Doris MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Doris” MCP Server?

Doris MCP (Model Context Protocol) Server er en backend-tjeneste bygget med Python og FastAPI, designet for å koble AI-assistenter og klienter med Apache Doris-databaser. Ved å implementere MCP-standarden, tilrettelegger den for sikre og effektive interaksjoner mellom språkmodeller og eksterne datakilder. Doris MCP Server muliggjør oppgaver som konvertering av naturlige språkspørringer til SQL (NL2SQL), utføring av databasespørringer, henting og håndtering av metadata, samt avansert overvåkning og analyse. Dens modulære arkitektur inkluderer dedikerte managere for verktøy, promptmaler og ressurser, noe som gjør den til en robust løsning for å forbedre datautviklingsarbeidsflyter, automatisere databasehåndtering og integrere AI-drevne innsikter i bedriftssystemer.

Liste over promptmaler

• Intelligente promptmaler for dataanalyse
  (Disse håndteres av Prompts Manager og er laget for å standardisere LLM-interaksjoner for dataanalytiske oppgaver. Spesifikke maler refereres til, men er ikke listet individuelt i tilgjengelig dokumentasjon.)

Liste over ressurser

• Ressurshåndtering og metadataeksponering
  (Eksponerer Doris database-metadata og ressurser til AI-klienter via Resources Manager.)
• Katalogfederasjonsstøtte
  (Gir tilgang til både interne Doris-tabeller og eksterne kilder som Hive og MySQL.)
• Omfattende databasemetadata
  (Gir detaljert metadatauttrekk for bruk som LLM-kontekst.)
• Spørringsanalyseartefakter
  (Eksporterer SQL explain og profileringsresultater for LLM-vedlegg og analyse.)

Liste over verktøy

• Forbedrede overvåkningsverktøy
  (Avansert minnesporing, innsamling av metrikk og oppdagelse av backend-noder.)
• Spørringsinformasjon-verktøy
  (Gir SQL explain, profilering og analysefunksjoner.)
• Tools Manager
  (Sentral registrerings- og rutegrensesnitt for å orkestrere verktøykall gjennom MCP.)
• Resources Manager
  (Håndterer ressurs- og metadatahåndtering.)
• Prompts Manager
  (Håndterer og leverer promptmaler for AI- og LLM-arbeidsflyter.)

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Naturlig språk til SQL (NL2SQL):
  Gjør det mulig for utviklere å konvertere menneskelige språkspørringer til SQL-setninger for Doris-databaser, og effektiviserer dataadgang og analyse.
• Avansert spørringsovervåkning og profilering:
  Tilbyr grundig SQL explain, ytelsesprofilering og analyseverktøy, som hjelper med ytelsestuning og diagnostikk.
• Metadatautforsking og -håndtering:
  Lar AI-drevne systemer utforske databaseskjemaer, kataloger og ressurser, og støtter oppgaver som dokumentasjonsgenerering eller automatisert datamapping.
• Multikilde dataintegrasjon:
  Støtter katalogfederasjon, som muliggjør sømløs integrasjon med eksterne datakilder (f.eks. Hive, MySQL) for helhetlige analysearbeidsflyter.
• Sikre dataoperasjoner:
  Implementerer robust sikkerhet, tilgangskontroll og datamaskering, og sørger for trygge interaksjoner mellom LLM-er og sensitiv bedriftsdata.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Python 3.12+ er installert.

2. Installer pakken:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Rediger Windsurf-konfigurasjonsfilen for å legge til Doris MCP-serveren.

4. Sett inn følgende kode under mcpServers:

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

5. Lagre og start Windsurf på nytt.

6. Kontroller at serveren kjører og aksepterer tilkoblinger.

Claude

1. Installer Python 3.12+.

2. Installer Doris MCP-serveren:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Legg til serveren i Claudes konfigurasjon under mcpServers.

4. Bruk et JSON-utdrag som dette:

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

5. Start Claude på nytt og sjekk integrasjonen.

Cursor

1. Sørg for at Python 3.12+ er installert.

2. Installer serveren:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. I Cursors konfig, legg til:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Cursor på nytt.

5. Bekreft Doris MCP-servertilkoblingen.

Cline

1. Installer Python 3.12+.

2. Installer Doris MCP-serveren:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Oppdater Cline MCP-konfigurasjonen med:

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

4. Lagre konfigen og start Cline på nytt.

5. Sjekk MCP-serverstatusen.

Sikring av API-nøkler

Lagre sensitive legitimasjoner og API-nøkler som miljøvariabler. Eksempel med .env:

{
  "env": {
    "DORIS_HOST": "your-doris-host",
    "DORIS_PORT": "your-port",
    "DORIS_USER": "username",
    "DORIS_PASSWORD": "password"
  },
  "inputs": {
    "database": "your-database"
  }
}

Pass på at miljøvariablene refereres i konfigurasjonen for økt sikkerhet.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, sett inn detaljene for MCP-serveren din med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “doris-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og oppdatere URL-en deretter.

Oversikt

Basert på informasjonen over, er Doris MCP Server godt dokumentert når det gjelder funksjoner, ressurser og oppsett. Noen detaljer om promptmaler og sampling-støtte mangler eller er ikke eksplisitt listet, noe som begrenser dens fullstendighet noe for avanserte MCP-arbeidsflyter.

Vår vurdering

Med sterk tilstedeværelse av sentrale MCP-funksjoner, robust sikkerhet og ressursstyring, samt tydelig oppsettsveiledning, vurderes Doris MCP Server til 8/10 for MCP-protokollstøtte og praktisk anvendelse. Mangler knytter seg hovedsakelig til eksplisitte promptlister og fravær av sampling/roots-dokumentasjon.

MCP Score