
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...
Koble WildFly-servere med FlowHunt-drevet KI—administrer, overvåk og automatiser serveroperasjoner med naturlig språk eller agentbaserte arbeidsflyter.
WildFly MCP (Model Context Protocol) Server er laget for å koble WildFly-servere til generative KI-verktøy, og gir brukere mulighet til å overvåke og administrere WildFly-servere med naturlig språk. Ved å fungere som en kobling mellom KI-assistenter og WildFly sitt administrasjons-API, lar WildFly MCP Server utviklere og driftsansvarlige automatisere operasjonelle oppgaver, hente servermålinger, kontrollere distribusjoner og utføre administrative handlinger via samtale-KI eller agentbaserte arbeidsflyter. Denne integrasjonen øker produktiviteten ved å forenkle komplekse serveradministrasjonsoppgaver og gjøre avanserte WildFly-funksjoner tilgjengelige med KI-drevne prompt, arbeidsflytautomatisering og chatbots.
Ingen promptmaler er nevnt i de tilgjengelige repository-filene.
Ingen eksplisitt liste over ressurser (som MCP-ressurser) er nevnt i den tilgjengelige dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte verktøy er listet i tilgjengelig dokumentasjon eller synlig kodestruktur. Repositoryet refererer til MCP-servere og gateways, men lister ikke spesifikke verktøyendepunkter eller funksjoner.
{
"mcpServers": {
"wildfly-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@wildfly/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"wildfly-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@wildfly/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"wildfly-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@wildfly/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"wildfly-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@wildfly/mcp-server@latest"]
}
}
}
Sikring av API-nøkler
For å holde API-nøklene dine sikre, bruk miljøvariabler og kartlegg dem slik:
{
"mcpServers": {
"wildfly-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@wildfly/mcp-server@latest"],
"env": {
"WILDFLY_API_KEY": "${WILDFLY_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${WILDFLY_API_KEY}"
}
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til KI-agenten din:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn detaljene til MCP-serveren din i dette JSON-formatet:
{
"wildfly-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigurert, kan KI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “wildfly-mcp” til navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Oversikt fra README og prosjektbeskrivelse |
Liste over prompts | ⛔ | Ingen promptmaler funnet |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte MCP-ressurser listet |
Liste over verktøy | ⛔ | Ingen eksplisitt verktøyliste funnet |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Sikkerhetsseksjon og konfigurasjonseksempel |
Støtte for sampling (mindre viktig) | ⛔ | Ikke nevnt |
Basert på tilgjengelig dokumentasjon gir WildFly MCP grunnleggende prosjektinformasjon, tydelige oppsett-instruksjoner og flere integrasjonspunkter, men mangler detaljert teknisk dokumentasjon om prompts, ressurser og verktøy. Det fremstår som tidlig i utviklingen eller fokusert på infrastruktur snarere enn rike KI-arbeidsflyter ut av boksen.
Dette prosjektet får 5/10. Det gir en tydelig oversikt, lisens og oppsett-detaljer, men mangler dyptgående dokumentasjon av MCP-ressurser, prompts og verktøy, noe som ville vært essensielt for mer avansert eller umiddelbar bruk.
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forks | 9 |
Antall stjerner | 5 |
WildFly MCP Server kobler WildFly-applikasjonsservere til generative KI-verktøy via FlowHunt, og muliggjør overvåking, administrasjon og automatisering med naturlig språk eller KI-drevne arbeidsflyter.
WildFly MCP muliggjør KI-basert serverovervåking, automatiserte administrasjonsoperasjoner, arbeidsflytintegrasjon, feilsøking og støtte for skybasert distribusjon for WildFly-miljøer.
Bruk miljøvariabler for sensitive verdier—definer API-nøkkelen din som WILDFLY_API_KEY og referer til den i MCP-serverkonfigurasjonen for å unngå eksponering.
Den nåværende versjonen inneholder ikke promptmaler eller en detaljert verktøyliste; fokuset er på infrastrukturintegrasjon og serverkontroll via KI.
Legg til MCP-komponenten i FlowHunt-flyten din, og konfigurer den med detaljene til din WildFly MCP-server. Dette gjør at KI-agenten din kan bruke alle tilgjengelige WildFly MCP-funksjoner.
Lås opp KI-drevet administrasjon for dine WildFly-servere. Integrer WildFly MCP Server med FlowHunt for enkel automatisering, overvåking og operasjonell kontroll.
Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...
MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) Server kobler AI-assistenter med eksterne data, verktøy og tjenester for arbeidsplassadminist...