MCP 服务器

Bloomy MCP

一个模型上下文协议服务器，用于将 AI 助手连接到 Bloom Growth 的 GraphQL API，使它们能够查询数据并对 Bloom Growth 平台执行操作。

数据库

开发者工具

Python

访问服务器

Tools

get_query_details

Get detailed information about specific GraphQL queries. Retrieves argument requirements, return type information, descriptions, and example usage for the specified queries. Args: query_names: Comma-separated list of query names to get details for Returns: A YAML-formatted string containing detailed information about the requested queries

get_mutation_details

Get detailed information about specific GraphQL mutations. Retrieves argument requirements, return type information, descriptions, and example usage for the specified mutations. Args: mutation_names: Comma-separated list of mutation names to get details for Returns: A YAML-formatted string containing detailed information about the requested mutations

execute_query

Execute a GraphQL query or mutation with variables. Parses and executes the provided GraphQL operation string with optional variables. Args: query: Raw GraphQL query or mutation string variables: Optional dictionary of variables to use in the operation Returns: Dictionary containing the operation results or an error message string Raises: Exception: Handled internally, returns error message as string

get_authenticated_user_id

Get the ID of the currently authenticated user. Uses a special mutation to retrieve the ID of the user associated with the current API token. Returns: User ID string if successful, None if user not found, or error message string Raises: Exception: Handled internally, returns error message as string

README

Bloomy MCP

一个用于与 Bloom Growth 的 GraphQL API 交互的模型上下文协议 (MCP) 服务器。

概述

Bloomy MCP 是一个连接到 Bloom Growth 的 GraphQL API 并通过模型上下文协议公开它的服务器，使 AI 助手能够对 Bloom Growth 平台执行操作。

特性

通过 MCP 查询 Bloom Growth GraphQL API
检索查询和变更详情
通过 MCP 工具执行 GraphQL 查询和变更
获取已验证的用户信息
自动模式内省

安装

前提条件

Python 3.12 或更高版本
访问 Bloom Growth API
uv (推荐) 或 pip 用于包管理

包管理

本项目推荐使用 uv，它是一个快速的 Python 包安装器和解析器，可以作为 pip/pip-tools 的替代品。它比传统的包管理器快得多。

安装 uv

curl -sSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

对于其他安装方法，请参阅 uv 文档。

设置

克隆此存储库

设置 Python 虚拟环境：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # 在 Windows 上：.venv\Scripts\activate

以开发模式安装软件包：

使用 pip：
```
pip install -e .
```
使用 uv (推荐)：
```
uv pip install -e .
```
对于开发依赖项：
```
uv pip install -e ".[dev]"
```

环境变量

创建一个包含以下变量的 .env 文件：

BLOOM_API_URL=<您的 Bloom API URL>
BLOOM_API_TOKEN=<您的 Bloom API Token>

用法

Cursor 集成

要将此 MCP 服务器与 Cursor (AI 驱动的 IDE) 一起使用：

转到 Cursor > Cursor 设置 > MCP
单击“添加新的 MCP 服务器”
使用以下详细信息配置服务器：
- 名称：“Bloom Growth”（或“BG”或您喜欢的任何名称）
- 类型：命令
- 命令：uv run --project /path/to/your/repo/ --env-file /path/to/your/repo/.env bloomy-server
重要提示：将 /path/to/your/repo/ 替换为 bloomy-mcp 存储库的实际路径（例如，/Users/username/workspace/bloomy-mcp/）。

运行服务器

启动 Bloomy MCP 服务器：

bloomy-server

开发模式检查

为了开发和调试目的，您可以使用 MCP 检查器工具：

npx @modelcontextprotocol/inspector bloomy-server

这允许您在开发期间检查 MCP 服务器的行为和响应。

可用的 MCP 工具

以下 MCP 工具可供 AI 助手使用：

get_query_details - 获取有关特定 GraphQL 查询的详细信息
get_mutation_details - 获取有关特定 GraphQL 变更的详细信息
execute_query - 使用变量执行 GraphQL 查询或变更
get_authenticated_user_id - 获取当前已验证用户的 ID

可用的 MCP 资源

bloom://queries - 获取所有可用查询的列表
bloom://mutations - 获取所有可用变更的列表

开发

项目结构

src/
  └── bloomy_mcp/
      ├── __init__.py        # 包初始化
      ├── client.py          # GraphQL 客户端实现
      ├── formatters.py      # 数据格式化实用程序
      ├── introspection.py   # GraphQL 模式内省
      ├── operations.py      # GraphQL 操作实用程序
      └── server.py          # MCP 服务器实现