تكامل خادم Doris MCP

ما وظيفة خادم “Doris” MCP؟

خادم Doris MCP (بروتوكول Model Context) هو خدمة خلفية مبنية باستخدام Python وFastAPI، صُممت لربط المساعدين الذكاء الاصطناعي والعملاء بقواعد بيانات Apache Doris. من خلال تنفيذ معيار MCP، يسهّل هذا الخادم التفاعل الآمن والفعال بين نماذج اللغة ومصادر البيانات الخارجية. يتيح Doris MCP Server مهام مثل تحويل الاستعلامات باللغة الطبيعية إلى SQL (NL2SQL)، تنفيذ استعلامات قاعدة البيانات، استرجاع وإدارة البيانات الوصفية، وإجراء المراقبة والتحليلات المتقدمة. تشمل بنيته المعيارية مدراء مخصصين للأدوات والقوالب والموارد، مما يجعله حلاً قويًا لتعزيز تدفقات تطوير البيانات، أتمتة إدارة قواعد البيانات، ودمج رؤى الذكاء الاصطناعي في الأنظمة المؤسسية.

قائمة القوالب (Prompts)

• قوالب طلبات ذكية لتحليل البيانات
  (تُدار هذه من خلال مدير القوالب Prompts Manager، ومصممة لتوحيد تفاعل LLM مع مهام تحليل البيانات. يتم الإشارة إلى قوالب معينة دون ذكر تفصيلي لها في الوثائق المتوفرة.)

قائمة الموارد (Resources)

• إدارة الموارد وكشف البيانات الوصفية
  (يُظهر بيانات Doris الوصفية والموارد أمام عملاء الذكاء الاصطناعي عبر مدير الموارد Resources Manager.)
• دعم اتحاد الكاتالوج
  (يتيح الوصول إلى جداول Doris الداخلية ومصادر خارجية مثل Hive وMySQL.)
• بيانات وصفية شاملة لقاعدة البيانات
  (يوفر استخراجًا تفصيليًا للبيانات الوصفية لاستخدامها كسياق لنماذج LLM.)
• مواد تحليلات الاستعلامات
  (يصدر نتائج شرح وتحليل الاستعلامات لربطها وتحليلها من قِبل LLM.)

قائمة الأدوات (Tools)

• أدوات مراقبة متقدمة
  (تتبع متطور للذاكرة، جمع المقاييس، واكتشاف العقد الخلفية.)
• أدوات معلومات الاستعلام
  (توفر شرح SQL، تحليل الأداء، وميزات التحليلات.)
• مدير الأدوات
  (واجهة مركزية لتسجيل الأدوات وتوجيه الاستدعاءات من خلال MCP.)
• مدير الموارد
  (مسؤول عن كشف الموارد وإدارة البيانات الوصفية.)
• مدير القوالب
  (يدير ويوفر قوالب الطلبات لسير عمل الذكاء الاصطناعي وLLM.)

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تحويل اللغة الطبيعية إلى SQL (NL2SQL):
  يتيح للمطورين تحويل الاستفسارات البشرية إلى جمل SQL لقواعد بيانات Doris، مما يسهل الوصول والتحليل.
• مراقبة وتحليل الاستعلامات المتقدمة:
  يوفر شرح SQL متعمق، تحليل أداء، وأدوات تحليلات تدعم ضبط الأداء والتشخيص.
• استكشاف وإدارة البيانات الوصفية:
  يتيح للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي استكشاف مخططات قواعد البيانات والكاتالوجات والموارد، ويدعم مهام مثل إنشاء الوثائق أو رسم خرائط البيانات تلقائيًا.
• التكامل متعدد مصادر البيانات:
  يدعم اتحاد الكاتالوج، مما يتيح التكامل السلس مع مصادر بيانات خارجية (مثل Hive وMySQL) لتدفقات تحليلات شاملة.
• عمليات بيانات آمنة:
  يطبق أمانًا قويًا، تحكمًا في الوصول، وإخفاء البيانات، لضمان تفاعل آمن بين LLMs والبيانات الحساسة للمؤسسات.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Python 3.12+.

2. ثبت الحزمة:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. حرر ملف إعدادات Windsurf لإضافة خادم Doris MCP.

4. أدرج المقطع التالي تحت mcpServers:

   {
     "doris-mcp": {
       "command": "mcp-doris-server",
       "args": []
     }
   }
   

5. احفظ وأعد تشغيل Windsurf.

6. تحقق من أن الخادم يعمل ويقبل الاتصالات.

Claude

1. ثبت Python 3.12+.

2. ثبت خادم Doris MCP:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. أضف الخادم إلى إعدادات Claude تحت mcpServers.

4. استخدم مقطع JSON مثل:

   {
     "doris-mcp": {
       "command": "mcp-doris-server",
       "args": []
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Claude وتأكد من التكامل.

Cursor

1. تأكد من تثبيت Python 3.12+.

2. ثبت الخادم:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. في إعدادات Cursor، أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "doris-mcp": {
         "command": "mcp-doris-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cursor.

5. أكد اتصال خادم Doris MCP.

Cline

1. ثبت Python 3.12+.

2. ثبت خادم Doris MCP:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. حدّث إعدادات Cline MCP بهذا المقطع:

   {
     "mcpServers": {
       "doris-mcp": {
         "command": "mcp-doris-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cline.

5. تحقق من حالة خادم MCP.

تأمين مفاتيح API

قم بتخزين بيانات الاعتماد والمفاتيح الحساسة في متغيرات البيئة. مثال باستخدام .env:

{
  "env": {
    "DORIS_HOST": "your-doris-host",
    "DORIS_PORT": "your-port",
    "DORIS_USER": "username",
    "DORIS_PASSWORD": "password"
  },
  "inputs": {
    "database": "your-database"
  }
}

تأكد من الإشارة إلى متغيرات البيئة في إعداداتك لتعزيز الأمان.

كيفية استخدام MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في تدفق عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل الخادم باستخدام هذا التنسيق (JSON):

{
  "doris-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا الـ MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “doris-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي وتحديث عنوان URL وفقًا لذلك.

نظرة عامة

استنادًا إلى المعلومات أعلاه، فإن خادم Doris MCP موثّق جيدًا من حيث الميزات والموارد والإعداد. ومع ذلك، هناك بعض التفاصيل غير متوفرة حول قوائم القوالب ودعم التعيين (sampling)، مما يؤثر قليلاً على اكتماله لتدفقات MCP المتقدمة.

رأينا

نظرًا لتوافر ميزات MCP الأساسية، الأمان القوي، إدارة الموارد الواضحة، ودليل الإعداد المفصل، يُقيّم خادم Doris MCP بـ 8/10 من حيث دعم بروتوكول MCP والتطبيق العملي. الثغرات الرئيسية تتعلق بعدم ذكر القوالب بالتفصيل وعدم وجود وثائق حول التعيين (sampling) والجذور (roots).

درجة MCP