Snowflake MCP Server

Hvad laver “Snowflake” MCP Server?

Snowflake MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP), der forbinder AI-assistenter og udviklerværktøjer til en Snowflake-database. Den muliggør problemfri databaseinteraktion ved at lade brugere udføre SQL-forespørgsler, administrere databaseskemaer og tilgå datainsigter via standardiserede MCP-grænseflader. Ved at eksponere Snowflakes data og skema som tilgængelige ressourcer og levere værktøjer til læsning, skrivning og styring af tabeller giver serveren AI-drevne workflows, agents og LLM’er mulighed for at udføre databasetasks. Dette øger udviklernes produktivitet markant ved at automatisere dataanalyse, tabelstyring og skemaudforskning – alt sammen inden for sikre og konfigurerbare rammer.

Liste over prompts

Der er ikke eksplicit nævnt promptskabeloner i repositoryet eller dokumentationen.

Liste over ressourcer

• memo://insights
  • Et løbende opdateret memo, der samler opdagede datainsigter. Opdateres automatisk, når nye indsigter tilføjes via append_insight-værktøjet.
• context://table/{table_name}
  • (Tilgængelig hvis prefetch er aktiveret) Giver skemaoversigter pr. tabel inkl. kolonner og kommentarer, eksponeret som individuelle ressourcer.

Liste over værktøjer

• read_query
  • Udfører SELECT SQL-forespørgsler for at læse data fra Snowflake-databasen og returnerer resultater som et array af objekter.
• write_query (aktiveres kun med --allow-write)
  • Udfører INSERT, UPDATE eller DELETE SQL-modifikationsforespørgsler og returnerer antal berørte rækker eller en bekræftelsesmeddelelse.
• create_table (aktiveres kun med --allow-write)
  • Giver mulighed for at oprette nye tabeller i Snowflake-databasen med et CREATE TABLE SQL-statement og returnerer en bekræftelse på oprettelsen.
• list_databases
  • Lister alle databaser i Snowflake-instanser og returnerer et array af databasenavne.
• list_schemas
  • Lister alle skemaer i en angivet database.
• list_tables
  • Lister alle tabeller i en specifik database og skema og returnerer tabelmetadata.
• describe_table
  • Giver kolonneinformation for en bestemt tabel, inklusive navne, typer, nullability, defaults og kommentarer.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Databasestyring og udforskning
  • Udviklere og AI-agenter kan automatisere processen med at liste, beskrive og administrere databaser, skemaer og tabeller i Snowflake og dermed effektivisere data infrastrukturstyring.
• Automatiseret dataanalyse
  • Kør parameteriserede forespørgsler for at udtrække indsigter, generere rapporter eller fodre downstream-analysepipelines.
• Skemaopdagelse og dokumentation
  • Hent og opsummer automatisk skemadetaljer til dokumentation, compliance eller onboarding af nye teammedlemmer.
• Kontekstuelle datainsigter
  • Brug ressourcen memo://insights til at samle og tilgå udviklende datainsigter og understøtte samarbejdsanalyse eller revisionsspor.
• Tabeloprettelse og data engineering
  • Opret tabeller programmatisk og opdater data via sikre, sporbare skriveoperationer, hvilket muliggør automatiseret ETL, dataindtagelse eller transformations-workflows.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for, du har Node.js installeret og adgang til din Windsurf-konfiguration.
2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil (ofte windsurf.json).
3. Tilføj Snowflake MCP Server som en ny post i mcpServers-arrayet:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér forbindelsen til Snowflake MCP Server i Windsurf-grænsefladen.

Sikring af API-nøgler (Eksempel)

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

Claude

1. Sørg for, at Claude understøtter MCP-serverintegrationer.
2. Find din Claude-konfigurationsfil eller MCP-integrationsindstillinger.
3. Tilføj Snowflake MCP Server som kilde:

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

4. Gem ændringer og genstart Claude.
5. Bekræft, at Claude genkender og kan interagere med Snowflake MCP Server.

Cursor

1. Installer påkrævede afhængigheder og få adgang til Cursors konfiguration.
2. Åbn cursor.json eller tilsvarende indstillingsfil.
3. Indsæt Snowflake MCP Server i mcpServers-blokken:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Tjek Cursors statusside for MCP-serverforbindelse.

Cline

1. Sørg for, at Cline er installeret og opdateret.
2. Åbn Clines konfigurationsfil.
3. Registrér Snowflake MCP Server således:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Cline.
5. Valider forbindelsen til Snowflake MCP Server.

Bemærk om sikring af API-nøgler

Gem følsomme legitimationsoplysninger såsom Snowflake-adgangskoder eller API-tokens som miljøvariabler. Henvis sikkert til dem i dine konfigurationsfiler via env-egenskaben.

Sådan bruges 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 med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsættes dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

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

Når du har konfigureret dette, kan AI-agenten nu anvende denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “snowflake-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på ovenstående tilbyder Snowflake MCP Server et robust sæt værktøjer og ressourcer til Snowflake-databaseinteraktion, men mangler promptskabeloner og eksplicit sampling/roots-understøttelse.

Vores vurdering

Snowflake MCP Server tilbyder omfattende adgangsværktøjer til Snowflake-databasen og nyttige ressourceprimitiver, er veldokumenteret og inkluderer praktiske sikkerheds-/konfigurationsvejledninger. Fraværet af promptskabeloner og eksplicit roots/sampling-understøttelse reducerer dog MCP-komplethed. Overordnet set er det en stærk og praktisk MCP-implementering til databaseworkflows.

MCP-score