Quarkus MCP 服务器

“Quarkus” MCP 服务器的作用是什么？

Quarkus MCP（模型上下文协议）服务器是一组基于 Java 并采用 Quarkus MCP 服务器框架实现的服务器。其主要目的是通过连接到外部数据源、API 或服务，扩展支持 MCP 的大型语言模型（LLM）AI 应用的能力。开发者通过运行这些服务器，可以使 AI 助手直接执行数据库查询、文件管理或与不同系统集成等任务。这让 LLM 能与真实世界数据和服务互动，便于在 AI 驱动的应用中实现自动化、管理和流程优化。Quarkus MCP 服务器兼容多种环境，可轻松集成到如 Claude Desktop 等支持 MCP 的客户端中。

提示词列表

仓库中未提供提示模板相关信息。

资源列表

仓库文档中未提供明确的资源定义。

工具列表

在 server.py 或类似文件中未发现工具的直接列表或描述，但提到 JDBC 服务器用于数据库交互。

此 MCP 服务器的应用场景

• 数据库管理： JDBC 服务器让 AI 应用可连接并操作任何兼容 JDBC 的数据库（Postgres、MySQL、Oracle、Sqlite 等），通过 LLM 工作流实现数据存储、检索和管理自动化。
• 开发流程自动化： 作为 LLM 与各类数据源/服务的桥梁，开发者可创建利用实时数据的自动化工作流，或执行数据分析与转换等操作。
• 与 AI 客户端集成： 这些服务器专为如 Claude Desktop 等支持 MCP 的客户端设计，实现无缝集成与智能体能力扩展。
• 跨语言与平台支持： 服务器可通过 jbang 运行，在 Java、JavaScript、Python 等多种环境下使用，为不同开发栈提供灵活性。

如何搭建

Windsurf

1. 确保已安装 Java 和 jbang 。
2. 打开您的 Windsurf 配置文件。
3. 在 mcpServers 对象中添加 Quarkus MCP 服务器（如 JDBC 服务器）的 JSON 片段。
4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证服务器已运行并可访问。

JSON 配置示例：

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

API 密钥安全配置示例：

{
  "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. 安装 Java 和 jbang 。
2. 编辑 Claude 配置，添加您的 MCP 服务器。
3. 按下方示例插入相关服务器信息。
4. 保存并重启 Claude。
5. 确认 MCP 服务器已被识别。

JSON 配置示例：

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

Cursor

1. 确保已安装 Java 和 jbang 。
2. 打开 Cursor 配置文件。
3. 在 mcpServers 部分添加 Quarkus MCP 服务器信息。
4. 保存更改并重启 Cursor。
5. 测试集成效果。

JSON 配置示例：

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

Cline

1. 安装 Java 和 jbang 。
2. 进入您的 Cline 配置文件。
3. 以 JSON 格式添加 MCP 服务器信息。
4. 保存并重启 Cline。
5. 确认服务器运行正常。

JSON 配置示例：

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

注意： 所有平台均建议通过环境变量方式保障 API 密钥及敏感信息安全，具体如上方示例所示。

如何在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流时，首先在流程中添加 MCP 组件并连接到您的 AI 智能体：

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

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

配置完成后，AI 智能体即可将此 MCP 作为工具，使用其全部功能和能力。请记得将 “MCP-name” 替换为您实际的 MCP 服务器名称（如 “github-mcp”、“weather-api” 等），并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

基于以上内容，Quarkus MCP 服务器仓库涵盖了基础的概述、搭建指南和安全建议，但缺乏对提示词、资源和工具的详细说明。文档对服务器运行与集成（尤其是数据库交互方面）阐述清晰，但缺少更深入的开发参考资料，限制了开发者进一步挖掘其潜力。

MCP 评分

我们的观点：
结合文档与现有特性，我们认为该 MCP 服务器仓库值得 6/10 分。其结构良好，适合基础使用和部署，但如能补充资源、提示词及工具相关细节，将大幅提升对开发者的实用价值。