Integrace Doris MCP Serveru

K čemu slouží “Doris” MCP Server?

Doris MCP (Model Context Protocol) Server je backendová služba vytvořená v Pythonu a FastAPI, která propojuje AI asistenty a klienty s databázemi Apache Doris. Díky implementaci standardu MCP umožňuje bezpečné a efektivní propojení jazykových modelů s externími datovými zdroji. Doris MCP Server zajišťuje úlohy jako převod dotazů v přirozeném jazyce na SQL (NL2SQL), provádění databázových dotazů, získávání a správu metadat i pokročilý monitoring a analytiku. Jeho modulární architektura obsahuje specializované správce nástrojů, promptů a zdrojů, což z něj činí robustní řešení pro zlepšení datových workflow, automatizaci správy databází a integraci AI poznatků do podnikových systémů.

Seznam Promptů

• Inteligentní šablony promptů pro datovou analytiku
  (Tyto šablony spravuje Prompts Manager a slouží ke standardizaci interakcí LLM pro úlohy datové analytiky. Konkrétní šablony jsou zmiňovány, ale nejsou v dostupné dokumentaci jednotlivě vypsány.)

Seznam Zdrojů

• Správa zdrojů a zpřístupnění metadat
  (Zpřístupňuje metadata a zdroje databáze Doris AI klientům přes Resources Manager.)
• Podpora federace katalogů
  (Umožňuje přístup jak k interním Doris tabulkám, tak externím zdrojům jako Hive a MySQL.)
• Komplexní metadata databáze
  (Poskytuje detailní extrakci metadat pro využití jako kontext LLM.)
• Artefakty dotazové analytiky
  (Exportuje výsledky explain a profilování dotazů pro připojení a analýzu LLM.)

Seznam Nástrojů

• Pokročilé monitorovací nástroje
  (Sledování paměti, sběr metrik, zjišťování backendových uzlů.)
• Nástroje pro informace o dotazech
  (Vysvětlení SQL dotazů, profilování a analytické funkce.)
• Tools Manager
  (Centrální rozhraní pro registraci nástrojů a směrování volání přes MCP.)
• Resources Manager
  (Správa zpřístupnění zdrojů a metadat.)
• Prompts Manager
  (Správa a poskytování šablon promptů pro AI a LLM workflow.)

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Přirozený jazyk na SQL (NL2SQL):
  Umožňuje vývojářům převádět dotazy v lidském jazyce na SQL pro databáze Doris, což zjednodušuje přístup k datům a jejich analýzu.
• Pokročilý monitoring a profilování dotazů:
  Poskytuje detailní vysvětlení SQL, profilování výkonu a analytické nástroje pro ladění a diagnostiku výkonu.
• Průzkum a správa metadat:
  Umožňuje systémům s AI prozkoumávat schémata databáze, katalogy i zdroje a podporuje úkoly jako generování dokumentace nebo automatizované mapování dat.
• Integrace dat z více zdrojů:
  Podporuje federaci katalogů a umožňuje bezproblémovou integraci s externími zdroji (např. Hive, MySQL) pro komplexní analytická workflow.
• Bezpečné operace s daty:
  Zavádí robustní zabezpečení, řízení přístupu a maskování dat, což zajišťuje bezpečné interakce mezi LLM a citlivými podnikovými daty.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.12+.

2. Nainstalujte balíček:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Upravte konfigurační soubor Windsurf a přidejte Doris MCP server.

4. Vložte následující úsek pod mcpServers:

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

5. Uložte a restartujte Windsurf.

6. Ověřte, že server běží a přijímá spojení.

Claude

1. Nainstalujte Python 3.12+.

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

3. Přidejte server do konfigurace Claude pod mcpServers.

4. Použijte JSON úsek jako:

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

5. Restartujte Claude a ověřte integraci.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.12+.

2. Nainstalujte server:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Do konfigurace Cursor přidejte:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cursor.

5. Ověřte připojení k Doris MCP serveru.

Cline

1. Nainstalujte Python 3.12+.

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

3. Aktualizujte MCP konfiguraci Cline následovně:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cline.

5. Zkontrolujte stav MCP serveru.

Zabezpečení API klíčů

Ukládejte citlivé údaje a API klíče do proměnných prostředí. Příklad s použitím .env:

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

Ujistěte se, že v konfiguraci odkazujete na proměnné prostředí pro zvýšenou bezpečnost.

Jak používat tento MCP ve flows

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt nejprve přidejte komponentu MCP do svého workflow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové MCP konfigurace vložte podrobnosti o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po nastavení může AI agent MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “doris-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL dle potřeby.

Přehled

Na základě výše uvedených informací je Doris MCP Server dobře zdokumentovaný z hlediska funkcí, zdrojů a nastavení. Některé detaily o šablonách promptů a podpoře sampling však chybí nebo nejsou explicitně uvedeny, což mírně omezuje jeho úplnost pro pokročilé MCP workflow.

Náš názor

Díky silnému zastoupení základních MCP funkcí, robustnímu zabezpečení a správě zdrojů i jasnému návodu k nasazení hodnotíme Doris MCP Server známkou 8/10 za podporu MCP protokolu a praktickou použitelnost. Hlavní mezery se týkají explicitního výčtu promptů a absence dokumentace k sampling/roots.

MCP Score