KWDB MCP Server-integration

KWDB MCP Server-integration

Forbind FlowHunts AI-agenter til KWDB for kraftfuld, sikker og standardiseret databaseadgang—muliggør forespørgsler, datamanipulation og business intelligence via Model Context Protocol.

Hvad gør “KWDB” MCP Server?

KWDB MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP), der forbinder AI-assistenter med KWDB-databasen og leverer business intelligence- og datamanipulationsmuligheder. Som bindeled muliggør KWDB MCP Server, at AI-modeller kan udføre databaseforespørgsler, hente metadata, modificere data og tilgå syntaksvejledninger via standardiserede værktøjer og ressourcer. Den understøtter både læse- og skriveoperationer (fx SELECT, INSERT, UPDATE, DDL), håndterer automatisk forespørgselsgrænser for effektivitet og formaterer alle API-svar i en ensartet JSON-struktur. Denne server forbedrer udviklingsworkflows ved at forenkle databaseadgang, sikre sikkerhed med adskilte værktøjer til læs/skrive og eksponere nyttig metadata og tabelskemaer til klienter for rige, kontekstbevidste LLM-interaktioner.

Liste over prompts

  • Syntaksvejledning: Få adgang til en omfattende syntaksvejledning for KWDB via foruddefinerede prompt-skabeloner, så brugere og LLM’er kan følge korrekt SQL-syntaks ved interaktion med databasen.

Liste over ressourcer

  • Produktinformation (kwdb://product_info): Indeholder information om KWDB-produktversion og understøttede funktioner.
  • Databasemetadata (kwdb://db_info/{database_name}): Giver detaljer om en specifik database, inklusiv engine-type, kommentarer og indeholdte tabeller.
  • Tabelskema (kwdb://table/{table_name}): Eksponerer skemaet for en specifik tabel, inklusiv kolonner og eksempelforespørgsler.

Liste over værktøjer

  • read-query: Udfører læsekun SQL-operationer såsom SELECT, SHOW og EXPLAIN på KWDB-databasen.
  • write-query: Udfører modificerende SQL-operationer såsom INSERT, UPDATE, DELETE og DDL-kommandoer (CREATE, DROP, ALTER).

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

  • Databasestyring: Giver udviklere mulighed for at udføre både læse- og skrivekommandoer på KWDB-databasen og effektivisere datamanipulation og skemaændringer direkte fra AI-assisterede interfaces.
  • Business Intelligence: Gør det muligt at forespørge forretningsdata og analysere dem ved at eksponere struktureret dataadgang via LLM’er, hvilket understøtter rapportering og dashboard-brugsscenarier.
  • Kodebase-udforskning for data: Giver udviklere eller AI-agenter mulighed for at hente tabelskemaer og metadata, hvilket gør det nemmere at forstå og interagere med store eller ukendte KWDB-databaser.
  • API-integration for datadrevne apps: Forbinder applikationer eller AI-workflows til KWDB som backend og eksponerer standardiserede endpoints til datahentning og manipulation.
  • Automatiseret syntaksvejledning: Giver LLM’er og brugere syntaksprompts og -vejledninger, så SQL-fejl reduceres og udviklingseffektiviteten forbedres.

Sådan sætter du det op

Windsurf

  1. Sørg for at forudsætninger er opfyldt (fx Node.js og MCP-kompatibelt miljø).
  2. Find Windsurf-konfigurationsfilen (fx windsurf.config.json).
  3. Tilføj KWDB MCP Server til mcpServers-objektet med passende kommando og argumenter.
  4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
  5. Verificér at KWDB MCP Server vises i listen over tilgængelige MCP-servere.

Eksempel på JSON-konfiguration:

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

Sikkerhed for API-nøgler:

{
  "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. Bekræft at nødvendige afhængigheder er til stede.
  2. Åbn Claudes MCP-server-konfigurationsfil.
  3. Tilføj KWDB MCP Server-konfigurationen under mcpServers.
  4. Gem ændringer og genstart Claude eller genindlæs konfigurationer.
  5. Tjek om KWDB MCP Server er registreret.

Eksempel på JSON-konfiguration:

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

Sikkerhed for API-nøgler:

{
  "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. Installer Node.js og sørg for MCP-understøttelse er til stede.
  2. Redigér Cursor-konfigurationsfilen (fx .cursorrc).
  3. Tilføj KWDB MCP Server-indgangen med kommando og argumenter.
  4. Gem filen og genstart Cursor.
  5. Bekræft at KWDB MCP Server vises i MCP-serverlisten.

