Integrace StarRocks MCP Serveru

K čemu slouží „StarRocks“ MCP Server?

StarRocks MCP (Model Context Protocol) Server funguje jako inteligentní most mezi AI asistenty a databázemi StarRocks. Poskytuje AI agentům plynulý přístup k provádění SQL dotazů, průzkumu databází, získávání přehledů schémat i dat a vizualizaci dat pomocí grafů—bez potřeby složitého nastavování na straně klienta. Tím, že zpřístupňuje databázové zdroje a operace StarRocks jako MCP primitiva, umožňuje například výpis tabulek, spouštění příkazů SELECT nebo DDL/DML a generování souhrnných přehledů na úrovni tabulek i databází. Inteligentní cache v paměti urychluje opakované požadavky a flexibilní konfigurace prostředí usnadňuje začlenění do vývojářských workflow. To zvyšuje produktivitu při tvorbě AI nástrojů pro práci s daty, analytických agentů nebo řešení pro správu databází.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou explicitně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• starrocks://
  Umožňuje klientům vypsat databáze a tabulky a získat schémata tabulek z připojené instance StarRocks.
• proc://
  Poskytuje přístup k interním metrikám StarRocks a stavům systému, zpřístupňuje systémové informace jako zdroje.
• Přehled tabulky
  Nabízí komplexní přehledy jednotlivých tabulek, včetně definic sloupců, počtu řádků a ukázkových dat.
• Přehled databáze
  Přináší detailní souhrny celých databází, zahrnující schéma i přehledová data.

Seznam nástrojů

• read_query
  Provádí SELECT SQL dotazy nad databází StarRocks a vrací výsledky.
• write_query
  Spouští DDL/DML příkazy (například INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE atd.) pro úpravu databáze.
• table_overview
  Generuje přehled zadané tabulky včetně schématu, statistik a ukázkových dat.
• db_overview
  Vytváří přehled zadané databáze, sumarizuje její strukturu i data.
• query_and_plotly_chart
  Spustí dotaz a automaticky vytvoří graf Plotly z vrácených výsledků pro vizualizaci dat.

Scénáře využití tohoto MCP serveru

• Správa databáze
  Přímé provádění a správa SQL dotazů, DDL a DML operací StarRocks pro změny schématu, vkládání a úpravy dat pomocí AI asistentů.
• Průzkum schémat a dat
  Rychlé procházení databází, tabulek a jejich schémat—vývojářům to usnadňuje pochopení datových modelů a vztahů bez manuálních dotazů.
• Automatizované reporty a vizualizace
  Okamžité generování grafů a vizuálních přehledů z výsledků dotazů, což dělá analytiku a reporting interaktivnější v rámci AI workflowů.
• Monitoring systému
  Přístup k interním metrikám a stavům StarRocks pro sledování zdraví databáze, výkonu a odlaďování.
• AI-asistovaná analýza dat
  Použití AI asistentů pro sumarizaci, interpretaci nebo poskytování vhledů do dat či schémat—zvyšuje produktivitu i rozhodování.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalováno uv a je dostupný balíček StarRocks MCP serveru.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte konfiguraci StarRocks MCP serveru do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "--with", "mcp-server-starrocks", "mcp-server-starrocks"],
         "env": {
           "STARROCKS_HOST": "localhost",
           "STARROCKS_PORT": "9030",
           "STARROCKS_USER": "root",
           "STARROCKS_PASSWORD": "",
           "STARROCKS_DB": "",
           "STARROCKS_OVERVIEW_LIMIT": "20000",
           "STARROCKS_MYSQL_AUTH_PLUGIN":"mysql_clear_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že MCP server běží a je dostupný.

Claude

1. Ověřte, že máte nainstalované Node.js a uv.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude MCP.
3. Přidejte následující do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "url": "http://localhost:8000/mcp"
       }
     }
   }
   

4. Spusťte server v režimu streamable HTTP:

   export MCP_TRANSPORT_MODE=streamable-http
   uv run mcp-server-starrocks
   

5. Ověřte, že Claude rozpoznal nový MCP server.

Cursor

1. Nainstalujte uv a StarRocks MCP server lokálně nebo jako balíček.
2. Upravte konfiguraci Cursor MCP.
3. Pro lokální vývoj použijte:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "path/to/mcp-server-starrocks",
           "run",
           "mcp-server-starrocks"
         ],
         "env": {
           "STARROCKS_HOST": "localhost",
           "STARROCKS_PORT": "9030",
           "STARROCKS_USER": "root",
           "STARROCKS_PASSWORD": "",
           "STARROCKS_DB": "",
           "STARROCKS_OVERVIEW_LIMIT": "20000",
           "STARROCKS_MYSQL_AUTH_PLUGIN":"mysql_clear_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Ujistěte se, že je MCP server objevitelný a funkční.

Cline

1. Nainstalujte potřebné komponenty (uv, StarRocks MCP server).
2. Upravte konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte MCP server doporučenou Streamable HTTP integrací:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "url": "http://localhost:8000/mcp"
       }
     }
   }
   

4. Spusťte následující pro spuštění serveru:

   export MCP_TRANSPORT_MODE=streamable-http
   uv run mcp-server-starrocks
   

5. Otestujte nastavení v uživatelském rozhraní nebo příkazové řádce Cline.

Zabezpečení API klíčů pomocí proměnných prostředí

Ukládejte citlivá data, jako jsou přihlašovací údaje do databáze, pomocí proměnných prostředí v konfiguraci MCP serveru. Zde je příklad:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-starrocks": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "mcp-server-starrocks", "mcp-server-starrocks"],
      "env": {
        "STARROCKS_HOST": "${STARROCKS_HOST}",
        "STARROCKS_USER": "${STARROCKS_USER}",
        "STARROCKS_PASSWORD": "${STARROCKS_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {
        "STARROCKS_DB": "analytics"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flowech

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflowu ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na komponent MCP, abyste otevřeli konfigurační panel. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po nastavení je AI agent schopen MCP používat jako nástroj s přístupem ke všem jeho funkcím a možnostem. Nezapomeňte změnit “starrocks” na skutečné jméno vašeho MCP serveru (např. “github-mcp”, “weather-api” apod.) a nahradit URL adresou vašeho serveru MCP.

Přehled

Náš názor

StarRocks MCP Server je dobře navržená produkční implementace MCP pro integraci databáze StarRocks. Poskytuje široké pokrytí zdrojů a nástrojů pro workflowy založené na datech, i když postrádá šablony promptů a funkce samplování/roots. Dokumentace je kvalitní, nastavení je dobře vysvětleno a podporuje bezpečnou konfiguraci.

Celkově bychom tento MCP server ohodnotili na 7/10 za obecnou použitelnost a úplnost pro AI workflowy nad StarRocks.

MCP skóre