Integración del servidor Doris MCP

¿Qué hace el servidor “Doris” MCP?

Doris MCP (Model Context Protocol) Server es un servicio backend construido con Python y FastAPI diseñado para conectar asistentes de IA y clientes con bases de datos Apache Doris. Al implementar el estándar MCP, facilita interacciones seguras y eficientes entre modelos de lenguaje y fuentes de datos externas. Doris MCP Server permite tareas como convertir consultas en lenguaje natural a SQL (NL2SQL), ejecutar consultas a bases de datos, recuperar y gestionar metadatos, y realizar monitoreo y análisis avanzados. Su arquitectura modular incluye gestores dedicados para herramientas, prompts y recursos, haciéndolo una solución robusta para mejorar los flujos de desarrollo de datos, automatizar la gestión de bases de datos e integrar información impulsada por IA en sistemas empresariales.

Lista de Prompts

• Plantillas inteligentes de prompts para análisis de datos
  (Estas son gestionadas por el Gestor de Prompts y están diseñadas para estandarizar las interacciones LLM en tareas de análisis de datos. Se hace referencia a plantillas específicas pero no se listan individualmente en la documentación disponible.)

Lista de Recursos

• Gestión de recursos y exposición de metadatos
  (Expone los metadatos y recursos de la base de datos Doris a clientes de IA mediante el Gestor de Recursos.)
• Soporte de federación de catálogos
  (Permite acceso a tablas internas de Doris y fuentes externas como Hive y MySQL.)
• Metadatos completos de la base de datos
  (Proporciona extracción detallada de metadatos para ser utilizados como contexto LLM.)
• Artefactos analíticos de consultas
  (Exporta resultados de explicación y perfilado de consultas para adjuntar y analizar con LLM.)

Lista de Herramientas

• Herramientas de monitoreo mejoradas
  (Seguimiento avanzado de memoria, recopilación de métricas y descubrimiento de nodos backend.)
• Herramientas de información de consultas
  (Proporciona funciones de explicación, perfilado y análisis de SQL.)
• Gestor de Herramientas
  (Interfaz central de registro y enrutamiento de herramientas para orquestar llamadas a herramientas mediante MCP.)
• Gestor de Recursos
  (Gestiona la exposición de recursos y la administración de metadatos.)
• Gestor de Prompts
  (Gestiona y sirve plantillas de prompts para flujos de trabajo de IA y LLM.)

Casos de uso de este servidor MCP

• Lenguaje Natural a SQL (NL2SQL):
  Permite a los desarrolladores convertir consultas en lenguaje humano en sentencias SQL para bases de datos Doris, facilitando el acceso y el análisis de datos.
• Monitoreo y perfilado avanzado de consultas:
  Proporciona herramientas detalladas de explicación SQL, perfilado de rendimiento y análisis, ayudando en la optimización y diagnóstico del rendimiento.
• Exploración y gestión de metadatos:
  Permite a sistemas impulsados por IA explorar esquemas de bases de datos, catálogos y recursos, apoyando tareas como generación de documentación o mapeo automático de datos.
• Integración de datos multi-fuente:
  Soporta federación de catálogos, permitiendo integración fluida con fuentes externas (por ejemplo, Hive, MySQL) para flujos de análisis completos.
• Operaciones seguras sobre datos:
  Implementa seguridad robusta, control de acceso y enmascaramiento de datos, asegurando interacciones seguras entre LLMs y datos empresariales sensibles.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener instalado Python 3.12+.

2. Instala el paquete:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Edita el archivo de configuración de Windsurf para agregar el servidor Doris MCP.

4. Inserta el siguiente fragmento bajo mcpServers:

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

5. Guarda y reinicia Windsurf.

6. Verifica que el servidor esté en ejecución y acepte conexiones.

Claude

1. Instala Python 3.12+.

2. Instala el servidor Doris MCP:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Agrega el servidor a la configuración de Claude bajo mcpServers.

4. Usa un fragmento JSON como:

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

5. Reinicia Claude y verifica la integración.

Cursor

1. Asegúrate de tener instalado Python 3.12+.

2. Instala el servidor:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. En la configuración de Cursor, agrega:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Cursor.

5. Confirma la conexión al servidor Doris MCP.

Cline

1. Instala Python 3.12+.

2. Instala el servidor Doris MCP:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Actualiza la configuración MCP de Cline con:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Cline.

5. Verifica el estado del servidor MCP.

Protección de claves API

Almacena credenciales sensibles y claves API en variables de entorno. Ejemplo usando .env:

{
  "env": {
    "DORIS_HOST": "your-doris-host",
    "DORIS_PORT": "your-port",
    "DORIS_USER": "username",
    "DORIS_PASSWORD": "password"
  },
  "inputs": {
    "database": "your-database"
  }
}

Asegúrate de que las variables de entorno se usen en tu configuración para mayor seguridad.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “doris-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y actualizar la URL según corresponda.

Resumen

Según la información anterior, el servidor Doris MCP está bien documentado en cuanto a características, recursos y configuración. Sin embargo, faltan algunos detalles sobre plantillas de prompts y soporte de muestreo, lo que limita ligeramente su completitud para flujos de trabajo MCP avanzados.

Nuestra opinión

Dada la fuerte presencia de características MCP esenciales, la gestión robusta de recursos y seguridad, y la claridad en la configuración, el servidor Doris MCP obtiene una puntuación de 8/10 en soporte del protocolo MCP y aplicación práctica. Las brechas se relacionan principalmente con la falta de listados explícitos de prompts y documentación de muestreo/raíces.

Puntuación MCP