Kong Konnect MCP Server

Kong Konnect MCP Server làm gì?

Kong Konnect MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) cho phép các trợ lý AI như Claude tương tác trực tiếp với API Gateway của Kong Konnect. Máy chủ này đóng vai trò là cầu nối, giúp các công cụ AI truy vấn và phân tích cấu hình gateway, lưu lượng và phân tích qua ngôn ngữ tự nhiên. Các nhà phát triển có thể dùng máy chủ này để lấy dữ liệu phân tích, kiểm tra cấu hình API gateway, và quản lý mặt phẳng điều khiển thông qua các công cụ MCP tiêu chuẩn. Bằng cách tích hợp các nguồn dữ liệu bên ngoài như API Kong Konnect vào quy trình AI, máy chủ MCP này giúp đơn giản hóa các tác vụ như giám sát lưu lượng, kiểm tra cấu hình, quản lý dịch vụ API, từ đó nâng cao hiệu quả và sự thông minh cho công việc phát triển và vận hành.

Danh sách Prompts

• Không có mẫu prompt cụ thể nào được ghi lại trong các file của repository hoặc README.

Danh sách Resources

• Không có tài nguyên MCP nào được ghi lại cụ thể trong các file của repository hoặc README.

Công cụ phân tích

• Query API Requests
  Truy vấn và phân tích các yêu cầu đến Kong API Gateway với bộ lọc tùy chỉnh như khoảng thời gian, mã trạng thái, phương thức HTTP, consumer ID, v.v.

• Get Consumer Requests
  Phân tích các yêu cầu API được thực hiện bởi một consumer cụ thể, lọc theo consumer ID và khoảng thời gian.

Công cụ cấu hình

• (Các công cụ cấu hình khác được đề cập nhưng không nêu chi tiết trong README hoặc project.)

Công cụ Control Planes

• (Các công cụ liên quan đến quản lý control plane được đề cập nhưng không nêu chi tiết trong README hoặc project.)

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Phân tích & Báo cáo API
  Các nhà phát triển và đội vận hành có thể sử dụng máy chủ này để lấy dữ liệu phân tích chi tiết về các yêu cầu API, bao gồm lọc theo mã trạng thái, phương thức, consumer, dịch vụ,… để giám sát toàn diện.

• Phân tích hành vi người dùng
  Phân tích các yêu cầu và hành vi của từng người dùng, hỗ trợ cho các tác vụ chăm sóc khách hàng, thanh toán hoặc kiểm toán bảo mật.

• Kiểm tra cấu hình Gateway
  Liệt kê và kiểm tra dịch vụ, route, consumer, plugin để kiểm tra và xác nhận cấu hình API gateway.

• Quản lý Control Plane
  Quản lý và kiểm tra các control plane và nhóm control plane, đơn giản hóa việc quản trị các API gateway phân tán.

• Vận hành dựa trên AI
  Cho phép trợ lý AI thực hiện truy vấn và chẩn đoán thời gian thực trên hạ tầng API, giảm công việc thủ công và tăng tốc phản ứng sự cố.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Yêu cầu: Đảm bảo đã cài Node.js 20+ và client tương thích MCP.
2. Clone & Cài đặt:

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

3. Thiết lập biến môi trường:

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=your_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. Thêm MCP Server vào cấu hình Windsurf:
   Chỉnh sửa file cấu hình Windsurf (ví dụ, windsurf.json):

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

5. Khởi động lại Windsurf và kiểm tra.

Claude

1. Yêu cầu: Node.js 20+, Claude Desktop hoặc client tương thích.
2. Clone, Cài đặt & Build: (xem trên)
3. Thiết lập biến môi trường: (xem trên)
4. Chỉnh sửa cấu hình Claude:

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

5. Khởi động lại Claude và kiểm tra.

Cursor

1. Yêu cầu: Node.js 20+, Cursor có hỗ trợ MCP.
2. Clone, Cài đặt & Build: (xem trên)
3. Thiết lập biến môi trường: (xem trên)
4. Cấu hình trong Cursor:

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

5. Khởi động lại Cursor và kiểm tra.

Cline

1. Yêu cầu: Node.js 20+, Cline có hỗ trợ MCP.
2. Clone, Cài đặt & Build: (xem trên)
3. Thiết lập biến môi trường: (xem trên)
4. Thêm vào cấu hình Cline:

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

5. Khởi động lại và kiểm tra kết nối.

Lưu ý:
Luôn bảo mật khóa API bằng cách sử dụng biến môi trường. Ví dụ:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Hãy thay “kong-konnect” bằng tên thực tế của MCP server của bạn và thay URL bằng URL máy chủ MCP riêng.

Tổng quan

Dựa trên các nội dung trên, Kong Konnect MCP Server là một dự án đang phát triển nhưng đã cung cấp các công cụ liên quan tới phân tích và cấu hình. Tuy nhiên, tài nguyên và prompt chưa được ghi lại, và chưa có thông tin về hỗ trợ roots hoặc sampling. Dự án mã nguồn mở, hoạt động khá tích cực và có hướng dẫn thiết lập rõ ràng.

Nhận định của chúng tôi

Kong Konnect MCP Server tích hợp tốt với quy trình AI cho vận hành API và phân tích. Tuy nhiên, thiếu tài liệu cho prompt, resource và không đề cập rõ ràng về roots hay sampling nên mức độ hoàn thiện còn hạn chế. Tuy vậy, đây vẫn là MCP hữu ích và thực tế trong lĩnh vực của nó.

Đánh giá: 6/10

MCP Score