
ModelContextProtocol (MCP) Server-integratie
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Verbind FlowHunt-agenten met Apache Doris via de Doris MCP Server voor veilige, efficiënte database-toegang, geavanceerde analyse en gestroomlijnde natuurlijke taal-workflows.
De Doris MCP (Model Context Protocol) Server is een backend-service gebouwd met Python en FastAPI, ontworpen om AI-assistenten en clients te verbinden met Apache Doris-databases. Door het MCP-standaard te implementeren, faciliteert het veilige en efficiënte interacties tussen taalmodellen en externe databronnen. De Doris MCP Server maakt taken mogelijk zoals het omzetten van natuurlijke taalvragen naar SQL (NL2SQL), uitvoeren van databasequeries, ophalen en beheren van metadata en het uitvoeren van geavanceerde monitoring en analyses. De modulaire architectuur bevat managers voor tools, prompts en resources, waardoor het een robuuste oplossing is voor het verbeteren van data development-workflows, het automatiseren van databasebeheer en het integreren van AI-gedreven inzichten in enterprise-systemen.
Zorg dat Python 3.12+ is geïnstalleerd.
Installeer het pakket:pip install mcp-doris-server@latest
Bewerk het Windsurf-configuratiebestand om de Doris MCP Server toe te voegen.
Voeg het volgende fragment toe onder mcpServers
:
{
"doris-mcp": {
"command": "mcp-doris-server",
"args": []
}
}
Sla op en herstart Windsurf.
Controleer of de server draait en verbindingen accepteert.
Installeer Python 3.12+.
Installeer de Doris MCP Server:pip install mcp-doris-server@latest
Voeg de server toe aan de Claude-configuratie onder mcpServers
.
Gebruik een JSON-fragment zoals:
{
"doris-mcp": {
"command": "mcp-doris-server",
"args": []
}
}
Herstart Claude en controleer de integratie.
Zorg dat Python 3.12+ is geïnstalleerd.
Installeer de server:pip install mcp-doris-server@latest
Voeg in de Cursor-configuratie toe:
{
"mcpServers": {
"doris-mcp": {
"command": "mcp-doris-server",
"args": []
}
}
}
Sla de configuratie op en herstart Cursor.
Bevestig de verbinding met de Doris MCP Server.
Installeer Python 3.12+.
Installeer de Doris MCP Server:pip install mcp-doris-server@latest
Werk de Cline MCP-configuratie bij met:
{
"mcpServers": {
"doris-mcp": {
"command": "mcp-doris-server",
"args": []
}
}
}
Sla de configuratie op en herstart Cline.
Controleer de status van de MCP Server.
Sla gevoelige inloggegevens en API-sleutels op in omgevingsvariabelen. Voorbeeld met .env
:
{
"env": {
"DORIS_HOST": "your-doris-host",
"DORIS_PORT": "your-port",
"DORIS_USER": "username",
"DORIS_PASSWORD": "password"
},
"inputs": {
"database": "your-database"
}
}
Zorg dat omgevingsvariabelen in je configuratie worden gebruikt voor betere beveiliging.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Plaats in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in dit JSON-formaat:
{
"doris-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na het configureren kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “doris-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Notities |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Beschrijft kernfuncties, architectuur en doelstelling |
Lijst van Prompts | ✅ | Prompt-sjablonen genoemd, niet individueel opgesomd |
Lijst van Resources | ✅ | Resource-manager, catalogusfederatie, metadata, query analytics |
Lijst van Tools | ✅ | Monitoringtools, query-info-tools, tool manager, resource manager, prompt manager |
API-sleutels beveiligen | ✅ | .env-voorbeeld, raadt gebruik van omgevingsvariabelen aan |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk bij evaluatie) | ⛔ | Niet genoemd in de beschikbare documentatie |
Op basis van bovenstaande informatie is de Doris MCP Server goed gedocumenteerd qua features, resources en installatie. Sommige details over prompt-sjablonen en sampling-ondersteuning ontbreken of zijn niet expliciet vermeld, waardoor de volledigheid voor geavanceerde MCP-workflows enigszins beperkt is.
Gezien de sterke aanwezigheid van kern-MCP-functionaliteiten, robuuste beveiliging en resource management, en duidelijke installatie-instructies, scoort de Doris MCP Server een 8/10 voor MCP-protocolondersteuning en praktische toepasbaarheid. De hiaten zitten vooral in expliciete prompt-lijsten en het ontbreken van sampling/roots-documentatie.
Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft ten minste één tool | ✅ |
Aantal forks | 25 |
Aantal sterren | 86 |
De Doris MCP Server is een backend-service die AI-agenten en clients verbindt met Apache Doris-databases via het MCP-protocol. Het maakt natuurlijke taal naar SQL-conversie, query-uitvoering, metadata-beheer, geavanceerde monitoring en veilige analytics-workflows mogelijk.
Het biedt intelligente prompt-sjablonen voor data-analyse, uitgebreide metadata-exposure, catalogusfederatie (toegang tot Doris, Hive, MySQL), geavanceerde monitoring, query explain/profiling en modulair beheer van tools, bronnen en prompts.
Sla je Doris-inloggegevens en gevoelige data op als omgevingsvariabelen (bijv. via een .env-bestand) en verwijs ernaar in je MCP-configuratie. Dit zorgt voor veilige, onderhoudbare enterprise-workflows.
Use cases zijn onder andere NL2SQL (natuurlijke taal naar SQL), prestatieprofilering, metadata-exploratie, multi-source-integratie (Doris, Hive, MySQL), veilige data-toegang en het automatiseren van data development-workflows met AI.
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow, configureer de MCP-servergegevens in de systeem-MCP-configuratie en koppel het aan je AI-agent. FlowHunt-agenten kunnen vervolgens Doris MCP Server gebruiken als tool voor queries, analytics en metadata-taken.
Versterk je datagedreven applicaties met Doris MCP Server. Verbind, analyseer en automatiseer database-workflows via natuurlijke taal en veilige AI-integratie.
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Integreer de StarRocks MCP Server met FlowHunt om AI-agenten in staat te stellen StarRocks-databases veilig en efficiënt te bevragen, te beheren en te visualise...
De py-mcp-mssql MCP Server biedt een veilige en efficiënte brug voor AI-agenten om programmatisch te communiceren met Microsoft SQL Server-databases via het Mod...