mcp-graphql 是一款 MCP 服务器，旨在使大型语言模型 (LLM) 能够与 GraphQL API 进行交互。它通过提供 schema 自省和查询执行能力，让模型能够动态地发现和使用 GraphQL API。该解决方案支持本地 schema 文件和自省查询，并可选择启用 mutation 操作。

mcp-graphql 的核心价值在于简化了 LLM 与 GraphQL 数据的集成过程。开发者可以使用它轻松地将 GraphQL API 集成到 AI 模型中，从而扩展模型的功能并访问更广泛的数据资源。它使用标准输入/输出进行 MCP 通信，并可以通过 Smithery 或手动安装。通过命令行参数，开发者可以灵活配置 GraphQL 端点、请求头以及是否启用 mutation。mcp-graphql 暴露 GraphQL schema 作为资源，供客户端访问，极大地提升了 AI 模型的智能化水平和数据交互能力。

GraphQL Schema 自省

mcp-graphql 的核心功能之一是 GraphQL Schema 自省，它允许大型语言模型（LLM）动态发现并理解 GraphQL API 的结构。该功能通过查询 GraphQL 服务的 schema，获取其类型、字段、查询和 mutation 的完整描述。LLM 可以利用这些信息构建有效的 GraphQL 查询，而无需预先了解 API 的细节。这极大地简化了 LLM 与 GraphQL API 的集成过程，降低了开发难度。Schema 自省支持通过 HTTP 端点或本地 schema 文件获取 schema 信息，提供了灵活性。

例如，一个 LLM 需要从一个电商平台的 GraphQL API 获取特定商品的信息。通过 Schema 自省，LLM 可以自动发现 API 中存在一个名为 product 的查询，以及该查询返回的字段，如 id、name、price 和 description。然后，LLM 可以构建一个 GraphQL 查询来获取所需的信息，而无需人工干预。

GraphQL 查询执行

mcp-graphql 允许 LLM 执行 GraphQL 查询，从而从 GraphQL API 获取数据。在获得 GraphQL schema 之后，LLM 可以根据 schema 构建查询，并将其发送到 GraphQL 服务。mcp-graphql 负责处理查询的执行，并将结果返回给 LLM。此功能使 LLM 能够与 GraphQL API 进行交互，并从中提取所需的信息。默认情况下，mutation 操作是禁用的，以防止 LLM 修改数据。可以通过命令行参数 --enable-mutations 启用 mutation。

例如，一个 LLM 需要根据用户输入的关键词搜索商品。通过 GraphQL 查询执行，LLM 可以将关键词作为参数传递给 GraphQL API 的搜索查询，并获取匹配的商品列表。然后，LLM 可以将这些商品信息呈现给用户。

动态API交互

mcp-graphql 实现了 LLM 与 GraphQL API 之间的动态交互。LLM 可以根据用户的需求和上下文，动态地发现和使用 GraphQL API。这种动态性使得 LLM 能够适应不断变化的数据需求，并提供更加个性化的服务。通过 Schema 自省和查询执行，LLM 可以像人类开发者一样，探索和利用 GraphQL API 的强大功能。

例如，一个 LLM 被用于构建一个智能助手，该助手需要从多个不同的 GraphQL API 获取信息。通过 mcp-graphql，该助手可以动态地发现这些 API 的 schema，并根据用户的指令构建查询。这意味着该助手可以处理各种各样的请求，而无需预先编程所有可能的 API 交互。

技术实现：标准输入/输出通信

mcp-graphql 使用标准输入/输出（stdin/stdout）进行 MCP 通信。这种方式简化了与其他 MCP 组件的集成，并提高了可移植性。通过标准输入，mcp-graphql 接收来自客户端（例如 LLM）的请求。通过标准输出，mcp-graphql 将响应返回给客户端。这种简单的通信机制使得 mcp-graphql 易于部署和维护。

集成优势：Smithery 快速安装

mcp-graphql 可以通过 Smithery 快速安装，简化了部署过程。Smithery 是一个用于管理 MCP 组件的工具，它可以自动下载、配置和启动 mcp-graphql。通过 Smithery，开发者可以轻松地将 mcp-graphql 集成到现有的 MCP 生态系统中。使用命令 npx -y @smithery/cli install mcp-graphql --client claude 即可完成安装。