Wat doet de “Quarkus” MCP Server?

De Quarkus MCP (Model Context Protocol) Server is een verzameling servers geïmplementeerd in Java met het Quarkus MCP-serverframework. Het hoofddoel is om de mogelijkheden van MCP-geschikte large language model (LLM) AI-toepassingen uit te breiden door ze te verbinden met externe databronnen, API’s of diensten. Door deze servers te draaien, kunnen ontwikkelaars taken mogelijk maken zoals databasequeries, bestandsbeheer of integratie met verschillende systemen rechtstreeks vanuit hun AI-assistenten. Dit verbetert ontwikkelworkflows doordat LLM’s kunnen interageren met real-world data en diensten, waardoor het makkelijker wordt om processen binnen AI-toepassingen te automatiseren, beheren en stroomlijnen. De Quarkus MCP-servers zijn compatibel met meerdere omgevingen en kunnen eenvoudig geïntegreerd worden in MCP-geschikte clients zoals Claude Desktop en anderen.

Lijst met Prompts

Er is geen informatie over prompt-templates beschikbaar in de repository.

Lijst met Resources

Er worden geen expliciete resource-definities gegeven in de repositorydocumentatie.

Lijst met Tools

Er is geen directe lijst of beschrijving van tools gevonden in server.py of gelijkwaardige bestanden in de aangeboden content. Wel wordt de JDBC-server genoemd voor database-interacties.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Databasebeheer: De JDBC-server stelt AI-toepassingen in staat te verbinden met en te interageren met elke JDBC-compatibele database (Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite, enz.), waardoor geautomatiseerde dataopslag, -opvraging en -beheer via LLM-workflows mogelijk worden.
• Automatisering van ontwikkelworkflows: Door een brug te slaan tussen LLM’s en diverse databronnen of diensten kunnen ontwikkelaars geautomatiseerde workflows creëren die real-time data benutten of operaties zoals data-analyse of -transformatie uitvoeren.
• Integratie met AI-clients: De servers zijn ontworpen voor gebruik met MCP-geschikte clients zoals Claude Desktop, wat zorgt voor naadloze integratie en uitgebreide mogelijkheden voor AI-assistenten.
• Ondersteuning voor meerdere talen en platforms: Omdat de servers via jbang kunnen worden uitgevoerd, zijn ze inzetbaar in verschillende omgevingen (Java, JavaScript, Python, enz.), wat flexibiliteit biedt voor uiteenlopende ontwikkelstacks.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Java en jbang hebt geïnstalleerd.
2. Open je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de Quarkus MCP Server (bijv. JDBC-server) toe aan het mcpServers-object met een JSON-snippet.
4. Sla je configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de server draait en bereikbaar is.

Voorbeeld JSON-configuratie:

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

API-sleutels beveiligen:

{
  "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. Installeer Java en jbang.
2. Bewerk de Claude-configuratie om je MCP-server toe te voegen.
3. Voeg de relevante servergegevens toe zoals hieronder.
4. Sla op en herstart Claude.
5. Controleer of de MCP-server herkend wordt.

Voorbeeld JSON-configuratie:

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

Cursor

1. Zorg dat Java en jbang geïnstalleerd zijn.
2. Open het Cursor-configuratiebestand.
3. Voeg de Quarkus MCP Server toe in de sectie mcpServers.
4. Sla wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Test de integratie.

Voorbeeld JSON-configuratie:

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

Cline

1. Installeer Java en jbang.
2. Ga naar je Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de MCP Server toe met het JSON-formaat.
4. Sla op en herstart Cline.
5. Controleer of de server operationeel is.

Voorbeeld JSON-configuratie:

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

Let op: Voor alle platforms geldt: beveilig API-sleutels en gevoelige informatie via omgevingsvariabelen zoals hierboven getoond.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je dit met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratievenster te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Eenmaal geconfigureerd kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “MCP-name” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server (bijv. “github-mcp”, “weather-api”, enz.) en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van bovenstaande dekking biedt de Quarkus MCP Server-repository een fundamenteel overzicht, installatie-instructies en beveiligingsaanbevelingen, maar mist expliciete details over prompts, resources en tools. De documentatie is duidelijk over het draaien en integreren van de servers, vooral voor database-interacties, maar mist meer geavanceerde details die ontwikkelaars kunnen helpen het maximale uit de server te halen.

MCP Score

Onze mening:
Gezien de documentatie en beschikbare functies beoordelen we deze MCP-serverrepository met een 6/10. Het is goed gestructureerd voor basisgebruik en installatie, maar meer gedetailleerde documentatie over resources, prompts en tools zou de bruikbaarheid voor ontwikkelaars verder vergroten.