MotherDuck MCP-server

Hvad gør “MotherDuck” MCP-serveren?

MotherDuck MCP-serveren er en implementering af Model Context Protocol (MCP), der forbinder AI-assistenter og IDE’er med DuckDB og MotherDuck-databaser. Den gør det muligt for brugere at udføre avanceret SQL-analyse ved at tilbyde et standardiseret interface til forespørgsler på både lokale DuckDB-filer og cloud-baserede MotherDuck-databaser. Serveren understøtter hybrid eksekvering og gør det muligt at tilgå data problemfrit fra både lokal og cloud-lagring – inklusiv Amazon S3 via MotherDucks integrationer. Ved at eksponere databaseinteraktion som et værktøj for AI-systemer, bliver det let for udviklere og AI-agenter at udføre databaseforespørgsler, håndtere data og strømline data-workflows uden manuel konfiguration eller serverstyring. Denne serverløse tilgang accelererer analyser, datadeling og udvikling af datapipelines direkte fra AI-drevne miljøer.

Liste over prompts

• duckdb-motherduck-initial-prompt: En prompt-skabelon til at initialisere en forbindelse til DuckDB eller MotherDuck og begynde arbejdet med databasen.

Liste over ressourcer

• Close the Loop: Faster Data Pipelines with MCP, DuckDB & AI (Blogindlæg): Blogindlæg om integrationen af MCP, DuckDB og AI til hurtig udvikling af datapipelines.
• Faster Data Pipelines development with MCP and DuckDB (YouTube): Video, der viser brugen af MCP og DuckDB til datapipelines.

Liste over værktøjer

• query: Udfører en SQL-forespørgsel på enten DuckDB- eller MotherDuck-databasen.
  • Inputs:
    • query (string, påkrævet): Den SQL-sætning, der skal køres.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP-server

• SQL-analyse i AI-assistenter: Muliggør, at LLM’er eller kodeassistenter kan køre SQL-forespørgsler direkte mod DuckDB eller MotherDuck og omsætte naturlige sprog-instruktioner til handlingsorienteret analyse.
• Udvikling af datapipelines: Giver hurtigere udvikling og prototyper af datapipelines ved at lade AI-systemer interagere med både lokale og cloud-baserede datakilder.
• Hybrid lokal & cloud-forespørgsler: Understøtter scenarier, hvor udviklere skal forespørge både on-premises (DuckDB) og cloud (MotherDuck) data problemfrit, hvilket øger workflow-fleksibiliteten.
• Cloud storage-integration: AI-agenter kan tilgå og analysere data lagret i Amazon S3 eller anden integreret cloud storage via MotherDuck-forbindelser.
• Serverløs dataudforskning: Eliminerer behovet for at håndtere compute-infrastruktur og muliggør hurtig, on-demand analyse for brugere og AI-systemer.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js og Windsurf installeret.

2. Åben din Windsurf-konfigurationsfil (typisk windsurf.config.json).

3. Tilføj MotherDuck MCP-serveren til mcpServers-sektionen:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.

5. Tjek i Windsurf, at MotherDuck MCP-serveren kører og er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til at levere følsomme oplysninger som dit MotherDuck-token:

{
  "mcpServers": {
    "motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"],
      "env": {
        "motherduck_token": "${MOTHERDUCK_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer Claude og sørg for, at Node.js er sat op.

2. Find Claude-konfigurationsfilen (typisk claude.config.json).

3. Tilføj følgende til dine mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Genstart Claude og bekræft, at serveren vises i brugerfladen.

5. Brug miljøvariabler som vist ovenfor for at sikre API-nøgler.

Cursor

1. Sørg for, at du har Cursor installeret og opdateret.

2. Åben Cursor-indstillingerne (cursor.config.json).

3. Indsæt følgende under mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cursor.

5. Sæt følsomme tokens via miljøvariabler.

Cline

1. Installer Cline og nødvendige afhængigheder.

2. Redigér cline.config.json til at inkludere:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

3. Gem konfigurationen og genstart Cline.

4. Sørg for, at motherduck_token er sat som en miljøvariabel for sikkerhed.

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:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfiguration indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "motherduck": {
    "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 muligheder. Husk at ændre "motherduck" til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Ud fra disse to tabeller er MotherDuck MCP-serveren veldokumenteret med klare prompts, værktøjsunderstøttelse, ressourcer og sikkerhedspraksis, men mangler eksplicit omtale af Roots og Sampling support. Samlet set er det en solid, praktisk implementering til databaseanalyse med et MCP-interface.

MCP-score