MCP-Server für das Mainframe Assessment Tool aktivieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie den MCP-Server des Mainframe Assessment Tool einrichten und mit ihm interagieren. Sie können mit Prompts in natürlicher Sprache Unternehmensbereiche erkunden, nach Assets suchen und Komplexitätsmesswerte aus Ihren Mainframe-Bewertungen abrufen. Um mit dem MCP-Server zu interagieren, stellen Sie über KI-Agents oder MCP-Clients (Model Context Protocol) wie Antigravity eine Verbindung her.

Sie haben zum Beispiel folgende Möglichkeiten:

  • Vorhandene Analysen auflisten und ansehen
  • Untersuchen Sie die in Ihren Analysen ermittelten Unternehmensbereiche.
  • Assets nach verschiedenen Kriterien suchen und filtern
  • Asset-Spezifikationen abrufen, einschließlich Abhängigkeiten und Komplexitätsmesswerten.

Weitere Informationen zum MCP finden Sie unter Was ist das Model Context Protocol (MCP)?.

Hinweis

Führen Sie die folgenden Aufgaben aus, um die Aktivierung und Verbindung zum MCP-Server vorzubereiten:

  • Machen Sie sich mit dem Mainframe Assessment Tool vertraut. Sie müssen das Tool bereits verwendet haben, um eine Bewertung durchzuführen.
  • Erforderliche Berechtigungen erteilen Die erforderlichen Berechtigungen hängen davon ab, wie Sie das Mainframe Assessment Tool bereitgestellt haben:
    • Auf einer Compute Engine-VM-Instanz benötigen Sie die Berechtigung, benutzerdefinierte Metadaten für die Instanz festzulegen. Weitere Informationen zu den erforderlichen Rollen finden Sie unter Benutzerdefinierte Metadaten festlegen und entfernen.
    • In einem GKE-Cluster benötigen Sie die Berechtigung zum Aktualisieren von Bereitstellungen im Cluster und müssen das kubectl-Befehlszeilentool für die Verbindung zum Cluster konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie unter Clusterzugriff für kubectl konfigurieren.
  • Google Cloud CLI einrichten: Installieren und konfigurieren Sie die neueste Version der Google Cloud CLI. Weitere Informationen finden Sie unter Google Cloud CLI installieren.

MCP-Server aktivieren

Der MCP-Server ist standardmäßig deaktiviert. Folgen Sie der Anleitung für Ihre Bereitstellungsumgebung, um den MCP-Server zu aktivieren.

Auf einer Compute Engine-Instanz

Wenn Sie den MCP-Server auf Ihrer Mainframe Assessment Tool-Compute Engine-Instanz aktivieren möchten, fügen Sie den Metadatenschlüssel MAT_ENABLE_MCP hinzu und legen Sie seinen Wert auf true fest. Führen Sie dazu den folgenden gcloud-Befehl aus:

    gcloud compute instances add-metadata INSTANCE_NAME \
    --metadata=MAT_ENABLE_MCP=true \
    --zone=ZONE

Ersetzen Sie Folgendes:

  • INSTANCE_NAME ist der Name Ihrer VM-Instanz.
  • ZONE: Zone, in der sich Ihre VM-Instanz befindet.

Wenn Sie den Metadatenschlüssel auf einer laufenden VM festlegen, müssen Sie die VM neu starten, damit die Änderungen wirksam werden.

In einem GKE-Cluster

Wenn Sie den MCP-Server in einer GKE-Bereitstellung aktivieren möchten, setzen Sie die Umgebungsvariable MAT_ENABLE_MCP im Container mcp-server auf true:

kubectl set env deployment/mat-apps --containers=mcp-server \
    MAT_ENABLE_MCP=true --namespace=VERSION

Ersetzen Sie VERSION durch die Version des Mainframe Assessment Tool, die im Cluster bereitgestellt wird. Diese Version ist auch der Namespace des Deployments (z. B. mainframe-assessment-2-8-0). Durch das Aktualisieren der Umgebungsvariable wird der Mainframe Assessment Tool-Pod mit aktiviertem MCP-Server neu gestartet. Da das Mainframe Assessment Tool als einzelner Pod ausgeführt wird, ist es kurzzeitig nicht verfügbar, während der neue Pod gestartet wird. Um den MCP-Server zu deaktivieren, legen Sie die Umgebungsvariable MAT_ENABLE_MCP auf false fest.

Verbindung zum MCP-Server herstellen

Sie können eine Verbindung zum MCP-Server mit Standard-KI-Agents herstellen, die MCP-Verbindungen über Streamable HTTP unterstützen.

