Doris MCP Server-integratie

Verbind FlowHunt-agenten met Apache Doris via de Doris MCP Server voor veilige, efficiënte database-toegang, geavanceerde analyse en gestroomlijnde natuurlijke taal-workflows.

Doris MCP Server-integratie

Wat doet de “Doris” MCP Server?

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.

Lijst van Prompts

  • Intelligente prompt-sjablonen voor data-analyse
    (Deze worden beheerd door de Prompts Manager en zijn bedoeld om LLM-interacties voor data-analyse te standaardiseren. Specifieke sjablonen worden wel genoemd, maar niet individueel opgesomd in de beschikbare documentatie.)

Lijst van Resources

  • Resourcebeheer en metadata-exposure
    (Stelt Doris-database metadata en resources bloot aan AI-clients via de Resources Manager.)
  • Catalogusfederatie-ondersteuning
    (Biedt toegang tot zowel interne Doris-tabellen als externe bronnen zoals Hive en MySQL.)
  • Uitgebreide databasemetadata
    (Levert gedetailleerde metadata-extractie voor gebruik als LLM-context.)
  • Query analytics-artifacten
    (Exporteert explain- en profilingresultaten van queries voor LLM-koppeling en analyse.)

Lijst van Tools

  • Verbeterde monitoringtools
    (Geavanceerde geheugentracking, metrics-verzameling en backend-node discovery.)
  • Query-informatietools
    (Biedt SQL explain, profiling en analytics-functies.)
  • Tools Manager
    (Centrale registratie en routering van tools voor het aansturen van tool-aanroepen via MCP.)
  • Resources Manager
    (Beheert resource-exposure en metadata-management.)
  • Prompts Manager
    (Beheert en levert prompt-sjablonen voor AI- en LLM-workflows.)

Use Cases van deze MCP Server

  • Natuurlijke taal naar SQL (NL2SQL):
    Maakt het voor ontwikkelaars mogelijk om menselijke taalvragen om te zetten naar SQL-statements voor Doris-databases, waardoor data-toegang en analyse wordt gestroomlijnd.
  • Geavanceerde query monitoring en profiling:
    Biedt diepgaande SQL explain, performance profiling en analytics-tools ter ondersteuning van performance tuning en diagnostiek.
  • Metadata-exploratie en -beheer:
    Laat AI-systemen database-schema’s, catalogi en resources verkennen, ter ondersteuning van onder andere documentatiegeneratie of geautomatiseerde datamapping.
  • Multi-source data-integratie:
    Ondersteunt catalogusfederatie en naadloze integratie met externe databronnen (zoals Hive, MySQL) voor volledige analytics-workflows.
  • Veilige data-operaties:
    Implementeert robuuste beveiliging, toegangscontrole en datamasking, zodat interacties tussen LLM’s en gevoelige enterprise-data veilig verlopen.

Hoe zet je het op

Windsurf

  1. Zorg dat Python 3.12+ is geïnstalleerd.

  2. Installeer het pakket:
    pip install mcp-doris-server@latest

  3. Bewerk het Windsurf-configuratiebestand om de Doris MCP Server toe te voegen.

  4. Voeg het volgende fragment toe onder mcpServers:

    {
      "doris-mcp": {
        "command": "mcp-doris-server",
        "args": []
      }
    }
    
  5. Sla op en herstart Windsurf.

  6. Controleer of de server draait en verbindingen accepteert.

Claude

  1. Installeer Python 3.12+.

  2. Installeer de Doris MCP Server:
    pip install mcp-doris-server@latest

  3. Voeg de server toe aan de Claude-configuratie onder mcpServers.

  4. Gebruik een JSON-fragment zoals:

    {
      "doris-mcp": {
        "command": "mcp-doris-server",
        "args": []
      }
    }
    
  5. Herstart Claude en controleer de integratie.

Cursor

  1. Zorg dat Python 3.12+ is geïnstalleerd.

  2. Installeer de server:
    pip install mcp-doris-server@latest

  3. Voeg in de Cursor-configuratie toe:

    {
      "mcpServers": {
        "doris-mcp": {
          "command": "mcp-doris-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Sla de configuratie op en herstart Cursor.

  5. Bevestig de verbinding met de Doris MCP Server.

Cline

  1. Installeer Python 3.12+.

  2. Installeer de Doris MCP Server:
    pip install mcp-doris-server@latest

  3. Werk de Cline MCP-configuratie bij met:

    {
      "mcpServers": {
        "doris-mcp": {
          "command": "mcp-doris-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Sla de configuratie op en herstart Cline.

  5. Controleer de status van de MCP Server.

API-sleutels beveiligen

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.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Overzicht

SectieBeschikbaarheidDetails/Notities
OverzichtBeschrijft kernfuncties, architectuur en doelstelling
Lijst van PromptsPrompt-sjablonen genoemd, niet individueel opgesomd
Lijst van ResourcesResource-manager, catalogusfederatie, metadata, query analytics
Lijst van ToolsMonitoringtools, 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.

Onze mening

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.

MCP Score

Heeft een LICENSE✅ (Apache-2.0)
Heeft ten minste één tool
Aantal forks25
Aantal sterren86

Veelgestelde vragen

Wat doet de Doris MCP Server?

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.

Welke soorten tools en bronnen biedt het?

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.

Hoe maak ik veilig verbinding met de Doris MCP Server?

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.

Wat zijn typische use cases voor Doris MCP Server?

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.

Hoe integreer ik Doris MCP Server in FlowHunt?

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.

Integreer Doris MCP Server met FlowHunt

Versterk je datagedreven applicaties met Doris MCP Server. Verbind, analyseer en automatiseer database-workflows via natuurlijke taal en veilige AI-integratie.

Meer informatie