Serveur MCP Schéma GraphQL

Que fait le serveur MCP “Schéma GraphQL” ?

Le serveur MCP Schéma GraphQL (Model Context Protocol) est un outil spécialisé qui permet aux assistants IA, comme Claude, d’interagir avec et de comprendre les schémas GraphQL. En exposant les détails du schéma via une suite d’outils dédiés, il autorise les grands modèles de langage à explorer les champs de requêtes, de mutations et de souscriptions, à rechercher des définitions de type et à effectuer des recherches par motif sur l’ensemble du schéma. Cela améliore les workflows de développement en permettant aux LLM de répondre à des questions détaillées à propos des API, d’assister l’intégration d’API et d’automatiser la documentation ou la génération de code pour des systèmes basés sur GraphQL. Le serveur peut charger n’importe quel fichier de schéma GraphQL spécifié au lancement, offrant une base flexible pour l’analyse, l’exploration du code et l’assistance aux développeurs.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans la documentation du dépôt ou le code.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite (selon le standard MCP) n’est listée dans la documentation ou le code.

Liste des outils

• list-query-fields : Liste tous les champs racine disponibles pour les requêtes GraphQL.
• get-query-field : Obtient la définition détaillée d’un champ de requête spécifique au format SDL (Schema Definition Language).
• list-mutation-fields : Liste tous les champs racine disponibles pour les mutations GraphQL.
• get-mutation-field : Obtient la définition détaillée d’un champ de mutation spécifique au format SDL.
• list-subscription-fields : Liste tous les champs racine disponibles pour les souscriptions GraphQL (si présents dans le schéma).
• get-subscription-field : Obtient la définition détaillée d’un champ de souscription spécifique (si présent dans le schéma).
• list-types : Liste tous les types définis dans le schéma GraphQL (hors types internes).
• get-type : Obtient la définition détaillée pour un type GraphQL spécifique au format SDL.
• get-type-fields : Obtient une liste simplifiée des champs avec leurs types pour un type objet GraphQL donné.
• search-schema : Recherche des types ou des champs dans le schéma par motif de nom (regex insensible à la casse).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Exploration d’API GraphQL : Permet aux développeurs et aux LLM de découvrir rapidement les requêtes, mutations et souscriptions disponibles dans une API GraphQL, accélérant l’onboarding et la documentation.
• Assistance à la documentation de schéma : Automatise l’extraction des définitions de type et des détails de champs, facilitant la génération ou la mise à jour de la documentation d’API.
• Intégration dans une base de code : Permet aux LLM de répondre à des questions sur les modèles de données et les opérations disponibles, soutenant la génération de code, les tests ou la refonte interagissant avec des API GraphQL.
• Planification de l’intégration d’API : Facilite les suggestions intelligentes sur la manière d’interagir avec les API en exposant de façon programmatique les types de champs, arguments et opérations disponibles.
• Recherche et analyse de schéma : Permet de trouver des types et des champs correspondant à des motifs spécifiques, utile pour les audits, les migrations ou la compréhension d’API volumineuses et complexes.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction de configuration Windsurf explicite n’est fournie dans le dépôt.

Claude

1. Prérequis : Assurez-vous d’avoir Node.js et npx installés.
2. Localiser le fichier de configuration : Trouvez claude_desktop_config.json :
   • macOS/Linux : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows : $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Éditer la configuration : Ajoutez le serveur MCP Schéma GraphQL à l’objet mcpServers.
4. Ajouter le serveur : Exemple de configuration JSON :

   {
     "mcpServers": {
       "GraphQL Schema": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-graphql-schema", "/ABSOLUTE/PATH/TO/schema.graphqls"]
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez & redémarrez : Enregistrez le fichier puis redémarrez Claude Desktop.
6. Vérifier la configuration : Confirmez que le serveur fonctionne et est accessible dans Claude.

Cursor

Aucune instruction de configuration Cursor explicite n’est fournie dans le dépôt.

Cline

Aucune instruction de configuration Cline explicite n’est fournie dans le dépôt.

Sécurisation des clés API

Aucune information sur la sécurisation des clés API ou la configuration des variables d’environnement n’est mentionnée dans le dépôt.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

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 MCP système, renseignez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “MCP-name” par le nom réel de votre serveur MCP (par ex. “github-mcp”, “weather-api”, etc.) et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les éléments ci-dessus, ce serveur MCP est solide pour l’exploration et l’outillage de schémas GraphQL mais manque de prompts explicites, de ressources et de documentation sur la gestion des clés. Il est très focalisé sur son domaine et bien documenté pour une utilisation avec Claude.

Notre avis

Ce serveur MCP est très spécialisé et efficace pour l’analyse de schémas GraphQL, avec un support robuste d’outils et une documentation claire pour Claude. Cependant, l’absence de modèles de prompt, de définitions explicites de ressources, et la gestion de la sécurité des variables d’environnement ou des clés limite son applicabilité générale et la facilité de déploiement sécurisé. Les racines et le support du sampling ne sont pas mentionnés, ce qui peut impacter des scénarios d’intégration avancés. Dans l’ensemble, c’est un MCP solide et fiable pour son cas d’usage cible, mais il pourrait être amélioré en termes de généralité et de sécurité.

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