Integracja serwera WildFly MCP

Co robi serwer “WildFly” MCP?

Serwer WildFly MCP (Model Context Protocol) został zaprojektowany jako pomost między serwerami WildFly a narzędziami AI generatywnej, umożliwiając użytkownikom monitorowanie i zarządzanie serwerami WildFly za pomocą interakcji w języku naturalnym. Działając jako łącznik między asystentami AI a API zarządzania WildFly, serwer WildFly MCP pozwala deweloperom i operatorom automatyzować zadania operacyjne, pobierać metryki serwera, kontrolować wdrożenia oraz wykonywać działania administracyjne poprzez konwersacyjną AI lub przepływy agentowe. Ta integracja zwiększa produktywność, upraszczając złożone zadania adminsitracyjne i udostępniając zaawansowane funkcje WildFly za pomocą promptów AI, automatyzacji przepływu pracy i chatbotów.

Lista promptów

W dostarczonych plikach repozytorium nie wymieniono szablonów promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji nie wymieniono jawnie listy zasobów (jako zasobów MCP).

Lista narzędzi

W dostępnej dokumentacji oraz strukturze kodu nie wymieniono jawnie narzędzi. Repozytorium odnosi się do serwerów i bramek MCP, ale nie wyszczególnia konkretnych endpointów lub funkcji narzędzi.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Monitorowanie serwerów WildFly
  Pozwala agentom AI lub chatbotom monitorować zdrowie, status i metryki serwerów WildFly w języku naturalnym, upraszczając rutynowe kontrole.
• Automatyzacja operacji zarządzania
  Umożliwia deweloperom wykonywanie zadań administracyjnych, takich jak uruchamianie, zatrzymywanie czy konfigurowanie instancji serwera WildFly za pomocą przepływów opartych na AI, ograniczając ręczną pracę.
• Integracja z przepływem pracy
  Serwer MCP może być włączony do większych potoków automatyzacji, koordynując operacje serwerów WildFly jako część wieloetapowych procesów deweloperskich lub wdrożeniowych.
• Rozwiązywanie problemów napędzane przez AI
  Umożliwia przeprowadzanie sesji diagnostycznych poprzez umożliwienie agentom AI odpytania logów, statusu systemu i konfiguracji oraz sugerowania lub wykonywania działań naprawczych.
• Wsparcie wdrożeń chmurowych
  Udostępnia obrazy kontenerów i przykłady wdrożeń (np. dla OpenShift), wspierając skalowalne, natywne dla chmury zarządzanie serwerami WildFly przez AI.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Wymaganie: upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer WildFly MCP przy użyciu fragmentu konfiguracji JSON.
4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj połączenie z serwerem MCP.

{
  "mcpServers": {
    "wildfly-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wildfly/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Wymagane: zainstalowane Node.js i Claude.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Wstaw konfigurację serwera MCP.
4. Zrestartuj Claude, aby zastosować zmiany.
5. Potwierdź integrację.

{
  "mcpServers": {
    "wildfly-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wildfly/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Wymaganie: Node.js zainstalowany oraz skonfigurowany Cursor.
2. Znajdź plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj wpis serwera WildFly MCP.
4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Potwierdź, że konfiguracja działa.

{
  "mcpServers": {
    "wildfly-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wildfly/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest dostępny.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Zarejestruj serwer WildFly MCP za pomocą bloku JSON.
4. Zrestartuj Cline.
5. Przetestuj połączenie z serwerem.

{
  "mcpServers": {
    "wildfly-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wildfly/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Zabezpieczanie kluczy API
Aby zabezpieczyć swoje klucze API, używaj zmiennych środowiskowych i mapuj je w następujący sposób:

{
  "mcpServers": {
    "wildfly-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@wildfly/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "WILDFLY_API_KEY": "${WILDFLY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${WILDFLY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej szczegóły serwera MCP używając tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “wildfly-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać prawidłowy adres URL.

Podsumowanie

Na podstawie dostępnej dokumentacji WildFly MCP dostarcza podstawowych informacji o projekcie, jasnych instrukcji konfiguracji i kilku punktów integracji, ale brakuje mu szczegółowej dokumentacji technicznej dotyczącej promptów, zasobów i narzędzi. Projekt wydaje się być we wczesnej fazie lub skupiony na infrastrukturze, a nie rozbudowanych gotowych przepływach AI.

Nasza opinia

Projekt uzyskuje ocenę 5/10. Oferuje jasny przegląd, informacje o licencji i szczegóły konfiguracji, ale brakuje mu dogłębnej dokumentacji zasobów MCP, promptów i narzędzi, które byłyby niezbędne do zaawansowanego lub natychmiastowego zastosowania.

Ocena MCP