Integración del Servidor MCP de SingleStore

¿Qué hace el Servidor MCP de “SingleStore”?

El Servidor MCP de SingleStore es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para conectar asistentes de IA con la API de gestión de SingleStore y servicios relacionados. Al ajustarse al estándar MCP, este servidor permite una integración fluida, permitiendo a clientes de IA como Claude Desktop, Cursor y otros interactuar con bases de datos SingleStore usando lenguaje natural. Su función principal es facilitar operaciones complejas—como consultas a bases de datos, tareas de gestión e interacciones con servicios—a través de un protocolo unificado y estandarizado. Esto mejora los flujos de trabajo de los desarrolladores al facilitar el acceso, manipulación y gestión de datos en entornos SingleStore directamente desde herramientas impulsadas por IA, agilizando así el desarrollo, el análisis de datos y las tareas operativas.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt explícitamente en el repositorio.

Lista de Recursos

No se listan recursos explícitos en la documentación o archivos del repositorio.

Lista de Herramientas

No se listan herramientas explícitas en la documentación ni en los archivos referenciados (como server.py o similares).

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión de Bases de Datos: Permite a los desarrolladores administrar bases de datos SingleStore (por ejemplo, crear, modificar o eliminar bases de datos) mediante lenguaje natural usando clientes de IA compatibles.
• Orquestación de Servicios: Facilita la orquestación de servicios y clústeres SingleStore, haciendo más accesibles los flujos operativos a través de interfaces conversacionales.
• Ejecución de Consultas: Permite a los usuarios realizar consultas SQL complejas sobre bases de datos SingleStore a través de asistentes de IA compatibles, optimizando el análisis y reporte de datos.
• Configuración Automatizada: Simplifica la inicialización y configuración de entornos SingleStore mediante interacciones guiadas por IA.
• Monitoreo Operativo: Soporta la supervisión y chequeos de salud de instancias SingleStore mediante comandos habilitados por IA.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Python >= v3.11.0 y uvx estén instalados.
2. Instala el servidor MCP con:

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

3. Localiza el archivo de configuración de Windsurf (el comando init puede encontrarlo automáticamente).
4. Añade el servidor a tu configuración MCP:

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

5. Guarda el archivo, reinicia el cliente y verifica la conectividad.

Protección de las API Keys

Configura las API keys usando variables de entorno:

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

Claude

1. Asegúrate de que Python >= v3.11.0, uvx y Claude Desktop estén instalados.
2. Ejecuta:

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

3. Localiza el archivo de configuración de Claude (el comando init usualmente lo encuentra).
4. Inserta el siguiente fragmento:

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

5. Guarda, reinicia Claude Desktop y verifica la configuración.

Protección de las API Keys

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

Cursor

1. Confirma que Python >= v3.11.0, uvx y Cursor estén instalados.
2. Instala con:

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

3. Localiza el archivo de configuración MCP de Cursor.
4. Añade el servidor:

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

5. Guarda y reinicia Cursor para activar.

Protección de las API Keys

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

Cline

1. Asegúrate de que Python >= v3.11.0, uvx y Cline estén instalados.
2. Ejecuta:

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

3. Localiza tu archivo de configuración MCP de Cline.
4. Añade esta configuración:

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

5. Guarda y reinicia Cline para completar la configuración.

Protección de las API Keys

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

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 datos de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "singlestore": {
    "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 “singlestore” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Calificaría este servidor MCP con un 5/10. El proyecto está bien licenciado, cuenta con cierta tracción en la comunidad y la configuración está bien documentada para múltiples plataformas. Sin embargo, la falta de documentación detallada sobre prompts, recursos y herramientas disponibles limita su utilidad y descubrimiento para nuevos usuarios.

Puntuación MCP