
Serveur Model Context Protocol (MCP)
Le serveur Model Context Protocol (MCP) fait le lien entre les assistants IA et des sources de données externes, des API et des services, permettant une intégra...
Connectez les agents IA et les workflows avec les API Consul pour la gestion des services, les vérifications de l’état, l’automatisation KV et l’orchestration dynamique d’infrastructure.
Le serveur Consul MCP (Model Context Protocol) est une implémentation serveur qui expose l’ensemble des API de découverte de service et de stockage clé-valeur de HashiCorp Consul via une interface MCP standardisée. En reliant les assistants IA et les outils de développement aux capacités de données et de gestion de Consul, il permet aux workflows pilotés par l’IA d’interroger et de gérer les services, d’effectuer des vérifications de l’état, de manipuler le stockage KV et d’interagir avec les données de session, d’événement et de système. Cette intégration améliore les workflows de développement en permettant des tâches telles que l’enregistrement dynamique de services, la surveillance de l’état en temps réel, la gestion distribuée du stockage clé-valeur et la gestion simplifiée des événements — le tout accessible via des agents IA et des outils basés sur LLM. Le serveur Consul MCP est idéal pour orchestrer, auditer et automatiser les composants d’infrastructure dans les environnements où Consul est un élément central de la pile.
Aucun modèle de prompt spécifique n’est mentionné ou défini dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.
Aucune liste explicite de ressources MCP n’est fournie dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.
Le serveur Consul MCP fournit des outils exposant les fonctionnalités Consul suivantes :
Aucune instruction d’installation trouvée pour Windsurf dans la documentation disponible.
npm run build
)."mcpServers"
:{
"mcpServers": {
"consul-mcp": {
"command": "node",
"args": [
"/CHEMIN/ABSOLU/VERS/LE/DOSSIER/PARENT/consul-mcp-server/build/index.js"
]
}
}
}
Vous pouvez définir des variables d’environnement pour la configuration :
{
"mcpServers": {
"consul-mcp": {
"command": "node",
"args": [
"/CHEMIN/ABSOLU/VERS/LE/DOSSIER/PARENT/consul-mcp-server/build/index.js"
],
"env": {
"CONSUL_HOST": "votre-hôte-consul",
"CONSUL_PORT": "votre-port-consul"
}
}
}
}
Aucune instruction d’installation trouvée pour Cursor dans la documentation disponible.
Aucune instruction d’installation trouvée pour Cline dans la documentation disponible.
Utilisation du MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :
Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :
{
"consul-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA est désormais capable d’utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer "consul-mcp"
par le nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par l’URL de votre propre serveur MCP.
Section | Disponibilité | Détails/Notes |
---|---|---|
Aperçu | ✅ | Serveur Consul MCP pour les API Consul via MCP |
Liste des prompts | ⛔ | Aucun modèle de prompt explicite trouvé |
Liste des ressources | ⛔ | Aucune ressource MCP explicite listée |
Liste des outils | ✅ | Service, santé, KV, session, événement, requête, statut, agent, sys |
Sécurisation des clés API | ✅ | Utiliser des variables d’env dans la config |
Support du sampling (moins important à l’éval.) | ⛔ | Non mentionné |
Le serveur Consul MCP fournit une interface robuste et complète aux API cœur de Consul, ce qui le rend précieux pour l’automatisation de l’infrastructure pilotée par l’IA. Cependant, l’absence de modèles de prompt explicites et de définitions de ressources limite quelque peu son utilisation immédiate plug-and-play pour les workflows LLM. Les instructions d’installation ne sont détaillées que pour Claude, et le support du sampling/root n’est pas clair. Dans l’ensemble, c’est un outil solide et pratique pour les utilisateurs de Consul, en particulier ceux capables de définir leurs propres ressources/prompts.
Note : 6/10
Possède une LICENCE | ✅ (MIT) |
---|---|
Au moins un outil | ✅ |
Nombre de forks | 4 |
Nombre d’étoiles | 10 |
Le serveur Consul MCP fournit une interface MCP standardisée pour les API de HashiCorp Consul, permettant aux outils et workflows alimentés par l'IA d'automatiser des tâches telles que la découverte de services, les vérifications de l'état, la gestion clé-valeur, la gestion des événements, et plus encore.
Vous pouvez gérer les services, effectuer des contrôles de santé en temps réel, utiliser le stockage clé-valeur, gérer les sessions et les événements, exécuter des requêtes préparées et récupérer des informations système et agent — le tout depuis un agent IA ou un workflow.
Vous pouvez utiliser des variables d'environnement dans votre configuration MCP pour définir en toute sécurité l'hôte et le port Consul, comme indiqué dans l'exemple de configuration.
Aucun modèle de prompt explicite ni définition de ressource MCP ne sont inclus dans la documentation disponible. Vous pouvez définir les vôtres pour des workflows personnalisés.
Il est idéal pour automatiser l'enregistrement et la découverte de services, la surveillance de l'état en temps réel, l'automatisation clé-valeur pilotée par l'IA, les workflows d'infrastructure déclenchés par des événements et la surveillance de la direction ou des sessions d'un cluster Consul.
Boostez vos workflows IA en intégrant les API de Consul pour une découverte intelligente des services, une surveillance de l'état et une gestion de la configuration. Essayez le serveur Consul MCP dans FlowHunt dès aujourd'hui !
Le serveur Model Context Protocol (MCP) fait le lien entre les assistants IA et des sources de données externes, des API et des services, permettant une intégra...
Le serveur ModelContextProtocol (MCP) agit comme un pont entre les agents IA et les sources de données externes, API et services, permettant aux utilisateurs de...
Le serveur Metoro MCP fait le lien entre les agents IA et les sources de données externes, les API et les services, permettant aux utilisateurs de FlowHunt d’au...