Quarkus MCP Server

Co robi serwer “Quarkus” MCP?

Quarkus MCP (Model Context Protocol) Server to zestaw serwerów zaimplementowanych w Javie przy użyciu frameworka Quarkus MCP Server. Ich głównym celem jest rozszerzenie możliwości aplikacji AI opartych na LLM obsługujących MCP poprzez połączenie ich z zewnętrznymi źródłami danych, API lub usługami. Uruchamiając te serwery, deweloperzy mogą umożliwić wykonywanie zadań takich jak zapytania do baz danych, zarządzanie plikami czy integracja z różnymi systemami bezpośrednio z poziomu asystentów AI. Usprawnia to workflow deweloperski, pozwalając LLM-om na interakcję z rzeczywistymi danymi i usługami, co ułatwia automatyzację, zarządzanie i optymalizację operacji w aplikacjach wspieranych przez AI. Serwery Quarkus MCP są kompatybilne z wieloma środowiskami i mogą być łatwo zintegrowane z klientami obsługującymi MCP, takimi jak Claude Desktop czy inne.

Lista promptów

W repozytorium nie podano informacji na temat szablonów promptów.

Lista zasobów

W dokumentacji repozytorium nie podano żadnych jednoznacznych definicji zasobów.

Lista narzędzi

W udostępnionej zawartości nie znaleziono bezpośredniej listy ani opisu narzędzi w pliku server.py czy odpowiedniku. Jednak do interakcji z bazami danych wspomniany jest serwer JDBC.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie bazami danych: Serwer JDBC pozwala aplikacjom AI łączyć się i współpracować z dowolną bazą zgodną z JDBC (Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite itp.), umożliwiając automatyczne przechowywanie, pobieranie i zarządzanie danymi w przepływach wspieranych przez LLM.
• Automatyzacja workflow deweloperskiego: Dzięki połączeniu LLM-ów z różnymi źródłami danych i usługami deweloperzy mogą tworzyć zautomatyzowane przepływy pracy wykorzystujące dane w czasie rzeczywistym lub wykonujące operacje takie jak analiza czy transformacja danych.
• Integracja z klientami AI: Serwery zostały zaprojektowane do współpracy z klientami obsługującymi MCP, np. Claude Desktop, oferując płynną integrację i rozszerzone możliwości dla asystentów AI.
• Wsparcie wielu języków i platform: Ponieważ serwery można uruchamiać przez jbang, mogą być używane w różnych środowiskach (Java, JavaScript, Python itd.), oferując elastyczność dla różnych stosów deweloperskich.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowaną Javę oraz jbang .
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj Quarkus MCP Server (np. serwer JDBC) do obiektu mcpServers przy użyciu fragmentu JSON.
4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, że serwer działa i jest dostępny.

Przykładowa konfiguracja JSON:

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

Zabezpieczanie kluczy API:

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

Claude

1. Zainstaluj Javę oraz jbang .
2. Edytuj konfigurację Claude’a, aby dodać swój serwer MCP.
3. Wstaw odpowiednie dane serwera jak poniżej.
4. Zapisz i zrestartuj Claude’a.
5. Sprawdź, czy serwer MCP został rozpoznany.

Przykładowa konfiguracja JSON:

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

Cursor

1. Upewnij się, że masz zainstalowaną Javę oraz jbang .
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj Quarkus MCP Server do sekcji mcpServers.
4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Przetestuj integrację.

Przykładowa konfiguracja JSON:

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

Cline

1. Zainstaluj Javę oraz jbang .
2. Przejdź do pliku konfiguracyjnego Cline.
3. Dodaj serwer MCP używając formatu JSON.
4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Upewnij się, że serwer działa.

Przykładowa konfiguracja JSON:

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

Uwaga: Na wszystkich platformach klucze API i wrażliwe dane zabezpieczaj przy użyciu zmiennych środowiskowych jak powyżej.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

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

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji MCP systemu wprowadź dane swojego serwera MCP w następującym formacie JSON:

{
  "MCP-name": {
    "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, by zamienić “MCP-name” na nazwę swojego serwera MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itp.) i podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższego zakresu repozytorium Quarkus MCP Server oferuje podstawowy przegląd, instrukcje konfiguracji i zalecenia dotyczące bezpieczeństwa, ale brakuje mu szczegółowych informacji o promptach, zasobach i narzędziach. Dokumentacja jest czytelna pod względem uruchamiania i integracji serwerów, zwłaszcza przy pracy z bazami danych, ale brakuje bardziej zaawansowanych detali, które ułatwiłyby deweloperom pełne wykorzystanie jego możliwości.

Ocena MCP

Nasza opinia:
Biorąc pod uwagę dokumentację i dostępne funkcje, ocenilibyśmy to repozytorium MCP na 6/10. Jest dobrze skonstruowane pod kątem podstawowego użytkowania i konfiguracji, jednak bardziej szczegółowa dokumentacja dotycząca zasobów, promptów i narzędzi dodatkowo zwiększyłaby jego przydatność dla deweloperów.