Serveur Kong Konnect MCP

Que fait le serveur “Kong Konnect” MCP ?

Le serveur Kong Konnect MCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui permet aux assistants IA, tels que Claude, d’interagir directement avec la passerelle API de Kong Konnect. Ce serveur agit comme un pont, permettant aux outils pilotés par l’IA d’interroger et d’analyser les configurations de la passerelle, le trafic et l’analytique via le langage naturel. Les développeurs peuvent utiliser le serveur pour récupérer des données d’analytique, inspecter les configurations de la passerelle API et gérer les plans de contrôle, le tout via des outils MCP standardisés. En intégrant des sources de données externes comme les API de Kong Konnect dans les flux de travail IA, ce serveur MCP rationalise des tâches telles que la surveillance du trafic, l’audit des configurations et la gestion des services API, améliorant l’efficacité et l’intelligence des activités de développement et d’exploitation.

Liste des prompts

• Aucun modèle de prompt explicite n’est documenté dans les fichiers du dépôt ou le README.

Liste des ressources

• Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans les fichiers du dépôt ou le README.

Outils d’analytique

• Requêter les requêtes API
  Interrogez et analysez les requêtes de la passerelle API Kong avec des filtres personnalisables tels que la plage de temps, les codes d’état, les méthodes HTTP, les identifiants de consommateurs, etc.

• Obtenir les requêtes d’un consommateur
  Analysez les requêtes API effectuées par un consommateur spécifique, filtrées par ID consommateur et plage de temps.

Outils de configuration

• (D’autres outils de configuration sont référencés mais non détaillés dans le README ou les fichiers du projet.)

Outils de plans de contrôle

• (Des outils liés à la gestion des plans de contrôle sont référencés mais non détaillés dans le README ou les fichiers du projet.)

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analytique et reporting API
  Les développeurs et les équipes d’exploitation peuvent utiliser le serveur pour obtenir des analyses détaillées sur les requêtes API, y compris des filtres par codes d’état, méthodes, consommateurs, services, etc. pour une surveillance complète.

• Analyse du comportement des consommateurs
  Analysez les requêtes et comportements pour des consommateurs individuels, ce qui aide pour le support, la facturation ou les audits de sécurité.

• Audit de la configuration de la passerelle
  Listez et inspectez les services, routes, consommateurs et plugins pour auditer et vérifier les configurations de la passerelle API.

• Gestion du plan de contrôle
  Gérez et inspectez les plans de contrôle et groupes de plans de contrôle, simplifiant l’administration des passerelles API distribuées.

• Opérations pilotées par l’IA
  Permettez aux assistants IA d’effectuer des requêtes et diagnostics en temps réel sur l’infrastructure API, réduisant l’effort manuel et accélérant la réponse aux incidents.

Comment le configurer

Windsurf

1. Prérequis : Assurez-vous que Node.js 20+ et un client compatible MCP sont installés.
2. Clonage & installation :

   git clone https://github.com/Kong/mcp-konnect.git
   cd mcp-konnect
   npm install
   npm run build
   

3. Définir les variables d’environnement :

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=your_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. Ajouter le serveur MCP dans la configuration Windsurf :
   Modifiez votre fichier de configuration Windsurf (par exemple, windsurf.json) :

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Redémarrez Windsurf et vérifiez.

Claude

1. Prérequis : Node.js 20+, Claude Desktop ou client compatible.
2. Clonage, installation et build : (voir ci-dessus)
3. Définir les variables d’environnement : (voir ci-dessus)
4. Modifier la configuration Claude :

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Redémarrez Claude et vérifiez.

Cursor

1. Prérequis : Node.js 20+, Cursor avec la capacité MCP.
2. Clonage, installation, build : (voir ci-dessus)
3. Définir les variables d’environnement : (voir ci-dessus)
4. Configurer dans Cursor :

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Redémarrez Cursor et vérifiez.

Cline

1. Prérequis : Node.js 20+, Cline avec support MCP.
2. Clonage, installation, build : (voir ci-dessus)
3. Définir les variables d’environnement : (voir ci-dessus)
4. Ajouter à la configuration Cline :

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Redémarrez et testez la connexion.

Remarque :
Sécurisez toujours les clés API en utilisant des variables d’environnement. Exemple :

{
  "mcpServers": {
    "kong-konnect": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
      "env": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
        "KONNECT_REGION": "us"
      },
      "inputs": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "env:KONNECT_ACCESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et en le connectant à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "kong-konnect": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer “kong-konnect” pour le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par celle de votre serveur MCP.

Aperçu

Sur cette base, le serveur Kong Konnect MCP est en cours de développement mais expose déjà des outils pertinents pour l’analytique et la configuration. Cependant, les ressources et prompts ne sont pas documentés, et la prise en charge des racines ou de l’échantillonnage n’est pas mentionnée. Le projet est open source, raisonnablement actif et propose des instructions d’installation claires.

Notre avis

Le serveur Kong Konnect MCP s’intègre bien aux workflows IA pour les opérations et l’analytique API. Cependant, l’absence de documentation sur les prompts et ressources, ainsi qu’aucune mention explicite des racines ou de l’échantillonnage, limite son exhaustivité. Il reste toutefois un MCP fonctionnel et utile dans son domaine.

Note : 6/10

Score MCP