oatpp-mcp MCP-server

Vad gör “oatpp-mcp” MCP-servern?

oatpp-mcp MCP-servern är en implementation av Anthropic’s Model Context Protocol (MCP) för Oat++ webbramverket. Den fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och externa API:er eller tjänster och möjliggör sömlös integrering och interaktion. Genom att exponera Oat++ API-kontrollers och resurser via MCP-protokollet låter oatpp-mcp AI-agenter utföra uppgifter såsom API-frågeställningar, filhantering och användning av serverbaserade verktyg. Detta förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att låta stora språkmodeller (LLMs) och klienter komma åt och manipulera backend-data, automatisera operationer och standardisera interaktioner via återanvändbara promptmallar och arbetsflöden. Servern kan köras över STDIO eller HTTP SSE, vilket gör den flexibel för olika driftmiljöer.

Lista över prompts

• CodeReview
  En promptmall utformad för kodgranskningsuppgifter, som gör det möjligt för LLMs att analysera och ge feedback på kodsnuttar som skickas in av användare.

Lista över resurser

• File
  Exponerar filsystemoperationer som en resurs, vilket gör det möjligt för klienter och LLMs att läsa och skriva filer på servern.

(Inga andra resurser nämns uttryckligen i den tillgängliga dokumentationen.)

Lista över verktyg

• Logger
  Ett verktyg som erbjuder loggningsfunktionalitet, så att LLMs och klienter kan registrera händelser eller åtgärder vid interaktion med servern.

(Inga andra verktyg nämns uttryckligen i den tillgängliga dokumentationen.)

Användningsområden för denna MCP-server

• Kodgranskningsautomation
  Utvecklare kan skicka in kodsnuttar för automatisk granskning och få omedelbar feedback och förslag från LLMs, vilket effektiviserar kvalitetsgranskningen av kod.
• API-frågeställning
  Servern kan autogenerera verktyg från Oat++ API-kontrollers, så att AI-assistenter kan interagera direkt med egna API:er för datahämtning eller processautomation.
• Filhantering
  Genom File-resursen kan AI-agenter läsa och skriva filer på servern, vilket stödjer uppgifter som konfigurationsuppdateringar, hämta loggar eller datapreprocessing.
• Loggning och övervakning
  Med Logger-verktyget kan utvecklare följa AI-drivna åtgärder, övervaka arbetsflöden och effektivare felsöka problem.
• LLM-arbetsflödesstandardisering
  Genom att exponera standardprompter och verktyg kan team skapa konsekventa och återanvändbara arbetsflöden för LLM-baserad automation och integration.

Hur du sätter upp det

Windsurf

1. Kontrollera att alla förutsättningar är installerade (Oat++, Node.js om det krävs, och att oatpp-mcp är byggd/installerad).
2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. settings.json).
3. Lägg till oatpp-mcp-servern under objektet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Spara din konfiguration och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att oatpp-mcp-servern körs och är tillgänglig.

Säkra API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "oatpp-mcp": {
      "command": "oatpp-mcp",
      "env": {
        "API_KEY": "env:OATPP_API_KEY"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installera Oat++ och oatpp-mcp enligt bygginstruktionerna.
2. Öppna Claudes MCP-integrationskonfiguration.
3. Registrera oatpp-mcp-servern med följande JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Starta om Claude.
5. Testa anslutningen till oatpp-mcp MCP-servern.

Säkra API-nycklar
Följ samma mönster som i Windsurf.

Cursor

1. Bygg och installera oatpp-mcp.
2. Redigera Cursors konfigurationsfil (se dokumentationen för filplacering).
3. Lägg till oatpp-mcp som en MCP-server:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Spara ändringarna och starta om Cursor.
5. Kontrollera att servern är listad och åtkomlig.

Säkra API-nycklar
Samma som ovan.

Cline

1. Kontrollera att förutsättningar (Oat++, oatpp-mcp) är installerade.
2. Redigera Clines MCP-serverkonfiguration.
3. Lägg till oatpp-mcp med:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline.
5. Testa MCP-serverintegrationen.

Säkra API-nycklar
Samma som ovan.

Hur du använder 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 anslut den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter i följande JSON-format:

{
  "oatpp-mcp": {
    "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 ändra “oatpp-mcp” till namnet på din faktiska MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på dokumentationen erbjuder oatpp-mcp en minimal men funktionell MCP-serverimplementation som täcker protokollets grunder (prompter, resurser, verktyg och installation), men saknar bevis för avancerade funktioner såsom sampling eller roots. Dokumentationen är tydlig och täcker det viktigaste men är begränsad i omfång och detalj.

MCP-poäng

Vår åsikt:
oatpp-mcp erbjuder en ren, funktionell och kompatibel MCP-implementation för Oat++. Även om den täcker det viktigaste (med minst ett verktyg, prompt och resurs) är den inte funktionsrik och saknar dokumentation eller bevis på stöd för roots, sampling eller ett bredare utbud av byggstenar. Det är en bra utgångspunkt för Oat++-användare men kan behöva utökas för mer avancerade arbetsflöden.

Betyg:
6/10 – Bra grund och protokolluppfyllnad, men begränsad funktionsmässigt och i utökningsmöjligheter enligt tillgänglig dokumentation.