Wir präsentieren den JFrog MCP Server: Optimierte Workflows & einfachere AI-Automation

Gute Nachrichten! Sie müssen kein DevOps- oder JFrog-Experte mehr sein, um das volle Potenzial der JFrog Software Supply Chain Platftorm zu nutzen. Mit der Einführung des MCP Servers von JFrog machen wir die JFrog Plattform für Ihre bevorzugten Large Language Models (LLMs) zugänglich.

Ab sofort kann jeder Entwickler die detaillierten Security- und Package-Informationen von JFrog – wie etwa Vulnerability-Daten aus dem JFrog Catalog – direkt nutzen, ohne ein Context-Switching in Kauf nehmen zu müssen. Diese gesteigerte Awareness dank MCP sorgt für eine spürbare Arbeitserleichterung im Daily Business aller Beteiligten.

Was ist MCP?

Falls Sie die neuesten Entwicklungen im Bereich KI nicht verfolgt haben: MCP (kurz für Model Context Protocol) ist ein offenes Standard-Integrations-Framework, das dazu dient, KI-Systeme über eine konsistente, schlanke Schnittstelle mit externen Tools, Daten und Diensten zu verbinden.

Das Model Context Protocol macht die Entwicklung individueller Konnektoren überflüssig, indem es eine einheitliche Methode bietet, um die Funktionen interner Tools für Large Language Models bereitzustellen.

Das Besondere an MCP ist seine Interoperabilität. Jeder MCP-Client kann sich mit jedem MCP-Server verbinden, wie im folgenden Diagramm dargestellt:

Generelle Architektur von MCP

Was umfasst der neue JFrog MCP Server?

Die JFrog Plattform bietet DevOps-, Security-, MLOps– und IoT-Services für Ihre gesamte Software-Lieferkette. Unser neuer MCP-Server verbessert die Zugänglichkeit der Plattform und erleichtert so die Integration in Ihre Workflows und die tägliche Arbeit von Entwicklern.

Hier ist ein grober Überblick über den aktuellen Funktionsumfang (in den nächsten Monaten werden weitere Funktionen hinzukommen):

Tools

In der ersten Phase dieses Rollouts starten wir mit einem Core-Set an essenziellen Tools, die Usern die folgenden Möglichkeiten bieten:

• Projekte, Repositories & Co erstellen und anzeigen lassen
• Detaillierte Informationen von JFrog erhalten, inklusive eines Schwachstellen-Status von Open-Source-Paketen
• Nachvollziehen, was in Ihrem Unternehmen verwendet wird

Das ist erst der Anfang. Wir werden im Laufe der Zeit viele weitere Tools veröffentlichen. Bleiben Sie also dran!

Clients

Der JFrog MCP Server arbeitet typischerweise mit MCP-Clients zusammen, die OAuth unterstützen, wie beispielsweise VSCode, Cursor oder Claude. Das bedeutet für Sie: Sie können jeden MCP-konformen AI-Agent nutzen und nahtlos mit JFrog interagieren.

Remote

Einer der entscheidendsten Vorteile des JFrog MCP Servers ist die „Remote“-Bereitstellung. Für Sie bedeutet das: Es ist keine Installation erforderlich und das System ist immer auf dem neuesten Stand mit den aktuellsten Tools. Zudem steht der Server jedem JFrog SaaS-Kunden ohne Einschränkungen bei der Cloud-Nutzung zur Verfügung.

Die Power von Automatisierungen via JFrog MCP – ein praktisches Beispiel

Dieses Praxis-Beispiel zeigt, wie Sie den MCP-Server von JFrog nutzen könnten, um ein neues Projekt namens „green-pizza“ zu erstellen, das Docker und Maven unterstützt.

Ohne MCP:
Ein neues Projekt wie „green-pizza“ manuell in JFrog zu erstellen, erfordert mehrere Schritte. Zuerst müssen Sie das Projekt selbst erstellen. Dann müssen Sie für jeden Pakettyp, also Docker und Maven, drei Repositories einrichten: local, remote und virtual. Das sind insgesamt sechs Repositories, die alle konfiguriert werden müssen. Danach müssen Sie diese Repositories dem Projekt zuweisen, Berechtigungen festlegen und die Einrichtung validieren. Das ist zwar ein mächtiger Prozess, aber zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler.

Mit MCP:
Sagen Sie einfach: „Hey, erstelle ein neues Projekt namens green-pizza, das Docker und Maven unterstützt.“ Und das war’s. Die KI legt sofort das neue Projekt an, erstellt und konfiguriert alle erforderlichen Repositories und verbindet alles korrekt – ganz ohne manuelle Schritte und ohne Rätselraten. Das ist DevOps ohne Reibungsverluste.

Fazit:  Mit MCP sagen Sie ganz einfach, was Sie brauchen, und der KI-Client wird zusammen mit MCP alle notwendigen Schritte verstehen und direkt ausführen, um Ihr Ziel zu erreichen.

Erste Schritte mit dem JFrog MCP-Server

Der Start ist ganz einfach und ist auf unserer Dokumentationsseite zum JFrog MCP Server genau beschrieben. Folgen Sie ganz einfach den dortigen Anweisungen.

Sie können sich auch dieses Demo-Video ansehen, um zu sehen, wie einfach es tatsächlich ist, den MCP-Server von JFrog zu verwenden, um Ihre Workflows auf der JFrog Plattform mit Hilfe generativer KI zu verbessern und zu beschleunigen. Wir zeigen Ihnen den nahtlosen Set-up-Prozess und wie Sie damit beginnen, Aktionen innerhalb der Plattform direkt über Ihre bevorzugten LLMs zu triggern.

Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass der JFrog Remote MCP Server ab sofort als Open Beta für alle JFrog SaaS-Kunden verfügbar ist . Sind Sie bereit, Ihren Software-Development-Prozess zu vereinfachen und AI nahtlos in Ihre JFrog-Workflows zu integrieren?

Starten Sie Ihre kostenlose Testversion oder aktivieren Sie jetzt die Beta-Version des MCP Servers von JFrog!