Server MCP GraphQL

Cosa fa il server MCP “MCP GraphQL”?

MCP GraphQL è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per fornire un’interfaccia standardizzata per l’interazione con le API GraphQL. Effettuando l’introspezione di un endpoint GraphQL di destinazione, espone automaticamente ogni query GraphQL disponibile come uno strumento MCP dedicato, consentendo ad assistenti AI e sviluppatori di interagire senza soluzione di continuità con fonti dati GraphQL esterne. Questo facilita attività come interrogazioni di banche dati, recupero dati e integrazione con servizi di terze parti direttamente tramite un flusso di lavoro compatibile MCP. MCP GraphQL gestisce la mappatura dei parametri degli strumenti, la generazione dinamica degli schemi JSON e l’autenticazione (inclusi Bearer, Basic o intestazioni personalizzate), tutto senza necessità di definire manualmente lo schema. Il suo scopo principale è semplificare i flussi di lavoro di sviluppo rendendo le API GraphQL accessibili e azionabili da assistenti AI e utenti umani tramite un protocollo unificato.

Elenco dei prompt

Nei materiali forniti non sono menzionati template di prompt.

Elenco delle risorse

Nella documentazione fornita non sono descritti esplicitamente MCP resources.

Elenco degli strumenti

• Strumenti Query GraphQL
  Ogni query GraphQL esposta dall’API di destinazione è presentata come uno strumento MCP individuale. Il server crea dinamicamente uno strumento per ogni query, con parametri che corrispondono a quelli della query GraphQL. Questo consente ai client di eseguire direttamente qualsiasi delle query supportate dall’API tramite MCP.
  • Parametri: Generati automaticamente dallo schema GraphQL
  • Schema di input: Creato dinamicamente in base ai requisiti della query

Casi d’uso di questo server MCP

• Gestione database via GraphQL
  Gli sviluppatori possono eseguire query complesse su database abilitati a GraphQL, recuperando dati strutturati direttamente nel proprio ambiente di sviluppo o in flussi di lavoro AI.
• Integrazione API di terze parti
  Integrazione fluida con prodotti SaaS o servizi che espongono endpoint GraphQL, consentendo agli assistenti AI di recuperare, aggregare o manipolare dati remoti.
• Prototipazione rapida ed esplorazione dati
  Introspezione istantanea delle query disponibili da una nuova API GraphQL, permettendo esperimenti rapidi e analisi dati senza mappatura manuale degli schemi.
• Reportistica automatica
  Utilizza agenti AI per automatizzare l’estrazione dei dati dalle API GraphQL e compilare report o dashboard su richiesta.
• Gestione avanzata file o contenuti
  Se un servizio espone funzionalità di gestione file o contenuti tramite GraphQL, queste possono essere accessibili come strumenti per automatizzare flussi di lavoro.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python 3.11+ sia installato.
2. Installa mcp-graphql tramite pip o usa uvx se necessario.
3. Modifica il file di configurazione di Windsurf.
4. Aggiungi il server MCP GraphQL alla sezione mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
6. Verifica la connessione eseguendo una query di test.
7. Proteggere le chiavi API: usa variabili d’ambiente.

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-graphql",
         "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
         "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
       ],
       "env": {
         "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
       }
     }
   }
   

Claude

1. Apri le impostazioni/configurazione di Claude.
2. Installa o assicurati che uvx o mcp-graphql siano disponibili.
3. Aggiungi alla configurazione mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. In alternativa, usa pip o Docker come segue:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mcp_graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

   o

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "docker",
       "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

5. Salva le modifiche e riavvia Claude per applicare.

Cursor

1. Installa mcp-graphql usando pip o uvx.
2. Apri il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi quanto segue nella sezione mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e ricarica Cursor.
5. Testa eseguendo una query di esempio tramite l’interfaccia MCP.

Cline

1. Assicurati di avere Python 3.11+ e mcp-graphql installati.
2. Individua il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi il server MCP GraphQL alle impostazioni mcpServers:

   "mcpServers": {
     "graphql": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-graphql", "--api-url", "https://api.example.com/graphql"]
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cline.
5. Usa variabili d’ambiente per i token come mostrato sopra per la sicurezza.

Proteggere le chiavi API

Usa variabili d’ambiente per dati sensibili come i token:

"mcpServers": {
  "graphql": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-graphql",
      "--api-url", "https://api.example.com/graphql",
      "--auth-token", "${GRAPHQL_TOKEN}"
    ],
    "env": {
      "GRAPHQL_TOKEN": "your-token"
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Fai clic sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “graphql” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

Un’implementazione MCP solida e pratica per le API GraphQL, ma priva di prompt/risorse esplicite e non menziona il sampling o i roots. Ottima per esposizione degli strumenti e facilità di configurazione. La valutazione è 7/10 in base a completezza e utilità per gli sviluppatori.

MCP Score