Quarkus MCP Server

Hva gjør “Quarkus” MCP Server?

Quarkus MCP (Model Context Protocol) Server er en samling av servere implementert i Java ved bruk av Quarkus MCP server-rammeverket. Hovedformålet er å utvide mulighetene til MCP-aktiverte AI-applikasjoner med store språkmodeller (LLM) ved å koble dem til eksterne datakilder, API-er eller tjenester. Ved å kjøre disse serverne kan utviklere muliggjøre oppgaver som databaseforespørsler, filhåndtering eller integrasjoner med ulike systemer direkte fra AI-assistentene sine. Dette forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å la LLM-er samhandle med sanntidsdata og tjenester, noe som gjør det enklere å automatisere, håndtere og effektivisere prosesser i AI-drevne applikasjoner. Quarkus MCP-servere er kompatible med flere miljøer og kan enkelt integreres i MCP-aktiverte klienter som Claude Desktop og andre.

Liste over prompt-maler

Ingen informasjon om prompt-maler er oppgitt i repositoriet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressursdefinisjoner er oppgitt i dokumentasjonen for repositoriet.

Liste over verktøy

Ingen direkte oversikt eller beskrivelse av verktøy i server.py eller tilsvarende filer finnes i det oppgitte innholdet. JDBC-serveren er likevel nevnt for databaseinteraksjon.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databasehåndtering: JDBC-serveren lar AI-applikasjoner koble til og samhandle med enhver JDBC-kompatibel database (Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite, osv.), og muliggjør automatisert lagring, uthenting og håndtering av data gjennom LLM-drevne arbeidsflyter.
• Automatisering av utviklingsarbeidsflyter: Ved å tilby en bro mellom LLM-er og ulike datakilder eller tjenester, kan utviklere lage automatiserte arbeidsflyter som utnytter sanntidsdata eller utfører operasjoner som dataanalyse eller transformasjon.
• Integrasjon med AI-klienter: Serverne er designet for bruk med MCP-aktiverte klienter som Claude Desktop, og gir sømløs integrasjon og utvidede muligheter for AI-assistenter.
• Støtte på tvers av språk og plattformer: Siden serverne kan kjøres via jbang, kan de brukes i ulike miljøer (Java, JavaScript, Python osv.), noe som gir fleksibilitet for forskjellige utviklingsstabler.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Forsikre deg om at du har Java og jbang installert.
2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til Quarkus MCP Server (f.eks. JDBC-server) i mcpServers-objektet med et JSON-utdrag.
4. Lagre konfigurasjonen og omstart Windsurf.
5. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

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

Sikre API-nøkler:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"],
      "env": {
        "JDBC_URL": "din_jdbc_url",
        "JDBC_USER": "${env:DB_USER}",
        "JDBC_PASSWORD": "${env:DB_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Installer Java og jbang.
2. Rediger Claude-konfigurasjonen for å legge til MCP-serveren din.
3. Sett inn relevante serverdetaljer som vist under.
4. Lagre og omstart Claude.
5. Bekreft at MCP-serveren gjenkjennes.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

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

Cursor

1. Forsikre deg om at Java og jbang er installert.
2. Åpne Cursor-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til Quarkus MCP Server i mcpServers-seksjonen.
4. Lagre endringer og omstart Cursor.
5. Test integrasjonen.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

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

Cline

1. Installer Java og jbang.
2. Gå til Cline-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til MCP-serveren med JSON-format.
4. Lagre og omstart Cline.
5. Sørg for at serveren fungerer.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

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

Merk: For alle plattformer, sikre API-nøkler og sensitiv informasjon ved bruk av miljøvariabler som vist ovenfor.

Hvordan bruke denne MCP-en i arbeidsflyter

Bruk av MCP i FlowHunt

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

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

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.eksempel/stiveitilmcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “MCP-name” til det faktiske navnet på MCP-serveren din (f.eks. “github-mcp”, “weather-api” osv.), og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på dekningen over, tilbyr Quarkus MCP Server-repositoriet en grunnleggende oversikt, oppsettinstruksjoner og sikkerhetsanbefalinger, men mangler eksplisitte detaljer om prompt-maler, ressurser og verktøy. Dokumentasjonen er tydelig på hvordan man kjører og integrerer serverne, spesielt for databaseinteraksjoner, men mangler mer avanserte detaljer som kunne hjulpet utviklere å maksimere nytten.

MCP-score

Vår vurdering:
Gitt dokumentasjonen og tilgjengelige funksjoner, vil vi vurdere dette MCP-server-repositoriet til 6/10. Det er godt strukturert for grunnleggende bruk og oppsett, men mer detaljert dokumentasjon om ressurser, prompt-maler og verktøy ville gjort det enda mer nyttig for utviklere.