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.