Server MCP RabbitMQ

Cosa fa il Server MCP “RabbitMQ”?

Il Server MCP RabbitMQ è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) progettata per permettere agli assistenti AI di gestire e interagire con i broker di messaggistica RabbitMQ. Avvolgendo le API di amministrazione di un broker RabbitMQ come strumenti MCP e utilizzando la libreria Pika per le interazioni a livello di messaggio, questo server consente agli agenti AI di eseguire operazioni come la gestione delle code, l’invio e la ricezione di messaggi e il monitoraggio dello stato del broker. Il Server MCP RabbitMQ supporta l’integrazione senza soluzione di continuità con i client MCP, fornisce HTTP streamable tramite BearerAuthProvider di FastMCP e consente agli utenti di collegarsi a diversi broker RabbitMQ durante una conversazione. Ottimizza i flussi di lavoro di sviluppo consentendo agli agenti AI di automatizzare le operazioni sulle code di messaggi, rendendo più semplice per gli sviluppatori costruire e gestire sistemi distribuiti robusti.

Elenco dei Prompt

Nessun modello di prompt documentato trovato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna definizione esplicita di risorse trovata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• Admin API Wrappers: Espone le API amministrative di RabbitMQ come strumenti MCP, permettendo ai client AI di effettuare attività di gestione broker.
• Operazioni sui Messaggi basate su Pika: Utilizza la libreria Pika per interagire con RabbitMQ a livello di messaggio, abilitando creazione, consumo ed eliminazione di code/messaggi.
• Strumento di Cambio Broker: Consente di specificare un broker RabbitMQ diverso durante la conversazione per un cambio dinamico del contesto.
  (Descrizioni dedotte dal README; i nomi espliciti delle funzioni degli strumenti non sono elencati in server.py.)

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Gestione Automatica delle Code: Gli sviluppatori possono utilizzare agenti AI per creare, eliminare o configurare code di messaggi in modo programmatico, ottimizzando la gestione dell’infrastruttura.
• Monitoraggio e Consumo dei Messaggi: Gli assistenti AI possono monitorare lo stato delle code, consumare messaggi e fornire analisi o avvisi in tempo reale, migliorando l’osservabilità.
• Amministrazione del Broker: Operazioni amministrative di routine come gestione utenti, impostazione dei permessi e controlli di salute del broker possono essere automatizzate tramite strumenti MCP.
• Cambio Dinamico del Broker: Durante flussi di lavoro multi-ambiente (es. da staging a produzione), gli agenti AI possono cambiare endpoint RabbitMQ in modo dinamico senza ridistribuzione.
• Test di Integrazione: Gli sviluppatori possono automatizzare i test per applicazioni distribuite simulando flussi di messaggi e verificando lo stato delle code tramite azioni MCP guidate da AI.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js e uvx siano installati sul tuo sistema.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il Server MCP RabbitMQ alla configurazione mcpServers.
4. Salva le modifiche e riavvia Windsurf.
5. Verifica la connessione controllando i log del server MCP e l’interfaccia di Windsurf.

Esempio JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Protezione delle API Key (Esempio con variabili d’ambiente):

{
  "env": {
    "RABBITMQ_USERNAME": "<rabbitmq username>",
    "RABBITMQ_PASSWORD": "<rabbitmq password>"
  },
  "inputs": {
    "username": "${RABBITMQ_USERNAME}",
    "password": "${RABBITMQ_PASSWORD}"
  }
}

Claude

1. Installa uvx e assicurati che Claude sia aggiornato.
2. Apri il file di configurazione di Claude.
3. Inserisci il blocco del Server MCP RabbitMQ nella sezione mcpServers.
4. Salva il file e riavvia Claude.
5. Conferma la configurazione inviando un comando di test al Server MCP RabbitMQ.

Esempio JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Consulta l’esempio sulle variabili d’ambiente sopra per la protezione delle credenziali.

Cursor

1. Installa l’ultima versione di Cursor e assicurati che uvx sia disponibile.
2. Trova il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi la voce del Server MCP RabbitMQ a mcpServers.
4. Salva la configurazione e riavvia Cursor.
5. Testa l’integrazione avviando un comando MCP.

Esempio JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Utilizza le variabili d’ambiente come mostrato in precedenza per proteggere le informazioni sensibili.

Cline

1. Assicurati che Cline e uvx siano installati.
2. Modifica il file di configurazione di Cline.
3. Registra il Server MCP RabbitMQ sotto mcpServers.
4. Riavvia Cline per applicare le modifiche.
5. Controlla il funzionamento collegandoti al Server MCP RabbitMQ.

Esempio JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Includi la configurazione delle variabili d’ambiente come descritto sopra.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i 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:

{
  "rabbitmq": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “rabbitmq” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Riepilogo

In base a quanto sopra, il Server MCP RabbitMQ offre un’integrazione solida e una documentazione di setup, con enfasi sull’uso degli strumenti e sulla sicurezza. Tuttavia, mancano template di prompt espliciti e definizioni di risorse nella documentazione pubblica. Roots e supporto sampling non sono documentati.

MCP Score

Valutazione:
Darei a questo server MCP un 7/10. È ben documentato e funzionale per l’integrazione RabbitMQ basata su strumenti, ma potrebbe migliorare fornendo template di prompt espliciti, definizioni di risorse e supporto documentato per Roots e Sampling.