Kong Konnect MCP-server

Vad gör “Kong Konnect” MCP-servern?

Kong Konnect MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som gör det möjligt för AI-assistenter, som Claude, att interagera direkt med Kong Konnects API-gateway. Denna server fungerar som en brygga och ger AI-drivna verktyg möjlighet att fråga och analysera gatewaykonfigurationer, trafik och analysdata via naturligt språk. Utvecklare kan använda servern för att hämta analysdata, granska API-gatewaykonfigurationer och hantera kontrollplan, allt via standardiserade MCP-verktyg. Genom att integrera externa datakällor som Kong Konnect API:er i AI-arbetsflöden förenklar denna MCP-server uppgifter som trafikövervakning, konfigurationsgranskning och hantering av API-tjänster, vilket ökar effektiviteten och intelligensen i utvecklings- och driftarbete.

Lista över prompts

• Inga explicita promptmallar är dokumenterade i repots filer eller README.

Lista över resurser

• Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i repots filer eller README.

Analysverktyg

• Fråga API-förfrågningar
  Fråga och analysera förfrågningar till Kong API-gateway med anpassningsbara filter som tidsintervall, statuskoder, HTTP-metoder, konsument-ID och mer.

• Hämta konsumentförfrågningar
  Analysera API-förfrågningar gjorda av en specifik konsument, filtrerat på konsument-ID och tidsintervall.

Konfigurationsverktyg

• (Andra konfigurationsverktyg nämns men är inte detaljerade i README eller projektfiler.)

Kontrollplanverktyg

• (Verktyg relaterade till kontrollplanhantering nämns men är inte detaljerade i README eller projektfiler.)

Användningsområden för denna MCP-server

• API-analys och rapportering
  Utvecklare och driftsteam kan använda servern för att hämta detaljerad analys av API-förfrågningar, inklusive filtrering på statuskoder, metoder, konsumenter, tjänster och mer för omfattande övervakning.

• Konsumentbeteendeanalys
  Analysera förfrågningar och beteenden för enskilda konsumenter, vilket hjälper support-, fakturerings- eller säkerhetsgranskningsuppgifter.

• Granskning av gatewaykonfiguration
  Lista och inspektera tjänster, rutter, konsumenter och plugins för att granska och verifiera API-gatewaykonfigurationer.

• Hantering av kontrollplan
  Hantera och inspektera kontrollplaner och kontrollplangrupper för att förenkla administrationen av distribuerade API-gateways.

• AI-drivna operationer
  Möjliggör för AI-assistenter att göra realtidsfrågor och diagnostik på API-infrastruktur, vilket minskar manuellt arbete och snabbar upp incidenthantering.

Så sätter du upp det

Windsurf

1. Förutsättningar: Säkerställ att Node.js 20+ och MCP-kompatibel klient är installerade.
2. Klona & installera:

   git clone https://github.com/Kong/mcp-konnect.git
   cd mcp-konnect
   npm install
   npm run build
   

3. Sätt miljövariabler:

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=your_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. Lägg till MCP-server i Windsurf-konfig:
   Redigera din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. windsurf.json):

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Starta om Windsurf och verifiera.

Claude

1. Förutsättningar: Node.js 20+, Claude Desktop eller kompatibel klient.
2. Klona, installera och bygg: (se ovan)
3. Sätt miljövariabler: (se ovan)
4. Redigera Claude-konfig:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Starta om Claude och verifiera.

Cursor

1. Förutsättningar: Node.js 20+, Cursor med MCP-stöd.
2. Klona, installera, bygg: (se ovan)
3. Sätt miljövariabler: (se ovan)
4. Konfigurera i Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Starta om Cursor och verifiera.

Cline

1. Förutsättningar: Node.js 20+, Cline med MCP-stöd.
2. Klona, installera, bygg: (se ovan)
3. Sätt miljövariabler: (se ovan)
4. Lägg till i Cline-konfig:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Starta om och testa anslutning.

Obs!
Skydda alltid API-nycklar genom att använda miljövariabler. Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "kong-konnect": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
      "env": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
        "KONNECT_REGION": "us"
      },
      "inputs": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "env:KONNECT_ACCESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

Använda 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 anger du din MCP-serverinformation med detta JSON-format:

{
  "kong-konnect": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Översikt

Baserat på ovanstående är Kong Konnect MCP-server ett pågående arbete men exponerar redan relevanta verktyg för analys och konfiguration. Däremot är resurser och prompts inte dokumenterade, och stöd för roots eller sampling nämns inte. Projektet är öppen källkod, rimligt aktivt och har tydliga installationsinstruktioner.

Vår bedömning

Kong Konnect MCP-server integreras väl med AI-arbetsflöden för API-drift och analys. Dock begränsar avsaknaden av dokumentation för prompts och resurser samt inget explicit omnämnande av roots eller sampling dess fullständighet. Ändå är det en funktionell och värdefull MCP inom sitt område.

Betyg: 6/10

MCP Score