Snowflake MCP Server

K čemu slouží “Snowflake” MCP Server?

Snowflake MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP), která propojuje AI asistenty a vývojářské nástroje se Snowflake databází. Umožňuje bezproblémovou interakci s databází tím, že uživatelům dovoluje provádět SQL dotazy, spravovat databázová schémata a přistupovat k datovým insightům pomocí standardizovaných MCP rozhraní. Zpřístupněním dat a schémat Snowflake jako dostupných zdrojů a poskytnutím nástrojů pro čtení, zápis i správu tabulek umožňuje server AI workflow, agentům a LLM plnit databázové úlohy. To dramaticky zvyšuje produktivitu vývojářů automatizací analýzy dat, správy tabulek a průzkumu schémat – vše v bezpečných a konfigurovatelných mantinelech.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou explicitně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• memo://insights
  • Průběžně aktualizovaný memo, který agreguje objevené datové insighty. Automaticky se aktualizuje, jakmile jsou přes nástroj append_insight přidány nové insighty.
• context://table/{table_name}
  • (Dostupné, pokud je povolen prefetch) Poskytuje souhrny schémat jednotlivých tabulek, včetně sloupců a komentářů, zpřístupněné jako samostatné zdroje.

Seznam nástrojů

• read_query
  • Spouští SELECT SQL dotazy pro čtení dat ze Snowflake databáze a vrací výsledky jako pole objektů.
• write_query (povoleno pouze s --allow-write)
  • Provádí SQL modifikační dotazy INSERT, UPDATE nebo DELETE a vrací počet ovlivněných řádků nebo potvrzovací zprávu.
• create_table (povoleno pouze s --allow-write)
  • Umožňuje vytváření nových tabulek ve Snowflake databázi pomocí příkazu CREATE TABLE SQL a vrací potvrzení o vytvoření tabulky.
• list_databases
  • Vypíše všechny databáze v instanci Snowflake a vrací pole jejich názvů.
• list_schemas
  • Vypíše všechna schémata ve zvolené databázi.
• list_tables
  • Vypíše všechny tabulky ve specifikované databázi a schématu a vrací metadata tabulek.
• describe_table
  • Poskytuje informace o sloupcích zvolené tabulky – názvy, typy, nullovatelnost, výchozí hodnoty a komentáře.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Správa a průzkum databáze
  • Vývojáři a AI agenti mohou automatizovat vypisování, popis a správu databází, schémat i tabulek ve Snowflake, což zefektivňuje správu datové infrastruktury.
• Automatizovaná datová analýza
  • Spouštějte parametrizované dotazy pro získání insightů, generování reportů nebo napájení analytických pipeline.
• Objevování a dokumentace schémat
  • Automaticky získávejte a sumarizujte detaily schémat pro dokumentaci, compliance či zaškolení nových členů týmu.
• Kontextové datové insighty
  • Využijte zdroj memo://insights pro agregaci a přístup k vyvíjejícím se insightům, což podporuje týmovou analytiku nebo auditní stopy.
• Tvorba tabulek a data engineering
  • Programově vytvářejte tabulky a aktualizujte data pomocí bezpečných a auditovatelných zápisových operací – umožňují automatizaci ETL, ingest dat či transformačních workflow.

Jak nastavit server

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a přístup ke konfiguraci Windsurf.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf (často windsurf.json).
3. Přidejte Snowflake MCP Server jako novou položku do pole mcpServers:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte spojení se Snowflake MCP Serverem v rozhraní Windsurf.

Zabezpečení API klíčů (příklad)

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

Claude

1. Ujistěte se, že Claude podporuje integrace MCP serverů.
2. Najděte konfigurační soubor Claude nebo nastavení MCP integrace.
3. Přidejte Snowflake MCP Server jako zdroj:

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

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Potvrďte, že Claude rozpozná a může pracovat se Snowflake MCP Serverem.

Cursor

1. Nainstalujte potřebné závislosti a přistupte ke konfiguraci Cursoru.
2. Otevřete cursor.json nebo odpovídající nastavení.
3. Vložte Snowflake MCP Server do bloku mcpServers:

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

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte stavovou stránku Cursoru kvůli konektivitě MCP serveru.

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný a aktuální Cline.
2. Otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Zaregistrujte Snowflake MCP Server následovně:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cline.
5. Ověřte připojení ke Snowflake MCP Serveru.

Poznámka k zabezpečení API klíčů

Citlivé údaje, jako jsou hesla nebo API tokeny ke Snowflake, ukládejte pomocí environmentálních proměnných. Odkazujte je bezpečně ve svých konfiguračních souborech pomocí vlastnosti env.

Jak používat MCP ve FlowHunt flowech

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt přidejte do svého flow komponentu MCP a připojte ji k AI agentovi:

Klikněte na komponent MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto formátu JSON:

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

Po konfiguraci bude AI agent schopen tento MCP využívat jako nástroj a přistupovat ke všem jeho funkcím a schopnostem. Nezapomeňte nahradit “snowflake-mcp” skutečným názvem vašeho MCP serveru a URL adresu změnit na vaši vlastní.

Přehled

Na základě výše uvedeného nabízí Snowflake MCP Server robustní sadu nástrojů a zdrojů pro interakci se Snowflake databází, ale postrádá šablony promptů a explicitní informace o podpoře sampling/roots.

Náš názor

Snowflake MCP Server poskytuje komplexní přístupové nástroje ke Snowflake databázi a užitečné stavební prvky zdrojů, je dobře zdokumentován a obsahuje praktické pokyny k bezpečnosti a konfiguraci. Absence šablon promptů a explicitní podpory roots/samplingu však snižuje jeho MCP úplnost. Celkově jde o silnou a praktickou MCP implementaci pro databázová workflow.

MCP skóre