Quarkus MCP Server

O que faz o servidor “Quarkus” MCP?

O Quarkus MCP (Model Context Protocol) Server é uma coleção de servidores implementados em Java usando o framework Quarkus MCP server. Seu principal objetivo é estender as capacidades de aplicações de IA (LLM) compatíveis com MCP, conectando-as a fontes de dados externas, APIs ou serviços. Ao executar esses servidores, os desenvolvedores podem habilitar tarefas como consultas a bancos de dados, gerenciamento de arquivos ou integração com diversos sistemas diretamente a partir de seus assistentes de IA. Isso aprimora os fluxos de desenvolvimento, permitindo que LLMs interajam com dados e serviços do mundo real, facilitando a automação, o gerenciamento e a otimização de operações em aplicações impulsionadas por IA. Os servidores Quarkus MCP são compatíveis com diversos ambientes e podem ser facilmente integrados a clientes MCP, como o Claude Desktop e outros.

Lista de Prompts

Não há informações sobre templates de prompt fornecidas no repositório.

Lista de Recursos

Não há definições explícitas de recursos fornecidas na documentação do repositório.

Lista de Ferramentas

Não foi encontrada listagem ou descrição direta de ferramentas em server.py ou arquivos equivalentes no conteúdo fornecido. No entanto, o servidor JDBC é mencionado para interações com banco de dados.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento de Banco de Dados: O servidor JDBC permite que aplicações de IA se conectem e interajam com qualquer banco de dados compatível com JDBC (Postgres, MySQL, Oracle, Sqlite, etc.), possibilitando armazenamento, recuperação e gerenciamento automatizados de dados por meio de fluxos de trabalho com LLM.
• Automação de Fluxos de Desenvolvimento: Ao fornecer uma ponte entre LLMs e diversas fontes de dados ou serviços, desenvolvedores podem criar fluxos automatizados que aproveitam dados em tempo real ou realizam operações como análise ou transformação de dados.
• Integração com Clientes de IA: Os servidores são projetados para uso com clientes compatíveis com MCP, como o Claude Desktop, permitindo integração fluida e capacidades estendidas para assistentes de IA.
• Suporte Multilíngue e Multiplataforma: Como os servidores podem ser executados via jbang, podem ser utilizados em diferentes ambientes (Java, JavaScript, Python, etc.), oferecendo flexibilidade para diversos stacks de desenvolvimento.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter o Java e o jbang instalados.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Quarkus MCP Server (por exemplo, o servidor JDBC) ao objeto mcpServers com um trecho JSON.
4. Salve sua configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está rodando e acessível.

Exemplo de configuração JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Protegendo as Chaves de API:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"],
      "env": {
        "JDBC_URL": "seu_jdbc_url",
        "JDBC_USER": "${env:DB_USER}",
        "JDBC_PASSWORD": "${env:DB_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Instale o Java e o jbang.
2. Edite a configuração do Claude para adicionar seu servidor MCP.
3. Insira os detalhes relevantes do servidor conforme mostrado abaixo.
4. Salve e reinicie o Claude.
5. Confirme que o servidor MCP foi reconhecido.

Exemplo de configuração JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cursor

1. Certifique-se de que Java e jbang estão instalados.
2. Abra o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione o Quarkus MCP Server na seção mcpServers.
4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Teste a integração.

Exemplo de configuração JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Cline

1. Instale o Java e o jbang.
2. Acesse o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o MCP Server usando o formato JSON.
4. Salve e reinicie o Cline.
5. Certifique-se de que o servidor está operacional.

Exemplo de configuração JSON:

{
  "mcpServers": {
    "quarkus-jdbc": {
      "command": "jbang",
      "args": ["jdbc@quarkiverse/quarkus-mcp-servers"]
    }
  }
}

Nota: Para todas as plataformas, proteja as chaves de API e informações sensíveis usando variáveis de ambiente conforme mostrado acima.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudomcpserver.exemplo/caminho_para_o_mcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA agora pode usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de substituir “MCP-name” pelo nome real do seu servidor MCP (por exemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) e trocar a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base na cobertura acima, o repositório Quarkus MCP Server oferece uma visão geral fundamental, instruções de configuração e recomendações de segurança, mas carece de detalhes explícitos sobre prompts, recursos e ferramentas. A documentação é clara sobre como rodar e integrar os servidores, especialmente para interações com banco de dados, mas faltam detalhes avançados que ajudariam desenvolvedores a maximizar sua utilidade.

Pontuação do MCP

Nossa opinião:
Dada a documentação e os recursos disponíveis, avaliamos este repositório MCP server com 6/10. Ele é bem estruturado para uso e configuração básicos, mas uma documentação mais detalhada sobre recursos, prompts e ferramentas aumentaria ainda mais sua utilidade para desenvolvedores.