MCP GraphQL Server

Čo robí MCP server “MCP GraphQL”?

MCP GraphQL je server Model Context Protocol (MCP), navrhnutý na poskytovanie štandardizovaného rozhrania pre interakciu s GraphQL API. Introspektovaním cieľového GraphQL endpointu automaticky vystavuje každý dostupný GraphQL dotaz ako samostatný MCP nástroj, čo umožňuje AI asistentom a vývojárom bezproblémovo interagovať s externými GraphQL dátovými zdrojmi. To uľahčuje úlohy ako databázové dotazy, získavanie dát a integráciu s tretími stranami priamo cez MCP-kompatibilný workflow. MCP GraphQL rieši mapovanie parametrov nástrojov, dynamickú generáciu JSON schém a autentifikáciu (vrátane Bearer, Basic alebo vlastných hlavičiek), a to všetko bez potreby manuálneho definovania schémy. Jeho hlavným cieľom je zjednodušiť vývojárske workflow tým, že GraphQL API sprístupní a urobí akčnými pre AI asistentov aj ľudských používateľov cez jednotný protokol.

Zoznam promptov

V poskytnutých materiáloch nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dokumentácii nie sú explicitne popísané žiadne MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

• Nástroje pre GraphQL dotazy
  Každý GraphQL dotaz vystavený cieľovým API je prezentovaný ako individuálny MCP nástroj. Server dynamicky vytvára nástroj pre každý dotaz, pričom parametre nástroja zodpovedajú parametrom GraphQL dotazu. To umožňuje klientom vykonávať ľubovoľné podporované dotazy API priamo cez MCP.
  • Parametre: Automaticky generované zo schémy GraphQL
  • Vstupná schéma: Dynamicky vytvorená podľa požiadaviek dotazu

Použitie tohto MCP servera

• Správa databáz cez GraphQL
  Vývojári môžu spúšťať komplexné dotazy na GraphQL databázy a získavať štruktúrované dáta priamo do svojho vývojového prostredia alebo AI workflow.
• Integrácia tretích strán
  Bezproblémovo integrujte SaaS produkty alebo služby, ktoré vystavujú GraphQL endpointy, čo umožňuje AI asistentom získavať, agregovať alebo manipulovať s externými dátami.
• Rýchle prototypovanie a prieskum dát
  Okamžite introspektujte dostupné dotazy z nového GraphQL API, čo umožňuje rýchle experimentovanie a analýzu dát bez manuálneho mapovania schémy.
• Automatizované reportovanie
  Použite AI agentov na automatizáciu získavania dát z GraphQL API a zostavovanie reportov alebo dashboardov na požiadanie.
• Efektívnejšia správa súborov alebo obsahu
  Ak služba vystavuje správu súborov alebo obsahu cez GraphQL, tieto je možné využívať ako nástroje pre zjednodušenú automatizáciu workflow.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.11+.
2. Nainštalujte mcp-graphql cez pip alebo podľa potreby použite uvx.
3. Upravte váš Windsurf konfiguračný súbor.
4. Pridajte MCP GraphQL server do sekcie mcpServers:

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

5. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
6. Overte pripojenie spustením testovacieho dotazu.
7. Zabezpečenie API kľúčov: Použite environmentálne premenné.

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

Claude

1. Otvorte nastavenia/konfiguráciu Claude.
2. Nainštalujte alebo sa uistite, že máte k dispozícii uvx alebo mcp-graphql.
3. Pridajte do vašej konfigurácie mcpServers:

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

4. Alternatívne použite pip alebo Docker podľa vzoru:

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

   alebo

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

5. Uložte zmeny a reštartujte Claude, aby sa prejavili.

Cursor

1. Nainštalujte mcp-graphql pomocou pip alebo uvx.
2. Otvorte váš Cursor konfiguračný súbor.
3. Pridajte nasledovné do sekcie mcpServers:

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

4. Uložte konfiguráciu a znovu načítajte Cursor.
5. Otestujte spustením ukážkového dotazu cez MCP rozhranie.

Cline

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.11+ a mcp-graphql.
2. Nájdite svoj Cline konfiguračný súbor.
3. Pridajte MCP GraphQL server do nastavení mcpServers:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Použite environmentálne premenné pre tokeny ako je ukázané vyššie pre bezpečnosť.

Zabezpečenie API kľúčov

Použite environmentálne premenné pre citlivé údaje ako tokeny:

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

Ako použiť tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do flow a prepojením na vášho AI agenta:

Kliknite na MCP komponent na otvorenie panelu konfigurácie. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní bude AI agent schopný využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť “graphql” na skutočný názov vášho MCP servera a nahraďte URL adresou vášho MCP servera.

Prehľad

Solídna, praktická MCP implementácia pre GraphQL API, ale chýbajú explicitné prompty/zdroje a nie je spomenuté vzorkovanie či korene. Výborné na expozíciu nástrojov a jednoduché nastavenie. Hodnotil by som 7/10 na základe úplnosti a užitočnosti pre vývojárov.

MCP skóre