Snowflake MCP Server

Wat doet de “Snowflake” MCP Server?

De Snowflake MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die AI-assistenten en ontwikkelaarstools verbindt met een Snowflake-database. Het maakt naadloze database-interactie mogelijk door gebruikers SQL-query’s te laten uitvoeren, databaseschema’s te beheren en datainzichten te benaderen via gestandaardiseerde MCP-interfaces. Door de data en het schema van Snowflake als toegankelijke resources bloot te stellen en tools te bieden voor lezen, schrijven en het beheren van tabellen, stelt de server AI-gestuurde workflows, agents en LLM’s in staat om database-taken uit te voeren. Dit verhoogt de productiviteit van ontwikkelaars aanzienlijk door data-analyse, tabelbeheer en schema-exploratie te automatiseren, allemaal binnen veilige en configureerbare grenzen.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompttemplates expliciet genoemd in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

• memo://insights
  • Een continu bijgewerkt memo waarin ontdekte datainzichten worden geaggregeerd. Deze wordt automatisch bijgewerkt zodra nieuwe inzichten worden toegevoegd via de tool append_insight.
• context://table/{table_name}
  • (Beschikbaar als prefetch is ingeschakeld) Biedt per tabelschema samenvattingen, inclusief kolommen en opmerkingen, als individuele resources.

Lijst van Tools

• read_query
  • Voert SELECT SQL-query’s uit om data uit de Snowflake-database te lezen en retourneert resultaten als een array van objecten.
• write_query (alleen ingeschakeld met --allow-write)
  • Voert SQL-modificatiewerkzaamheden uit (INSERT, UPDATE, of DELETE), en retourneert het aantal getroffen rijen of een bevestigingsbericht.
• create_table (alleen ingeschakeld met --allow-write)
  • Maakt het mogelijk om nieuwe tabellen aan te maken in de Snowflake-database met een CREATE TABLE SQL-statement en geeft een bevestiging van de tabelcreatie terug.
• list_databases
  • Geeft een lijst van alle databases in de Snowflake-instantie en retourneert een array van databasenamen.
• list_schemas
  • Geeft een lijst van alle schema’s binnen een opgegeven database.
• list_tables
  • Geeft een lijst van alle tabellen binnen een specifieke database en schema, en retourneert tabelmetadata.
• describe_table
  • Geeft kolominformatie voor een specifieke tabel, inclusief namen, types, nullability, defaults en opmerkingen.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• Databasebeheer en -verkenning
  • Ontwikkelaars en AI-agents kunnen het proces van het opvragen, beschrijven en beheren van databases, schema’s en tabellen binnen Snowflake automatiseren, waardoor het beheer van de data-infrastructuur wordt gestroomlijnd.
• Geautomatiseerde data-analyse
  • Voer geparametriseerde query’s uit om inzichten te vergaren, rapporten te genereren of analytische pijplijnen te voeden.
• Schemadiscovery en documentatie
  • Haal automatisch schema-details op en vat ze samen voor documentatie, compliance of onboarding van nieuwe teamleden.
• Contextuele datainzichten
  • Gebruik de resource memo://insights om evoluerende inzichten te verzamelen en te benaderen, wat samenwerking in analytics of audit trails ondersteunt.
• Tabelcreatie en data engineering
  • Maak programmatisch tabellen aan en werk data bij via veilige, controleerbare schrijfoperaties, waarmee geautomatiseerde ETL, data-inname of transformatie-workflows mogelijk worden.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Node.js hebt geïnstalleerd en toegang hebt tot je Windsurf-configuratie.
2. Open je Windsurf-configuratiebestand (vaak windsurf.json).
3. Voeg de Snowflake MCP Server toe als nieuw item in de array mcpServers:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "mcp-snowflake-server",
         "args": ["--port", "8080"]
       }
     ]
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer de verbinding met de Snowflake MCP Server in de Windsurf-interface.

API-sleutels beveiligen (Voorbeeld)

{
  "command": "mcp-snowflake-server",
  "env": {
    "SNOWFLAKE_ACCOUNT": "your_account",
    "SNOWFLAKE_USER": "your_user",
    "SNOWFLAKE_PASSWORD": "${SNOWFLAKE_PASSWORD}"
  },
  "inputs": {
    "database": "your_db"
  }
}

Claude

1. Zorg dat Claude MCP-serverintegraties ondersteunt.
2. Zoek je Claude-configuratiebestand of MCP-integratie-instellingen.
3. Voeg de Snowflake MCP Server toe als bron:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "mcp-snowflake-server",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Sla wijzigingen op en herstart Claude.
5. Bevestig dat Claude de Snowflake MCP Server herkent en ermee kan werken.

Cursor

1. Installeer de vereiste afhankelijkheden en open de Cursor-configuratie.
2. Open het bestand cursor.json of het equivalente instellingenbestand.
3. Voeg de Snowflake MCP Server toe in het blok mcpServers:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "mcp-snowflake-server",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Sla op en herstart Cursor.
5. Controleer de statuspagina van Cursor op MCP-serverconnectiviteit.

Cline

1. Zorg dat Cline geïnstalleerd en up-to-date is.
2. Open het Cline-configuratiebestand.
3. Registreer de Snowflake MCP Server als volgt:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "mcp-snowflake-server",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Cline.
5. Valideer de verbinding met de Snowflake MCP Server.

Opmerking over API-sleutels beveiligen

Sla gevoelige inloggegevens zoals Snowflake-wachtwoorden of API-tokens op als omgevingsvariabelen. Verwijs er veilig naar in je configuratiebestanden via de eigenschap env.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-serverdetails toe in het volgende JSON-formaat:

{
  "snowflake-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Zodra geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “snowflake-mcp” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door jouw eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis hiervan biedt de Snowflake MCP Server een robuuste set van tools en resources voor interactie met een Snowflake-database, maar ontbreekt het aan prompttemplates en expliciete informatie over sampling/roots-ondersteuning.

Onze mening

De Snowflake MCP Server biedt uitgebreide toegangstools en nuttige resource-primitieven voor Snowflake-databases, is goed gedocumenteerd en bevat praktische beveiligings- en configuratierichtlijnen. Het ontbreken van prompttemplates en expliciete roots/sampling-ondersteuning vermindert echter de MCP-volledigheid. Al met al is het een sterke en praktische MCP-implementatie voor databaseworkflows.

MCP Score