oatpp-mcp Serwer MCP

Minimalny, funkcjonalny serwer MCP dla Oat++, umożliwiający agentom AI interakcję z punktami końcowymi API, zarządzanie plikami i automatyzację przepływów pracy przy użyciu standaryzowanych narzędzi i szablonów promptów.

oatpp-mcp Serwer MCP

Do czego służy serwer “oatpp-mcp” MCP?

oatpp-mcp MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP) firmy Anthropic dla frameworka webowego Oat++. Pełni rolę mostu pomiędzy asystentami AI a zewnętrznymi API lub usługami, umożliwiając płynną integrację i interakcję. Udostępniając kontrolery API Oat++ oraz zasoby przez protokół MCP, oatpp-mcp pozwala agentom AI wykonywać zadania takie jak zapytania do API, zarządzanie plikami i korzystanie z narzędzi po stronie serwera. Wzmacnia to przepływy pracy deweloperskiej, umożliwiając dużym modelom językowym (LLM) i klientom dostęp do danych backendowych, automatyzację operacji oraz standaryzację interakcji poprzez wielokrotnego użytku szablony promptów i workflowy. Serwer może być uruchamiany przez STDIO lub HTTP SSE, co czyni go elastycznym dla różnych środowisk wdrożeniowych.

Lista promptów

  • CodeReview
    Szablon promptu zaprojektowany do zadań przeglądu kodu, umożliwiający LLM analizę i przekazywanie uwag do fragmentów kodu przesłanych przez użytkowników.

Lista zasobów

  • File
    Udostępnia operacje na systemie plików jako zasób, pozwalając klientom i LLM-om na odczyt i zapis plików na serwerze.

(Żadne inne zasoby nie są wyraźnie wymienione w dostępnej dokumentacji.)

Lista narzędzi

  • Logger
    Narzędzie zapewniające możliwości logowania, pozwalające LLM-om i klientom rejestrować zdarzenia i akcje podczas interakcji z serwerem.

(Żadne inne narzędzia nie są wyraźnie wymienione w dostępnej dokumentacji.)

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

  • Automatyzacja przeglądu kodu
    Programiści mogą przesyłać fragmenty kodu do automatycznego przeglądu, korzystając z LLM, aby otrzymać natychmiastową informację zwrotną i sugestie, usprawniając kontrolę jakości kodu.
  • Zapytania do API
    Serwer może automatycznie generować narzędzia z kontrolerów API Oat++, umożliwiając asystentom AI bezpośrednią interakcję z własnymi API w celu pobierania danych lub automatyzacji procesów.
  • Zarządzanie plikami
    Dzięki zasobowi File agenci AI mogą czytać i zapisywać pliki na serwerze, wspierając zadania takie jak aktualizacje konfiguracji, pobieranie logów czy wstępne przetwarzanie danych.
  • Logowanie i monitorowanie
    Za pomocą narzędzia Logger deweloperzy mogą śledzić działania sterowane przez AI, monitorować workflowy i efektywniej debugować problemy.
  • Standaryzacja workflow LLM
    Dzięki udostępnianiu standardowych promptów i narzędzi zespoły mogą tworzyć spójne i powtarzalne workflowy dla automatyzacji i integracji opartej na LLM.

Jak skonfigurować

Windsurf

  1. Upewnij się, że masz zainstalowane wszystkie wymagane elementy (Oat++, Node.js jeśli wymagane oraz zbudowany/zainstalowany oatpp-mcp).
  2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (np. settings.json).
  3. Dodaj serwer oatpp-mcp pod obiektem mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "oatpp-mcp": {
          "command": "oatpp-mcp",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
  5. Zweryfikuj, czy serwer oatpp-mcp działa i jest dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API

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

Claude

  1. Zainstaluj Oat++ i oatpp-mcp zgodnie z instrukcją budowania.
  2. Otwórz konfigurację integracji MCP Claude’a.
  3. Zarejestruj serwer oatpp-mcp poniższym JSON-em:
    {
      "mcpServers": {
        "oatpp-mcp": {
          "command": "oatpp-mcp",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Zrestartuj Claude’a.
  5. Przetestuj połączenie z serwerem oatpp-mcp MCP.

Zabezpieczanie kluczy API
Postępuj według wzorca jak w Windsurf.

Cursor

  1. Zbuduj i zainstaluj oatpp-mcp.
  2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor (zobacz dokumentację, gdzie się znajduje).
  3. Dodaj oatpp-mcp jako serwer MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "oatpp-mcp": {
          "command": "oatpp-mcp",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
  5. Upewnij się, że serwer jest widoczny i dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API
Tak jak powyżej.

