Intégration du serveur StarRocks MCP

Que fait le serveur “StarRocks” MCP ?

Le serveur StarRocks MCP (Model Context Protocol) agit comme un pont intelligent entre les assistants IA et les bases de données StarRocks. Il offre un accès transparent aux agents IA pour exécuter des requêtes SQL, explorer les bases, récupérer des vues d’ensemble de schémas et de données, et visualiser les données via des graphiques—le tout sans configuration complexe côté client. En exposant les ressources et actions StarRocks comme primitives MCP, le serveur permet des tâches telles que la liste des tables, l’exécution de commandes SELECT ou DDL/DML, et la génération de synthèses complètes au niveau table ou base de données. De plus, un cache intelligent en mémoire accélère les requêtes répétées, et une configuration flexible via les variables d’environnement facilite l’intégration dans les workflows développeur. Cela améliore la productivité des développeurs lors de la création d’outils de données pilotés par IA, d’agents analytiques ou de solutions de gestion de bases de données.

Liste des prompts

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

Liste des ressources

• starrocks://
  Permet aux clients de lister les bases et les tables, ainsi que de récupérer les schémas de tables de l’instance StarRocks connectée.
• proc://
  Donne accès aux métriques internes et à l’état système StarRocks, exposant des informations système comme ressources.
• Table Overview
  Offre des synthèses complètes de chaque table, incluant la définition des colonnes, le nombre de lignes et des exemples de données.
• Database Overview
  Fournit des synthèses détaillées de l’ensemble de la base, couvrant le schéma et des informations de haut niveau sur les données.

Liste des outils

• read_query
  Exécute des requêtes SQL SELECT sur la base StarRocks et retourne les résultats.
• write_query
  Exécute des commandes DDL/DML (telles que INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, etc.) pour modifier la base.
• table_overview
  Génère un résumé d’une table donnée, incluant schéma, statistiques et échantillon de contenu.
• db_overview
  Produit une vue d’ensemble d’une base spécifiée, résumant sa structure et ses données.
• query_and_plotly_chart
  Exécute une requête et crée automatiquement un graphique Plotly à partir des résultats, permettant la visualisation des données.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion de base de données
  Exécutez et gérez directement des requêtes SQL StarRocks, des opérations DDL et DML pour gérer les changements de schéma, les insertions de données et les mises à jour via des assistants IA.
• Exploration de schéma et de données
  Explorez rapidement les bases, les tables et leurs schémas, aidant les développeurs à comprendre les modèles de données sans requêtes manuelles.
• Rapports et visualisations automatisés
  Générez instantanément des graphiques et représentations visuelles des résultats de requête, rendant l’analytique et le reporting plus interactifs dans les workflows IA.
• Supervision système
  Accédez aux métriques et états internes StarRocks pour surveiller la santé, la performance et déboguer la base de données.
• Analyse de données assistée par IA
  Utilisez des assistants IA pour résumer, interpréter ou fournir des insights sur les données ou les vues d’ensemble de schéma, améliorant productivité et prise de décision.

Comment l’installer

Windsurf

1. Vérifiez que uv est installé et que le paquet serveur StarRocks MCP est disponible.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez la configuration du serveur StarRocks MCP dans l’objet mcpServers :

   {
     "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. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur MCP fonctionne et est accessible.

Claude

1. Vérifiez que Node.js et uv sont installés.
2. Ouvrez le fichier de configuration MCP de Claude.
3. Ajoutez ce qui suit à l’objet mcpServers :

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

4. Lancez le serveur en mode HTTP streamable :

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

5. Confirmez que Claude reconnaît le nouveau serveur MCP.

Cursor

1. Installez uv et le serveur StarRocks MCP localement ou comme paquet.
2. Modifiez la configuration MCP de Cursor.
3. Pour le développement local, utilisez :

   {
     "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. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur MCP est détectable et fonctionnel.

Cline

1. Installez les prérequis (uv, serveur StarRocks MCP).
2. Modifiez le fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez le serveur MCP en utilisant l’intégration HTTP Streamable recommandée :

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

4. Lancez la commande suivante pour démarrer le serveur :

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

5. Testez la configuration dans l’interface utilisateur ou en ligne de commande de Cline.

Sécuriser les clés API avec des variables d’environnement

Stockez les données sensibles comme les identifiants de base de données via des variables d’environnement dans votre configuration serveur MCP. Exemple :

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans vos flows

Utilisation de 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 MCP du système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “starrocks” par le vrai nom de votre serveur MCP (par ex. “github-mcp”, “weather-api”, etc.) et à utiliser l’URL de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Le serveur StarRocks MCP est une implémentation MCP bien délimitée et de qualité production pour l’intégration StarRocks. Il offre une vaste couverture en ressources et outils pour les workflows orientés data, même s’il lui manque des modèles de prompt et des fonctions d’échantillonnage/racines. Sa documentation est solide, la mise en place bien expliquée, et il prend en charge la configuration sécurisée.

Globalement, nous donnons à ce serveur MCP la note de 7/10 pour sa facilité d’utilisation et sa complétude pour des workflows IA autour de StarRocks.

Score MCP