
Cloudflare MCP Server-integratie
De Cloudflare MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en Cloudflare’s cloudservices, waardoor natuurlijke taalautomatisering voor configuraties, logs, b...
De JFrog MCP Server versterkt je AI-workflows in FlowHunt met naadloze DevOps-automatisering, repositorybeheer en realtime-infrastructuurinzichten.
De JFrog MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als integratielaag tussen AI-assistenten en de JFrog Platform API, waardoor ontwikkelaars hun DevOps-workflows kunnen automatiseren en verbeteren. Door gebruik te maken van deze MCP-server kunnen AI-clients diverse handelingen uitvoeren zoals repositorybeheer, build tracking, runtime monitoring, artifact search, catalogus en curation, en kwetsbaarheidsanalyse. De server fungeert als brug, waardoor AI-agenten taken kunnen uitvoeren als het aanmaken en beheren van repositories, build-informatie ophalen, runtime-clusters monitoren en toegang krijgen tot kwetsbaarheidsscansamenvattingen. Deze integratie stroomlijnt ontwikkelings- en releaseprocessen, waardoor teams hun software-artifacten en infrastructuur efficiënt kunnen beheren via conversatie- of programmatisch AI-interface.
Er zijn geen prompt templates gevonden in de aangeleverde repository-inhoud.
Er zijn geen expliciete MCP-resources genoemd in de aangeleverde repository-inhoud.
windsurf.config.json
).mcpServers
-object:{
"mcpServers": {
"jfrog": {
"command": "npx",
"args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"jfrog": {
"command": "npx",
"args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"jfrog": {
"command": "npx",
"args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"jfrog": {
"command": "npx",
"args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
}
}
}
Beveilig API-sleutels altijd met behulp van omgevingsvariabelen. Voorbeeldconfiguratie:
{
"mcpServers": {
"jfrog": {
"command": "npx",
"args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"],
"env": {
"JFROG_API_KEY": "${env.JFROG_API_KEY}"
},
"inputs": {
"baseUrl": "https://your.jfrog.instance"
}
}
}
}
Vervang "JFROG_API_KEY"
en "baseUrl"
door je eigen omgevingsvariabele en JFrog-instantie-URL.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je de MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-serverdetails in met dit JSON-formaat:
{
"jfrog": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “jfrog” te wijzigen in de werkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door die van je eigen MCP-server.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Duidelijk overzicht en lijst van functies |
Lijst met Prompts | ⛔ | Geen prompt templates gevonden |
Lijst met Resources | ⛔ | Geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd |
Lijst met Tools | ✅ | Gedetailleerde toolbeschrijvingen in README |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld-JSON voor gebruik van omgevingsvariabelen |
Sampling support (minder belangrijk voor score) | ⛔ | Geen vermelding van sampling support |
De JFrog MCP Server biedt robuuste integratie voor repository- en artifactbeheer, met een goed gedocumenteerde toolset en duidelijke installatie-instructies. Er ontbreekt echter documentatie over prompt templates, expliciete MCP-resources en geavanceerde MCP-functies zoals roots of sampling. Al met al is het zeer bruikbaar voor DevOps-automatisering, maar kunnen er uitbreidingen nodig zijn voor bredere MCP-compatibiliteit.
MCP Score: 7/10. Scoort goed op praktische tools, licentie en adoptie, maar mist sommige geavanceerde MCP-documentatie en -functies.
Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal forks | 15 |
Aantal sterren | 92 |
De JFrog MCP Server fungeert als brug tussen AI-assistenten en de JFrog Platform API, waardoor geautomatiseerde DevOps-workflows mogelijk worden zoals repositorybeheer, build tracking, monitoring, artifact search en kwetsbaarheidsanalyse.
Hij ondersteunt het aanmaken en beheren van repositories (lokaal, remote, virtueel), build tracking, artifact search, runtime monitoring en het ophalen van kwetsbaarheids- en curation-inzichten.
Gebruik omgevingsvariabelen om gevoelige informatie op te slaan en geef deze op in de MCP-serverconfiguratie. Stel bijvoorbeeld JFROG_API_KEY in je omgeving in en verwijs ernaar in je config.
De huidige documentatie bevat geen prompt templates of expliciete MCP-resources.
Hij scoort 7/10 en blinkt uit in praktische DevOps-tools en integratie, met enkele hiaten in documentatie en geavanceerde MCP-functies.
Stroomlijn je softwareontwikkelingscyclus door FlowHunt te verbinden met JFrog's krachtige tools voor artifact- en repositorybeheer.
De Cloudflare MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en Cloudflare’s cloudservices, waardoor natuurlijke taalautomatisering voor configuraties, logs, b...
De Atlassian MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en Atlassian-tools zoals Jira en Confluence, waardoor geautomatiseerd projectbeheer, documentatie-o...
De JetBrains MCP Server verbindt AI-agenten met JetBrains IDE’s zoals IntelliJ, PyCharm, WebStorm en Android Studio, waardoor geautomatiseerde workflows, codena...