MCP Server

In ChatGPT öffnen

Der webforJ Model Context Protocol (MCP) Server integriert KI-Coding-Assistenten in die Dokumentation, APIs, Design-Tokens und Scaffold-Tools von webforJ. Anstatt Vermutungen über Framework-Konventionen anzustellen, fragt der Assistent den Server und erhält Antworten, die auf dem echten webforJ basieren.

Plugin verwenden

Es sei denn, Sie wissen, dass Sie nur den MCP-Server möchten, installieren Sie stattdessen das webforJ AI-Plugin - es bündelt diesen Server mit den passenden Agent Skills in einer einzigen Installation.

Was ist ein MCP?

Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, der es KI-Assistenten ermöglicht, externe Tools auf Abruf zu nutzen. Der webforJ MCP-Server implementiert dieses Protokoll, damit Ihr Assistent:

• Dinge in den webforJ-Dokumenten nachschlagen kann, anstatt Methodenbezeichnungen zu halluzinieren
• Neue webforJ-Projekte aus offiziellen Maven-Archetypen generieren kann
• Zugängliche DWC-Themen aus einer Markenfarbe erstellen kann
• Die echten Styling-Oberflächen eines DWC-Komponenten lesen und jeden --dwc-* Token validieren kann, bevor er in Ihrem CSS landet

KI kann immer noch Fehler machen

Der MCP-Server verbessert die Genauigkeit erheblich, aber KI-Assistenten können in komplexen Szenarien immer noch falschen Code erzeugen. Überprüfen und testen Sie den generierten Code immer, bevor Sie ihn ausliefern.

Installation

Für das volle Erlebnis installieren Sie das webforJ AI-Plugin - es konfiguriert diesen Server zusammen mit den Agent Skills, die Ihr Assistent benötigt, um ihn optimal zu nutzen.

Wenn Sie nur den MCP-Server (keine Skills) möchten, richten Sie Ihren Client auf https://mcp.webforj.com/mcp:

Claude Code

claude mcp add webforj-mcp https://mcp.webforj.com/mcp -t http -s user

GitHub Copilot CLI

Der empfohlene Weg über Copilot CLI ist das webforJ AI-Plugin - es registriert den MCP-Server für Sie in einem Schritt. Für ein reines MCP-Setup ohne Skills sehen Sie die Anweisungen pro Client im webforJ AI-Repository.

VS Code + Copilot

Fügen Sie zu Ihren VS Code-Einstellungen hinzu:

"mcp": {
  "servers": {
    "webforj-mcp": {
      "url": "https://mcp.webforj.com/mcp"
    }
  }
}

Gemini CLI

Fügen Sie in ~/.gemini/settings.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "webforj-mcp": {
      "httpUrl": "https://mcp.webforj.com/mcp"
    }
  }
}

OpenAI Codex CLI

Fügen Sie in ~/.codex/config.toml hinzu:

[mcp_servers.webforj-mcp]
url = "https://mcp.webforj.com/mcp"

Andere Clients

Cursor, Kiro, Goose, Junie, Antigravity und jeder andere MCP-over-HTTP-Client funktioniert ebenfalls - sie verwenden einfach ihr eigenes Konfigurationsformat. Siehe den Installationsleitfaden pro Client für das genaue Snippet für jeden.

Was der Server tun kann

Wenn der MCP-Server verbunden ist, erhält Ihr KI-Assistent die folgenden Möglichkeiten. Jede davon kann durch eine Anfrage in natürlicher Sprache ausgelöst werden - der Assistent wählt automatisch die richtige aus.

Richtige webforJ-Version anvisieren

Bevor er versionssensible Fragen beantwortet (alles, was Stil oder API betrifft), ermittelt der Assistent, welche webforJ-Version Sie verwenden. Er liest pom.xml, wenn verfügbar, und fragt Sie sonst. Jedes nachfolgende Antwort bezieht sich auf diese Version.

Dinge in der webforJ-Wissensdatenbank nachschlagen

Der Assistent kann die gesamte webforJ-Wissensdatenbank abfragen, um Antworten zu liefern, die auf dem echten Framework basieren. Die Ergebnisse beziehen sich auf das, worüber Sie fragen - eine API-Frage, einen Leitfaden, ein Codebeispiel oder die Kotlin DSL.

Beispielanfragen:

"Finden Sie die Beispiele zur Ereignisbehandlung des webforJ Button-Komponenten"

"Wie richte ich das Routing mit @Route in webforJ ein?"

"Zeigen Sie mir ein Beispiel zur Formularvalidierung in webforJ"

Neues webforJ-Projekt scaffolden

Der Assistent generiert den richtigen Maven-Archetyp-Befehl für eine neue webforJ-App basierend auf Ihren Anforderungen (Archetyp, Spring-Integration, Name, Gruppe).