Der MCP-Server befindet sich unter dem Pfad „/mcp/“ auf demselben Port, der für den Zugriff auf die Benutzeroberfläche des Mainframe Assessment Tool verwendet wird. Weitere Informationen finden Sie unter Über Ihren Computer auf die VM des Mainframe Assessment Tool zugreifen oder Über Ihren Computer auf das in GKE bereitgestellte Mainframe Assessment Tool zugreifen.

Konfigurationsbeispiele

In den folgenden Abschnitten finden Sie Beispiele für die Konfiguration verschiedener KI-Agents für die Verbindung zum MCP-Server.

Ersetzen Sie LOCAL_PORT durch den lokalen Port, der für den Zugriff auf die Benutzeroberfläche des Mainframe Assessment Tool verwendet wird.

Antigravity

Wenn Sie Antigravity verwenden möchten, konfigurieren Sie den MCP-Server in der Datei mcp_config.json so:

{
  "mcpServers": {
    "mainframe-assessment-tool": {
      "serverUrl": "http://localhost:LOCAL_PORT/mcp/"
    }
  }
}

Weitere Informationen finden Sie unter Model Context Protocol (MCP).

MCP-Servertools

Der MCP-Server des Mainframe Assessment Tool bietet Tools, mit denen KI-Agenten Daten aus Ihren Bewertungen abrufen können.

ListAssessments

Listet alle Bewertungen in der Mainframe Assessment Tool-Instanz auf. Jede Bewertung enthält ihren Namen, ihre ID, ihre Beschreibung und ihre Zeitstempel.

ListDomains

Listet die Domains für eine bestimmte Mainframe Assessment Tool-Bewertungs-ID auf. Jede Domain enthält ihren Namen, ihre Beschreibung und ihre ID.

Argumente

Name Typ Erforderlich Beschreibung
AssessmentId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Bewertung.

ListAssets

Listet die Assets für eine bestimmte Mainframe Assessment Tool-Bewertungs-ID auf. Jedes Asset enthält seine ID, seinen Namen, seinen Pfad, seinen Typ und die zugewiesenen Domain-IDs.

Argumente

Name Typ Erforderlich Beschreibung
AssessmentId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Bewertung.

FetchDomain

Ruft die Domaindetails für eine bestimmte Domain-ID und eine bestimmte Assessment-ID des Mainframe Assessment Tool ab. Zu den Domaindetails gehören ID, Name, Beschreibung und Zusammenfassung.

Argumente

Name Typ Erforderlich Beschreibung
AssessmentId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Bewertung.
DomainId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Domain.

FetchAsset

Ruft die Spezifikationsübersicht für ein Asset für eine bestimmte MAT-Bewertungs-ID (Mainframe Assessment Tool) ab. Die Asset-Spezifikation enthält die ID, den Namen, die Verwendung, die Beschreibung, das ETL-Diagramm und die BMS-Karten.

Argumente

Name Typ Erforderlich Beschreibung
AssessmentId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Bewertung.
AssetId String Ja Die ID des Mainframe Assessment Tool-Assets.
DetailedSpec boolean Nein (Standard: false) Wenn diese Option auf „true“ gesetzt ist, enthält die Antwort auch Methodenspezifikationen mit ihren Testläufen.

FetchAssetsCyclomaticComplexity

Ruft die Werte für die zyklomatische Komplexität für eine Liste von Assets für eine bestimmte Mainframe Assessment Tool-Bewertungs-ID ab.

Argumente

Name Typ Erforderlich Beschreibung
AssessmentId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Bewertung.
AssetIds String[] Ja Liste der Asset-IDs des Mainframe Assessment Tool.

SearchContent

Suchen im Quellcode, in KI-generierten Spezifikationen und in Geschäftsregeln innerhalb einer bestimmten Mainframe-Bewertung. Sie unterstützt keywordbasierte (bm25), semantische (embedding) und hybride (hybrid) Suchmodi, sodass Nutzer relevante Assets und Dokumentationen finden können.

Mit dem Tool können Ergebnisse nach Dokumenttyp (source, spec oder bre) gefiltert, die Anzahl der zurückgegebenen Übereinstimmungen begrenzt und optional der vollständige Inhalt übereinstimmender Dokumente abgerufen werden.

Argumente

Name Typ Erforderlich Beschreibung
AssessmentId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Bewertung.
Query String Ja Die Suchanfrage.
DocTypes String[] Nein Ergebnisse nach Dokumenttyp filtern. Unterstützte Werte: source, spec und bre.
Limit integer Nein Beschränken Sie die Anzahl der zurückgegebenen Übereinstimmungen.
IncludeContent boolean Nein Wenn auf „true“ gesetzt, enthält die Antwort auch den vollständigen Inhalt der übereinstimmenden Dokumente. Der Standardwert ist false.
SearchMode String Nein Der zu verwendende Suchmodus. Unterstützte Werte: bm25 (keyword-based), embedding (semantic) oder hybrid. Der Standardwert ist hybrid.

