SingleStore MCP Server integration illustration

AI-agent for SingleStore MCP

Integrer SingleStore med Model Context Protocol (MCP) for sømløs orkestrering mellom LLM-drevne klienter som Claude Desktop og Cursor. Utfør SQL, administrer arbeidsområder, planlegg jobber og automatiser opprettelse av notatbøker med naturlig språk—alt sikret med strømlinjeformet autentisering og rask oppsett.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Workspace and SQL management with SingleStore MCP

Enkel SQL-håndtering og arbeidsområdestyring

Kjør SQL-spørringer, administrer SingleStore-arbeidsområder og automatiser databaseoppgaver direkte fra dine favoritt LLM-drevne klienter. MCP-serveren forenkler autentisering og oppsett, slik at datatilgang og opprettelse av arbeidsområder blir intuitivt og sikkert.

Direkte SQL-kjøring.
Kjør SQL-spørringer på tilkoblede og virtuelle arbeidsområder sikkert, og motta strukturerte resultater umiddelbart.
Styring av arbeidsområdegrupper.
Hent og administrer enkelt arbeidsområdegrupper og detaljerte arbeidsområdeegenskaper med kommandoer på naturlig språk.
Regionsbevissthet.
Vis alle tilgjengelige regioner som støtter SingleStore-arbeidsområder for optimal ressursallokering.
Enkel OAuth-integrasjon.
Nyt kodefri, tokenfri autentisering for lokale servere. Sikre tilgang med API-nøkler for Docker-distribusjoner.
Automated notebook and job scheduling

Automatiser notatbok og jobbscheduling

Akselerer dataarbeidsflytene dine ved å opprette, administrere og planlegge notatbøker og jobber i SingleStore Spaces. Sett opp automatiserte, gjentakende eller engangsjobber for å kjøre notatbøker med egendefinerte parametere, og få full kontroll fra din LLM-klient.

Notatbokautomatisering.
Vis, opprett og administrer notatbokeksempler og personlige filer i SingleStore Spaces med letthet.
Planlagt jobbsopprettelse.
Konfigurer og start planlagte jobber for notatbøker, med støtte for både engangs- og gjentakende kjøringer med egendefinerte intervaller.
Jobbmonitorering.
Spor jobbdeltajer og kjøringshistorikk for å sikre pålitelig automatisering og innsikt.
Flexible deployment for SingleStore MCP server

Fleksibel utrulling og sømløs integrasjon

Rull ut SingleStore MCP-serveren med Python, Smithery eller Docker for maksimal fleksibilitet. Integrer enkelt med Claude Desktop, Cursor eller enhver støttet MCP-klient—uten manuell tokenhåndtering for lokale distribusjoner.

Flere installasjonsmetoder.
Sett opp via Python, Smithery CLI eller Docker for å matche dine distribusjonsbehov.
Rask klientintegrasjon.
Koble raskt til Claude Desktop, Cursor eller enhver MCP-kompatibel klient med minimal konfigurasjon.

MCP-INTEGRASJON

Tilgjengelige SingleStore MCP-integrasjonsverktøy

Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av SingleStore MCP-integrasjonen:

workspace_groups_info

Hent detaljer om arbeidsområdegruppene brukeren har tilgang til.

workspaces_info

Hent detaljer om arbeidsområdene i en spesifikk arbeidsgruppe.

organization_info

Hent detaljer om brukerens nåværende organisasjon.

list_of_regions

Hent en liste over alle regioner som støtter arbeidsområder for brukeren.

execute_sql

Utfør SQL-operasjoner på et tilkoblet arbeidsområde og returner resultatene i et strukturert format.

list_virtual_workspaces

Vis alle startarbeidsområder brukeren har tilgang til.

create_virtual_workspace

Opprett et nytt startarbeidsområde med en bruker og database.

execute_sql_on_virtual_workspace

Utfør SQL-operasjoner på et startarbeidsområde og returner detaljerte resultater.

list_notebook_samples

Vis alle notatbokeksempler tilgjengelig i SingleStore Spaces.

create_notebook

Opprett en ny notatbok i brukerens personlige område.

list_personal_files

Vis alle filer i brukerens personlige område.

create_scheduled_job

Opprett en ny planlagt jobb for å kjøre en notatbok med ulike konfigurasjonsvalg.

get_job_details

Få detaljert informasjon om en spesifikk jobb.

list_job_executions

Vis kjøringshistorikken for en spesifikk jobb.

Integrer LLM-er med SingleStore uten anstrengelse

Opplev sømløs interaksjon med naturlig språk mot SingleStore ved bruk av Model Context Protocol (MCP) Server. Koble Claude Desktop, Cursor eller andre MCP-klienter og start med avanserte databaseoperasjoner enkelt.

SingleStore landing page screenshot

Hva er SingleStore

SingleStore er et ledende skybasert databaseselskap som tilbyr en distribuert, høyytelses SQL-database bygget for dataintensive applikasjoner. Med både transaksjonell (OLTP) og analytisk (OLAP) behandling i én samlet plattform, gir SingleStore virksomheter mulighet til å håndtere og analysere enorme datamengder i sanntid. Plattformen er optimalisert for hastighet, skalerbarhet og pålitelighet, noe som gjør den ideell for virksomheter som krever lav ventetid på store datasett. SingleStore støtter multi-sky og lokal utrulling, og er mye brukt innen bransjer som finans, telekommunikasjon, spill og mer for å levere sanntidsanalyse, AI-applikasjoner og forretningskritiske arbeidsbelastninger.

Muligheter

Hva vi kan gjøre med SingleStore

SingleStore-plattformen gir et bredt spekter av datadrevne muligheter, og kombinerer hastighet, skalerbarhet og fleksible utrullingsalternativer for moderne virksomheter. Her er noen av de viktigste tingene du kan gjøre med SingleStore:

Sanntidsanalyse
Behandle og analyser strømmede og historiske data umiddelbart for handlingsrettet innsikt.
AI og maskinlæring
Driv AI-applikasjoner med raske, skalerbare datarør og integrerte analytiske funksjoner.
Operasjonelle applikasjoner
Kjør raske og store transaksjonsbelastninger med minimal ventetid.
Multi-sky og hybride utrullinger
Rull ut sømløst på offentlige skyer, private skyer eller lokale miljøer.
Samlet dataarkitektur
Forenkle datastacken ved å kombinere OLTP- og OLAP-arbeidsbelastninger i én samlet plattform.
vectorized server and ai agent

Hva er SingleStore

SingleStore gjør det mulig for AI-agenter og bedriftsapplikasjoner å effektivt lagre, prosessere og analysere store datamengder i sanntid. Ved å utnytte SingleStores høye gjennomstrømning, lave ventetid og samlede dataarkitektur, kan AI-agenter raskt få tilgang til dataene de trenger til modelltrening, inferens eller sanntidsbeslutninger, noe som gir smartere og raskere resultater.