Archetypen:

• hello-world - Start-App mit Beispielkomponenten
• blank - minimales Projektstrukture
• tabs - tabbed Interface Layout
• sidemenu - seitliches Navigationslayout

Varianten:

• webforj - Standard webforJ-App
• webforj-spring - webforJ integriert mit Spring Boot

Beispielanfragen:

"Erstellen Sie ein webforJ-Projekt mit dem Namen CustomerPortal unter Verwendung des sidemenu-Archetyps"

"Generieren Sie ein webforJ Spring Boot-Projekt mit dem Tabs-Layout namens Dashboard"

Verfügbare Archetypen

Für die vollständige Liste der Archetypen siehe das Archetypen-Katalog.

DWC-Thema generieren

Aus einer einzigen Markenfarbe erstellt der Assistent ein komplettes DWC-Thema: primär, erfolgreich, warnend, gefährlich, informativ, standard und graue Paletten mit automatischem Textkontrast. Die Ausgabe umfasst das Stylesheet sowie die Verkabelung @AppTheme / @StyleSheet.

Beispielanfragen:

"Generieren Sie ein webforJ-Thema aus der Markenfarbe #6366f1"

"Erstellen Sie ein zugängliches Thema mit HSL 220, 70, 50 als Primärfarbe"

DWC-Komponenten korrekt stylen

Der Assistent liest die echten Styling-Oberflächen jedes DWC-Komponentens - CSS-Custom-Properties, Schattenbestandteile, reflektierte Attribute und Slots - bevor er CSS schreibt. Er kann auch jeden DWC-Tag auflisten und die Java-Klassennamen von webforJ (Button, TextField) auf ihre DWC-Entsprechungen auflösen.

Beispielanfragen:

"Welche CSS-Variablen und Teile gibt es bei dwc-button?"

"Zeigen Sie mir jeden Slot, der bei dwc-dialog verfügbar ist"

"Welchem DWC-Tag entspricht die webforJ TextField-Klasse?"

Kombinieren Sie dies mit der styling-apps Agent Skill für durchgängige Styling-Workflows.

Mit DWC-Design-Tokens arbeiten

Der Assistent kann das autoritative Katalog von --dwc-* Tokens für Ihre webforJ-Version auflisten - Farbpaletten, Schattierungen, Oberflächen, Abstände, Typografie, Rahmen - gefiltert nach Präfix oder Teilstring. Er wird auch jeden CSS-, Java- oder Markdown-Quellcode, den Sie ihm geben, gegen den echten Token-Katalog validieren und unbekannte Namen mit vorgeschlagenen Korrekturen kennzeichnen.

Beispielanfragen:

"Listen Sie jeden --dwc-space-* Token auf"

"Validieren Sie app.css auf unbekannte --dwc-* Tokens"

"Welche Schattierungen der Primärpalette sind verfügbar?"

Die Validierung findet Tippfehler und erfundene Tokens, bevor sie als lautlos fehlgeschlagenes CSS ausgeliefert werden.

Gute Anfragen schreiben

Der MCP-Server wird nur konsultiert, wenn Ihr Assistent denkt, dass es relevant ist. Einige Gewohnheiten halten ihn aktiv:

• Nennen Sie das Framework. Erwähnen Sie "webforJ" in der Anfrage, damit der Assistent auf den MCP-Server zugreift, anstatt auf sein allgemeines Java-Wissen.
• Seien Sie spezifisch. "Erstellen Sie ein webforJ-Projekt namens InventorySystem mit dem sidemenu-Archetyp und Spring Boot" ist besser als "machen Sie eine App".
• Fragen Sie nach einer Überprüfung. Phrasen wie "überprüfen Sie anhand der webforJ-Dokumente" oder "überprüfen Sie dieses CSS auf schlechte --dwc-* Tokens" bringen den Assistenten dazu, die Tools zu verwenden, anstatt zu raten.

Wenn Ihr Assistent immer noch antwortet, ohne den Server zu konsultieren, installieren Sie das webforJ AI-Plugin - es liefert passende Agent Skills, die den Assistenten automatisch dazu anregen, die MCP-Tools bei Aufgaben in webforJ zu nutzen.

FAQ

Warum verwendet der KI-Assistent den MCP-Server nicht?

Die meisten Assistenten greifen nur auf den MCP zu, wenn sie denken, dass die Frage es benötigt. Zwei Lösungen:

1. Installieren Sie das webforJ AI-Plugin, das den Server mit Agent Skills kombiniert, die dem Assistenten sagen, den MCP für webforJ-Aufgaben zu verwenden.
2. Seien Sie explizit in Ihrer Anfrage: Fügen Sie "webforJ" zur Frage hinzu und sagen Sie in hartnäckigen Fällen "verwenden Sie den webforJ MCP-Server, um zu antworten".

Wie überprüfe ich, ob die MCP-Verbindung funktioniert?

Verwenden Sie den MCP-Inspektor:

npx @modelcontextprotocol/inspector

Verbinden Sie sich dann im Inspektor mit https://mcp.webforj.com/mcp und erkunden Sie die verfügbaren Tools.

Wie melde ich Probleme?

Öffnen Sie ein Ticket mit der webforJ MCP-Problemvorlage. Geben Sie die Anfrage, das erwartete Ergebnis und das, was Sie erhalten haben, an.