MCP GraphQL Sunucusu

“MCP GraphQL” MCP Sunucusu ne yapar?

MCP GraphQL, GraphQL API’leriyle etkileşim için standart bir arayüz sunmak üzere tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Hedefteki bir GraphQL endpoint’ini inceleyerek, mevcut her GraphQL sorgusunu özel bir MCP aracı olarak otomatik şekilde açığa çıkarır; böylece AI asistanları ve geliştiriciler harici GraphQL veri kaynaklarıyla sorunsuz biçimde etkileşime geçebilir. Bu sayede veritabanı sorguları, veri çekme ve üçüncü parti hizmetlerle entegrasyon gibi işlemler doğrudan MCP uyumlu iş akışları üzerinden yapılabilir. MCP GraphQL, araç parametre eşlemesini, dinamik JSON şeması oluşturmayı ve kimlik doğrulamayı (Bearer, Basic veya özel başlıklar dahil) manuel şema tanımı gerektirmeden yönetir. Temel amacı, GraphQL API’lerini AI destekli asistanlar ve insan kullanıcılar için tek protokol üzerinden erişilebilir ve eyleme geçirilebilir kılarak geliştirme iş akışlarını kolaylaştırmaktır.

Komut Listesi

Belirtilen materyallerde komut şablonları yer almıyor.

Kaynak Listesi

Sağlanan belgede açık MCP kaynakları tanımlanmamıştır.

Araç Listesi

• GraphQL Sorgu Araçları
  Hedef API tarafından açığa çıkarılan her bir GraphQL sorgusu bireysel bir MCP aracı olarak sunulur. Sunucu her sorgu için dinamik bir araç oluşturur ve araç parametreleri GraphQL sorgu parametreleriyle eşleşir. Böylece istemciler, API’nin desteklediği herhangi bir sorguyu doğrudan MCP üzerinden çalıştırabilir.
  • Parametreler: GraphQL şemasından otomatik olarak üretilir
  • Girdi şeması: Sorgunun gereksinimlerine göre dinamik olarak oluşturulur

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• GraphQL ile Veritabanı Yönetimi
  Geliştiriciler, GraphQL destekli veritabanlarında karmaşık sorgular çalıştırarak yapılandırılmış verileri doğrudan geliştirme ortamına veya AI iş akışlarına çekebilirler.
• Üçüncü Parti API Entegrasyonu
  GraphQL endpoint’i olan SaaS ürünleri veya hizmetlerle sorunsuz bir şekilde entegre olun; AI asistanları uzak verileri çekebilir, birleştirebilir veya işleyebilir.
• Hızlı Prototipleme ve Veri Keşfi
  Yeni bir GraphQL API’deki mevcut sorguları anında inceleyin; manuel şema eşlemesi olmadan hızlı deneme ve veri analizi yapın.
• Otomatik Raporlama
  AI ajanları kullanarak GraphQL API’lerinden veri çekimini otomatikleştirin ve isteğe bağlı raporlar veya paneller derleyin.
• Gelişmiş Dosya veya İçerik Yönetimi
  Bir hizmet dosya veya içerik yönetimi yeteneklerini GraphQL ile sunuyorsa, bunlara araçlar üzerinden erişerek iş akışı otomasyonunu kolaylaştırabilirsiniz.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Python 3.11+ kurulu olduğundan emin olun.
2. mcp-graphql paketini pip ile veya gerekirse uvx ile kurun.
3. Windsurf yapılandırma dosyanızı düzenleyin.
4. mcpServers bölümüne MCP GraphQL sunucusunu ekleyin:

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

5. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
6. Bağlantıyı bir test sorgusu çalıştırarak doğrulayın.
7. API anahtarlarını güvenli tutma: Ortam değişkenlerini kullanın.

   "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. Claude’un ayarlarını/konfigürasyonunu açın.
2. uvx veya mcp-graphql‘ün kurulu ve erişilebilir olduğundan emin olun.
3. mcpServers yapılandırmanıza şunu ekleyin:

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

4. Alternatif olarak pip veya Docker ile de kullanabilirsiniz:

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

   veya

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

5. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.

Cursor

1. mcp-graphql‘ü pip veya uvx ile kurun.
2. Cursor yapılandırma dosyanızı açın.
3. mcpServers bölümüne aşağıdakini ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Cursor’u yeniden yükleyin.
5. MCP arayüzü üzerinden örnek bir sorgu çalıştırarak test edin.

Cline

1. Python 3.11+ ve mcp-graphql kurulu olmalı.
2. Cline yapılandırma dosyanızı bulun.
3. mcpServers ayarlarınıza MCP GraphQL sunucusunu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Güvenlik için yukarıdaki gibi ortam değişkenleriyle token kullanın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma

Token gibi hassas veriler için ortam değişkenleri kullanın:

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

Bu MCP Nasıl Flow’larda Kullanılır

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için önce MCP bileşenini akışa ekleyip AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırıldıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm fonksiyonlarına erişebilir. “graphql” adını, kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

GraphQL API’leri için sağlam ve pratik bir MCP uygulaması; ama açık komutlar/kaynaklar eksik ve örnekleme veya kökler hakkında bilgi yok. Araç açığa çıkarma ve kurulum kolaylığı açısından iyi. Geliştiriciler için tamlık ve fayda bazında 10 üzerinden 7 verilebilir.

MCP Puanı