StarRocks MCP Server-integratie

Wat doet de “StarRocks” MCP Server?

De StarRocks MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als een intelligente brug tussen AI-assistenten en StarRocks-databases. Hij biedt naadloze toegang voor AI-agenten om SQL-query’s uit te voeren, databases te verkennen, schema- en dataoverzichten op te halen en data te visualiseren met grafieken—zonder complexe client-side setup. Door StarRocks-databaseresources en -acties als MCP-primitieven beschikbaar te stellen, maakt de server taken mogelijk zoals het weergeven van tabellen, uitvoeren van SELECT- of DDL/DML-opdrachten en het genereren van uitgebreide samenvattingen op zowel tabel- als databaseniveau. Daarnaast zorgt intelligente in-memory caching voor snellere herhaalde verzoeken en maakt flexibele omgevingsconfiguratie integratie in ontwikkelworkflows eenvoudig. Dit verhoogt de productiviteit van ontwikkelaars bij het bouwen van AI-gedreven datatools, analyseagenten of databasebeheersoplossingen.

Lijst van prompts

Er worden geen prompttemplates expliciet genoemd in de repository.

Lijst van resources

• starrocks://
  Stelt clients in staat om databases en tabellen op te sommen en tabelschema’s op te halen van de verbonden StarRocks-instantie.
• proc://
  Biedt toegang tot interne StarRocks-metrics en systeemstatussen, en stelt systeeminformatie als resources beschikbaar.
• Table Overview
  Biedt uitgebreide samenvattingen van individuele tabellen, inclusief kolomdefinities, rijaantallen en voorbeeldgegevens.
• Database Overview
  Levert gedetailleerde samenvattingen van volledige databases, inclusief schema en inzichten op hoofdlijnen.

Lijst van tools

• read_query
  Voert SELECT SQL-query’s uit op de StarRocks-database en geeft resultaten terug.
• write_query
  Voert DDL/DML-opdrachten uit (zoals INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, etc.) voor databasewijzigingen.
• table_overview
  Genereert een samenvatting van een opgegeven tabel, inclusief schema, statistieken en voorbeeldinhoud.
• db_overview
  Maakt een overzicht van een opgegeven database, met een samenvatting van de structuur en gegevens.
• query_and_plotly_chart
  Voert een query uit en maakt automatisch een Plotly-grafiek van de resultaten, voor datavisualisatie.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Databasebeheer
  Voer direct StarRocks SQL-query’s, DDL- en DML-bewerkingen uit om schemawijzigingen, data-invoegingen en updates via AI-assistenten te beheren.
• Schema- en data-exploratie
  Verken snel databases, tabellen en hun schema’s, zodat ontwikkelaars inzicht krijgen in datamodellen en relaties zonder handmatige queries.
• Geautomatiseerde rapportage en visualisatie
  Genereer direct grafieken en visuele weergaven van queryresultaten, waardoor analyse en rapportage interactiever worden binnen AI-workflows.
• Systeemmonitoring
  Toegang tot interne StarRocks-metrics en statussen voor het monitoren van databasegezondheid, prestaties en debugging.
• AI-ondersteunde data-analyse
  Gebruik AI-assistenten om data en schema-overzichten samen te vatten, te interpreteren of te voorzien van inzichten, wat productiviteit en besluitvorming verbetert.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat uv geïnstalleerd is en het StarRocks MCP-serverpakket beschikbaar is.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand op.
3. Voeg de StarRocks MCP Server-configuratie toe in het mcpServers-object:

   {
     "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. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de MCP-server actief en bereikbaar is.

Claude

1. Controleer of Node.js en uv geïnstalleerd zijn.
2. Open het MCP-configuratiebestand van Claude.
3. Voeg het volgende toe aan het mcpServers-object:

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

4. Start de server in streamable HTTP-modus:

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

5. Bevestig dat Claude de nieuwe MCP-server herkent.

Cursor

1. Installeer uv en de StarRocks MCP-server lokaal of als pakket.
2. Bewerk de Cursor MCP-configuratie.
3. Voor lokale ontwikkeling gebruik je:

   {
     "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. Sla op en herstart Cursor.
5. Zorg dat de MCP-server vindbaar en functioneel is.

Cline

1. Installeer de vereisten (uv, StarRocks MCP-server).
2. Bewerk het configuratiebestand van Cline.
3. Voeg de MCP-server toe via de aanbevolen Streamable HTTP-integratie:

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

4. Voer het volgende uit om de server te starten:

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

5. Test de setup in de UI of command-line van Cline.

API-sleutels beveiligen met omgevingsvariabelen

Sla gevoelige gegevens zoals database-inloggegevens op via omgevingsvariabelen in je MCP-serverconfiguratie. Hier een voorbeeld:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

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:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In de systeem MCP-configuratie sectie voeg je je MCP-serverdetails toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet om “starrocks” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server (bijv. “github-mcp”, “weather-api”, etc.) en de URL aan te passen naar je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

StarRocks MCP Server is een goed afgebakende, productieklare MCP-implementatie voor StarRocks-database-integratie. De resource- en tooldekking voor datagedreven workflows is sterk, hoewel prompttemplates en sampling/roots ontbreken. De documentatie is solide, de setup wordt goed uitgelegd en veilige configuratie wordt ondersteund.

Al met al beoordelen wij deze MCP-server met een 7/10 voor algemene bruikbaarheid en volledigheid voor StarRocks-gedreven AI-workflows.

MCP Score