Serveur MCP MotherDuck

Que fait le serveur MCP “MotherDuck” ?

Le serveur MCP MotherDuck est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) qui fait le lien entre les assistants IA, les IDE et les bases DuckDB et MotherDuck. Il permet aux utilisateurs de réaliser des analyses SQL puissantes via une interface standardisée pour interroger à la fois des fichiers DuckDB locaux et des bases cloud MotherDuck. Le serveur prend en charge l’exécution hybride, permettant un accès fluide aux données locales et cloud, y compris Amazon S3 via les intégrations de MotherDuck. En exposant l’interaction base de données comme outil aux systèmes IA, il simplifie la vie des développeurs et agents IA pour effectuer des requêtes, gérer les données et rationaliser les workflows sans configuration manuelle ni gestion serveur. Cette approche serverless accélère l’analytique, le partage et le développement de pipelines de données directement depuis des environnements pilotés par l’IA.

Liste des prompts

• duckdb-motherduck-initial-prompt : Un template de prompt pour initialiser une connexion à DuckDB ou MotherDuck et commencer à travailler avec la base.

Liste des ressources

• Bouclez la boucle : pipelines de données plus rapides avec MCP, DuckDB & IA (Article de blog) : Article couvrant l’intégration de MCP, DuckDB et l’IA pour un développement rapide de pipelines de données.
• Développement accéléré de pipelines de données avec MCP et DuckDB (YouTube) : Vidéo démontrant l’utilisation de MCP et DuckDB pour les pipelines de données.

Liste des outils

• query : Exécute une requête SQL sur la base DuckDB ou MotherDuck.
  • Entrées :
    • query (string, requis) : L’instruction SQL à exécuter.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analytique SQL dans les assistants IA : Permet aux LLMs ou assistants de code de lancer des requêtes SQL directement sur DuckDB ou MotherDuck, transformant des instructions en langage naturel en analyses exploitables.
• Développement de pipelines de données : Facilite le développement rapide et le prototypage de pipelines de données en permettant à l’IA d’interagir avec des sources locales et cloud.
• Requêtes hybrides local & cloud : Prend en charge les scénarios où les développeurs doivent interroger à la fois des données sur site (DuckDB) et cloud (MotherDuck), augmentant la flexibilité des workflows.
• Intégration stockage cloud : Les agents IA peuvent accéder et analyser des données stockées sur Amazon S3 ou d’autres clouds intégrés via MotherDuck.
• Exploration de données serverless : Élimine la gestion d’infrastructure, permettant des analyses rapides et à la demande pour les utilisateurs et les systèmes IA.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Node.js et Windsurf installés.

2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf (windsurf.config.json).

3. Ajoutez le serveur MCP MotherDuck à la section mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.

5. Vérifiez dans Windsurf que le serveur MCP MotherDuck tourne et est accessible.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour fournir des informations sensibles comme votre token MotherDuck :

{
  "mcpServers": {
    "motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"],
      "env": {
        "motherduck_token": "${MOTHERDUCK_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installez Claude et assurez-vous que Node.js est en place.

2. Localisez le fichier de configuration Claude (claude.config.json).

3. Ajoutez ceci dans vos mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Claude et vérifiez que le serveur apparaît dans l’interface.

5. Utilisez les variables d’environnement comme ci-dessus pour sécuriser les clés API.

Cursor

1. Assurez-vous que Cursor est installé et à jour.

2. Ouvrez les paramètres de Cursor (cursor.config.json).

3. Insérez ce qui suit dans mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.

5. Définissez les tokens sensibles via des variables d’environnement.

Cline

1. Installez Cline et les dépendances requises.

2. Modifiez cline.config.json pour inclure :

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

3. Enregistrez la config et redémarrez Cline.

4. Assurez-vous que motherduck_token est défini comme variable d’environnement pour la sécurité.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer "motherduck" par le nom réel de votre MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Entre ces deux tableaux, le serveur MCP MotherDuck est bien documenté avec des prompts clairs, le support d’outils, des ressources et de bonnes pratiques de sécurité, mais il manque la mention explicite de Roots et du support du sampling. Globalement, c’est une implémentation solide et pratique pour l’analytique base de données via une interface MCP.

Score MCP