خادم Snowflake MCP

ماذا يفعل خادم “Snowflake” MCP؟

خادم Snowflake MCP هو تطبيق لبروتوكول سياق النماذج (MCP) يربط مساعدين الذكاء الاصطناعي وأدوات المطورين بقاعدة بيانات Snowflake. يُمكّن التفاعل السلس مع قاعدة البيانات من خلال السماح للمستخدمين بتنفيذ استعلامات SQL، إدارة مخططات قواعد البيانات، والوصول إلى رؤى البيانات عبر واجهات MCP القياسية. من خلال إتاحة بيانات Snowflake ومخططاته كموارد قابلة للوصول وتوفير أدوات للقراءة، الكتابة، وإدارة الجداول، يمكّن الخادم سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي والوكلاء ونماذج اللغة الكبيرة من تنفيذ مهام قواعد البيانات. يعزز ذلك إنتاجية المطورين بشكل كبير عبر أتمتة تحليل البيانات، إدارة الجداول، واستكشاف المخططات ضمن حدود آمنة وقابلة للتخصيص.

قائمة التلقينات

لا توجد قوالب تلقين مذكورة صراحة في المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

• memo://insights
  • مذكرة تُحدّث باستمرار وتجمع رؤى البيانات المكتشفة. يتم تحديثها تلقائيًا عند إضافة رؤى جديدة عبر أداة append_insight.
• context://table/{table_name}
  • (متوفرة إذا تم تفعيل prefetch) توفر ملخصات مخطط لكل جدول، بما في ذلك الأعمدة والتعليقات، وتتاح كموارد منفردة.

قائمة الأدوات

• read_query
  • ينفذ استعلامات SQL من نوع SELECT لقراءة البيانات من قاعدة بيانات Snowflake ويعيد النتائج كمصفوفة من الكائنات.
• write_query (يتم تفعيله فقط مع --allow-write)
  • ينفذ استعلامات SQL من نوع INSERT أو UPDATE أو DELETE، ويعيد عدد الصفوف المتأثرة أو رسالة تأكيد.
• create_table (يتم تفعيله فقط مع --allow-write)
  • يسمح بإنشاء جداول جديدة في قاعدة بيانات Snowflake باستخدام أمر SQL من نوع CREATE TABLE ويعيد رسالة تأكيد.
• list_databases
  • يعرض جميع قواعد البيانات في مثيل Snowflake، ويعيد قائمة بأسماء قواعد البيانات.
• list_schemas
  • يعرض جميع المخططات داخل قاعدة بيانات محددة.
• list_tables
  • يعرض جميع الجداول ضمن قاعدة بيانات ومخطط محددين، ويعيد بيانات الجداول الوصفية.
• describe_table
  • يوفر معلومات عن أعمدة جدول محدد، بما في ذلك الأسماء، الأنواع، إمكانية القيم الفارغة، القيم الافتراضية، والتعليقات.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• إدارة واستكشاف قواعد البيانات
  • يمكن للمطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي أتمتة عملية عرض ووصف وإدارة قواعد البيانات والمخططات والجداول داخل Snowflake، مما يبسط إدارة بنية البيانات.
• تحليل البيانات المؤتمت
  • تنفيذ استعلامات محسّنة لاستخلاص الرؤى، إنشاء التقارير، أو تغذية خطوط تحليل البيانات اللاحقة.
• اكتشاف وتوثيق المخططات
  • جلب وتلخيص تفاصيل المخططات تلقائيًا لأغراض التوثيق أو الامتثال أو تعريف أعضاء الفريق الجدد.
• رؤى بيانات سياقية
  • استخدم مورد memo://insights لتجميع والوصول إلى رؤى البيانات المتطورة، بما يدعم التحليلات التعاونية أو سجلات التدقيق.
• إنشاء الجداول وهندسة البيانات
  • إنشاء الجداول وتحديث البيانات برمجياً عبر عمليات كتابة آمنة وقابلة للتدقيق، مما يمكّن أتمتة ETL واستيراد البيانات أو تحويلها.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js وأن لديك وصولاً إلى إعدادات Windsurf الخاصة بك.
2. افتح ملف إعدادات Windsurf (غالبًا windsurf.json).
3. أضف خادم Snowflake MCP كعنصر جديد في مصفوفة mcpServers:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "mcp-snowflake-server",
         "args": ["--port", "8080"]
       }
     ]
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من الاتصال بخادم Snowflake MCP في واجهة Windsurf.

تأمين مفاتيح API (مثال)

{
  "command": "mcp-snowflake-server",
  "env": {
    "SNOWFLAKE_ACCOUNT": "your_account",
    "SNOWFLAKE_USER": "your_user",
    "SNOWFLAKE_PASSWORD": "${SNOWFLAKE_PASSWORD}"
  },
  "inputs": {
    "database": "your_db"
  }
}

Claude

1. تأكد من أن Claude يدعم تكامل خوادم MCP.
2. حدد موقع ملف إعدادات Claude أو إعدادات تكامل MCP.
3. أضف خادم Snowflake MCP كمصدر:

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

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
5. أكد أن Claude يتعرف ويمكنه التفاعل مع خادم Snowflake MCP.

Cursor

1. ثبّت التبعيات المطلوبة وادخل إلى إعدادات Cursor.
2. افتح ملف cursor.json أو ملف الإعدادات المعادل.
3. أضف خادم Snowflake MCP في كتلة mcpServers:

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

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من صفحة حالة Cursor للاتصال بخادم MCP.

Cline

1. تأكد من تثبيت Cline وتحديثه.
2. افتح ملف إعدادات Cline.
3. سجّل خادم Snowflake MCP كالتالي:

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

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من الاتصال بخادم Snowflake MCP.

ملاحظة حول تأمين مفاتيح API

خزّن بيانات الاعتماد الحساسة مثل كلمات مرور Snowflake أو رموز API باستخدام متغيرات البيئة. أشر إليها بأمان في ملفات الإعدادات باستخدام خاصية env.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير 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 MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP باستخدام هذا التنسيق في JSON:

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

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكّر أن تغيّر “snowflake-mcp” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدل عنوان URL بعنوان خادم MCP لديك.

نظرة عامة

استنادًا إلى ما سبق، يقدم خادم Snowflake MCP مجموعة قوية من الأدوات والموارد للتفاعل مع قاعدة بيانات Snowflake، لكنه يفتقر إلى قوالب التلقين ومعلومات دعم أخذ العينات/الجذور بشكل صريح.

رأينا

يقدم خادم Snowflake MCP أدوات وصول شاملة لقواعد بيانات Snowflake وموارد أولية مفيدة، وهو موثق جيدًا ويشمل إرشادات عملية للأمان والإعداد. ومع ذلك، فإن غياب قوالب التلقين ودعم الجذور/أخذ العينات يقلل من اكتماله كمواصفة MCP. عموماً، هو تطبيق MCP قوي وعملي لسير عمل قواعد البيانات.

تقييم MCP