Apollo MCP 服务器

“Apollo” MCP 服务器的作用是什么？

Apollo MCP 服务器是模型上下文协议（MCP）的一种实现，旨在将 GraphQL 操作作为 MCP 工具暴露。它作为 AI 助手与外部 GraphQL 数据源或 API 之间的桥梁，通过标准化协议让 AI 客户端可以直接进行查询、变更等操作。这使诸如数据库查询、文件管理和 API 交互等任务，都可以通过 GraphQL 端点进行统一管理。借助 Apollo MCP 服务器，开发者能够自动化日常任务、整合多方服务数据，并利用 AI 驱动的工作流优化开发过程。

提示模板列表

在所提供的仓库中未找到关于提示模板的信息。

资源列表

在所提供的仓库中未找到关于特定 MCP 资源的信息。

工具列表

• 将 GraphQL 操作作为工具
  • Apollo MCP 服务器会将可用的 GraphQL 操作（查询、变更）作为 MCP 工具暴露，使 AI 客户端能够以编程方式与 GraphQL API 交互。

该 MCP 服务器的应用场景

• GraphQL API 集成
  • 无缝连接 AI 助手与 GraphQL API，实现实时数据检索与变更。
• 自动化数据库交互
  • AI 工作流可通过 MCP 暴露的 GraphQL 端点查询、插入或更新数据库记录。
• 快速原型开发
  • 开发者可借助集成 Apollo MCP 服务器的 AI 工具，快速测试和迭代 GraphQL 操作。
• 数据分析
  • 利用 AI 分析从 GraphQL API 获取的数据，为用户提供洞察或摘要。
• DevOps 自动化
  • 通过将 AI 工具与基于 GraphQL 的后端服务对接，实现自动化部署、监控或配置任务。

如何设置

Windsurf

未找到有关 Windsurf 的平台专用设置说明。

Claude

未找到有关 Claude 的平台专用设置说明。

Cursor

未找到有关 Cursor 的平台专用设置说明。

Cline

未找到有关 Cline 的平台专用设置说明。

示例 JSON 配置

在仓库中未找到配置片段。

API 密钥安全

在仓库中未找到关于使用环境变量保护 API 密钥的明确说明或示例。

如何在 FlowHunt 流程中使用该 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，首先需要在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到你的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息：

{
  "apollo-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 代理即可使用该 MCP 作为工具，访问其所有功能。请记得将 “apollo-mcp” 替换为你实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

根据目前的信息，Apollo MCP 服务器是一个专注且实用的工具，用于通过 MCP 暴露 GraphQL API。然而，公共仓库中的文档较为简略，缺少提示模板、详细的设置说明和配置示例。优点在于有 LICENSE、工具及适度的社区关注度，但整体易用性若能补充更多文档将更佳。

MCP 评分

评分：
鉴于缺少配置、提示和资源示例，但基础扎实且有明确许可证，基于上述表格，该 MCP 服务器在通用易用性与文档质量方面得分为 5/10。