Snowflake MCP Server

Cosa fa il server MCP “Snowflake”?

Il Snowflake MCP Server è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) che collega assistenti AI e strumenti di sviluppo a un database Snowflake. Permette un’interazione fluida con il database consentendo agli utenti di eseguire query SQL, gestire schemi e accedere a insight sui dati tramite interfacce MCP standardizzate. Esponendo i dati e gli schemi di Snowflake come risorse accessibili e offrendo strumenti per lettura, scrittura e gestione delle tabelle, il server abilita flussi di lavoro AI-driven, agenti e LLM a svolgere attività sul database. Questo migliora notevolmente la produttività degli sviluppatori automatizzando analisi dati, gestione tabelle ed esplorazione degli schemi, il tutto in modo sicuro e configurabile.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

• memo://insights
  • Un memo aggiornato continuamente che aggrega insight sui dati rilevati. Si aggiorna automaticamente quando nuovi insight vengono aggiunti tramite lo strumento append_insight.
• context://table/{table_name}
  • (Disponibile se prefetch è abilitato) Fornisce sommari di schema per ogni tabella, inclusi colonne e commenti, esposti come risorse individuali.

Elenco degli Strumenti

• read_query
  • Esegue query SQL SELECT per leggere dati dal database Snowflake, restituendo i risultati come array di oggetti.
• write_query (abilitato solo con --allow-write)
  • Esegue query SQL di modifica (INSERT, UPDATE, o DELETE), restituendo il numero di righe interessate o un messaggio di conferma.
• create_table (abilitato solo con --allow-write)
  • Consente la creazione di nuove tabelle nel database Snowflake tramite un’istruzione SQL CREATE TABLE e restituisce una conferma della creazione.
• list_databases
  • Elenca tutti i database nell’istanza Snowflake, restituendo un array di nomi di database.
• list_schemas
  • Elenca tutti gli schemi all’interno di un database specificato.
• list_tables
  • Elenca tutte le tabelle all’interno di uno specifico database e schema, restituendo i metadati delle tabelle.
• describe_table
  • Fornisce informazioni sulle colonne di una tabella specifica, inclusi nomi, tipi, nullabilità, valori di default e commenti.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Gestione ed Esplorazione Database
  • Sviluppatori e agenti AI possono automatizzare la procedura di elenco, descrizione e gestione di database, schemi e tabelle su Snowflake, semplificando la gestione dell’infrastruttura dati.
• Analisi Dati Automatica
  • Esegui query parametrizzate per estrarre insight, generare report o alimentare pipeline analitiche downstream.
• Scoperta e Documentazione degli Schemi
  • Recupera e riassumi automaticamente i dettagli degli schemi a fini di documentazione, compliance o onboarding di nuovi membri del team.
• Insight Contestuali sui Dati
  • Usa la risorsa memo://insights per aggregare e accedere a insight sui dati in evoluzione, supportando analytics collaborativi o audit trail.
• Creazione Tabelle e Data Engineering
  • Crea tabelle e aggiorna dati in modo programmato tramite operazioni di scrittura sicure e tracciabili, abilitando ETL automatizzati, ingestione o trasformazione dati.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js installato e accesso alla configurazione di Windsurf.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf (spesso windsurf.json).
3. Aggiungi il Snowflake MCP Server come una nuova voce nell’array mcpServers:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "mcp-snowflake-server",
         "args": ["--port", "8080"]
       }
     ]
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la connessione al Snowflake MCP Server nell’interfaccia di Windsurf.

Protezione delle chiavi API (Esempio)

{
  "command": "mcp-snowflake-server",
  "env": {
    "SNOWFLAKE_ACCOUNT": "your_account",
    "SNOWFLAKE_USER": "your_user",
    "SNOWFLAKE_PASSWORD": "${SNOWFLAKE_PASSWORD}"
  },
  "inputs": {
    "database": "your_db"
  }
}

Claude

1. Assicurati che Claude supporti l’integrazione con server MCP.
2. Individua il file di configurazione di Claude o le impostazioni di integrazione MCP.
3. Aggiungi il Snowflake MCP Server come sorgente:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma che Claude riconosca e possa interagire con il Snowflake MCP Server.

Cursor

1. Installa le dipendenze richieste e accedi alla configurazione di Cursor.
2. Apri il file cursor.json o le impostazioni equivalenti.
3. Inserisci il Snowflake MCP Server nel blocco mcpServers:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Controlla la pagina di stato di Cursor per la connettività al server MCP.

Cline

1. Assicurati che Cline sia installato e aggiornato.
2. Apri il file di configurazione di Cline.
3. Registra il Snowflake MCP Server come segue:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Cline.
5. Valida la connessione al Snowflake MCP Server.

Nota sulla Sicurezza delle Chiavi API

Memorizza credenziali sensibili come password Snowflake o token API usando variabili di ambiente. Richiamale in modo sicuro nei file di configurazione tramite la proprietà env.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento, con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “snowflake-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base a quanto sopra, il Snowflake MCP Server offre un robusto set di strumenti e risorse per l’interazione con database Snowflake, ma manca di template di prompt e informazioni esplicite su sampling/root.

La nostra opinione

Il Snowflake MCP Server fornisce strumenti di accesso completi per database Snowflake e primitive di risorsa utili, è ben documentato e include indicazioni pratiche su sicurezza e configurazione. Tuttavia, l’assenza di template di prompt e di supporto esplicito per roots/sampling riduce la sua completezza MCP. Nel complesso, è un’implementazione MCP solida e pratica per i workflow su database.

MCP Score