StarRocks MCP 서버 통합

“StarRocks” MCP 서버는 무엇을 하나요?

StarRocks MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 StarRocks 데이터베이스 간의 지능형 브릿지 역할을 합니다. AI 에이전트가 복잡한 클라이언트 설정 없이 SQL 쿼리 실행, 데이터베이스 탐색, 스키마 및 데이터 개요 조회, 차트 기반 데이터 시각화까지 원활하게 수행할 수 있도록 지원합니다. StarRocks 데이터베이스 리소스와 액션을 MCP 프리미티브로 노출하여, 테이블 목록 조회, SELECT 또는 DDL/DML 명령 실행, 테이블·데이터베이스 수준의 요약 생성 같은 작업이 가능합니다. 또한, 인텔리전트 인-메모리 캐시로 반복 요청이 빨라지고, 유연한 환경 변수 설정으로 개발자 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다. 이는 AI 기반 데이터 도구, 분석 에이전트, 데이터베이스 관리 솔루션 개발 시 생산성을 크게 높입니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

• starrocks://
  클라이언트가 연결된 StarRocks 인스턴스의 데이터베이스 및 테이블 목록을 조회하고, 테이블 스키마를 가져올 수 있습니다.
• proc://
  내부 StarRocks 메트릭 및 시스템 상태에 접근하여, 시스템 레벨 정보를 리소스로 제공합니다.
• Table Overview
  각 테이블의 컬럼 정의, 행 수, 샘플 데이터 등 종합적인 요약 정보를 제공합니다.
• Database Overview
  전체 데이터베이스의 스키마 및 상위 수준 데이터 통찰을 포함한 상세 요약을 제공합니다.

도구 목록

• read_query
  StarRocks 데이터베이스에 대해 SELECT SQL 쿼리를 실행하고 결과를 반환합니다.
• write_query
  데이터베이스 수정용 DDL/DML 명령(INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE 등)을 실행합니다.
• table_overview
  지정한 테이블의 스키마, 통계, 샘플 데이터를 포함한 요약 정보를 생성합니다.
• db_overview
  지정한 데이터베이스의 구조와 데이터를 요약하여 개요를 생성합니다.
• query_and_plotly_chart
  쿼리를 실행하고, 반환된 결과로 Plotly 차트를 자동 생성하여 데이터 시각화를 지원합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 관리
  AI 어시스턴트를 통해 StarRocks SQL 쿼리, DDL, DML 작업을 직접 실행·관리하여 스키마 변경, 데이터 삽입 및 업데이트 등을 수행합니다.
• 스키마 및 데이터 탐색
  데이터베이스, 테이블, 스키마를 빠르게 탐색하여, 개발자가 수동 쿼리 없이 데이터 모델과 관계를 파악할 수 있습니다.
• 자동화된 리포팅 및 시각화
  쿼리 결과를 즉시 차트로 시각화하여, AI 워크플로 내에서 분석 및 리포팅을 더욱 인터랙티브하게 만듭니다.
• 시스템 모니터링
  내부 StarRocks 메트릭과 상태 정보에 접근해 데이터베이스의 건강, 성능, 디버깅을 모니터링합니다.
• AI 기반 데이터 분석 지원
  AI 어시스턴트를 활용해 데이터 및 스키마 요약, 해석, 인사이트 제공 등 생산성과 의사결정력을 높입니다.

설정 방법

Windsurf

1. uv가 설치되어 있고 StarRocks MCP 서버 패키지가 준비되어 있는지 확인합니다.
2. Windsurf 설정 파일을 찾습니다.
3. mcpServers 객체에 StarRocks MCP 서버 구성을 추가합니다:

   {
     "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. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.
5. MCP 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인합니다.

Claude

1. Node.js와 uv가 설치되어 있는지 확인합니다.
2. Claude의 MCP 설정 파일을 엽니다.
3. mcpServers 객체에 다음을 추가합니다:

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

4. 스트림 가능한 HTTP 모드로 서버를 시작합니다:

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

5. Claude가 새로운 MCP 서버를 인식하는지 확인합니다.

Cursor

1. uv와 StarRocks MCP 서버를 로컬 또는 패키지로 설치합니다.
2. Cursor MCP 설정을 편집합니다.
3. 로컬 개발의 경우 다음을 사용합니다:

   {
     "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. 저장 후 Cursor를 재시작합니다.
5. MCP 서버가 검색 가능하고 정상적으로 동작하는지 확인합니다.

Cline

1. 필수 항목(uv, StarRocks MCP 서버)을 설치합니다.
2. Cline 설정 파일을 편집합니다.
3. 권장되는 Streamable HTTP 통합 방식으로 MCP 서버를 추가합니다:

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

4. 다음 명령어로 서버를 실행합니다:

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

5. Cline의 UI 또는 커맨드라인에서 설정을 테스트합니다.

환경 변수로 API 키 보안 관리

데이터베이스 인증 정보 등 민감한 데이터는 MCP 서버 설정에서 환경 변수로 관리하세요. 예시:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP를 활용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 모든 기능과 능력을 가진 이 MCP를 툴로서 사용할 수 있습니다. “starrocks"는 실제 MCP 서버 이름(예: “github-mcp”, “weather-api” 등)으로 바꾸고, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 변경하세요.

개요

총평

StarRocks MCP 서버는 StarRocks 데이터베이스 통합을 위한 범위가 명확한 프로덕션급 MCP 구현입니다. 데이터 중심 워크플로에 적합한 리소스 및 도구 지원이 우수하지만, 프롬프트 템플릿과 샘플링/roots 기능은 없습니다. 문서화가 잘 되어 있고, 설정 안내도 명확하며, 보안 구성도 지원합니다.

종합적으로 StarRocks 기반 AI 워크플로의 일반적 사용성과 완성도를 7/10으로 평가합니다.

MCP 점수