JSON MCP 服务器

“JSON” MCP 服务器能做什么？

JSON MCP 服务器是一款模型上下文协议（MCP）服务器，使 AI 助手和大语言模型（LLM）能够通过标准化工具和操作与 JSON 数据源交互、查询和处理。它作为 AI 客户端与外部 JSON 数据之间的桥梁，为需要结构化数据访问、高级查询或数据转换的任务提升开发效率。其支持基于 JSONPath 的强大查询、按条件过滤、数组与字符串操作、日期与数值计算以及聚合等功能。开发者可利用该服务器无须为每个数据源单独开发集成，即可进行类数据库操作、数据分析和数据驱动的自动化。

提示模板列表

仓库或文档中未提及明确的提示模板。

资源列表

仓库或 README 未记录明确资源。该服务器通过 URL 操作外部 JSON 数据，但不列出预定义资源。

工具列表

• query
  使用扩展操作的 JSONPath 语法查询 JSON 数据。
  输入:

  • url（字符串）：JSON 数据源的 URL
  • jsonPath（字符串）：带可选操作的 JSONPath 表达式

• filter
  通过条件过滤 JSON 数据。
  输入:

  • url（字符串）：JSON 数据源的 URL
  • jsonPath（字符串）：基础 JSONPath 表达式
  • condition（字符串）：过滤条件

此 MCP 服务器的使用场景

• JSON API 的数据分析
  允许开发者或 LLM 直接在远程 JSON API 响应上运行复杂查询、聚合和统计计算，简化数据分析流程。

• 自动化数据转换
  为 ETL（抽取-转换-加载）流程自动映射、过滤和转换大型 JSON 数据集，节省开发人员编写自定义脚本的时间。

• 动态仪表盘创建
  为需要从各类 JSON 端点聚合和可视化统计的仪表盘后端提供排序、分组和聚合工具支持。

• 实时数据原型开发
  允许 LLM 或用户快速查询和处理实时 JSON 数据，用于概念验证应用或探索性数据分析。

• 基于规则的数据过滤
  使开发者能根据动态可编程条件，从 JSON 数据流中提取相关信息。

如何部署

Windsurf

1. 确保你的系统已安装 Node.js。
2. 找到你的 Windsurf 配置文件。
3. 在 mcpServers 对象下添加 JSON MCP 服务器配置：

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证服务器在可用的 MCP 服务器列表中出现。

Claude

1. 确保已安装 Node.js。
2. 打开你的 claude_desktop_config.json 文件。
3. 在配置中插入以下内容：

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@1.0.3"
       ]
     }
   }
   

4. 保存配置并重启 Claude Desktop。
5. 检查 JSON MCP 服务器是否可用。

Cursor

1. 如未安装 Node.js，请先安装。
2. 打开 Cursor MCP 配置文件。
3. 添加如下片段：

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. 保存并重启 Cursor。
5. 通过 Cursor 的服务器列表确认 MCP 服务器已运行。

Cline

1. 安装 Node.js。
2. 找到并编辑你的 Cline MCP 配置。
3. 添加：

   {
     "json": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
       ]
     }
   }
   

4. 保存更改并重启 Cline。
5. 验证服务器在 Cline 中可访问。

API 密钥安全配置

如果你的 JSON 端点需要认证，可通过环境变量设置 API 密钥并在服务器配置中引用。示例：

{
  "json": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "@gongrzhe/server-json-mcp@latest"
    ],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${API_KEY}"
    }
  }
}

请将 ${API_KEY} 替换为你的实际环境变量或密钥管理方案。

如何在 FlowHunt 的流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP 服务器

要将 MCP 服务器集成到你的 FlowHunt 工作流中，请先在流程中添加 MCP 组件，并将其与 AI 代理连接：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式插入你的 MCP 服务器信息：

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

完成配置后，AI 代理即可将此 MCP 作为工具，访问其全部功能。请记得将 “json” 替换为你的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

我们的看法

JSON MCP 服务器是一款专注且实用的 JSON 数据处理 MCP 服务器，提供强大的查询与过滤工具，但缺少如提示模板、明确资源定义及采样/roots 支持等高级功能。其在数据中心型工作流中的实用性和简洁性表现优异。

MCP 评分：6/10

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