Quarkus MCP Server

Ce face serverul MCP „Quarkus”?

Quarkus MCP (Model Context Protocol) Server este o colecție de servere implementate în Java folosind framework-ul Quarkus MCP. Scopul său principal este să extindă capabilitățile aplicațiilor AI cu LLM (large language model) compatibile MCP prin conectarea acestora la surse externe de date, API-uri sau servicii. Prin rularea acestor servere, dezvoltatorii pot permite sarcini precum interogări de baze de date, gestionare fișiere sau integrarea cu diverse sisteme direct din asistenți AI. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de dezvoltare permițând LLM-urilor să interacționeze cu date reale și servicii, facilitând automatizarea, gestionarea și optimizarea operațiunilor în aplicațiile alimentate de AI. Serverele Quarkus MCP sunt compatibile cu mai multe medii și pot fi integrate ușor în clienți MCP precum Claude Desktop și alții.

Lista de Prompt-uri

Nu există informații despre template-uri de prompt-uri în acest repository.

Lista de Resurse

Nu sunt definite resurse explicite în documentația repository-ului.

Lista de Unelte

Nu este găsită o listare directă sau o descriere a uneltelor în server.py sau fișiere echivalente în conținutul furnizat. Totuși, serverul JDBC este menționat pentru interacțiuni cu baze de date.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Managementul bazelor de date: Serverul JDBC permite aplicațiilor AI să se conecteze și să interacționeze cu orice bază de date compatibilă JDBC (Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite, etc.), permițând stocarea, extragerea și gestionarea automată a datelor prin fluxuri de lucru alimentate de LLM.
• Automatizarea fluxurilor de dezvoltare: Oferind o punte între LLM-uri și diverse surse de date sau servicii, dezvoltatorii pot crea fluxuri automatizate care valorifică datele în timp real sau efectuează operațiuni precum analiză sau transformare de date.
• Integrare cu clienți AI: Serverele sunt proiectate pentru a fi utilizate cu clienți compatibili MCP precum Claude Desktop, permițând integrarea fără probleme și extinderea capabilităților pentru asistenți AI.
• Suport cross-platform și cross-language: Deoarece serverele pot fi rulate prin jbang, ele pot fi utilizate în diverse medii (Java, JavaScript, Python etc.), oferind flexibilitate pentru diferite stack-uri de dezvoltare.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Java și jbang.
2. Deschide fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă Quarkus MCP Server (de exemplu, serverul JDBC) la obiectul mcpServers cu un fragment JSON.
4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă serverul rulează și este accesibil.

Exemplu de configurație JSON:

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

Securizarea cheilor 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. Instalează Java și jbang.
2. Editează configurația Claude pentru a adăuga serverul MCP.
3. Inserează detaliile relevante ale serverului, ca mai jos.
4. Salvează și repornește Claude.
5. Confirmă că serverul MCP este recunoscut.

Exemplu de configurație JSON:

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

Cursor

1. Asigură-te că Java și jbang sunt instalate.
2. Deschide fișierul de configurare Cursor.
3. Adaugă Quarkus MCP Server în secțiunea mcpServers.
4. Salvează modificările și repornește Cursor.
5. Testează integrarea.

Exemplu de configurație JSON:

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

Cline

1. Instalează Java și jbang.
2. Accesează fișierul tău de configurare Cline.
3. Adaugă MCP Server folosind formatul JSON.
4. Salvează și repornește Cline.
5. Asigură-te că serverul este operațional.

Exemplu de configurație JSON:

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

Notă: Pentru toate platformele, securizează cheile API și informațiile sensibile utilizând variabile de mediu, ca în exemplul de mai sus.

Cum folosești 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 AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare system MCP, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca un tool cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “MCP-name” cu numele real al serverului tău MCP (de exemplu, “github-mcp”, “weather-api” etc.) și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza acoperirii de mai sus, repository-ul Quarkus MCP Server oferă o prezentare de bază, instrucțiuni de configurare și recomandări de securitate, dar lipsesc detalii explicite despre prompt-uri, resurse și unelte. Documentația este clară despre modul de rulare și integrare a serverelor, în special pentru interacțiunea cu baze de date, dar lipsesc detalii avansate care ar ajuta dezvoltatorii să își maximizeze utilitatea.

Scor MCP

Opinia noastră:
Având în vedere documentația și funcționalitățile disponibile, am evalua acest repository MCP server cu 6/10. Este bine structurat pentru utilizare și configurare de bază, însă documentația mai detaliată despre resurse, prompt-uri și unelte ar crește utilitatea sa pentru dezvoltatori.