JFrog MCP Server-integratie
De JFrog MCP Server versterkt je AI-workflows in FlowHunt met naadloze DevOps-automatisering, repositorybeheer en realtime-infrastructuurinzichten.

Wat doet de “JFrog” MCP Server?
De JFrog MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als integratielaag tussen AI-assistenten en de JFrog Platform API, waardoor ontwikkelaars hun DevOps-workflows kunnen automatiseren en verbeteren. Door gebruik te maken van deze MCP-server kunnen AI-clients diverse handelingen uitvoeren zoals repositorybeheer, build tracking, runtime monitoring, artifact search, catalogus en curation, en kwetsbaarheidsanalyse. De server fungeert als brug, waardoor AI-agenten taken kunnen uitvoeren als het aanmaken en beheren van repositories, build-informatie ophalen, runtime-clusters monitoren en toegang krijgen tot kwetsbaarheidsscansamenvattingen. Deze integratie stroomlijnt ontwikkelings- en releaseprocessen, waardoor teams hun software-artifacten en infrastructuur efficiënt kunnen beheren via conversatie- of programmatisch AI-interface.
Lijst met Prompts
Er zijn geen prompt templates gevonden in de aangeleverde repository-inhoud.
Lijst met Resources
Er zijn geen expliciete MCP-resources genoemd in de aangeleverde repository-inhoud.
Lijst met Tools
- check_jfrog_availability
- Controleert of het JFrog-platform gereed en functioneel is. Geeft de gereedheidsstatus van het platform terug.
- create_local_repository
- Maakt een nieuwe lokale repository aan in Artifactory. Accepteert parameters zoals key, rclass (“local”), packageType, en optioneel description, projectKey en environments.
- create_remote_repository
- Maakt een nieuwe remote repository aan om externe package registries te proxien. Vereist key, rclass (“remote”), packageType, url, en optionele inloggegevens en configuraties.
- create_virtual_repository
- Bundelt meerdere repositories in één virtuele repository. Vereist key, rclass (“virtual”), packageType, repositories (lijst) en optionele metadata.
- list_repositories
- Lijst alle repositories in Artifactory op, met optionele filtering op type, packageType of project.
Gebruikstoepassingen van deze MCP Server
- Repositorybeheer
- Automatiseer het aanmaken en beheren van lokale, remote en virtuele repositories, waardoor efficiëntie wordt verbeterd en handmatige fouten in artifactopslag worden verminderd.
- Build tracking
- Lijst en haal eenvoudig build-informatie op, waardoor teams de buildstatus en -geschiedenis voor CI/CD-processen kunnen monitoren.
- Runtime monitoring
- Bekijk runtime-clusters en draaiende container-images, wat helpt bij realtime monitoring en beheer van infrastructuurcomponenten.
- Artifact search
- Voer geavanceerde AQL-queries uit om artifacts en builds te zoeken, waardoor je snel en nauwkeurig toegang krijgt tot benodigde binaries en metadata.
- Kwetsbaarheids- en curation-inzichten
- Toegang tot package-informatie, versies en samenvattingen van kwetsbaarheden, zodat teams de beveiliging en compliance gedurende de gehele softwarelevenscyclus kunnen waarborgen.
Hoe stel je het in
Windsurf
- Zorg dat je Node.js hebt geïnstalleerd en toegang hebt tot je MCP-server.
- Open je Windsurf-configuratiebestand (meestal
windsurf.config.json
). - Voeg de JFrog MCP Server toe aan het
mcpServers
-object:
{
"mcpServers": {
"jfrog": {
"command": "npx",
"args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
}
}
}
- Sla het configuratiebestand op en herstart Windsurf.
- Controleer de setup door de MCP-serverstatus te checken in het Windsurf-dashboard.
Claude
- Zorg dat Claude geïnstalleerd en toegankelijk is.
- Zoek het configuratiebestand van de Claude-agent.
- Voeg de JFrog MCP Server toe met de volgende JSON-snippet:
{
"mcpServers": {
"jfrog": {
"command": "npx",
"args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
}
}
}
- Sla je wijzigingen op en herstart Claude.
- Bevestig de serververbinding in de Claude UI.
