kong Konnect MCP Serveri on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka mahdollistaa tekoälyavustajien, kuten Clauden, suoran vuorovaikutuksen Kong Konnectin API Gatewayn kanssa. Tämä palvelin toimii siltana, joka mahdollistaa tekoälypohjaisten työkalujen kysellä ja analysoida gatewayn konfiguraatioita, liikennettä ja analytiikkaa luonnollisella kielellä. Kehittäjät voivat käyttää palvelinta analytiikkatietojen hakemiseen, API gateway -konfiguraatioiden tarkasteluun ja hallintatasojen hallintaan, kaikki standardoitujen MCP-työkalujen kautta. Ulkoisten tietolähteiden, kuten Kong Konnect API:en, integrointi tekoälytyönkulkuihin helpottaa tehtäviä, kuten liikenteen valvontaa, konfiguraatiotarkastuksia ja API-palveluiden hallintaa, tehden kehitys- ja operatiivisesta työstä älykkäämpää ja tehokkaampaa.

Kehotekirjaston lista

• Yhtään erillistä kehotepohjaa ei ole dokumentoitu repositoriossa tai README:ssä.

Resurssien lista

• Yhtään erillistä MCP-resurssia ei ole dokumentoitu repositoriossa tai README:ssä.

Analytiikkatyökalut

• Kysely API-pyynnöistä
  Kysy ja analysoi Kong API Gatewayn pyyntöjä räätälöitävillä suodattimilla, kuten aikaväli, tilakoodit, HTTP-metodit, kuluttaja-ID:t ja paljon muuta.

• Kuluttajapyyntöjen haku
  Analysoi tietyn kuluttajan tekemiä API-pyyntöjä, suodatettuna kuluttaja-ID:n ja aikavälin mukaan.

Konfiguraatiotyökalut

• (Muita konfiguraatiotyökaluja mainitaan, mutta niitä ei ole avattu README:ssä tai projektitiedostoissa.)

Hallintatasotyökalut

• (Hallintatasojen hallintaan liittyviä työkaluja mainitaan, mutta niitä ei ole avattu README:ssä tai projektitiedostoissa.)

MCP Serverin käyttötapaukset

• API-analytiikka ja raportointi
  Kehittäjät ja operatiiviset tiimit voivat käyttää palvelinta hakeakseen yksityiskohtaista analytiikkaa API-pyynnöistä, mukaan lukien suodatus tilakoodeilla, metodeilla, kuluttajilla, palveluilla ja muilla – kattavaan valvontaan.

• Kuluttajakäyttäytymisen analyysi
  Analysoi yksittäisten kuluttajien pyyntöjä ja käyttäytymistä tukipalveluiden, laskutuksen tai turvallisuusauditointien tueksi.

• Gatewayn konfiguraation auditointi
  Listaa ja tarkastele palveluita, reittejä, kuluttajia ja liitännäisiä auditoidaksesi ja varmistaaksesi API gatewayn konfiguraation.

• Hallintatason hallinta
  Hallitse ja tarkastele hallintatasoja ja hallintatasoryhmiä, mikä helpottaa hajautettujen API gatewayden hallintaa.

• Tekoälypohjaiset toiminnot
  Mahdollista tekoälyavustajien suorittaa reaaliaikaisia kyselyitä ja diagnostiikkaa API-infrastruktuurissa, vähentäen manuaalista työtä ja nopeuttaen poikkeamatilanteiden ratkaisua.

Näin asennat sen

Windsurf

1. Edellytykset: Varmista, että Node.js 20+ ja MCP-yhteensopiva asiakas on asennettu.
2. Kloonaa & asenna:

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

3. Aseta ympäristömuuttujat:

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=your_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. Lisää MCP Serveri Windsurf-konfiguraatioon:
   Muokkaa Windsurf-konfiguraatiotiedostoasi (esim. windsurf.json):

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

5. Käynnistä Windsurf uudelleen ja varmista toiminta.

Claude

1. Edellytykset: Node.js 20+, Claude Desktop tai yhteensopiva asiakas.
2. Kloonaa, asenna ja rakenna: (katso ohje yllä)
3. Aseta ympäristömuuttujat: (katso ohje yllä)
4. Muokkaa Claude-konfiguraatiota:

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

5. Käynnistä Claude uudelleen ja varmista toiminta.

Cursor

1. Edellytykset: Node.js 20+, Cursor MCP-ominaisuudella.
2. Kloonaa, asenna ja rakenna: (katso ohje yllä)
3. Aseta ympäristömuuttujat: (katso ohje yllä)
4. Määritä Cursorissa:

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

5. Käynnistä Cursor uudelleen ja varmista toiminta.

Cline

1. Edellytykset: Node.js 20+, Cline MCP-tuella.
2. Kloonaa, asenna ja rakenna: (katso ohje yllä)
3. Aseta ympäristömuuttujat: (katso ohje yllä)
4. Lisää Cline-konfiguraatioon:

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

5. Käynnistä uudelleen ja testaa yhteys.

Huom:
Suojaa API-avaimet aina käyttämällä ympäristömuuttujia. Esimerkki:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Näin käytät tätä MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-serverit FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentin työnkulkuun ja yhdistämällä sen tekoälyagenttiisi:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osiossa lisää MCP-serverin tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

{
  "kong-konnect": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Kun asetukset on tehty, tekoälyagenttisi pystyy käyttämään MCP:tä työkaluna ja hyödyntämään kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “kong-konnect” MCP-serverisi oikeaan nimeen ja korvata osoite omalla MCP-serverisi URL-osoitteella.

Yhteenveto

Edellä olevan perusteella Kong Konnect MCP Serveri on kehitteillä oleva projekti, mutta tarjoaa jo olennaisia työkaluja analytiikkaan ja konfiguraatioon. Resurssit ja kehotemallit eivät ole dokumentoitu, eikä roots- tai näytteenottotukea mainita. Projekti on avoimen lähdekoodin, kohtalaisen aktiivinen ja sen käyttöönotto-ohjeet ovat selkeät.

Mielipiteemme

Kong Konnect MCP Serveri integroituu hyvin tekoälytyönkulkuihin API-toimintojen ja analytiikan osalta. Dokumentaation puute kehotteista ja resursseista sekä roots- ja näytteenottotuen puuttuminen rajoittavat kuitenkin sen kattavuutta. Siitä huolimatta kyseessä on toimiva ja arvokas MCP omassa käyttötarkoituksessaan.

Arvosana: 6/10

MCP-pisteet