StarRocks MCP Server Integration

Hvad gør “StarRocks” MCP Server?

StarRocks MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en intelligent bro mellem AI-assistenter og StarRocks-databaser. Den giver problemfri adgang for AI-agenter til at udføre SQL-forespørgsler, udforske databaser, hente skema- og dataoversigter og visualisere data med grafer — alt sammen uden behov for kompleks klientopsætning. Ved at eksponere StarRocks-databaseressourcer og handlinger som MCP-primitiver muliggør serveren opgaver som at liste tabeller, køre SELECT- eller DDL/DML-kommandoer og generere omfattende oversigter på både tabel- og databaseniveau. Derudover øger intelligent in-memory caching hastigheden på gentagne forespørgsler, og fleksibel miljøkonfiguration gør integration i udvikler-workflows ligetil. Dette øger udviklerproduktiviteten ved opbygning af AI-drevne dataværktøjer, analyseagenter eller databaseadministrationsløsninger.

Liste over Prompter

Ingen promptskabeloner er eksplicit nævnt i repository’et.

Liste over ressourcer

• starrocks://
  Tillader klienter at liste databaser og tabeller samt hente tabelskemaer fra den tilsluttede StarRocks-instans.
• proc://
  Giver adgang til interne StarRocks-metrics og systemtilstande og eksponerer systeminformation som ressourcer.
• Tabeloversigt
  Tilbyder omfattende oversigter over enkelte tabeller, inklusive kolonnedefinitioner, rækkeantal og eksempeldata.
• Databaseoversigt
  Leverer detaljerede oversigter over hele databaser, der dækker skema- og overordnede dataindsigter.

Liste over værktøjer

• read_query
  Udfører SELECT SQL-forespørgsler mod StarRocks-databasen og returnerer resultater.
• write_query
  Kører DDL/DML-kommandoer (såsom INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE osv.) til databaseændringer.
• table_overview
  Genererer en oversigt over en angivet tabel, inklusive skema, statistik og eksempelindhold.
• db_overview
  Producerer en oversigt over en angivet database og opsummerer dens struktur og data.
• query_and_plotly_chart
  Kører en forespørgsel og opretter automatisk en Plotly-graf baseret på resultaterne, hvilket muliggør datavisualisering.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Databaseadministration
  Udfør og administrer StarRocks SQL-forespørgsler, DDL- og DML-operationer direkte for at håndtere skemaændringer, dataindsætninger og opdateringer via AI-assistenter.
• Skema- og dataundersøgelse
  Udforsk hurtigt databaser, tabeller og deres skemaer, hvilket hjælper udviklere med at forstå datamodeller og relationer uden manuelle forespørgsler.
• Automatiseret rapportering og visualisering
  Generer grafer og visuelle repræsentationer af forespørgselsresultater øjeblikkeligt, hvilket gør analyser og rapportering mere interaktive i AI-workflows.
• Systemovervågning
  Få adgang til interne StarRocks-metrics og tilstande for overvågning af database-sundhed, ydeevne og fejlfinding.
• AI-assisteret dataanalyse
  Brug AI-assistenter til at opsummere, fortolke eller give indsigter på data- og skemaoversigter og dermed forbedre produktivitet og beslutningstagning.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for at uv er installeret og StarRocks MCP server-pakken er tilgængelig.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj StarRocks MCP Server-konfigurationen i objektet 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. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificer at MCP-serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Verificér at Node.js og uv er installeret.
2. Åbn Claudes MCP-konfigurationsfil.
3. Tilføj følgende til objektet mcpServers:

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

4. Start serveren i streamable HTTP-tilstand:

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

5. Bekræft at Claude genkender den nye MCP-server.

Cursor

1. Installer uv og StarRocks MCP server lokalt eller som en pakke.
2. Rediger Cursor MCP-konfigurationen.
3. Til lokal udvikling, brug:

   {
     "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. Gem og genstart Cursor.
5. Sørg for at MCP-serveren kan findes og fungerer.

Cline

1. Installer forudsætninger (uv, StarRocks MCP server).
2. Rediger Cline-konfigurationsfilen.
3. Tilføj MCP-serveren ved at bruge den anbefalede Streamable HTTP-integration:

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

4. Kør følgende for at starte serveren:

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

5. Test opsætningen i Clines UI eller kommandolinjegrænseflade.

Sikring af API-nøgler med miljøvariabler

Gem følsomme data som databaselegitimationsoplysninger med miljøvariabler i din MCP server-konfiguration. Her er et eksempel:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

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 til din AI-agent:

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

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “starrocks” til hvad end navnet på din MCP-server faktisk er (f.eks. “github-mcp”, “weather-api” osv.), og erstat URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores mening

StarRocks MCP Server er en velafgrænset, produktionsklar MCP-implementering til StarRocks-databaseintegration. Den tilbyder stærk ressource- og værktøjsdækning til datadrevne workflows, men mangler promptskabeloner og sampling/roots-features. Dokumentationen er solid, opsætningen er godt forklaret, og den understøtter sikker konfiguration.

Samlet set vurderer vi denne MCP-server til 7/10 for generel anvendelighed og komplethed til StarRocks-drevne AI-workflows.

MCP-score