Integrazione MCP Server StarRocks

Cosa fa il Server MCP “StarRocks”?

Il Server MCP (Model Context Protocol) StarRocks agisce da ponte intelligente tra assistenti AI e database StarRocks. Fornisce un accesso senza soluzione di continuità agli agenti AI per eseguire query SQL, esplorare database, recuperare riepiloghi di schema e dati e visualizzare dati tramite grafici—tutto senza la necessità di configurazioni complesse lato client. Espone le risorse e le azioni del database StarRocks come primitive MCP, consentendo attività come elencare tabelle, eseguire comandi SELECT o DDL/DML e generare riepiloghi completi a livello di tabella e di database. Inoltre, un caching intelligente in memoria velocizza le richieste ripetute e la configurazione flessibile dell’ambiente rende l’integrazione nei workflow degli sviluppatori semplice. Questo migliora la produttività degli sviluppatori nella creazione di strumenti dati AI-driven, agenti di analytics o soluzioni di gestione database.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

• starrocks://
  Permette ai client di elencare database e tabelle, nonché recuperare gli schemi delle tabelle dall’istanza StarRocks collegata.
• proc://
  Fornisce accesso alle metriche interne di StarRocks e agli stati di sistema, esponendo informazioni a livello di sistema come risorse.
• Panoramica Tabella
  Offre riepiloghi completi delle singole tabelle, incluse le definizioni delle colonne, il conteggio delle righe e dati di esempio.
• Panoramica Database
  Fornisce riepiloghi dettagliati di interi database, coprendo lo schema e informazioni sintetiche sui dati.

Elenco degli Strumenti

• read_query
  Esegue query SQL SELECT sul database StarRocks e restituisce i risultati.
• write_query
  Esegue comandi DDL/DML (come INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, ecc.) per la modifica del database.
• table_overview
  Genera un riepilogo di una tabella specificata, includendo schema, statistiche e contenuto di esempio.
• db_overview
  Produce una panoramica di un database specifico, riassumendone struttura e dati.
• query_and_plotly_chart
  Esegue una query e crea automaticamente un grafico Plotly dai risultati ottenuti, abilitando la visualizzazione dei dati.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Gestione Database
  Esegui e gestisci direttamente query SQL StarRocks, operazioni DDL e DML per modifiche di schema, inserimenti e aggiornamenti tramite assistenti AI.
• Esplorazione Schema e Dati
  Esplora rapidamente database, tabelle e i loro schemi, aiutando gli sviluppatori a comprendere modelli e relazioni senza query manuali.
• Reportistica e Visualizzazione Automatizzata
  Genera istantaneamente grafici e rappresentazioni visive dei risultati delle query, rendendo analytics e reportistica più interattivi nei workflow AI.
• Monitoraggio di Sistema
  Accedi a metriche e stati interni di StarRocks per monitorare la salute del database, le prestazioni e il debug.
• Analisi Dati Assistita dall’AI
  Utilizza assistenti AI per riassumere, interpretare o fornire insight su dati e panoramiche di schema, migliorando produttività e decisioni.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che uv sia installato e che il pacchetto server MCP StarRocks sia disponibile.
2. Individua il tuo file di configurazione Windsurf.
3. Aggiungi la configurazione del Server MCP StarRocks nell’oggetto 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. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server MCP sia attivo e accessibile.

Claude

1. Verifica che Node.js e uv siano installati.
2. Apri il file di configurazione MCP di Claude.
3. Aggiungi quanto segue all’oggetto mcpServers:

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

4. Avvia il server in modalità HTTP streamable:

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

5. Conferma che Claude riconosca il nuovo server MCP.

Cursor

1. Installa uv e il server MCP StarRocks localmente o come pacchetto.
2. Modifica la configurazione MCP di Cursor.
3. Per lo sviluppo locale, usa:

   {
     "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. Salva e riavvia Cursor.
5. Assicurati che il server MCP sia individuabile e funzionante.

Cline

1. Installa i prerequisiti (uv, server MCP StarRocks).
2. Modifica il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi il server MCP utilizzando l’integrazione Streamable HTTP consigliata:

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

4. Esegui quanto segue per avviare il server:

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

5. Testa la configurazione tramite l’interfaccia utente di Cline o da linea di comando.

Messa in sicurezza delle API Key con variabili di ambiente

Conserva dati sensibili come le credenziali del database utilizzando variabili di ambiente nella configurazione del tuo server MCP. Ecco un esempio:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzare MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow 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:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento, accedendo a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “starrocks” con il vero nome del tuo server MCP (ad es. “github-mcp”, “weather-api”, ecc.) e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

La nostra opinione

Il Server MCP StarRocks è una implementazione MCP ben definita e pronta per la produzione per l’integrazione con database StarRocks. Offre una buona copertura di risorse e strumenti per workflow guidati dai dati, anche se mancano template di prompt e funzionalità sampling/roots. La documentazione è solida, la configurazione semplice e supporta impostazioni sicure.

Nel complesso, valutiamo questo server MCP 7/10 per usabilità generale e completezza nei workflow AI basati su StarRocks.

MCP Score