
MSSQL MCP 서버
MSSQL MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 연결하여, 고급 데이터 작업, 비즈니스 인텔리전스, 워크플로우 자동화를 AI 플로우 안에서 직접 수행할 수 있게 해줍니다. 쿼리 실행, 스키마 관리, 비즈니스 인사이트 생성 등을 매끄럽게 처리...
FlowHunt와 AI 워크플로우를 Snowflake 데이터베이스에 연결하세요. Snowflake MCP 서버로 쿼리 자동화, 스키마 관리, 데이터 인사이트를 안전하게 프로그래밍 방식으로 활용할 수 있습니다.
Snowflake MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)을 구현한 것으로, AI 어시스턴트 및 개발 도구를 Snowflake 데이터베이스에 연결합니다. 사용자는 표준 MCP 인터페이스를 통해 SQL 쿼리 실행, 데이터베이스 스키마 관리, 데이터 인사이트 접근 등 데이터베이스와의 원활한 상호작용이 가능합니다. Snowflake의 데이터와 스키마를 손쉽게 접근 가능한 리소스로 노출하고, 읽기/쓰기/테이블 관리 도구를 제공하여 AI 기반 워크플로우, 에이전트, LLM이 데이터베이스 작업을 실행하도록 지원합니다. 이를 통해 데이터 분석, 테이블 관리, 스키마 탐색 등이 자동화되어 개발자 생산성이 크게 향상되며, 모든 작업은 안전하고 설정 가능한 범위 내에서 이뤄집니다.
저장소나 문서에 명시적으로 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.
memo://insights
append_insight
도구를 통해 새로운 인사이트가 추가될 때마다 자동으로 갱신됩니다.context://table/{table_name}
read_query
SELECT
SQL 쿼리를 실행하며, 결과를 객체 배열로 반환합니다.write_query
(--allow-write
옵션 활성화 시 사용 가능)INSERT
, UPDATE
, DELETE
등 SQL 수정 쿼리를 실행하며, 영향을 받은 행 수 또는 완료 메시지를 반환합니다.create_table
(--allow-write
옵션 활성화 시 사용 가능)CREATE TABLE
SQL 문을 사용해 Snowflake 데이터베이스에 새 테이블을 생성하고, 생성 완료를 확인합니다.list_databases
list_schemas
list_tables
describe_table
memo://insights
리소스를 통해 진화하는 데이터 인사이트를 집계·공유하며 협업분석 또는 감사 추적에 활용할 수 있습니다.windsurf.json
)을 엽니다.mcpServers
배열에 Snowflake MCP 서버를 새 항목으로 추가하세요:{
"mcpServers": [
{
"command": "mcp-snowflake-server",
"args": ["--port", "8080"]
}
]
}
{
"command": "mcp-snowflake-server",
"env": {
"SNOWFLAKE_ACCOUNT": "your_account",
"SNOWFLAKE_USER": "your_user",
"SNOWFLAKE_PASSWORD": "${SNOWFLAKE_PASSWORD}"
},
"inputs": {
"database": "your_db"
}
}
{
"mcpServers": [
{
"command": "mcp-snowflake-server",
"args": []
}
]
}
cursor.json
또는 해당 설정 파일을 엽니다.mcpServers
블록에 Snowflake MCP 서버를 삽입하세요:{
"mcpServers": [
{
"command": "mcp-snowflake-server",
"args": []
}
]
}
{
"mcpServers": [
{
"command": "mcp-snowflake-server",
"args": []
}
]
}
Snowflake 비밀번호나 API 토큰 등 민감한 자격 증명은 환경 변수로 저장하고, 설정 파일에서는 env
속성을 통해 안전하게 참조하세요.
FlowHunt에서 MCP 사용하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"snowflake-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
구성이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “snowflake-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 MCP 서버 주소로 변경하세요.
섹션 | 지원 여부 | 세부사항/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | |
프롬프트 목록 | ⛔ | 프롬프트 템플릿 없음. |
리소스 목록 | ✅ | memo://insights , context://table/{table_name} |
도구 목록 | ✅ | read_query, write_query, create_table, list_databases 등 |
API 키 보안 | ✅ | 환경 변수 예시 제공. |
샘플링 지원(평가에 중요도 낮음) | ⛔ | 저장소/문서에 미언급. |
위 내용을 바탕으로 Snowflake MCP 서버는 Snowflake 데이터베이스 연동에 강력한 도구와 리소스를 제공하지만, 프롬프트 템플릿 및 샘플링/roots에 대한 명확한 정보는 부족합니다.
Snowflake MCP 서버는 폭넓고 유용한 데이터베이스 접근 도구와 리소스를 제공하며, 문서화와 보안/설정 가이드도 잘 갖추고 있습니다. 다만, 프롬프트 템플릿과 roots/샘플링 지원이 명확하지 않아 MCP 완성도 측면에서는 아쉬움이 있습니다. 그럼에도 데이터베이스 워크플로우에 매우 실용적인 MCP 구현체입니다.
라이선스 보유 | ✅ (GPL-3.0) |
---|---|
도구 1개 이상 보유 | ✅ |
포크 수 | 44 |
스타 수 | 101 |
AI 어시스턴트와 개발자 도구를 Snowflake 데이터베이스에 연결하여 SQL 쿼리 실행, 스키마 관리, 인사이트 자동 집계 등을 표준 MCP 인터페이스로 제공합니다.
`memo://insights`를 통해 집계된 데이터 인사이트를, prefetch가 활성화된 경우 `context://table/{table_name}`을 통해 테이블별 스키마 요약을 제공합니다.
읽기(SELECT), 쓰기(INSERT/UPDATE/DELETE), 테이블 생성, 데이터베이스/스키마/테이블 목록 조회, 테이블 스키마 설명이 가능합니다.
네, write 및 create_table 도구를 사용해 테이블 생성, 데이터 적재, 변환 등 엔지니어링 워크플로우를 프로그래밍 방식으로 자동화할 수 있습니다.
민감한 자격 증명은 환경 변수에 저장하고, 설정 예시의 `env` 속성을 통해 참조하세요.
네, GPL-3.0 라이선스 하에 제공됩니다.
프롬프트 템플릿과 샘플링은 본 서버의 문서에 명시적으로 포함되어 있지 않습니다.
MSSQL MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 연결하여, 고급 데이터 작업, 비즈니스 인텔리전스, 워크플로우 자동화를 AI 플로우 안에서 직접 수행할 수 있게 해줍니다. 쿼리 실행, 스키마 관리, 비즈니스 인사이트 생성 등을 매끄럽게 처리...
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