Cline

  1. Upewnij się, że wymagane elementy (Oat++, oatpp-mcp) są zainstalowane.
  2. Edytuj konfigurację serwera MCP w Cline.
  3. Dodaj oatpp-mcp używając:
    {
      "mcpServers": {
        "oatpp-mcp": {
          "command": "oatpp-mcp",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz i zrestartuj Cline.
  5. Przetestuj integrację z serwerem MCP.

Zabezpieczanie kluczy API
Tak jak powyżej.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

FlowHunt MCP flow

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP w formacie JSON:

{
  "oatpp-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po zapisaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by “oatpp-mcp” zamienić na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.


Przegląd

SekcjaDostępnośćSzczegóły/Uwagi
Przegląd
Lista promptówWymieniony tylko “CodeReview”
Lista zasobówWymieniony tylko zasób “File”
Lista narzędziWymienione tylko narzędzie “Logger”
Zabezpieczanie kluczy APIPodany przykład zabezpieczania kluczy API przez zmienne środowiskowe
Obsługa sampling (mniej istotna przy ocenie)Nie wspomniano

Na podstawie dokumentacji oatpp-mcp zapewnia minimalną, ale funkcjonalną implementację serwera MCP, obejmującą podstawy protokołu (prompty, zasoby, narzędzia i konfigurację), lecz brak dowodów na obecność zaawansowanych funkcji takich jak sampling czy roots. Dokumentacja jest przejrzysta i obejmuje podstawy, ale jest ograniczona pod względem zakresu i szczegółowości.


Wynik MCP

Posiada LICENSE✅ (Apache-2.0)
Przynajmniej jedno narzędzie
Liczba forków3
Liczba gwiazdek41

Nasza opinia:
oatpp-mcp oferuje przejrzystą, funkcjonalną i zgodną z MCP implementację dla Oat++. Obejmuje podstawy (przynajmniej jedno narzędzie, prompt i zasób), ale nie jest bogaty w funkcje i brakuje dokumentacji lub dowodów na obecność roots, sampling czy szerszego zestawu prymitywów. To dobre rozwiązanie na początek dla użytkowników Oat++, lecz w przypadku zaawansowanych workflowów może wymagać rozszerzenia.

Ocena:
6/10 – Dobra podstawa i zgodność z protokołem, ale ograniczona liczba funkcji i możliwości rozbudowy według dostępnej dokumentacji.

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest serwer oatpp-mcp MCP?

oatpp-mcp to implementacja Model Context Protocol firmy Anthropic dla Oat++, udostępniająca kontrolery API, dostęp do systemu plików oraz narzędzia takie jak logowanie agentom AI przez protokół MCP. Pozwala to na płynną automatyzację backendu, zarządzanie plikami i standaryzowaną integrację przepływów pracy w systemach opartych na AI.

Jakie prompty, zasoby i narzędzia są dostępne domyślnie?

oatpp-mcp zawiera szablon promptu CodeReview do analizy kodu, zasób File do operacji na systemie plików oraz narzędzie Logger do rejestrowania zdarzeń. Stanowią one podstawę do przeglądu kodu, zarządzania plikami oraz monitorowania przepływów pracy.

Jak skonfigurować oatpp-mcp w FlowHunt lub innych platformach zgodnych z MCP?

Dodaj serwer oatpp-mcp do konfiguracji MCP swojej platformy, podając komendę i argumenty zgodnie z dokumentacją. Zabezpiecz klucze API używając zmiennych środowiskowych i upewnij się, że serwer jest dostępny. Po konfiguracji agenci FlowHunt mogą korzystać z udostępnionych zasobów i narzędzi w swoich przepływach automatyzacji.

Jakie są główne zastosowania oatpp-mcp?

oatpp-mcp umożliwia automatyzację przeglądu kodu, bezpośrednie zapytania do API, operacje na plikach, logowanie przebiegu pracy oraz tworzenie standaryzowanych workflow LLM dla zadań backendowych sterowanych przez AI.

Jakie są ograniczenia oatpp-mcp?

oatpp-mcp zapewnia minimalną, zgodną z MCP implementację, ale brakuje mu zaawansowanych funkcji takich jak sampling, roots czy szeroki zestaw narzędzi i zasobów. W przypadku zaawansowanych workflow może być konieczne rozszerzenie jego funkcjonalności.

Wypróbuj oatpp-mcp z FlowHunt

Zintegruj oatpp-mcp w swoich przepływach FlowHunt, aby standaryzować dostęp agentów AI do API, plików i narzędzi. Zacznij automatyzować zadania backendowe i usprawnij przegląd kodu, logowanie oraz operacje na danych.

Dowiedz się więcej