MCP GraphQL-server

Vad gör MCP GraphQL-servern?

MCP GraphQL är en Model Context Protocol (MCP) server utformad för att tillhandahålla ett standardiserat gränssnitt för interaktion med GraphQL-API:er. Genom att introspektera ett mål-GraphQL-endpoint exponerar den automatiskt varje tillgänglig GraphQL-fråga som ett dedikerat MCP-verktyg, vilket gör det möjligt för AI-assistenter och utvecklare att sömlöst interagera med externa GraphQL-datakällor. Detta underlättar uppgifter som databasfrågor, datahämtning och integration med tredjepartstjänster direkt via ett MCP-kompatibelt arbetsflöde. MCP GraphQL hanterar verktygsparametrar, dynamisk JSON-schema-generering och autentisering (inklusive Bearer, Basic eller egna headers), allt utan att kräva manuell schemadefinition. Det huvudsakliga målet är att effektivisera utvecklingsarbetsflöden genom att göra GraphQL-API:er tillgängliga och användbara för AI-drivna assistenter och mänskliga användare via ett enhetligt protokoll.

Lista över prompts

Inga prompt-mallar nämns i det tillhandahållna materialet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i den tillhandahållna dokumentationen.

Lista över verktyg

• GraphQL-frågeverktyg
  Varje GraphQL-fråga som exponeras av målets API presenteras som ett individuellt MCP-verktyg. Servern skapar dynamiskt ett verktyg för varje fråga, med verktygsparametrar som matchar GraphQL-frågans parametrar. Detta gör att klienter kan köra alla av API:ets stödda frågor direkt via MCP.
  • Parametrar: Genereras automatiskt från GraphQL-schemat
  • Indataschema: Byggs dynamiskt utifrån frågans krav

Användningsområden för denna MCP-server

• Databashantering via GraphQL
  Utvecklare kan köra komplexa frågor mot GraphQL-aktiverade databaser och hämta strukturerad data direkt till sin utvecklingsmiljö eller AI-arbetsflöden.
• Integration med tredjeparts-API:er
  Integrera smidigt med SaaS-produkter eller tjänster som exponerar GraphQL-endpoints och låt AI-assistenter hämta, aggregera eller manipulera fjärrdata.
• Snabb prototypning och datautforskning
  Introspektera omedelbart tillgängliga frågor från ett nytt GraphQL-API, vilket möjliggör snabb experimentering och dataanalys utan manuell schemamappning.
• Automatiserad rapportering
  Låt AI-agenter automatisera extraktion av data från GraphQL-API:er och sammanställa rapporter eller dashboards på begäran.
• Förbättrad fil- och innehållshantering
  Om en tjänst exponerar fil- eller innehållshanteringsfunktioner via GraphQL kan dessa nås som verktyg för effektiv arbetsflödesautomatisering.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Python 3.11+ är installerat.
2. Installera mcp-graphql via pip eller använd uvx vid behov.
3. Redigera din Windsurf-konfigurationsfil.
4. Lägg till MCP GraphQL-servern i mcpServers-sektionen:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Verifiera anslutningen genom att köra en testfråga.
7. Säkra API-nycklar: Använd miljövariabler.

   "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. Öppna Claudes inställningar/konfiguration.
2. Installera eller kontrollera att uvx eller mcp-graphql finns tillgängligt.
3. Lägg till följande i din mcpServers-konfiguration:

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

4. Alternativt, använd pip eller Docker enligt nedan:

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

   eller

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

5. Spara ändringarna och starta om Claude för att tillämpa.

Cursor

1. Installera mcp-graphql med pip eller uvx.
2. Öppna din Cursor-konfigurationsfil.
3. Lägg till följande i mcpServers-sektionen:

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

4. Spara konfigurationen och ladda om Cursor.
5. Testa genom att köra en exempel-fråga via MCP-gränssnittet.

Cline

1. Kontrollera att du har Python 3.11+ och mcp-graphql installerat.
2. Lokalisera din Cline-konfigurationsfil.
3. Lägg till MCP GraphQL-servern i dina mcpServers-inställningar:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Använd miljövariabler för tokens enligt ovan för säkerhet.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabler för känsliga data som tokens:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och ansluta den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med åtkomst till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “graphql” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

En stabil, praktisk MCP-implementation för GraphQL-API:er, men saknar explicita prompts/resurser och nämner inte sampling eller roots. Bra för verktygsexponering och enkel installation. Skulle ge 7/10 baserat på fullständighet och nytta för utvecklare.

MCP-poäng