Bloomy MCP

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Integrations

  • Connects to Bloom Growth's GraphQL API, enabling AI assistants to perform operations against the Bloom Growth platform, including executing queries and mutations, retrieving schema information, and accessing authenticated user data.

Bloomy MCP

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para interactuar con la API GraphQL de Bloom Growth.

Descripción general

Bloomy MCP es un servidor que se conecta a la API GraphQL de Bloom Growth y la expone a través del Protocolo de Contexto de Modelo, lo que permite a los asistentes de IA realizar operaciones contra la plataforma Bloom Growth.

Características

  • Consulta la API GraphQL de Bloom Growth a través de MCP
  • Recuperar detalles de consultas y mutaciones
  • Ejecutar consultas y mutaciones GraphQL mediante herramientas MCP
  • Obtener información de usuario autenticado
  • Introspección automática de esquemas

Instalación

Prerrequisitos

  • Python 3.12 o superior
  • Acceso a la API de Bloom Growth
  • uv (recomendado) o pip para la gestión de paquetes

Gestión de paquetes

Este proyecto recomienda usar uv , un rápido instalador y solucionador de paquetes de Python que reemplaza directamente a pip/pip-tools. Es significativamente más rápido que los gestores de paquetes tradicionales.

Instalación de uv

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

Para otros métodos de instalación, consulte la documentación de uv .

Configuración

  1. Clonar este repositorio
  2. Configurar un entorno virtual de Python:
    python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
  3. Instalar el paquete en modo de desarrollo:Usando pip:
    pip install -e .
    Uso de uv (recomendado):
    uv pip install -e .
    Para dependencias de desarrollo:
    uv pip install -e ".[dev]"

Variables de entorno

Crea un archivo .env con las siguientes variables:

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

Uso

Integración del cursor

Para utilizar este servidor MCP con Cursor (IDE impulsado por IA):

  1. Vaya a Cursor > Configuración del cursor > MCP
  2. Haga clic en "Agregar nuevo servidor MCP"
  3. Configure el servidor con los siguientes detalles:
    • Nombre: "Bloom Growth" (o "BG" o cualquier nombre que prefieras)
    • Tipo: Comando
    • Comando: uv run --project /path/to/your/repo/ --env-file /path/to/your/repo/.env bloomy-server

    Importante : reemplace /path/to/your/repo/ con la ruta real a su repositorio bloomy-mcp (por ejemplo, /Users/username/workspace/bloomy-mcp/ ).

Ejecución del servidor

Inicie el servidor Bloomy MCP:

bloomy-server

Inspección del modo de desarrollo

Para fines de desarrollo y depuración, puede utilizar la herramienta de inspección MCP:

npx @modelcontextprotocol/inspector bloomy-server

Esto le permite inspeccionar el comportamiento y las respuestas del servidor MCP durante el desarrollo.

Herramientas recomendadas

Para un flujo de trabajo de desarrollo óptimo:

  • direnv : se utiliza para administrar variables de entorno y cargarlas automáticamente al ingresar al directorio del proyecto
  • uv : Úselo para una gestión de paquetes rápida y confiable

Configuración de direnv:

  1. Instalar direnv (por ejemplo, brew install direnv en macOS)
  2. Cree un archivo .envrc en la raíz de su proyecto:
    export BLOOM_API_URL=your_api_url export BLOOM_API_TOKEN=your_api_token
  3. Ejecute direnv allow para autorizar las variables de entorno

Esta combinación de herramientas (direnv + uv) proporciona un entorno eficiente tanto para la gestión de secretos como para la gestión de paquetes.

Herramientas MCP disponibles

Las siguientes herramientas MCP están disponibles para los asistentes de IA:

  • get_query_details : obtenga información detallada sobre consultas GraphQL específicas
  • get_mutation_details : obtenga información detallada sobre mutaciones específicas de GraphQL
  • execute_query - Ejecutar una consulta o mutación GraphQL con variables
  • get_authenticated_user_id - Obtener el ID del usuario actualmente autenticado

Recursos MCP disponibles

  • bloom://queries - Obtener una lista de todas las consultas disponibles
  • bloom://mutations - Obtenga una lista de todas las mutaciones disponibles

Desarrollo

Estructura del proyecto

src/ └── bloomy_mcp/ ├── __init__.py # Package initialization ├── client.py # GraphQL client implementation ├── formatters.py # Data formatting utilities ├── introspection.py # GraphQL schema introspection ├── operations.py # GraphQL operation utilities └── server.py # MCP server implementation

Dependencias

  • mcp[cli] - Servidor de protocolo de contexto de modelo
  • gql - Biblioteca cliente GraphQL
  • httpx - Cliente HTTP
  • pyyaml - Procesamiento de YAML

You must be authenticated.

A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

Un servidor de protocolo de contexto de modelo que conecta a los asistentes de IA con la API GraphQL de Bloom Growth, lo que les permite consultar datos y ejecutar operaciones en la plataforma Bloom Growth.

  1. Overview
    1. Features
      1. Installation
        1. Prerequisites
        2. Package Management
        3. Setup
        4. Environment Variables
      2. Usage
        1. Cursor Integration
        2. Running the Server
        3. Development Mode Inspection
        4. Recommended Tools
        5. Available MCP Tools
        6. Available MCP Resources
      3. Development
        1. Project Structure
        2. Dependencies
      ID: lygx2hy94k