Cursor
- Installeer Node.js en zorg dat Cursor is ingesteld.
- Open het Cursor-configuratiebestand.
- Voeg de JFrog MCP Server-entry toe:
{
"mcpServers": {
"jfrog": {
"command": "npx",
"args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
}
}
}
- Sla op en herstart Cursor.
- Controleer de MCP-integraties van Cursor voor succesvolle registratie.
Cline
- Installeer Node.js en stel Cline in.
- Ga naar het Cline-configuratiebestand.
- Voeg de volgende MCP-serverconfiguratie toe:
{
"mcpServers": {
"jfrog": {
"command": "npx",
"args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"]
}
}
}
- Sla je configuratie op en herstart Cline.
- Valideer de verbinding via de UI of CLI van Cline.
API-sleutels beveiligen
Beveilig API-sleutels altijd met behulp van omgevingsvariabelen. Voorbeeldconfiguratie:
{
"mcpServers": {
"jfrog": {
"command": "npx",
"args": ["@jfrog/mcp-jfrog@latest"],
"env": {
"JFROG_API_KEY": "${env.JFROG_API_KEY}"
},
"inputs": {
"baseUrl": "https://your.jfrog.instance"
}
}
}
}
Vervang "JFROG_API_KEY"
en "baseUrl"
door je eigen omgevingsvariabele en JFrog-instantie-URL.
Hoe gebruik je deze MCP binnen flows
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je de MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-serverdetails in met dit JSON-formaat:
{
"jfrog": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “jfrog” te wijzigen in de werkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door die van je eigen MCP-server.
Overzicht
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Duidelijk overzicht en lijst van functies |
Lijst met Prompts | ⛔ | Geen prompt templates gevonden |
Lijst met Resources | ⛔ | Geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd |
Lijst met Tools | ✅ | Gedetailleerde toolbeschrijvingen in README |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld-JSON voor gebruik van omgevingsvariabelen |
Sampling support (minder belangrijk voor score) | ⛔ | Geen vermelding van sampling support |
Onze mening
De JFrog MCP Server biedt robuuste integratie voor repository- en artifactbeheer, met een goed gedocumenteerde toolset en duidelijke installatie-instructies. Er ontbreekt echter documentatie over prompt templates, expliciete MCP-resources en geavanceerde MCP-functies zoals roots of sampling. Al met al is het zeer bruikbaar voor DevOps-automatisering, maar kunnen er uitbreidingen nodig zijn voor bredere MCP-compatibiliteit.
MCP Score: 7/10. Scoort goed op praktische tools, licentie en adoptie, maar mist sommige geavanceerde MCP-documentatie en -functies.
MCP Score
Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal forks | 15 |
Aantal sterren | 92 |
Veelgestelde vragen
- Wat is de JFrog MCP Server?
De JFrog MCP Server fungeert als brug tussen AI-assistenten en de JFrog Platform API, waardoor geautomatiseerde DevOps-workflows mogelijk worden zoals repositorybeheer, build tracking, monitoring, artifact search en kwetsbaarheidsanalyse.
- Welke handelingen kan de JFrog MCP Server uitvoeren?
Hij ondersteunt het aanmaken en beheren van repositories (lokaal, remote, virtueel), build tracking, artifact search, runtime monitoring en het ophalen van kwetsbaarheids- en curation-inzichten.
- Hoe beveilig ik mijn API-sleutels voor de JFrog MCP Server?
Gebruik omgevingsvariabelen om gevoelige informatie op te slaan en geef deze op in de MCP-serverconfiguratie. Stel bijvoorbeeld JFROG_API_KEY in je omgeving in en verwijs ernaar in je config.
- Ondersteunt de JFrog MCP Server prompt templates of expliciete MCP-resources?
De huidige documentatie bevat geen prompt templates of expliciete MCP-resources.
- Wat is de MCP Score voor de JFrog MCP Server?
Hij scoort 7/10 en blinkt uit in praktische DevOps-tools en integratie, met enkele hiaten in documentatie en geavanceerde MCP-functies.
Boost DevOps met JFrog MCP Server
Stroomlijn je softwareontwikkelingscyclus door FlowHunt te verbinden met JFrog's krachtige tools voor artifact- en repositorybeheer.