oatpp-mcp MCP Server

Wat doet de “oatpp-mcp” MCP Server?

De oatpp-mcp MCP Server is een implementatie van Anthropic’s Model Context Protocol (MCP) voor het Oat++ webframework. Hij fungeert als brug tussen AI-assistenten en externe API’s of services, waardoor naadloze integratie en interactie mogelijk wordt. Door Oat++ API-controllers en resources via het MCP-protocol bloot te stellen, stelt oatpp-mcp AI-agenten in staat om taken uit te voeren zoals API’s bevragen, bestanden beheren en server-side tools benutten. Dit versterkt ontwikkelworkflows door grote taalmodellen (LLM’s) en clients toegang te geven tot backenddata, operaties te automatiseren en interacties te standaardiseren via herbruikbare prompt-templates en workflows. De server kan draaien over STDIO of HTTP SSE, waardoor hij flexibel inzetbaar is in verschillende omgevingen.

Lijst van Prompts

• CodeReview
  Een prompttemplate ontworpen voor code review-taken, waarmee LLM’s codefragmenten van gebruikers kunnen analyseren en feedback geven.

Lijst van Resources

• File
  Stelt bestandsbewerkingen als resource beschikbaar, zodat clients en LLM’s bestanden op de server kunnen lezen en schrijven.

(Geen andere resources expliciet genoemd in de beschikbare documentatie.)

Lijst van Tools

• Logger
  Een tool die loggingmogelijkheden biedt, waarmee LLM’s en clients gebeurtenissen of acties kunnen vastleggen tijdens interactie met de server.

(Geen andere tools expliciet genoemd in de beschikbare documentatie.)

Toepassingen van deze MCP Server

• Code Review Automatisering
  Ontwikkelaars kunnen codefragmenten aanbieden voor geautomatiseerde review, waarbij LLM’s direct feedback en suggesties geven en codekwaliteit stroomlijnen.
• API-query’s
  De server kan tools genereren uit Oat++ API-controllers, waarmee AI-assistenten direct met eigen API’s kunnen communiceren voor data-opvraag of procesautomatisering.
• Bestandsbeheer
  Via de File-resource kunnen AI-agenten bestanden op de server lezen en schrijven, bijvoorbeeld voor configuratiewijzigingen, logopvraag of datapreprocessing.
• Logging en Monitoring
  Met de Logger-tool kunnen ontwikkelaars AI-gedreven acties bijhouden, workflows monitoren en efficiënter debuggen.
• LLM-workflow standaardisatie
  Door standaardprompts en tools bloot te stellen, kunnen teams consistente en herbruikbare workflows creëren voor LLM-automatisering en integratie.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je alle vereisten hebt geïnstalleerd (Oat++, Node.js indien nodig, en oatpp-mcp gebouwd/geïnstalleerd).
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand (bijv. settings.json).
3. Voeg de oatpp-mcp-server toe onder het mcpServers-object:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Sla je configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de oatpp-mcp-server draait en bereikbaar is.

API-sleutels beveiligen

{
  "mcpServers": {
    "oatpp-mcp": {
      "command": "oatpp-mcp",
      "env": {
        "API_KEY": "env:OATPP_API_KEY"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installeer Oat++ en oatpp-mcp volgens de build-instructies.
2. Open de MCP-integratieconfiguratie van Claude.
3. Registreer de oatpp-mcp-server met de volgende JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Herstart Claude.
5. Test de verbinding met de oatpp-mcp MCP-server.

API-sleutels beveiligen
Volg hetzelfde patroon als bij Windsurf.

Cursor

1. Bouw en installeer oatpp-mcp.
2. Bewerk het configuratiebestand van Cursor (raadpleeg de documentatie voor de locatie).
3. Voeg oatpp-mcp toe als MCP-server:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Controleer of de server wordt weergegeven en bereikbaar is.

API-sleutels beveiligen
Zelfde als hierboven.

Cline

1. Zorg dat de vereisten (Oat++, oatpp-mcp) zijn geïnstalleerd.
2. Bewerk de MCP-serverconfiguratie van Cline.
3. Voeg oatpp-mcp toe met:

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Cline.
5. Test de MCP-serverintegratie.

API-sleutels beveiligen
Zelfde als hierboven.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te koppelen aan je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. In de systeem-MCP-configuratie sectie voeg je je MCP-servergegevens toe in het volgende JSON-formaat:

{
  "oatpp-mcp": {
    "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 “oatpp-mcp” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en vervang de URL door die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Op basis van de documentatie biedt oatpp-mcp een minimale maar functionele MCP-serverimplementatie, die de basis van het protocol dekt (prompts, resources, tools en setup), maar geen bewijs toont van geavanceerde functies zoals sampling of roots. De documentatie is duidelijk en behandelt de essentie, maar is beperkt in reikwijdte en detail.

MCP-score

Onze mening:
oatpp-mcp biedt een schone, functionele en conforme MCP-implementatie voor Oat++. Het dekt de basis (met ten minste één tool, prompt en resource), maar is niet rijk aan features en mist documentatie of bewijs voor roots, sampling of een bredere set primitieve functies. Het is een goed startpunt voor Oat++-gebruikers, maar kan uitbreiding vereisen voor geavanceerdere workflows.

Beoordeling:
6/10 – Goede basis en protocolconformiteit, maar beperkt qua functionaliteit en uitbreidbaarheid op basis van de beschikbare documentatie.