Intégration du serveur MCP SingleStore

À quoi sert le serveur MCP “SingleStore” ?

Le serveur MCP SingleStore est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour relier les assistants IA à l’API de gestion SingleStore et aux services associés. En respectant le standard MCP, ce serveur permet une intégration fluide, permettant à des clients IA comme Claude Desktop, Cursor et d’autres d’interagir avec les bases de données SingleStore en langage naturel. Sa fonction principale est de faciliter des opérations complexes—telles que les requêtes, la gestion et les interactions avec les services—via un protocole unifié et standardisé. Cela améliore les workflows des développeurs en facilitant l’accès, la manipulation et la gestion des données dans les environnements SingleStore directement depuis des outils pilotés par l’IA, rationalisant ainsi le développement, l’analyse de données et les tâches opérationnelles.

Liste des prompts

Aucun template de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est mentionnée dans la documentation ou les fichiers du dépôt.

Liste des outils

Aucun outil explicite n’est listé dans la documentation ou les fichiers référencés (tels que server.py ou similaires).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion de base de données : Permet aux développeurs de gérer les bases SingleStore (création, modification, suppression…) en langage naturel via des clients IA compatibles.
• Orchestration de services : Facilite l’orchestration des services et clusters SingleStore, rendant les workflows opérationnels plus accessibles via des interfaces conversationnelles.
• Exécution de requêtes : Autorise l’exécution de requêtes SQL complexes sur les bases SingleStore via des assistants IA supportés, simplifiant l’analyse et le reporting des données.
• Configuration automatisée : Simplifie l’initialisation et la configuration des environnements SingleStore grâce à des interactions guidées par IA.
• Surveillance opérationnelle : Permet la surveillance et les contrôles d’état des instances SingleStore via des commandes IA.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Python >= v3.11.0 et uvx sont installés.
2. Installez le serveur MCP avec :

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

3. Repérez le fichier de configuration Windsurf (la commande init peut le localiser automatiquement).
4. Ajoutez le serveur à votre configuration MCP :

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

5. Sauvegardez le fichier, redémarrez le client et vérifiez la connectivité.

Sécurisation des clés API

Définissez les clés API via des variables d’environnement :

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

Claude

1. Assurez-vous que Python >= v3.11.0, uvx et Claude Desktop sont installés.
2. Exécutez :

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

3. Trouvez le fichier de configuration Claude (la commande init le localise généralement).
4. Insérez ce snippet :

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

5. Sauvegardez, redémarrez Claude Desktop et vérifiez la configuration.

Sécurisation des clés API

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

Cursor

1. Vérifiez que Python >= v3.11.0, uvx et Cursor sont installés.
2. Installez avec :

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

3. Repérez le fichier de configuration MCP de Cursor.
4. Ajoutez le serveur :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Cursor pour activer.

Sécurisation des clés API

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

Cline

1. Assurez-vous que Python >= v3.11.0, uvx et Cline sont installés.
2. Exécutez :

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

3. Repérez votre fichier de configuration MCP Cline.
4. Ajoutez cette configuration :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Cline pour terminer l’installation.

Sécurisation des clés API

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

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez vos informations de serveur MCP au format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “singlestore” par le nom réel de votre serveur MCP et d’indiquer votre propre URL de serveur MCP.

Vue d’ensemble

J’attribuerais à ce serveur MCP la note de 5/10. Le projet est bien licencié, dispose d’une certaine traction communautaire, et l’installation est bien documentée pour plusieurs plateformes. Cependant, l’absence de documentation détaillée sur les prompts, ressources et outils disponibles limite son utilité et sa découvrabilité pour les nouveaux utilisateurs.

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