JSON MCP-server

Vad gör “JSON” MCP-servern?

JSON MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som gör det möjligt för AI-assistenter och LLM:er att interagera med, fråga och manipulera JSON-datakällor med hjälp av standardiserade verktyg och operationer. Genom att fungera som en brygga mellan AI-klienter och externa JSON-baserade data förbättrar servern utvecklingsflöden för uppgifter som kräver strukturerad dataåtkomst, avancerad frågning eller transformation. Den stödjer kraftfulla funktioner som JSONPath-baserade sökningar, filtrering med villkor, array- och strängoperationer, datum- och numeriska beräkningar samt aggregering. Utvecklare kan använda servern för att utföra databasliknande operationer, dataanalys och datadriven automatisering utan att behöva bygga egna integrationer för varje datakälla.

Lista över promptmallar

Inga explicita promptmallar nämns i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita resurser dokumenteras i repositoryt eller README. Servern arbetar mot extern JSON-data via URL:er, men listar inga fördefinierade resurser.

Lista över verktyg

• query
  Fråga JSON-data med JSONPath-syntax och utökade operationer.
  Inmatning:

  • url (string): URL till JSON-datakällan
  • jsonPath (string): JSONPath-uttryck med valfria operationer

• filter
  Filtrera JSON-data med villkor.
  Inmatning:

  • url (string): URL till JSON-datakällan
  • jsonPath (string): Bas-JavaPath-uttryck
  • condition (string): Filtreringsvillkor

Användningsområden för denna MCP-server

• Dataanalys på JSON-API:er
  Gör det möjligt för utvecklare eller LLM:er att köra komplexa sökningar, aggregeringar och statistiska beräkningar direkt på JSON API-svar och effektiviserar dataanalysflöden.

• Automatiserad datatransformation
  Automatisera mappning, filtrering och transformation av stora JSON-dataset för ETL-flöden (Extract, Transform, Load) och sparar utvecklartid på egna skript.

• Dynamisk dashboard-skapande
  Stödjer backend för dashboards som behöver aggregera och visualisera statistik från olika JSON-endpoints genom att tillhandahålla sorterings-, grupperings- och aggregeringsverktyg.

• Snabb prototypframtagning med livedata
  Låter LLM:er eller användare snabbt fråga och manipulera live JSON-data för proof-of-concept-applikationer eller utforskande dataanalys.

• Regelbaserad datafiltrering
  Ger utvecklare möjlighet att filtrera och extrahera relevant information från JSON-flöden baserat på dynamiska, programmerbara villkor.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Se till att Node.js är installerat på ditt system.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till JSON MCP-serverkonfigurationen under objektet mcpServers:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att servern visas i listan över tillgängliga MCP-servrar.

Claude

1. Se till att Node.js är installerat.
2. Öppna din claude_desktop_config.json-fil.
3. Infoga följande i din konfiguration:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@1.0.3"
       ]
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Claude Desktop.
5. Kontrollera att JSON MCP-servern är tillgänglig.

Cursor

1. Installera Node.js om det inte redan är installerat.
2. Öppna Cursor MCP-konfigurationsfilen.
3. Lägg till följande kodsnutt:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cursor.
5. Bekräfta att MCP-servern körs via Cursors serverlista.

Cline

1. Installera Node.js.
2. Hitta och redigera din Cline MCP-konfiguration.
3. Lägg till:

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. Spara ändringarna och starta om Cline.
5. Validera att servern är åtkomlig i Cline.

Skydda API-nycklar

Om dina JSON-endpoints kräver autentisering, ange API-nycklar via miljövariabler och referera dem i din serverkonfiguration. Exempel:

{
  "json": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
    ],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Ersätt ${API_KEY} med din faktiska miljövariabel eller hemliga hanteringsstrategi.

Så använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, infoga dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

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

Översikt

Vår åsikt

JSON MCP-servern är en fokuserad och praktisk MCP-server för JSON-databehandling, som erbjuder kraftfulla verktyg för frågning och filtrering, men saknar avancerade funktioner som promptmallar, explicita resursdefinitioner och sampling/roots-stöd. Den får bra betyg för nytta och enkelhet, särskilt för datacentrerade arbetsflöden.

MCP Score: 6/10

MCP Score