Servidor MCP GraphQL

O que faz o servidor MCP “MCP GraphQL”?

O MCP GraphQL é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para fornecer uma interface padronizada de interação com APIs GraphQL. Ao introspectar um endpoint GraphQL alvo, ele expõe automaticamente cada consulta GraphQL disponível como uma ferramenta MCP dedicada, permitindo que assistentes de IA e desenvolvedores interajam facilmente com fontes externas de dados GraphQL. Isso facilita tarefas como consultas a bancos de dados, recuperação de dados e integração com serviços de terceiros diretamente através de um fluxo de trabalho compatível com MCP. O MCP GraphQL gerencia o mapeamento de parâmetros das ferramentas, a geração dinâmica do schema JSON e a autenticação (incluindo Bearer, Basic ou cabeçalhos personalizados), tudo sem exigir definição manual de esquema. Seu objetivo principal é simplificar fluxos de desenvolvimento, tornando APIs GraphQL acessíveis e acionáveis para assistentes com IA e usuários humanos através de um protocolo unificado.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado nos materiais fornecidos.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é descrito na documentação fornecida.

Lista de Ferramentas

• Ferramentas de Consulta GraphQL
  Cada consulta GraphQL exposta pela API alvo é apresentada como uma ferramenta MCP individual. O servidor cria dinamicamente uma ferramenta para cada consulta, com parâmetros de ferramenta correspondentes aos parâmetros da consulta GraphQL. Isso permite que clientes executem qualquer uma das consultas suportadas pela API diretamente via MCP.
  • Parâmetros: Gerados automaticamente a partir do schema GraphQL
  • Schema de entrada: Construído dinamicamente conforme as exigências da consulta

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento de Banco de Dados via GraphQL
  Desenvolvedores podem executar consultas complexas em bancos de dados compatíveis com GraphQL, recuperando dados estruturados diretamente para seu ambiente de desenvolvimento ou fluxos de trabalho de IA.
• Integração com APIs de Terceiros
  Integre facilmente produtos ou serviços SaaS que expõem endpoints GraphQL, permitindo que assistentes de IA busquem, agreguem ou manipulem dados remotos.
• Prototipagem Rápida e Exploração de Dados
  Introspecione instantaneamente as consultas disponíveis de uma nova API GraphQL, permitindo experimentação e análise de dados rápida sem necessidade de mapeamento manual de schema.
• Relatórios Automatizados
  Utilize agentes de IA para automatizar a extração de dados de APIs GraphQL e compilar relatórios ou dashboards sob demanda.
• Gerenciamento Aprimorado de Arquivos ou Conteúdo
  Se um serviço expõe recursos de gerenciamento de arquivos ou conteúdo via GraphQL, estes podem ser acessados como ferramentas para automação de fluxos de trabalho.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Python 3.11+ está instalado.
2. Instale o mcp-graphql via pip ou use uvx conforme necessário.
3. Edite o arquivo de configuração do Windsurf.
4. Adicione o servidor MCP GraphQL à seção mcpServers:

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique a conexão executando uma consulta de teste.
7. Protegendo chaves de API: Use variáveis de ambiente.

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

Claude

1. Abra as configurações/configuração do Claude.
2. Instale ou garanta que uvx ou mcp-graphql esteja disponível.
3. Adicione à configuração mcpServers:

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

4. Alternativamente, use pip ou Docker conforme mostrado:

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

   ou

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

5. Salve as alterações e reinicie o Claude para aplicar.

Cursor

1. Instale o mcp-graphql usando pip ou uvx.
2. Abra o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione o seguinte à seção mcpServers:

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

4. Salve a configuração e recarregue o Cursor.
5. Teste executando uma consulta de exemplo através da interface MCP.

Cline

1. Certifique-se de que possui Python 3.11+ e mcp-graphql instalado.
2. Localize o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o servidor MCP GraphQL às configurações mcpServers:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Use variáveis de ambiente para tokens conforme mostrado acima para maior segurança.

Protegendo Chaves de API

Use variáveis de ambiente para dados sensíveis como tokens:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “graphql” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Uma implementação MCP sólida e prática para APIs GraphQL, mas sem prompts ou recursos explícitos e não menciona amostragem ou roots. Boa para exposição de ferramentas e facilidade de configuração. Avaliaria 7/10 em termos de completude e utilidade para desenvolvedores.

Pontuação MCP