oatpp-mcp Server MCP

Cosa fa il Server MCP “oatpp-mcp”?

Il server oatpp-mcp MCP è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) di Anthropic per il framework web Oat++. Funziona da ponte tra assistenti AI e API o servizi esterni, consentendo un’integrazione e un’interazione senza soluzione di continuità. Espone i controller e le risorse API di Oat++ tramite il protocollo MCP, permettendo agli agenti AI di eseguire operazioni come interrogare API, gestire file e sfruttare strumenti lato server. Questo migliora i flussi di sviluppo permettendo a large language model (LLM) e client di accedere e manipolare dati backend, automatizzare operazioni e standardizzare le interazioni grazie a template di prompt e workflow riutilizzabili. Il server può essere eseguito su STDIO o HTTP SSE, risultando flessibile per diversi ambienti di deploy.

Elenco dei Prompt

• CodeReview
  Un template prompt pensato per attività di revisione del codice, che consente ai LLM di analizzare e fornire feedback su frammenti di codice sottoposti dagli utenti.

Elenco delle Risorse

• File
  Espone le operazioni sul file system come risorsa, consentendo a client e LLM di leggere e scrivere file sul server.

(Nessun’altra risorsa è esplicitamente elencata nella documentazione disponibile.)

Elenco degli Strumenti

• Logger
  Uno strumento che offre funzionalità di logging, permettendo a LLM e client di registrare eventi o azioni durante le interazioni con il server.

(Nessun altro strumento è esplicitamente elencato nella documentazione disponibile.)

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Automazione della Revisione del Codice
  Gli sviluppatori possono inviare frammenti di codice per una revisione automatizzata, sfruttando i LLM per ricevere feedback e suggerimenti istantanei, semplificando il controllo qualità del codice.
• Interrogazione API
  Il server può generare automaticamente strumenti dai controller API Oat++, consentendo agli assistenti AI di interagire direttamente con API personalizzate per il recupero dati o l’automazione dei processi.
• Gestione File
  Tramite la risorsa File, gli agenti AI possono leggere e scrivere file sul server, supportando attività come aggiornamenti di configurazione, recupero log o pre-processing dati.
• Logging e Monitoraggio
  Usando lo strumento Logger, gli sviluppatori possono tracciare le azioni guidate dall’AI, monitorare i workflow e risolvere problemi in modo più efficiente.
• Standardizzazione dei Workflow LLM
  Esporre prompt e strumenti standard consente ai team di creare workflow consistenti e riutilizzabili per l’automazione e l’integrazione basata su LLM.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di aver installato tutti i prerequisiti (Oat++, Node.js se richiesto e oatpp-mcp compilato/installato).
2. Individua il file di configurazione di Windsurf (ad es. settings.json).
3. Aggiungi il server oatpp-mcp sotto l’oggetto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server oatpp-mcp sia in esecuzione e accessibile.

Protezione delle API Key

{
  "mcpServers": {
    "oatpp-mcp": {
      "command": "oatpp-mcp",
      "env": {
        "API_KEY": "env:OATPP_API_KEY"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installa Oat++ e oatpp-mcp seguendo le istruzioni di build.
2. Apri la configurazione di integrazione MCP di Claude.
3. Registra il server oatpp-mcp con il seguente JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Riavvia Claude.
5. Verifica la connettività al server oatpp-mcp MCP.

Protezione delle API Key
Segui lo stesso schema di Windsurf.

Cursor

1. Compila e installa oatpp-mcp.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor (consulta la documentazione per la posizione del file).
3. Aggiungi oatpp-mcp come server MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Assicurati che il server sia elencato e accessibile.

Protezione delle API Key
Come sopra.

Cline

1. Assicurati che i prerequisiti (Oat++, oatpp-mcp) siano installati.
2. Modifica la configurazione del server MCP di Cline.
3. Aggiungi oatpp-mcp usando:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cline.
5. Verifica l’integrazione del server MCP.

Protezione delle API Key
Come sopra.

Come utilizzare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "oatpp-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI può ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “oatpp-mcp” con il nome reale del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

In base alla documentazione, oatpp-mcp offre una implementazione MCP minima ma funzionale, coprendo le basi del protocollo (prompt, risorse, strumenti e configurazione), ma non evidenzia funzionalità avanzate come sampling o roots. La documentazione è chiara e copre l’essenziale ma risulta limitata in ampiezza e dettaglio.

Valutazione MCP

Il nostro parere:
oatpp-mcp offre una implementazione MCP pulita, funzionale e conforme per Oat++. Copre l’essenziale (con almeno uno strumento, un prompt e una risorsa), ma non è ricca di funzionalità e manca di documentazione o evidenza su roots, sampling o un insieme più ampio di primitive. È un buon punto di partenza per utenti Oat++, ma potrebbe richiedere estensioni per flussi di lavoro avanzati.

Valutazione:
6/10 – Buona base e conformità al protocollo, ma limitata nell’esposizione di funzionalità ed estendibilità secondo la documentazione disponibile.