Serwer Kong Konnect MCP

Do czego służy serwer “Kong Konnect” MCP?

Serwer Kong Konnect MCP to serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia asystentom AI, takim jak Claude, bezpośrednią interakcję z API Gateway Kong Konnect. Ten serwer działa jako pomost, umożliwiając narzędziom opartym na AI zapytania i analizę konfiguracji gateway, ruchu oraz analityki za pomocą języka naturalnego. Programiści mogą za jego pomocą pobierać dane analityczne, przeglądać konfiguracje API gateway oraz zarządzać płaszczyznami kontrolnymi – wszystko za pośrednictwem standaryzowanych narzędzi MCP. Dzięki integracji zewnętrznych źródeł danych, takich jak API Kong Konnect, z przepływami pracy AI, ten serwer MCP usprawnia zadania takie jak monitorowanie ruchu, audyt konfiguracji czy zarządzanie usługami API, podnosząc efektywność i inteligencję pracy deweloperskiej i operacyjnej.

Lista promptów

• Brak udokumentowanych szablonów promptów w plikach repozytorium lub README.

Lista zasobów

• Brak udokumentowanych zasobów MCP w plikach repozytorium lub README.

Narzędzia analityczne

• Zapytania o żądania API
  Zapytuj i analizuj żądania do Kong API Gateway z możliwością filtrowania m.in. po zakresie czasu, kodach statusu, metodach HTTP, ID konsumenta i innych.

• Pobierz żądania konsumenta
  Analizuj żądania API wykonane przez konkretnego konsumenta, filtrowane według ID konsumenta i zakresu czasu.

Narzędzia konfiguracyjne

• (Inne narzędzia konfiguracyjne są wspomniane, ale nie opisane w README ani plikach projektu.)

Narzędzia płaszczyzn kontrolnych

• (Narzędzia związane z zarządzaniem płaszczyznami kontrolnymi są wspomniane, ale nie opisane w README ani plikach projektu.)

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Analityka i raportowanie API
  Programiści oraz zespoły operacyjne mogą korzystać z serwera do pobierania szczegółowych danych analitycznych dotyczących żądań API, z możliwością filtrowania po kodach statusu, metodach, konsumentach, usługach i innych dla kompleksowego monitoringu.

• Analiza zachowań konsumentów
  Analizuj żądania i zachowania poszczególnych konsumentów, co pomaga w obsłudze, rozliczeniach lub audytach bezpieczeństwa.

• Audyt konfiguracji gateway
  Wypisz i sprawdzaj usługi, trasy, konsumentów i wtyczki, aby audytować i weryfikować konfiguracje API gateway.

• Zarządzanie płaszczyzną kontrolną
  Zarządzaj i przeglądaj płaszczyzny kontrolne oraz ich grupy, upraszczając administrację rozproszonymi bramkami API.

• Operacje wspierane przez AI
  Umożliwiaj asystentom AI wykonywanie zapytań i diagnostyki w czasie rzeczywistym na infrastrukturze API, zmniejszając ręczną pracę i przyspieszając reakcję na incydenty.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że zainstalowano Node.js 20+ i klienta kompatybilnego z MCP.
2. Klonowanie i instalacja:

   git clone https://github.com/Kong/mcp-konnect.git
   cd mcp-konnect
   npm install
   npm run build
   

3. Ustaw zmienne środowiskowe:

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=twoj_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. Dodaj serwer MCP do konfiguracji Windsurf:
   Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.json):

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zrestartuj Windsurf i zweryfikuj.

Claude

1. Wymagania wstępne: Node.js 20+, Claude Desktop lub kompatybilny klient.
2. Klonowanie, instalacja i budowa: (patrz wyżej)
3. Ustaw zmienne środowiskowe: (patrz wyżej)
4. Edytuj konfigurację Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zrestartuj Claude i zweryfikuj.

Cursor

1. Wymagania wstępne: Node.js 20+, Cursor z obsługą MCP.
2. Klonowanie, instalacja i budowa: (patrz wyżej)
3. Ustaw zmienne środowiskowe: (patrz wyżej)
4. Konfiguracja w Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zrestartuj Cursor i zweryfikuj.

Cline

1. Wymagania wstępne: Node.js 20+, Cline z obsługą MCP.
2. Klonowanie, instalacja i budowa: (patrz wyżej)
3. Ustaw zmienne środowiskowe: (patrz wyżej)
4. Dodaj do konfiguracji Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zrestartuj i przetestuj połączenie.

Uwaga:
Zawsze zabezpieczaj klucze API, korzystając ze zmiennych środowiskowych. Przykład:

{
  "mcpServers": {
    "kong-konnect": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
      "env": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
        "KONNECT_REGION": "us"
      },
      "inputs": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "env:KONNECT_ACCESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "kong-konnect": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “kong-konnect” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższego, serwer Kong Konnect MCP jest projektem w toku, ale już udostępnia odpowiednie narzędzia do analityki i konfiguracji. Brakuje jednak dokumentacji zasobów i promptów oraz informacji o obsłudze roots czy samplowania. Projekt jest open source, dość aktywny i ma przejrzyste instrukcje konfiguracji.

Nasza opinia

Serwer Kong Konnect MCP dobrze integruje się z przepływami AI do operacji i analityki API. Brak dokumentacji promptów i zasobów oraz brak wzmianki o roots czy samplowaniu ogranicza jednak jego kompletność. Mimo to jest funkcjonalnym i wartościowym MCP w swojej dziedzinie.

Ocena: 6/10

Wynik MCP