Quarkus MCP Server

Čo robí “Quarkus” MCP Server?

Quarkus MCP (Model Context Protocol) Server je kolekcia serverov implementovaných v Jave pomocou frameworku Quarkus MCP server. Jeho hlavnou úlohou je rozšíriť možnosti AI aplikácií s podporou MCP (Model Context Protocol) a veľkých jazykových modelov (LLM) tým, že ich prepojí s externými dátovými zdrojmi, API alebo službami. Spustením týchto serverov môžu vývojári umožniť úlohy ako dopyty do databáz, správu súborov či integráciu s rôznymi systémami priamo z AI asistentov. To zlepšuje vývojárske workflowy tým, že umožňuje LLM interagovať s reálnymi dátami a službami, čím sa zjednodušuje automatizácia, správa a optimalizácia procesov v AI aplikáciách. Quarkus MCP servery sú kompatibilné s rôznymi prostrediami a dajú sa ľahko integrovať do MCP klientov, ako je Claude Desktop a ďalšie.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú uvedené žiadne informácie o šablónach promptov.

Zoznam zdrojov

V dokumentácii repozitára nie sú explicitne definované žiadne zdroje.

Zoznam nástrojov

V obsahu nie je uvedený priamy zoznam ani popis nástrojov v server.py alebo ekvivalentných súboroch. Spomína sa však JDBC server pre interakciu s databázami.

Príklady využitia tohto MCP servera

• Správa databáz: JDBC server umožňuje AI aplikáciám pripojiť sa k ľubovoľnej databáze kompatibilnej s JDBC (Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite, atď.), čím umožňuje automatizované ukladanie, získavanie a správu dát prostredníctvom workflowov poháňaných LLM.
• Automatizácia vývojárskych workflowov: Poskytnutím mosta medzi LLM a rôznymi dátovými zdrojmi či službami môžu vývojári vytvárať automatizované workflowy využívajúce reálne dáta alebo operácie ako analýza či transformácia dát.
• Integrácia s AI klientmi: Servery sú navrhnuté pre použitie s MCP-kompatibilnými klientmi, ako je Claude Desktop, vďaka čomu rozširujú možnosti AI asistentov.
• Podpora viacerých jazykov a platforiem: Keďže servery je možné spúšťať cez jbang, môžu byť používané v rôznych prostrediach (Java, JavaScript, Python, atď.), čo poskytuje flexibilitu pre rôzne vývojárske stacky.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalované Java a jbang.
2. Otvorte konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte Quarkus MCP Server (napr. JDBC server) do objektu mcpServers pomocou JSON úryvku.
4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte, či server beží a je dostupný.

Príklad JSON konfigurácie:

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

Zabezpečenie API kľúčov:

{
  "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. Nainštalujte Java a jbang.
2. Upravte konfiguráciu Claude a pridajte svoj MCP server.
3. Vložte podrobnosti o serveri podľa vzoru nižšie.
4. Uložte a reštartujte Claude.
5. Skontrolujte, či bol MCP server rozpoznaný.

Príklad JSON konfigurácie:

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

Cursor

1. Uistite sa, že máte nainštalované Java a jbang.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cursor.
3. Pridajte Quarkus MCP Server do sekcie mcpServers.
4. Uložte zmeny a reštartujte Cursor.
5. Otestujte integráciu.

Príklad JSON konfigurácie:

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

Cline

1. Nainštalujte Java a jbang.
2. Pristúpte ku konfiguračnému súboru Cline.
3. Pridajte MCP Server vo formáte JSON.
4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Skontrolujte, či server funguje.

Príklad JSON konfigurácie:

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

Poznámka: Na všetkých platformách používajte environmentálne premenné pre zabezpečenie API kľúčov a citlivých údajov, ako je uvedené vyššie.

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Pre integráciu MCP serverov do svojho FlowHunt workflowu jednoducho pridajte komponent MCP do svojho flow a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na komponent MCP pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily MCP servera v tomto formáte JSON:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť “MCP-name” na skutočný názov vášho MCP servera (napr. “github-mcp”, “weather-api” atď.) a nahraďte URL adresou vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe vyššie uvedeného Quarkus MCP Server repozitár poskytuje základný prehľad, inštrukcie na nastavenie a odporúčania pre bezpečnosť, ale chýbajú explicitné detaily o promptoch, zdrojoch a nástrojoch. Dokumentácia jasne vysvetľuje ako spustiť a integrovať servery, najmä pre databázové interakcie, no chýbajú pokročilejšie detaily, ktoré by pomohli vývojárom naplno využiť jeho možnosti.

MCP skóre

Náš názor:
Vzhľadom na dokumentáciu a dostupné funkcie hodnotíme tento MCP server repozitár na 6/10. Je dobre štruktúrovaný pre základné použitie a nastavenie, ale podrobnejšia dokumentácia o zdrojoch, promptoch a nástrojoch by ešte viac zvýšila jeho užitočnosť pre vývojárov.