Serverul MCP GraphQL

Ce face Serverul MCP “MCP GraphQL”?

MCP GraphQL este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a oferi o interfață standardizată de interacțiune cu API-urile GraphQL. Prin introspectarea unui endpoint GraphQL țintă, acesta expune automat fiecare interogare disponibilă ca o unealtă MCP dedicată, permițând asistenților AI și dezvoltatorilor să interacționeze fără efort cu surse externe de date GraphQL. Acest lucru facilitează sarcini precum interogări de baze de date, extragere de date și integrare cu servicii terțe direct printr-un flux compatibil MCP. MCP GraphQL gestionează maparea parametrilor uneltelor, generarea dinamică a schemelor JSON și autentificarea (inclusiv Bearer, Basic sau headere personalizate), totul fără a fi nevoie de definirea manuală a schemelor. Scopul său principal este de a simplifica fluxurile de dezvoltare, făcând API-urile GraphQL accesibile și acționabile atât pentru asistenții AI, cât și pentru utilizatorii umani, printr-un protocol unificat.

Lista de Prompturi

Nu sunt menționate șabloane de prompt în materialele furnizate.

Lista de Resurse

Nu sunt descrise resurse MCP explicite în documentația oferită.

Lista de Unelte

• Unelte de interogare GraphQL
  Fiecare interogare GraphQL expusă de API-ul țintă este prezentată ca o unealtă MCP individuală. Serverul creează dinamic o unealtă pentru fiecare interogare, cu parametri de unealtă care corespund parametrilor interogării GraphQL. Astfel, clienții pot executa direct orice interogare suportată de API prin MCP.
  • Parametri: generați automat din schema GraphQL
  • Schema de intrare: construită dinamic în funcție de cerințele interogării

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Management de baze de date prin GraphQL
  Dezvoltatorii pot rula interogări complexe împotriva bazelor de date compatibile GraphQL, extrăgând date structurate direct în mediul lor de dezvoltare sau în fluxurile AI.
• Integrare cu API-uri terțe
  Integrează-te fără probleme cu produse SaaS sau servicii care expun endpoint-uri GraphQL, permițând asistenților AI să extragă, să agregheze sau să manipuleze date la distanță.
• Prototipare rapidă și explorare de date
  Introspectează instantaneu interogările disponibile dintr-un API GraphQL nou, pentru experimentare și analiză rapidă a datelor fără mapare manuală a schemelor.
• Raportare automată
  Folosește agenți AI pentru a automatiza extragerea de date din API-uri GraphQL și pentru a compila rapoarte sau dashboard-uri la cerere.
• Management avansat de fișiere sau conținut
  Dacă un serviciu expune capabilități de management de fișiere/conținut prin GraphQL, acestea pot fi accesate ca unelte pentru automatizarea fluxurilor de lucru.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Python 3.11+ este instalat.
2. Instalează mcp-graphql prin pip sau folosește uvx după necesități.
3. Editează fișierul de configurare Windsurf.
4. Adaugă serverul MCP GraphQL în secțiunea mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. Salvează configurația și repornește Windsurf.
6. Verifică conexiunea rulând o interogare de test.
7. Securizarea cheilor API: Folosește variabile de mediu.

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-graphql",
         "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
         "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
       ],
       "env": {
         "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
       }
     }
   }
   

Claude

1. Deschide setările/configurația lui Claude.
2. Instalează sau asigură-te că uvx sau mcp-graphql este disponibil.
3. Adaugă în configurația mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Alternativ, folosește pip sau Docker astfel:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mcp_graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

   sau

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "docker",
       "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. Salvează modificările și repornește Claude pentru a aplica setările.

Cursor

1. Instalează mcp-graphql folosind pip sau uvx.
2. Deschide fișierul de configurare Cursor.
3. Adaugă următoarele în secțiunea mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Salvează configurația și reîncarcă Cursor.
5. Testează rulând o interogare de probă prin interfața MCP.

Cline

1. Asigură-te că ai Python 3.11+ și mcp-graphql instalat.
2. Localizează fișierul de configurare Cline.
3. Adaugă serverul MCP GraphQL în setările mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Salvează și repornește Cline.
5. Folosește variabile de mediu pentru tokenuri, așa cum este prezentat mai sus, pentru securitate.

Securizarea cheilor API

Folosește variabile de mediu pentru date sensibile, precum tokenuri:

"mcpServers": {
  "graphql": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-graphql",
      "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
      "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
    ],
    "env": {
      "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
    }
  }
}

Cum utilizezi acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "graphql": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “graphql” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

O implementare MCP solidă și practică pentru API-urile GraphQL, dar lipsesc prompturi/resurse explicite și nu se menționează sampling sau rădăcini. Bun pentru expunerea uneltelor și ușurința configurării. Aș acorda nota 7/10 pe baza completitudinii și utilității pentru dezvoltatori.

Scor MCP