ExploreData

Führt einen interaktiven KI-Agenten (Data Explorer) aus, der als Datenanalyst für Ihre Bewertung fungiert. Der Agent kann die zugrunde liegende strukturierte Datenbank einer bestimmten Bewertung abfragen, um komplexe Fragen zu beantworten.

Argumente

Name Typ Erforderlich Beschreibung
AssessmentId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Bewertung.
Query String Ja Die Frage oder Abfrage für die Datenanalyse.

ListBusinessRulesExtractionJobs

Listet die Business Rules-Jobs für eine bestimmte Mainframe Assessment Tool-Bewertungs-ID auf. Die zurückgegebene Liste enthält die ID, den Namen, den Status, den Fokus-Prompt und weitere Informationen zu jedem Job.

Argumente

Name Typ Erforderlich Beschreibung
AssessmentId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Bewertung.

ListBusinessRules

Listet die Geschäftsregeln auf, die von einer bestimmten Job-ID für die Extraktion von Geschäftsregeln und einer Bewertungs-ID des Mainframe Assessment Tool extrahiert wurden. Um die große Anzahl von Regeln zu verarbeiten, unterstützt diese Aktion die Paginierung.

Argumente

Name Typ Erforderlich Beschreibung
AssessmentId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Bewertung.
JobId String Ja Die ID des Jobs zum Extrahieren von Geschäftsregeln.
PageSize String Nein Die Größe der abzurufenden Seite. Der maximal unterstützte Wert ist „25“.
PageToken String Nein Das Token der abzurufenden Seite. Dieser Wert wurde von einem vorherigen Aufruf dieser Aktion zurückgegeben.
OrderList Objekt Nein Die Reihenfolge, in der die Ergebnisse zurückgegeben werden sollen. Sehen Sie sich die Beschreibungen der einzelnen Felder an.
OrderList.OrderBy String Nein Der Name des Felds, nach dem die Ergebnisse sortiert werden sollen. Beispiele: business_rule_id, business_rule_name, status.
OrderList.Order String Nein Die Richtung der Bestellung. Unterstützte Werte: ASCENDING, DESCENDING.
Filter Objekt Nein Die zurückgegebenen Ergebnisse filtern. Sehen Sie sich die Beschreibungen der einzelnen Felder an.
Filter.Status String Nein Der Status der Geschäftsregeln, nach dem gefiltert werden soll. Unterstützte Werte: PENDING, VALIDATED, OBSOLETE.
Filter.Tags String[] Nein Liste der mit den Geschäftsregeln verknüpften Tags.
Filter.AssetIDs String[] Nein Liste der Asset-IDs des Mainframe Assessment Tool, die mit den Geschäftsregeln verknüpft sind.

FetchJobSpec

Ruft die BRE-Jobspezifikation (Business Rules Extraction) für eine MAT-Bewertungs-ID (Mainframe Assessment Tool) ab.

Argumente

Name Typ Erforderlich Beschreibung
AssessmentId String Ja Die ID der Mainframe Assessment Tool-Bewertung.
JobId String Ja Die ID des BRE-Jobs (Business Rules Extraction).

Anwendungsbeispiele

Im Folgenden finden Sie Beispiele für Prompts in natürlicher Sprache, die ein KI-Agent beantworten kann, indem er die MCP-Servertools zum Abrufen und Verarbeiten von Bewertungsdaten verwendet:

  • Szenario: Komplexe Programme in einer Bewertung finden.
  • Nutzer-Prompt: „Liste die zehn komplexesten COBOL-Programme in der Bewertung mit dem Namen AssessmentName auf.“

  • Szenario: Assets suchen und filtern, die zu einer Unternehmensdomain gehören.
  • Nutzer-Prompt: „Liste alle JCL-Jobs auf, die sich auf die Domain DomainName in der Bewertung mit dem Namen AssessmentName beziehen.“

  • Szenario: Asset-Abhängigkeiten aus einer Bewertung abrufen
  • Nutzer-Prompt: „Welche Abhängigkeiten hat der JCL-Job JCLJobName in der Bewertung mit dem Namen AssessmentName?“

  • Szenario: Extrahierte Geschäftsregeln für einen bestimmten Job finden.
  • Nutzer-Prompt: „List all business rules extracted by BusinessRuleJobName in the assessment called AssessmentName.“ (Liste alle von in der Bewertung mit dem Namen extrahierten Geschäftsregeln auf.)

  • Szenario: Prüfungsdaten mit natürlicher Sprache analysieren
  • Nutzer-Prompt: „Erkläre, wie der Datenverarbeitungsablauf für das Abrechnungssystem in der Bewertung mit dem Namen AssessmentName funktioniert.“