StarRocks MCP Server-Integration

Was macht der “StarRocks” MCP Server?

Der StarRocks MCP (Model Context Protocol) Server fungiert als intelligentes Bindeglied zwischen KI-Assistenten und StarRocks-Datenbanken. Er ermöglicht KI-Agenten den nahtlosen Zugriff zum Ausführen von SQL-Abfragen, zur Erkundung von Datenbanken, zum Abrufen von Schema- und Datenüberblicken sowie zur Visualisierung von Daten mittels Diagrammen – alles ohne komplexe Client-Einrichtung. Durch die Bereitstellung von StarRocks-Datenbankressourcen und Aktionen als MCP-Primitiven können Aufgaben wie das Auflisten von Tabellen, das Ausführen von SELECT- oder DDL/DML-Befehlen und das Generieren umfassender Zusammenfassungen auf Tabellen- und Datenbankebene erledigt werden. Zusätzlich beschleunigt intelligentes In-Memory-Caching wiederholte Anfragen, und flexible Umgebungsvariablen erleichtern die Integration in Entwickler-Workflows. Das erhöht die Produktivität beim Erstellen KI-gestützter Datenwerkzeuge, Analyseagenten oder Datenbankmanagement-Lösungen.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine Prompt-Vorlagen explizit genannt.

Liste der Ressourcen

• starrocks://
  Ermöglicht es Clients, Datenbanken und Tabellen aufzulisten sowie Tabellenschemata der verbundenen StarRocks-Instanz abzurufen.
• proc://
  Bietet Zugriff auf interne StarRocks-Metriken und Systemzustände und stellt Systeminformationen als Ressourcen bereit.
• Tabellenüberblick
  Bietet umfassende Zusammenfassungen einzelner Tabellen inklusive Spaltendefinitionen, Zeilenanzahl und Beispieldaten.
• Datenbanküberblick
  Liefert detaillierte Zusammenfassungen kompletter Datenbanken – inklusive Schema und Datenüberblick.

Liste der Tools

• read_query
  Führt SELECT-SQL-Abfragen gegen die StarRocks-Datenbank aus und gibt die Ergebnisse zurück.
• write_query
  Führt DDL/DML-Befehle (wie INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE usw.) zur Änderung der Datenbank aus.
• table_overview
  Erstellt eine Zusammenfassung einer angegebenen Tabelle, inklusive Schema, Statistiken und Beispieldaten.
• db_overview
  Erstellt einen Überblick einer angegebenen Datenbank mit Zusammenfassung ihrer Struktur und Daten.
• query_and_plotly_chart
  Führt eine Abfrage aus und erstellt automatisch ein Plotly-Diagramm aus den Ergebnissen zur Datenvisualisierung.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenbankmanagement
  Führen Sie direkt StarRocks-SQL-Abfragen, DDL- und DML-Operationen aus, um Schemaänderungen, Dateneinfügungen und -aktualisierungen über KI-Assistenten zu steuern.
• Schemenerkundung und Datenexploration
  Erkunden Sie schnell Datenbanken, Tabellen und deren Schemata, um Datenmodelle und Zusammenhänge ohne manuelle Abfragen zu verstehen.
• Automatisiertes Reporting und Visualisierung
  Erzeugen Sie Diagramme und visualisieren Sie Abfrageergebnisse sofort – für interaktives Analytics und Reporting in KI-Workflows.
• Systemüberwachung
  Greifen Sie auf interne StarRocks-Metriken und -Zustände zur Überwachung von Datenbankgesundheit, Performance und Fehlerdiagnose zu.
• KI-gestützte Datenanalyse
  Lassen Sie KI-Assistenten Daten- und Schemensummen zusammenfassen, interpretieren oder Erkenntnisse liefern und steigern Sie so Produktivität und Entscheidungsfindung.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass uv installiert ist und das StarRocks MCP Server-Paket verfügbar ist.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die StarRocks MCP Server-Konfiguration im Objekt mcpServers hinzu:

   {
     "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. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der MCP-Server läuft und erreichbar ist.

Claude

1. Überprüfen Sie, ob Node.js und uv installiert sind.
2. Öffnen Sie Claudes MCP-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie Folgendes zum Objekt mcpServers hinzu:

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

4. Starten Sie den Server im Streamable-HTTP-Modus:

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

5. Bestätigen Sie, dass Claude den neuen MCP-Server erkennt.

Cursor

1. Installieren Sie uv und den StarRocks MCP Server lokal oder als Paket.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-MCP-Konfiguration.
3. Für die lokale Entwicklung verwenden Sie:

   {
     "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. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.
5. Stellen Sie sicher, dass der MCP-Server auffindbar und funktionsfähig ist.

Cline

1. Installieren Sie die Voraussetzungen (uv, StarRocks MCP Server).
2. Bearbeiten Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den MCP Server mit der empfohlenen Streamable-HTTP-Integration hinzu:

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

4. Starten Sie den Server mit folgendem Befehl:

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

5. Testen Sie die Einrichtung in Clines UI oder in der Kommandozeile.

API-Keys mit Umgebungsvariablen absichern

Speichern Sie sensible Daten wie Datenbankzugänge mittels Umgebungsvariablen in Ihrer MCP-Server-Konfiguration. Beispiel:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

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

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

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit allen Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Ändern Sie “starrocks” entsprechend dem tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers (z.B. “github-mcp”, “weather-api” etc.) und ersetzen Sie die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL.

Übersicht

Unsere Meinung

Der StarRocks MCP Server ist eine klar abgegrenzte, produktionsreife MCP-Implementierung für die StarRocks-Datenbankintegration. Er bietet umfassende Ressourcen- und Tool-Abdeckung für datengesteuerte Workflows, wenngleich Prompt-Vorlagen und Sampling/Roots-Features fehlen. Die Dokumentation ist solide, die Einrichtung gut erklärt und sichere Konfiguration wird unterstützt.

Insgesamt bewerten wir diesen MCP-Server mit 7/10 für allgemeine Nutzbarkeit und Vollständigkeit für StarRocks-basierte KI-Workflows.

MCP-Score