MCP GraphQL-server

Hva gjør “MCP GraphQL”-MCP-serveren?

MCP GraphQL er en Model Context Protocol (MCP)-server utviklet for å tilby et standardisert grensesnitt for samhandling med GraphQL API-er. Ved å undersøke et målrettet GraphQL-endepunkt, eksponerer den automatisk hver tilgjengelige GraphQL-spørring som et dedikert MCP-verktøy, slik at AI-assistenter og utviklere sømløst kan samhandle med eksterne GraphQL-datakilder. Dette forenkler oppgaver som databasespørringer, datauthenting og integrasjon med tredjepartstjenester direkte gjennom en MCP-kompatibel arbeidsflyt. MCP GraphQL håndterer verktøyparametermapping, dynamisk generering av JSON-skjemaer og autentisering (inkludert Bearer, Basic eller egendefinerte headere), alt uten krav om manuell skjema-definisjon. Hovedmålet er å effektivisere utviklerarbeidsflyter ved å gjøre GraphQL API-er tilgjengelige og handlingsdyktige for både AI-drevne assistenter og menneskelige brukere gjennom en samlet protokoll.

Liste over promptmaler

Ingen promptmaler er nevnt i det oppgitte materialet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i dokumentasjonen.

Liste over verktøy

• GraphQL-spørringsverktøy
  Hver GraphQL-spørring som eksponeres av mål-API-et presenteres som et individuelt MCP-verktøy. Serveren oppretter dynamisk et verktøy for hver spørring, med verktøyparametere som samsvarer med GraphQL-spørringsparametrene. Dette gjør det mulig for klienter å utføre alle API-ets støttede spørringer direkte via MCP.
  • Parametere: Automatisk generert fra GraphQL-skjemaet
  • Input-skjema: Bygges dynamisk basert på spørringens krav

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databaseadministrasjon via GraphQL
  Utviklere kan kjøre komplekse spørringer mot GraphQL-aktiverte databaser og hente strukturert data direkte inn i utviklingsmiljøet eller AI-arbeidsflyter.
• Tredjeparts API-integrasjon
  Integrer sømløst med SaaS-produkter eller tjenester som eksponerer GraphQL-endepunkt, slik at AI-assistenter kan hente, aggregere eller manipulere ekstern data.
• Rask prototyping og datautforskning
  Undersøk tilgjengelige spørringer fra et nytt GraphQL API umiddelbart, og legg til rette for rask eksperimentering og dataanalyse uten manuell skjema-mapping.
• Automatiserte rapporter
  Bruk AI-agenter til å automatisere uthenting av data fra GraphQL API-er og sette sammen rapporter eller dashbord på forespørsel.
• Forbedret fil- eller innholdsadministrasjon
  Dersom en tjeneste eksponerer fil- eller innholdsadministrasjon via GraphQL, kan disse nås som verktøy for effektiv arbeidsflytautomatisering.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Sørg for at Python 3.11+ er installert.
2. Installer mcp-graphql via pip eller bruk uvx etter behov.
3. Rediger konfigurasjonsfilen for Windsurf.
4. Legg til MCP GraphQL-serveren i mcpServers-seksjonen:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
6. Verifiser tilkoblingen ved å kjøre en testspørring.
7. Sikre API-nøkler: Bruk miljøvariabler.

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-graphql",
         "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
         "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
       ],
       "env": {
         "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
       }
     }
   }
   

Claude

1. Åpne innstillingene/konfigurasjonen til Claude.
2. Installer, eller sørg for at uvx eller mcp-graphql er tilgjengelig.
3. Legg til følgende i mcpServers-konfigurasjonen:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Alternativt, bruk pip eller Docker som vist:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mcp_graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

   eller

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "docker",
       "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. Lagre endringer og start Claude på nytt for å aktivere.

Cursor

1. Installer mcp-graphql med pip eller uvx.
2. Åpne konfigurasjonsfilen for Cursor.
3. Legg til følgende i mcpServers-seksjonen:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og last inn Cursor på nytt.
5. Test ved å kjøre en eksempelspørring via MCP-grensesnittet.

Cline

1. Sørg for at du har Python 3.11+ og mcp-graphql installert.
2. Finn konfigurasjonsfilen for Cline.
3. Legg til MCP GraphQL-serveren i mcpServers-innstillingene:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Bruk miljøvariabler for tokens som vist ovenfor for sikkerhet.

Sikre API-nøkler

Bruk miljøvariabler for sensitiv informasjon som tokens:

"mcpServers": {
  "graphql": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-graphql",
      "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
      "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
    ],
    "env": {
      "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “graphql” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

En solid og praktisk MCP-implementasjon for GraphQL API-er, men mangler eksplisitte promptmaler/ressurser og nevner ikke sampling eller røtter. God for verktøyeksponering og enkel oppsett. Vurdering: 7/10 basert på fullstendighet og nytte for utviklere.

MCP-score