Quarkus MCP Server

Cosa fa il server MCP “Quarkus”?

Il Quarkus MCP (Model Context Protocol) Server è una raccolta di server implementati in Java utilizzando il framework Quarkus MCP server. Il suo scopo principale è estendere le capacità delle applicazioni AI basate su LLM abilitate MCP collegandole a fonti di dati esterne, API o servizi. Eseguendo questi server, gli sviluppatori possono abilitare attività come interrogazioni di database, gestione di file o integrazione con vari sistemi direttamente dagli assistenti AI. Questo migliora i flussi di lavoro di sviluppo permettendo agli LLM di interagire con dati e servizi reali, facilitando l’automazione, la gestione e la semplificazione delle operazioni all’interno delle applicazioni AI. I server Quarkus MCP sono compatibili con diversi ambienti e possono essere facilmente integrati in client abilitati MCP come Claude Desktop e altri.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione sui template prompt è fornita nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna definizione esplicita di risorse è fornita nella documentazione del repository.

Elenco degli Strumenti

Non è presente un elenco diretto o una descrizione di strumenti in server.py o file equivalenti nel contenuto fornito. Tuttavia, il server JDBC è menzionato per le interazioni con database.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Gestione Database: Il server JDBC consente alle applicazioni AI di connettersi e interagire con qualsiasi database compatibile JDBC (Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite, ecc.), abilitando archiviazione, recupero e gestione automatizzati dei dati tramite workflow basati su LLM.
• Automazione dei Flussi di Sviluppo: Fornendo un ponte tra gli LLM e varie fonti di dati o servizi, gli sviluppatori possono creare workflow automatizzati che sfruttano dati in tempo reale o eseguono operazioni come analisi o trasformazione dati.
• Integrazione con Client AI: I server sono progettati per essere utilizzati con client abilitati MCP come Claude Desktop, permettendo un’integrazione fluida e capacità estese per gli assistenti AI.
• Supporto Multilingua e Multipiattaforma: Poiché i server possono essere eseguiti tramite jbang, sono utilizzabili in diversi ambienti (Java, JavaScript, Python, ecc.), offrendo flessibilità per diversi stack di sviluppo.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Java e jbang installati.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il Quarkus MCP Server (es. server JDBC) all’oggetto mcpServers con uno snippet JSON.
4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia avviato e accessibile.

Esempio di configurazione JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Proteggi le API Key:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"],
      "env": {
        "JDBC_URL": "your_jdbc_url",
        "JDBC_USER": "${env:DB_USER}",
        "JDBC_PASSWORD": "${env:DB_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Installa Java e jbang.
2. Modifica la configurazione di Claude per aggiungere il tuo MCP server.
3. Inserisci i dettagli del server come mostrato sotto.
4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma che il server MCP sia riconosciuto.

Esempio di configurazione JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cursor

1. Assicurati che Java e jbang siano installati.
2. Apri il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi il Quarkus MCP Server nella sezione mcpServers.
4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Testa l’integrazione.

Esempio di configurazione JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cline

1. Installa Java e jbang.
2. Accedi al file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi il MCP Server usando il formato JSON.
4. Salva e riavvia Cline.
5. Assicurati che il server sia operativo.

Esempio di configurazione JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Nota: Per tutte le piattaforme, proteggi le chiavi API e le informazioni sensibili usando le variabili d’ambiente come mostrato sopra.

Come utilizzare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow 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:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora usare questo MCP come uno strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “MCP-name” con il nome reale del tuo server MCP (es. “github-mcp”, “weather-api”, ecc.) e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Sulla base di quanto sopra, il repository Quarkus MCP Server offre una panoramica di base, istruzioni di configurazione e raccomandazioni di sicurezza, ma manca di dettagli espliciti su prompt, risorse e strumenti. La documentazione è chiara su come eseguire e integrare i server, specialmente per l’interazione con database, ma mancano dettagli più avanzati che aiuterebbero gli sviluppatori a massimizzarne l’utilità.

MCP Score

La nostra opinione:
Considerando la documentazione e le funzionalità disponibili, valuteremmo questo repository MCP server con un 6/10. È ben strutturato per l’uso e la configurazione di base, ma una documentazione più dettagliata su risorse, prompt e strumenti ne aumenterebbe ulteriormente l’utilità per gli sviluppatori.