Eksempel på JSON-konfiguration:

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

Sikkerhed for API-nøgler:

{
  "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. Opfyld alle forudsætninger for MCP-serverintegration.
  2. Opdatér Clines konfiguration til at inkludere KWDB MCP Server.
  3. Indsæt serverkommando og argumenter under mcpServers.
  4. Gem og genstart Cline.
  5. Valider at serveren kører som forventet.

Eksempel på JSON-konfiguration:

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

Sikkerhed for API-nøgler:

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

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre "kwdb" til det faktiske navn på din MCP-server og erstat URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
Oversigt
Liste over promptsKun syntaksvejledning
Liste over ressourcer3 dokumenterede ressourcer
Liste over værktøjerread-query, write-query
Sikkerhed for API-nøglerBruger env i konfiguration
Sampling-understøttelse (mindre vigtigt)Ikke nævnt

Vores vurdering

KWDB MCP Server tilbyder klar dokumentation for sine hovedfunktioner, værktøjer og ressourcer med solid understøttelse af basale MCP-integrationer. Dog er prompt-skabeloner begrænset (kun syntaksvejledning er dokumenteret), og der er ingen eksplicit information om Roots eller Sampling-understøttelse. Dens nytte til standard databaseoperationer er stærk, men dækningen af avancerede MCP/LLM-funktioner er gennemsnitlig.

MCP-score: 6/10

MCP-score

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal forks1
Antal stjerner3

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er KWDB MCP Server?

KWDB MCP Server er en implementering af Model Context Protocol, der forbinder AI-assistenter med KWDB-databasen og muliggør sikker forespørgsel, datamanipulation, metadata-adgang og mere via et standardiseret interface.

Hvilke operationer understøtter KWDB MCP Server?

Den understøtter både læse-operationer (SELECT, SHOW, EXPLAIN) og skrive-operationer (INSERT, UPDATE, DELETE, DDL), og formaterer alle API-svar i en ensartet JSON-struktur, hvilket gør integration let.

Hvordan hjælper KWDB MCP Server med business intelligence?

Ved at tilbyde struktureret adgang til databaseforespørgsler og metadata muliggør serveren, at AI-agenter kan generere rapporter, analysere forretningsdata og drive dashboards direkte fra KWDB.

Hvordan sikrer jeg min KWDB MCP Server-forbindelse?

Du bør bruge miljøvariabler til følsomme oplysninger som API-nøgler, som vist i konfigurationseksemplerne. Dette holder legitimationsoplysninger ude af din kodebase.

Kan jeg tilgå tabelskemaer og metadata med denne server?

Ja, KWDB MCP Server leverer ressourcer til adgang til produktinformation, databasemetadata og tabelskemaer, hvilket gør det nemt at udforske og dokumentere din database.

Hvordan bruger jeg KWDB MCP Server i FlowHunt?

Tilføj MCP-komponenten til dit FlowHunt-flow, konfigurer den med dine MCP-serverdetaljer og forbind den til din AI-agent. Dette gør det muligt for agenten at bruge alle KWDB MCP Servers funktioner i dit workflow.

Prøv KWDB MCP Server med FlowHunt

Giv dine AI-drevne workflows et boost ved at integrere KWDB MCP Server. Få sikker, fleksibel databaseadgang og business intelligence direkte i FlowHunt.

Lær mere

Couchbase MCP Server
Couchbase MCP Server

Couchbase MCP Server

Couchbase MCP Server forbinder AI-agenter og LLM’er direkte til Couchbase-klynger, hvilket muliggør problemfri databaseoperationer med naturligt sprog, automati...

4 min læsning
MCP Server Database +4
Wikidata MCP Server
Wikidata MCP Server

Wikidata MCP Server

Wikidata MCP Server gør det muligt for AI-agenter og udviklere at interagere med Wikidata API via Model Context Protocol. Den tilbyder værktøjer til at søge eft...

4 min læsning
AI Knowledge Graph +4
MCP Databaseserver
MCP Databaseserver

MCP Databaseserver

MCP Databaseserveren muliggør sikker, programmatisk adgang til populære databaser som SQLite, SQL Server, PostgreSQL og MySQL for AI-assistenter og automatiseri...

4 min læsning
AI Database +4