Máy chủ RabbitMQ MCP

Máy chủ “RabbitMQ” MCP làm gì?

Máy chủ RabbitMQ MCP là một triển khai Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để cho phép trợ lý AI quản lý và tương tác với các message broker RabbitMQ. Bằng cách đóng gói các admin API của RabbitMQ thành các công cụ MCP và sử dụng thư viện Pika cho các tương tác ở cấp độ tin nhắn, máy chủ này cho phép AI agent thực hiện các tác vụ như quản lý hàng đợi, gửi/nhận tin nhắn và giám sát trạng thái broker. RabbitMQ MCP Server hỗ trợ tích hợp liền mạch với các MCP client, cung cấp HTTP streamable với BearerAuthProvider của FastMCP, và cho phép người dùng kết nối với các broker RabbitMQ khác nhau trong suốt hội thoại. Nó đơn giản hóa quy trình phát triển bằng cách trao quyền tự động hóa vận hành hàng đợi tin nhắn cho AI agent, giúp lập trình viên dễ dàng xây dựng và quản lý hệ thống phân tán mạnh mẽ hơn.

Danh sách Prompt

Không tìm thấy mẫu prompt nào được ghi lại trong kho lưu trữ.

Danh sách Resource

Không thấy định nghĩa resource rõ ràng trong kho lưu trữ.

Danh sách Công cụ

• Admin API Wrappers: Cung cấp các API quản trị RabbitMQ như các công cụ MCP, cho phép AI client thực hiện các tác vụ quản trị broker.
• Vận hành tin nhắn dựa trên Pika: Sử dụng thư viện Pika để tương tác với RabbitMQ ở cấp độ tin nhắn, cho phép tạo, tiêu thụ và xóa hàng đợi/tin nhắn.
• Công cụ chuyển đổi broker: Cho phép chỉ định một RabbitMQ broker khác trong suốt hội thoại để chuyển đổi ngữ cảnh động.
  (Mô tả suy diễn từ README; tên hàm công cụ cụ thể không được liệt kê trong server.py.)

Trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Quản lý hàng đợi tự động: Lập trình viên có thể dùng AI agent để tạo, xóa hoặc cấu hình hàng đợi tin nhắn bằng lập trình, đơn giản hóa quản lý hạ tầng.
• Giám sát & tiêu thụ tin nhắn: Trợ lý AI có thể giám sát trạng thái hàng đợi, tiêu thụ tin nhắn và cung cấp phân tích/thông báo thời gian thực, nâng cao khả năng quan sát.
• Quản trị broker: Các thao tác quản trị định kỳ như quản lý người dùng, thiết lập quyền hạn và kiểm tra sức khỏe broker có thể tự động hóa qua công cụ MCP.
• Chuyển đổi broker động: Trong quy trình đa môi trường (ví dụ staging đến production), AI agent có thể chuyển đổi endpoint RabbitMQ một cách linh hoạt mà không cần triển khai lại.
• Kiểm thử tích hợp: Lập trình viên có thể kịch bản hóa kiểm thử tự động cho ứng dụng phân tán bằng cách mô phỏng dòng tin nhắn và xác minh trạng thái hàng đợi qua các hành động MCP do AI điều khiển.

Hướng dẫn cài đặt

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài Node.js và uvx trên hệ thống.
2. Mở file cấu hình Windsurf.
3. Thêm RabbitMQ MCP Server vào cấu hình mcpServers.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại Windsurf.
5. Xác nhận kết nối bằng cách kiểm tra log máy chủ MCP và giao diện Windsurf.

Ví dụ JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Bảo mật API Key (ví dụ biến môi trường):

{
  "env": {
    "RABBITMQ_USERNAME": "<rabbitmq username>",
    "RABBITMQ_PASSWORD": "<rabbitmq password>"
  },
  "inputs": {
    "username": "${RABBITMQ_USERNAME}",
    "password": "${RABBITMQ_PASSWORD}"
  }
}

Claude

1. Cài đặt uvx và đảm bảo Claude đã cập nhật.
2. Mở file cấu hình Claude.
3. Thêm block RabbitMQ MCP Server vào phần mcpServers.
4. Lưu file và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận thiết lập bằng cách gửi lệnh thử nghiệm tới RabbitMQ MCP Server.

Ví dụ JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Tham khảo ví dụ biến môi trường ở trên để bảo mật thông tin đăng nhập.

Cursor

1. Cài đặt phiên bản mới nhất của Cursor và đảm bảo có sẵn uvx.
2. Tìm file cấu hình của Cursor.
3. Thêm entry RabbitMQ MCP Server vào mcpServers.
4. Lưu cấu hình và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra tích hợp bằng cách khởi tạo một lệnh MCP.

Ví dụ JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Sử dụng biến môi trường như hướng dẫn ở trên để bảo mật thông tin nhạy cảm.

Cline

1. Đảm bảo đã cài đặt Cline và uvx.
2. Chỉnh sửa file cấu hình Cline.
3. Đăng ký RabbitMQ MCP Server dưới mcpServers.
4. Khởi động lại Cline để áp dụng thay đổi.
5. Kiểm tra hoạt động bằng cách kết nối với RabbitMQ MCP Server.

Ví dụ JSON:

{
  "mcpServers": {
    "rabbitmq": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-rabbitmq@latest",
        "--rabbitmq-host", "<hostname>",
        "--port", "<port number>",
        "--username", "<rabbitmq username>",
        "--password", "<rabbitmq password>",
        "--use-tls", "<true|false>"
      ]
    }
  }
}

Thêm cấu hình biến môi trường như đã mô tả ở trên.

Hướng dẫn sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow của bạn và kết nối nó với AI agent:

Nhấp 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:

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

Sau khi cấu hình, AI agent sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Hãy nhớ đổi “rabbitmq” thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên những điều trên, Máy chủ RabbitMQ MCP cung cấp tài liệu tích hợp và thiết lập khá đầy đủ, chú trọng vào cách dùng công cụ và bảo mật. Tuy nhiên, nó chưa có mẫu prompt cũng như định nghĩa resource cụ thể trong tài liệu công khai. Roots và sampling chưa được ghi nhận.

Điểm MCP

Đánh giá:
Tôi đánh giá máy chủ MCP này 7/10. Nó có tài liệu rõ ràng và đáp ứng tốt cho tích hợp RabbitMQ dựa trên công cụ, tuy nhiên có thể cải thiện thêm bằng cách cung cấp mẫu prompt rõ ràng, định nghĩa resource và tài liệu về hỗ trợ Roots/Sampling.