
MCP GraphQL-server
MCP GraphQL er en Model Context Protocol (MCP)-server som standardiserer tilgangen til GraphQL API-er, og eksponerer dynamisk hver spørring som et verktøy for A...
Utforsk og dokumenter GraphQL API-er programmessig med GraphQL Schema MCP Server for FlowHunt. Få umiddelbar tilgang til skjemafelt, typer og definisjoner for intelligent automatisering og sømløs arbeidsflytintegrasjon.
GraphQL Schema Model Context Protocol (MCP) Server er et spesialisert verktøy som lar AI-assistenter, som Claude, samhandle med og forstå GraphQL-skjemaer. Ved å eksponere skjemaopplysninger gjennom et sett dedikerte verktøy, gjør den det mulig for store språkmodeller å utforske query-, mutation- og subscription-felt, slå opp typedefinisjoner og utføre mønstergjenkjenning på tvers av skjemaet. Dette forbedrer utviklingsarbeidsflyten ved å gjøre det mulig for LLM-er å besvare detaljerte spørsmål om API-er, bistå i API-integrasjon og automatisere dokumentasjons- eller kodegenereringsoppgaver knyttet til GraphQL-baserte systemer. Serveren kan laste inn hvilket som helst GraphQL-skjema spesifisert ved oppstart, noe som gir et fleksibelt grunnlag for skjemaanalyse, kodeutforskning og utviklerstøtte.
Ingen eksplisitte promptmaler er nevnt i dokumentasjonen til dette repositoriet eller i koden.
Ingen eksplisitte ressurser (i henhold til MCP-standarden) er listet i dokumentasjonen eller koden.
Ingen eksplisitte Windsurf-oppsettinstruksjoner er angitt i repositoriet.
claude_desktop_config.json
:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
$env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
mcpServers
-objektet.{
"mcpServers": {
"GraphQL Schema": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-graphql-schema", "/ABSOLUTE/PATH/TO/schema.graphqls"]
}
}
}
Ingen eksplisitte Cursor-oppsettinstruksjoner er angitt i repositoriet.
Ingen eksplisitte Cline-oppsettinstruksjoner er angitt i repositoriet.
Ingen informasjon om sikring av API-nøkler eller miljøvariabelkonfigurasjon er nevnt i repositoriet.
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, 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 setter du inn detaljene for din MCP-server med dette JSON-formatet:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å endre “MCP-name” til navnet på din MCP-server (f.eks. “github-mcp”, “weather-api”, osv.) og bytt ut URL-en med adressen til din MCP-server.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Inkludert i README.md |
Liste over promptmaler | ⛔ | Ingen promptmaler funnet |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte ressursdefinisjoner funnet |
Liste over verktøy | ✅ | 10 verktøy beskrevet i README.md |
Sikring av API-nøkler | ⛔ | Ingen detaljer om håndtering av API-nøkler |
Sampling-støtte (mindre viktig for evaluering) | ⛔ | Ingen omtale av sampling-støtte |
Basert på detaljene ovenfor er denne MCP-serveren solid for GraphQL-skjemautforskning og verktøystøtte, men mangler eksplisitte promptmaler, ressurser og dokumentasjon for nøkkelhåndtering. Den er svært fokusert på sitt domene og godt dokumentert for bruk med Claude.
Denne MCP-serveren er svært spesialisert og effektiv for GraphQL-skjemaanalyse, med robuste verktøy og tydelig dokumentasjon for Claude-integrasjon. Fraværet av promptmaler, eksplisitte ressursdefinisjoner og støtte for miljøvariabler/nøkkelsikring begrenser imidlertid dens generelle anvendelse og sikker distribusjon. Roots og sampling-støtte er ikke omtalt, noe som kan påvirke avanserte integrasjonsscenarier. Alt i alt er dette en sterk og pålitelig MCP for sitt bruksområde, men den kan forbedres for generell bruk og sikkerhet.
Har LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forks | 6 |
Antall stjerner | 30 |
GraphQL Schema MCP Server er et verktøy som lar AI-agenter og utviklere samhandle med og analysere GraphQL-skjemaer programmessig. Den tilbyr dedikerte verktøy for å spørre etter skjemafelter og -typer samt søke i skjemainnhold, noe som gjør det enklere å utforske, dokumentere og integrere GraphQL API-er.
Serveren tilbyr verktøy for å liste og inspisere query-, mutation- og subscription-felt, hente GraphQL-typer og deres felter, og søke i skjemaet med navnemønstre. Dette forenkler rask API-utforskning og dokumentasjon.
Installer Node.js og npx, og oppdater deretter Claude-konfigurasjonen for å inkludere GraphQL Schema MCP-serveren som peker til ditt skjemafil. Lagre og start Claude Desktop på nytt for å aktivere integrasjonen.
Ingen eksplisitt støtte eller dokumentasjon for nøkkelhåndtering eller miljøvariabelkonfigurasjon er tilgjengelig for denne MCP-serveren.
Vanlige bruksområder inkluderer GraphQL API-utforskning, hjelp til skjemadokumentasjon, kodebaseintegrasjon, API-integrasjonsplanlegging og skjemasøk eller analyse for revisjon og migrering.
Superlad din API-utforskning og dokumentasjon med FlowHunt sin GraphQL Schema MCP-integrasjon. Aktiver AI-drevne innsikter og automatisering for dine GraphQL-systemer.
MCP GraphQL er en Model Context Protocol (MCP)-server som standardiserer tilgangen til GraphQL API-er, og eksponerer dynamisk hver spørring som et verktøy for A...
OpenAPI Schema MCP Server gjør OpenAPI-spesifikasjoner tilgjengelige for store språkmodeller, og muliggjør API-utforskning, skjema-søk, kodegenerering og sikker...
Memgraph MCP Server fungerer som en bro mellom Memgraph grafdatabase og store språkmodeller, og muliggjør sanntidstilgang til grafdata og AI-drevne arbeidsflyte...