MCP GraphQL Server

Co robi serwer MCP “MCP GraphQL”?

MCP GraphQL to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany, by zapewnić standaryzowany interfejs do interakcji z GraphQL API. Poprzez introspekcję docelowego endpointa GraphQL automatycznie udostępnia każde dostępne zapytanie jako dedykowane narzędzie MCP, umożliwiając asystentom AI i deweloperom płynną interakcję z zewnętrznymi źródłami danych GraphQL. Ułatwia to zadania takie jak zapytania do baz danych, pobieranie danych czy integracje z usługami firm trzecich bezpośrednio w zgodnym przepływie MCP. MCP GraphQL obsługuje mapowanie parametrów narzędzi, dynamiczne generowanie schematów JSON oraz uwierzytelnianie (w tym Bearer, Basic lub niestandardowe nagłówki), wszystko bez potrzeby ręcznego definiowania schematu. Jego głównym celem jest usprawnienie procesów deweloperskich poprzez udostępnienie GraphQL API dla asystentów AI oraz użytkowników w ramach jednolitego protokołu.

Lista promptów

Nie wspomniano o szablonach promptów w dostarczonych materiałach.

Lista zasobów

W dokumentacji nie opisano wyraźnie zasobów MCP.

Lista narzędzi

• Narzędzia zapytań GraphQL
  Każde zapytanie GraphQL ujawnione przez docelowe API prezentowane jest jako osobne narzędzie MCP. Serwer dynamicznie tworzy narzędzie dla każdego zapytania, z parametrami odpowiadającymi parametrom zapytania GraphQL. Pozwala to klientom wykonywać dowolne z obsługiwanych zapytań API bezpośrednio przez MCP.
  • Parametry: Generowane automatycznie na podstawie schematu GraphQL
  • Schemat wejściowy: Budowany dynamicznie zgodnie z wymaganiami zapytania

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie bazą danych przez GraphQL
  Deweloperzy mogą wykonywać złożone zapytania do baz danych obsługujących GraphQL, pobierając strukturalne dane bezpośrednio do swojego środowiska lub przepływu AI.
• Integracja z zewnętrznymi API
  Płynnie integruj się z produktami SaaS lub usługami udostępniającymi endpointy GraphQL, umożliwiając asystentom AI pobieranie, agregowanie i przetwarzanie zdalnych danych.
• Szybkie prototypowanie i eksploracja danych
  Natychmiast introspektuj dostępne zapytania nowego API GraphQL, co pozwala na szybkie eksperymentowanie i analizę bez ręcznego mapowania schematów.
• Automatyczne raportowanie
  Wykorzystaj agentów AI do automatycznego pobierania danych z GraphQL API i tworzenia raportów lub pulpitów na żądanie.
• Usprawnione zarządzanie plikami lub treścią
  Jeśli usługa udostępnia zarządzanie plikami lub treścią przez GraphQL, funkcje te można obsługiwać jako narzędzia do automatyzacji przepływów pracy.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że zainstalowany jest Python 3.11+.
2. Zainstaluj mcp-graphql przez pip lub użyj uvx w razie potrzeby.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf.
4. Dodaj serwer MCP GraphQL do sekcji mcpServers:

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

5. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
6. Zweryfikuj połączenie uruchamiając testowe zapytanie.
7. Zabezpieczanie kluczy API: użyj zmiennych środowiskowych.

   "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. Otwórz ustawienia/konfigurację Claude.
2. Zainstaluj lub upewnij się, że dostępny jest uvx lub mcp-graphql.
3. Dodaj do konfiguracji mcpServers:

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

4. Alternatywnie, użyj pip lub Dockera, jak pokazano poniżej:

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

   lub

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

5. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Claude, aby zastosować ustawienia.

Cursor

1. Zainstaluj mcp-graphql przez pip lub uvx.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj poniższe do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i przeładuj Cursor.
5. Przetestuj działanie wykonując przykładowe zapytanie przez MCP.

Cline

1. Upewnij się, że masz Pythona 3.11+ oraz zainstalowany mcp-graphql.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj serwer MCP GraphQL do ustawień mcpServers:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
5. Używaj zmiennych środowiskowych dla tokenów jak pokazano wyżej dla bezpieczeństwa.

Zabezpieczanie kluczy API

Używaj zmiennych środowiskowych do wrażliwych danych, takich jak tokeny:

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

Jak używać MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i podłącz go do agenta AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wklej dane serwera MCP używając tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji. Pamiętaj, aby zamienić “graphql” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Solidna, praktyczna implementacja MCP dla GraphQL API, lecz bez jawnych promptów/zasobów i bez wzmianki o próbkowaniu czy korzeniach. Dobra do ekspozycji narzędzi i łatwości wdrożenia. Ocena 7/10 za kompletność i użyteczność dla deweloperów.

Ocena MCP