KWDB MCP Server Integrace

Co dělá “KWDB” MCP Server?

KWDB MCP Server je implementací Model Context Protocolu (MCP), která propojuje AI asistenty s databází KWDB a poskytuje možnosti business intelligence a manipulace s daty. KWDB MCP Server funguje jako most, který umožňuje AI modelům provádět databázové dotazy, získávat metadata, upravovat data a přistupovat k průvodcům syntaxí pomocí standardizovaných nástrojů a zdrojů. Podporuje čtení i zápis (např. SELECT, INSERT, UPDATE, DDL), automaticky spravuje limity dotazů pro efektivitu a všechny API odpovědi formátuje do konzistentní JSON struktury. Tento server zjednodušuje vývojářské workflow díky snadnějšímu přístupu k databázi, zajišťuje bezpečnost pomocí oddělených nástrojů pro čtení/zápis a poskytuje klientům užitečná metadata a schémata tabulek pro bohaté, kontextově informované interakce LLM.

Seznam Promptů

• Průvodce syntaxí: Získejte přístup k podrobnému průvodci syntaxí KWDB prostřednictvím předdefinovaných prompt šablon, což umožňuje uživatelům a LLM dodržovat správnou SQL syntaxi při práci s databází.

Seznam zdrojů

• Produktové informace (kwdb://product_info): Obsahuje informace o verzi produktu KWDB a podporovaných funkcích.
• Metadata databáze (kwdb://db_info/{database_name}): Poskytuje podrobnosti o konkrétní databázi, včetně typu enginu, komentářů a obsažených tabulek.
• Schéma tabulky (kwdb://table/{table_name}): Zpřístupňuje schéma konkrétní tabulky, včetně sloupců a příkladových dotazů.

Seznam nástrojů

• read-query: Provádí pouze čtecí SQL operace jako SELECT, SHOW a EXPLAIN nad databází KWDB.
• write-query: Provádí modifikační SQL operace jako INSERT, UPDATE, DELETE a DDL příkazy (CREATE, DROP, ALTER).

Využití tohoto MCP Serveru

• Správa databáze: Umožňuje vývojářům provádět čtecí i zápisové příkazy nad databází KWDB, což zefektivňuje manipulaci s daty a změny schémat přímo z AI rozhraní.
• Business Intelligence: Usnadňuje dotazování obchodních dat a analýzy díky strukturovanému přístupu k datům přes LLM, vhodné pro reporting a dashboardy.
• Prozkoumávání kódu pro data: Umožňuje vývojářům nebo AI agentům získávat schémata tabulek a metadata, což usnadňuje orientaci a práci s velkými nebo neznámými KWDB databázemi.
• API integrace pro datově řízené aplikace: Propojuje aplikace nebo AI workflow s KWDB jako backendem a zpřístupňuje standardizované endpointy pro získávání i úpravu dat.
• Automatizované vedení syntaxí: Poskytuje LLM i uživatelům prompty a průvodce syntaxí, což snižuje chyby v SQL a zvyšuje efektivitu vývoje.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že jsou splněny všechny předpoklady (např. Node.js a prostředí kompatibilní s MCP).
2. Najděte konfigurační soubor Windsurf (např. windsurf.config.json).
3. Přidejte KWDB MCP Server do objektu mcpServers s odpovídajícím příkazem a argumenty.
4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že se KWDB MCP Server objevil v seznamu dostupných MCP serverů.

Ukázka JSON konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíče:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Ověřte přítomnost potřebných závislostí.
2. Otevřete konfigurační soubor MCP serveru Claude.
3. Přidejte konfiguraci KWDB MCP Serveru pod mcpServers.
4. Uložte změny a restartujte Claude nebo znovu načtěte konfigurace.
5. Zkontrolujte, zda je KWDB MCP Server registrován.

Ukázka JSON konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíče:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a ověřte podporu MCP.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor (např. .cursorrc).
3. Přidejte položku KWDB MCP Server s příkazem a argumenty.
4. Uložte soubor a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že KWDB MCP Server je v seznamu MCP serverů.

Ukázka JSON konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíče:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Splňte všechny předpoklady pro integraci MCP serveru.
2. Upravte konfiguraci Cline a zahrňte KWDB MCP Server.
3. Vložte příkaz serveru a argumenty pod mcpServers.
4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte, že server běží dle očekávání.

Ukázka JSON konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíče:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a její propojení s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V systémové MCP konfiguraci vložte údaje svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "kwdb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit "kwdb" na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL svou vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Náš názor

KWDB MCP Server nabízí přehlednou dokumentaci svých hlavních funkcí, nástrojů a zdrojů a solidní podporu pro základní MCP integrace. Prompt šablony jsou však omezené (dokumentován pouze průvodce syntaxí) a chybí explicitní informace o Roots nebo podpoře Sampling. Jeho využitelnost pro standardní databázové operace je silná, ale pokrytí pokročilých MCP/LLM funkcí je průměrné.

MCP skóre: 6/10

MCP skóre