Quarkus MCP Server

Quarkus MCP Server làm gì?

Quarkus MCP (Model Context Protocol) Server là tập hợp các máy chủ được triển khai bằng Java sử dụng framework Quarkus MCP. Mục đích chính của nó là mở rộng khả năng cho các ứng dụng AI LLM hỗ trợ MCP bằng cách kết nối chúng với các nguồn dữ liệu, API hoặc dịch vụ bên ngoài. Khi vận hành các máy chủ này, lập trình viên có thể thực hiện các tác vụ như truy vấn cơ sở dữ liệu, quản lý file hoặc tích hợp với nhiều hệ thống khác trực tiếp từ trợ lý AI. Điều này giúp quy trình phát triển trở nên linh hoạt hơn khi LLM có thể tương tác với dữ liệu và dịch vụ thực tế, dễ dàng tự động hóa, quản lý và tối ưu hóa vận hành trong các ứng dụng AI. Các máy chủ Quarkus MCP tương thích với nhiều môi trường và dễ dàng tích hợp vào các client hỗ trợ MCP như Claude Desktop và các ứng dụng khác.

Danh sách Prompt

Không có thông tin về mẫu prompt template trong repository.

Danh sách Resource

Không có định nghĩa resource cụ thể trong tài liệu repository.

Danh sách Tool

Không có danh sách hoặc mô tả cụ thể về tool trong server.py hoặc các file tương đương được tìm thấy trong nội dung cung cấp. Tuy nhiên, server JDBC được đề cập cho tương tác cơ sở dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Quản lý cơ sở dữ liệu: Server JDBC cho phép ứng dụng AI kết nối và tương tác với bất kỳ cơ sở dữ liệu tương thích JDBC nào (Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite, v.v.), hỗ trợ lưu trữ, truy xuất và quản lý dữ liệu tự động thông qua workflow LLM.
• Tự động hóa quy trình phát triển: Cầu nối giữa LLM và các nguồn dữ liệu/dịch vụ giúp lập trình viên xây dựng workflow tự động hóa, khai thác dữ liệu thời gian thực hoặc thực hiện các tác vụ phân tích, chuyển đổi dữ liệu.
• Tích hợp với các AI client: Máy chủ thiết kế để hoạt động với các client hỗ trợ MCP như Claude Desktop, giúp tích hợp liền mạch và mở rộng năng lực cho các trợ lý AI.
• Hỗ trợ đa ngôn ngữ và đa nền tảng: Máy chủ có thể chạy qua jbang, sử dụng được trên nhiều môi trường (Java, JavaScript, Python…), linh hoạt cho nhiều stack phát triển khác nhau.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài Java và jbang.
2. Mở file cấu hình của Windsurf.
3. Thêm Quarkus MCP Server (ví dụ: JDBC server) vào đối tượng mcpServers với đoạn JSON.
4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra xem server đã chạy và có thể truy cập.

Ví dụ cấu hình JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Bảo mật API Key:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"],
      "env": {
        "JDBC_URL": "your_jdbc_url",
        "JDBC_USER": "${env:DB_USER}",
        "JDBC_PASSWORD": "${env:DB_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Cài đặt Java và jbang.
2. Sửa file cấu hình của Claude để thêm máy chủ MCP.
3. Thêm thông tin máy chủ như ví dụ dưới đây.
4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Kiểm tra MCP server đã được nhận diện.

Ví dụ cấu hình JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cursor

1. Đảm bảo đã cài Java và jbang.
2. Mở file cấu hình Cursor.
3. Thêm Quarkus MCP Server vào phần mcpServers.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Thử nghiệm tích hợp.

Ví dụ cấu hình JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cline

1. Cài đặt Java và jbang.
2. Truy cập file cấu hình của Cline.
3. Thêm MCP Server theo định dạng JSON.
4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Đảm bảo server đã hoạt động.

Ví dụ cấu hình JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Lưu ý: Trên mọi nền tảng, hãy bảo mật API key và thông tin nhạy cảm bằng biến môi trường như ví dụ trên.

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

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

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

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, agent AI của bạn có thể sử dụng MCP như một công cụ với đầy đủ chức năng. Hãy đổi “MCP-name” thành tên thực của MCP server bạn (ví dụ: “github-mcp”, “weather-api”, v.v.) và thay URL bằng đường dẫn MCP server của bạn.

Tổng quan

Dựa vào phạm vi trên, repository Quarkus MCP Server cung cấp tổng quan nền tảng, hướng dẫn cài đặt và khuyến nghị bảo mật, nhưng thiếu thông tin chi tiết về prompt, resource và tool. Tài liệu rõ ràng về cách vận hành và tích hợp máy chủ, đặc biệt với các tác vụ tương tác cơ sở dữ liệu, nhưng thiếu các chi tiết nâng cao giúp lập trình viên khai thác tối đa tiện ích.

Điểm MCP

Ý kiến đánh giá:
Với tài liệu và các tính năng sẵn có, chúng tôi chấm repository MCP server này 6/10. Tài liệu rõ ràng cho người mới và hướng dẫn setup cơ bản tốt, nhưng cần bổ sung thông tin chi tiết hơn về resource, prompt và tool để tối ưu hóa cho các lập trình viên.