StarRocks MCPサーバー統合

「StarRocks」MCPサーバーは何をするのか？

StarRocks MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとStarRocksデータベースの間のインテリジェントなブリッジとして機能します。AIエージェントがSQLクエリの実行、データベースの探索、スキーマやデータ概要の取得、チャートを用いたデータ可視化をシームレスに行うことができます。複雑なクライアント側のセットアップは不要です。StarRocksデータベースのリソースやアクションをMCPプリミティブとして公開することで、テーブル一覧表示、SELECTやDDL/DMLコマンドの実行、テーブルやデータベースの包括的な要約生成などが可能です。さらに、インテリジェントなインメモリキャッシュによって繰り返しリクエストの高速化、柔軟な環境設定により開発者のワークフロー統合も容易です。これにより、AIデータツール、分析エージェント、データベース管理ソリューションの開発生産性が向上します。

プロンプト一覧

リポジトリに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

• starrocks://
  接続したStarRocksインスタンスのデータベースとテーブルの一覧取得、テーブルスキーマの取得が可能です。
• proc://
  StarRocks内部のメトリクスやシステム状態へアクセスし、システムレベルの情報をリソースとして公開します。
• Table Overview
  各テーブルのカラム定義、行数、サンプルデータなどを含む包括的な要約を提供します。
• Database Overview
  スキーマやデータ概要をカバーした、データベース全体の詳細なサマリーを提供します。

ツール一覧

• read_query
  StarRocksデータベースに対してSELECT SQLクエリを実行し、結果を返します。
• write_query
  DDL/DMLコマンド（INSERT、UPDATE、DELETE、CREATEなど）を実行し、データベースを変更します。
• table_overview
  指定したテーブルのスキーマ、統計、サンプル内容を含む要約を生成します。
• db_overview
  指定したデータベースの構造やデータを要約した概要を作成します。
• query_and_plotly_chart
  クエリを実行し、返却された結果から自動でPlotlyチャートを生成し、データ可視化を実現します。

このMCPサーバーのユースケース

• データベース管理
  AIアシスタントを通じてStarRocks SQLクエリやDDL/DML操作を直接実行し、スキーマ変更やデータ挿入・更新を管理できます。
• スキーマ・データ探索
  データベースやテーブル、スキーマを素早く探索し、開発者がデータモデルや関連性を手動クエリなしで把握できます。
• 自動レポート・可視化
  クエリ結果のチャートやビジュアルの即時生成により、AIワークフロー内で分析やレポート作成をインタラクティブに行えます。
• システム監視
  StarRocks内部メトリクスやシステム状態にアクセスし、データベースの健全性・パフォーマンス監視やデバッグが可能です。
• AIによるデータ分析支援
  AIアシスタントを用いてデータやスキーマ要約を自動生成・解釈・洞察を得ることで生産性や意思決定を向上します。

セットアップ方法

Windsurf

1. uvがインストールされ、StarRocks MCPサーバーパッケージが利用可能であることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを見つけます。
3. mcpServersオブジェクトにStarRocks MCPサーバー設定を追加します:

   {
     "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. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. MCPサーバーが稼働し、アクセス可能であることを確認します。

Claude

1. Node.jsとuvがインストールされていることを確認します。
2. ClaudeのMCP設定ファイルを開きます。
3. mcpServersオブジェクトに以下を追加します:

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

4. サーバーをストリーム対応HTTPモードで起動します:

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

5. Claudeが新しいMCPサーバーを認識することを確認します。

Cursor

1. uvとStarRocks MCPサーバーをローカルまたはパッケージとしてインストールします。
2. CursorのMCP設定を編集します。
3. ローカル開発の場合、以下を使用します:

   {
     "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. 保存してCursorを再起動します。
5. MCPサーバーが検出でき、機能していることを確認します。

Cline

1. 必要なもの（uv、StarRocks MCPサーバー）をインストールします。
2. Clineの設定ファイルを編集します。
3. 推奨されるストリーム対応HTTP統合でMCPサーバーを追加します:

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

4. サーバーを起動するには以下を実行します:

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

5. ClineのUIまたはコマンドラインでセットアップをテストします。

環境変数でAPIキー等を安全に管理

データベース認証情報のような機密データは、MCPサーバー設定で環境変数を使って管理しましょう。例:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

FlowHuntでこのMCPを使うには

MCPをFlowHuntのワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください。

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

設定が完了したら、このMCPをツールとしてAIエージェントがすべての機能にアクセスできるようになります。“starrocks"は実際のMCPサーバー名（例: “github-mcp”, “weather-api"など）に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

総評

StarRocks MCPサーバーはStarRocksデータベース統合のための実用的でスコープの明確なMCP実装です。データ駆動ワークフローに対するリソース・ツールカバレッジが充実しており、プロンプトテンプレートやサンプリング/roots機能はありませんが、ドキュメントも充実、セットアップも明確、安全な設定にも対応しています。

総合的に、StarRocks駆動AIワークフローの汎用性と完成度として7/10と評価します。

MCPスコア