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Gute Nachrichten! Sie m\u00fcssen kein DevOps- oder JFrog-Experte mehr sein, um das volle Potenzial der JFrog Software Supply Chain Platftorm<\/a> zu nutzen. Mit der Einf\u00fchrung des MCP Servers von JFrog machen wir die JFrog Plattform f\u00fcr Ihre bevorzugten Large Language Models (LLMs) zug\u00e4nglich.<\/p>\n Ab sofort kann jeder Entwickler die detaillierten Security- und Package-Informationen von JFrog \u2013 wie etwa Vulnerability-Daten aus dem JFrog Catalog \u2013 direkt nutzen, ohne ein Context-Switching in Kauf nehmen zu m\u00fcssen. Diese gesteigerte Awareness dank MCP sorgt f\u00fcr eine sp\u00fcrbare Arbeitserleichterung im Daily Business aller Beteiligten.<\/p>\n Falls Sie die neuesten Entwicklungen im Bereich KI nicht verfolgt haben: MCP (kurz f\u00fcr Model Context Protocol)<\/a> ist ein offenes Standard-Integrations-Framework, das dazu dient, KI-Systeme \u00fcber eine konsistente, schlanke Schnittstelle mit externen Tools, Daten und Diensten zu verbinden.<\/p>\n Das Model Context Protocol macht die Entwicklung individueller Konnektoren \u00fcberfl\u00fcssig, indem es eine einheitliche Methode bietet, um die Funktionen interner Tools f\u00fcr Large Language Models bereitzustellen.<\/p>\n Das Besondere an MCP ist seine Interoperabilit\u00e4t. Jeder MCP-Client kann sich mit jedem MCP-Server verbinden, wie im folgenden Diagramm dargestellt:<\/p>\n Die JFrog Plattform bietet DevOps<\/a>-, Security-, MLOps<\/a>– und IoT-Services f\u00fcr Ihre gesamte Software-Lieferkette. Unser neuer MCP-Server verbessert die Zug\u00e4nglichkeit der Plattform und erleichtert so die Integration in Ihre Workflows und die t\u00e4gliche Arbeit von Entwicklern.<\/p>\n Hier ist ein grober \u00dcberblick \u00fcber den aktuellen Funktionsumfang (in den n\u00e4chsten Monaten werden weitere Funktionen hinzukommen):<\/p>\n Tools<\/b><\/p>\n In der ersten Phase dieses Rollouts starten wir mit einem Core-Set an essenziellen Tools, die Usern die folgenden M\u00f6glichkeiten bieten:<\/p>\n Das ist erst der Anfang. Wir werden im Laufe der Zeit viele weitere Tools ver\u00f6ffentlichen. Bleiben Sie also dran!<\/p>\n Clients<\/b><\/p>\n Der JFrog MCP Server arbeitet typischerweise mit MCP-Clients zusammen, die OAuth unterst\u00fctzen, wie beispielsweise VSCode, Cursor oder Claude. Das bedeutet f\u00fcr Sie: Sie k\u00f6nnen jeden MCP-konformen AI-Agent nutzen und nahtlos mit JFrog interagieren.<\/p>\n Remote<\/b><\/p>\n Einer der entscheidendsten Vorteile des JFrog MCP Servers ist die \u201eRemote\u201c-Bereitstellung. F\u00fcr 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 Einschr\u00e4nkungen bei der Cloud-Nutzung zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n Dieses Praxis-Beispiel zeigt, wie Sie den MCP-Server von JFrog nutzen k\u00f6nnten, um ein neues Projekt namens \u201egreen-pizza\u201c zu erstellen, das Docker und Maven unterst\u00fctzt.<\/p>\n Ohne MCP:<\/b> Mit MCP:<\/b> Fazit:<\/b> \u00a0Mit MCP sagen Sie ganz einfach, was Sie brauchen, und der KI-Client wird zusammen mit MCP alle notwendigen Schritte verstehen und direkt ausf\u00fchren, um Ihr Ziel zu erreichen.<\/p>\n Der Start ist ganz einfach und ist auf unserer Dokumentationsseite zum JFrog MCP Server<\/a> genau beschrieben. Folgen Sie ganz einfach den dortigen Anweisungen.<\/p>\nWas ist MCP?<\/h2>\n
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Generelle Architektur von MCP<\/i><\/p>\nWas umfasst der neue JFrog MCP Server?<\/h2>\n
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Die Power von Automatisierungen via JFrog MCP \u2013 ein praktisches Beispiel<\/h3>\n
\nEin neues Projekt wie \u201egreen-pizza\u201c manuell in JFrog zu erstellen, erfordert mehrere Schritte. Zuerst m\u00fcssen Sie das Projekt selbst erstellen. Dann m\u00fcssen Sie f\u00fcr jeden Pakettyp, also Docker und Maven, drei Repositories einrichten: local, remote und virtual. Das sind insgesamt sechs Repositories, die alle konfiguriert werden m\u00fcssen. Danach m\u00fcssen Sie diese Repositories dem Projekt zuweisen, Berechtigungen festlegen und die Einrichtung validieren. Das ist zwar ein m\u00e4chtiger Prozess, aber zeitaufwendig und anf\u00e4llig f\u00fcr menschliche Fehler.<\/p>\n
\nSagen Sie einfach: \u201eHey, erstelle ein neues Projekt namens green-pizza, das Docker und Maven unterst\u00fctzt.\u201c Und das war’s. Die KI legt sofort das neue Projekt an, erstellt und konfiguriert alle erforderlichen Repositories und verbindet alles korrekt \u2013 ganz ohne manuelle Schritte und ohne R\u00e4tselraten. Das ist DevOps ohne Reibungsverluste.<\/p>\nErste Schritte mit dem JFrog MCP-Server<\/h2>\n