SingleStore MCP-Server-Integration

Was macht der “SingleStore” MCP-Server?

Der SingleStore MCP-Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der darauf ausgelegt ist, KI-Assistenten mit der SingleStore Management API und verwandten Diensten zu verbinden. Durch Einhaltung des MCP-Standards ermöglicht dieser Server eine nahtlose Integration, sodass KI-Clients wie Claude Desktop, Cursor und andere mit SingleStore-Datenbanken in natürlicher Sprache interagieren können. Die Hauptfunktion besteht darin, komplexe Operationen – wie Datenbankabfragen, Verwaltungsaufgaben und Service-Interaktionen – über ein einheitliches, standardisiertes Protokoll zu ermöglichen. Dies verbessert Entwickler-Workflows, indem der Zugriff, die Bearbeitung und Verwaltung von Daten innerhalb von SingleStore-Umgebungen direkt aus KI-gesteuerten Tools vereinfacht und so Entwicklung, Datenanalyse und operative Aufgaben optimiert werden.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine Prompt-Templates explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine expliziten Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

In der Dokumentation oder in referenzierten Dateien (wie server.py o.ä.) werden keine expliziten Tools aufgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Datenbankmanagement: Entwickler können SingleStore-Datenbanken (z.B. erstellen, ändern, löschen) über natürliche Sprache mittels kompatibler KI-Clients verwalten.
• Service-Orchestrierung: Erleichtert die Orchestrierung von SingleStore-Diensten und -Clustern und macht Betriebsabläufe über Konversationsschnittstellen zugänglicher.
• Query-Ausführung: Nutzer können komplexe SQL-Abfragen auf SingleStore-Datenbanken über unterstützte KI-Assistenten ausführen, wodurch Datenanalyse und Reporting vereinfacht werden.
• Automatisierte Konfiguration: Vereinfacht die Initialisierung und Konfiguration von SingleStore-Umgebungen durch KI-geführte Interaktionen.
• Operatives Monitoring: Unterstützt die Überwachung und Gesundheitschecks von SingleStore-Instanzen mittels KI-gestützter Kommandos.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python >= v3.11.0 und uvx installiert sind.
2. Installieren Sie den MCP-Server mit:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY>
   

3. Suchen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (der Befehl init findet sie ggf. automatisch).
4. Fügen Sie den Server Ihrer MCP-Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Datei speichern, Client neu starten und die Verbindung prüfen.

API-Keys absichern

Setzen Sie API-Keys als Umgebungsvariablen:

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Python >= v3.11.0, uvx und Claude Desktop installiert sind.
2. Führen Sie aus:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=claude
   

3. Finden Sie die Claude-Konfigurationsdatei (der init-Befehl findet sie in der Regel automatisch).
4. Fügen Sie folgenden Ausschnitt ein:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Speichern, Claude Desktop neu starten und Setup prüfen.

API-Keys absichern

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cursor

1. Prüfen Sie, dass Python >= v3.11.0, uvx und Cursor installiert sind.
2. Installieren Sie mit:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=cursor
   

3. Finden Sie die Cursor-MCP-Konfigurationsdatei.
4. Server hinzufügen:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Speichern und Cursor neu starten, um zu aktivieren.

API-Keys absichern

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Python >= v3.11.0, uvx und Cline installiert sind.
2. Führen Sie aus:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=cline
   

3. Finden Sie Ihre Cline-MCP-Konfigurationsdatei.
4. Fügen Sie diese Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Speichern und Cline neu starten, um die Einrichtung abzuschließen.

API-Keys absichern

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich der System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “singlestore” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Ich würde diesen MCP-Server mit 5/10 bewerten. Das Projekt ist gut lizenziert, weist etwas Community-Traffic auf und das Setup ist für mehrere Plattformen gut dokumentiert. Allerdings schränkt das Fehlen detaillierter Dokumentation zu Prompts, Ressourcen und verfügbaren Tools die Nützlichkeit und Auffindbarkeit für neue Nutzer ein.

MCP-Score