Snowflake MCP Server

Was macht der “Snowflake” MCP Server?

Der Snowflake MCP Server ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die KI-Assistenten und Entwickler-Tools mit einer Snowflake-Datenbank verbindet. Er ermöglicht nahtlose Datenbank-Interaktion, indem Benutzer SQL-Abfragen ausführen, Datenbank-Schemata verwalten und Daten-Insights über standardisierte MCP-Schnittstellen abrufen können. Durch die Bereitstellung von Snowflakes Daten und Schemata als zugängliche Ressourcen sowie Tools zum Lesen, Schreiben und Verwalten von Tabellen befähigt der Server KI-gestützte Workflows, Agenten und LLMs zu Datenbankaufgaben. Dadurch wird die Produktivität von Entwicklern erheblich gesteigert, da Datenanalyse, Tabellenverwaltung und Schema-Exploration automatisiert und gleichzeitig sicher und konfigurierbar bleiben.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine Prompt-Templates explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

• memo://insights
  • Ein kontinuierlich aktualisiertes Memo, das entdeckte Daten-Insights aggregiert. Es wird automatisch aktualisiert, wenn neue Insights über das Tool append_insight hinzugefügt werden.
• context://table/{table_name}
  • (Verfügbar, wenn Prefetch aktiviert ist) Bietet Schema-Zusammenfassungen pro Tabelle, einschließlich Spalten und Kommentaren, als einzelne Ressourcen.

Liste der Tools

• read_query
  • Führt SELECT-SQL-Abfragen aus, um Daten aus der Snowflake-Datenbank zu lesen und gibt die Ergebnisse als Array von Objekten zurück.
• write_query (nur aktiviert mit --allow-write)
  • Führt SQL-Änderungsabfragen wie INSERT, UPDATE oder DELETE aus und gibt die Anzahl der betroffenen Zeilen oder eine Bestätigung zurück.
• create_table (nur aktiviert mit --allow-write)
  • Ermöglicht das Erstellen neuer Tabellen in der Snowflake-Datenbank mittels CREATE TABLE-SQL-Anweisung und bestätigt die Erstellung.
• list_databases
  • Listet alle Datenbanken in der Snowflake-Instanz als Array der Datenbanknamen auf.
• list_schemas
  • Listet alle Schemata innerhalb einer angegebenen Datenbank auf.
• list_tables
  • Listet alle Tabellen in einer bestimmten Datenbank und einem bestimmten Schema auf und gibt Metadaten zu den Tabellen zurück.
• describe_table
  • Gibt Spalteninformationen einer bestimmten Tabelle aus, einschließlich Namen, Typen, Nullbarkeit, Defaults und Kommentaren.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenbankmanagement und -exploration
  • Entwickler und KI-Agenten können Prozesse zum Auflisten, Beschreiben und Verwalten von Datenbanken, Schemata und Tabellen in Snowflake automatisieren und so das Dateninfrastruktur-Management vereinfachen.
• Automatisierte Datenanalyse
  • Führen Sie parametrisierte Abfragen aus, um Erkenntnisse zu gewinnen, Berichte zu generieren oder nachgelagerte Analyse-Pipelines zu speisen.
• Schema-Erkennung und Dokumentation
  • Erfassen und fassen Sie Schema-Details automatisch zusammen, etwa für Dokumentation, Compliance oder Einarbeitung neuer Teammitglieder.
• Kontextuelle Daten-Insights
  • Nutzen Sie die Ressource memo://insights, um fortlaufende Daten-Insights zu aggregieren und für kollaborative Analysen oder Audit-Trails bereitzustellen.
• Tabellenerstellung und Data Engineering
  • Erstellen Sie Tabellen programmatisch und aktualisieren Sie Daten über sichere, prüfbare Schreibvorgänge – für automatisiertes ETL, Datenimport oder Transformationsworkflows.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert und auf Ihre Windsurf-Konfiguration zugegriffen werden kann.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (meist windsurf.json).
3. Fügen Sie den Snowflake MCP Server folgendermaßen als neuen Eintrag im Array mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Verbindung zum Snowflake MCP Server in der Windsurf-Oberfläche.

API-Schlüssel absichern (Beispiel)

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

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Claude MCP-Server-Integrationen unterstützt.
2. Suchen Sie Ihre Claude-Konfigurationsdatei oder die MCP-Integrationseinstellungen.
3. Fügen Sie den Snowflake MCP Server als Quelle hinzu:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie, ob Claude den Snowflake MCP Server erkennt und verwenden kann.

Cursor

1. Installieren Sie die benötigten Abhängigkeiten und öffnen Sie die Cursor-Konfiguration.
2. Öffnen Sie die Datei cursor.json oder eine entsprechende Einstellungsdatei.
3. Fügen Sie den Snowflake MCP Server im Block mcpServers ein:

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

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Überprüfen Sie auf der Statusseite von Cursor die MCP-Server-Konnektivität.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Cline installiert und aktuell ist.
2. Öffnen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Registrieren Sie den Snowflake MCP Server wie folgt:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Cline neu.
5. Validieren Sie die Verbindung zum Snowflake MCP Server.

Hinweis zur Absicherung von API-Schlüsseln

Speichern Sie sensible Zugangsdaten wie Snowflake-Passwörter oder API-Tokens in Umgebungsvariablen. Referenzieren Sie sie sicher in Ihren Konfigurationsdateien über die Eigenschaft env.

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

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 System-MCP-Konfiguration geben Sie die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format an:

{
  "snowflake-mcp": {
    "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 verwenden. Denken Sie daran, “snowflake-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Auf Basis der obigen Punkte bietet der Snowflake MCP Server ein robustes Set an Tools und Ressourcen für die Interaktion mit Snowflake-Datenbanken, es fehlen jedoch Prompt-Templates und explizite Informationen zu Sampling/Roots-Support.

Unsere Einschätzung

Der Snowflake MCP Server bietet umfassende Zugriffs-Tools und nützliche Ressourcenprimitiven für Snowflake-Datenbanken, ist gut dokumentiert und enthält praxisnahe Hinweise zu Sicherheit und Konfiguration. Das Fehlen von Prompt-Templates sowie explizitem Roots-/Sampling-Support schmälert jedoch die MCP-Vollständigkeit. Insgesamt handelt es sich um eine solide und praxisnahe MCP-Implementierung für Datenbank-Workflows.

MCP Score