KWDB MCP Server-integrasjon

KWDB MCP Server-integrasjon

MCP Database AI Integration Business Intelligence

Hva gjør “KWDB” MCP Server?

KWDB MCP Server er en implementering av Model Context Protocol (MCP) som kobler AI-assistenter til KWDB-databasen, og gir mulighet for forretningsanalyse og datamanipulering. Som en bro gjør KWDB MCP Server det mulig for AI-modeller å utføre databaseforespørsler, hente metadata, endre data og få tilgang til syntaksveiledninger via standardiserte verktøy og ressurser. Den støtter både lese- og skriveoperasjoner (f.eks. SELECT, INSERT, UPDATE, DDL), håndterer automatisk forespørselsgrenser for effektivitet, og formaterer alle API-responser i en konsistent JSON-struktur. Denne serveren forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å forenkle databasetilgang, sikre sikkerhet med egne verktøy for lesing/skriving, og eksponerer nyttig metadata og tabellskjemaer til klienter for rike, kontekstbevisste LLM-interaksjoner.

Liste over Promptmaler

  • Syntaksveiledning: Få tilgang til en omfattende syntaksveiledning for KWDB via forhåndsdefinerte promptmaler, som gjør at brukere og LLM-er kan følge korrekt SQL-syntaks når de samhandler med databasen.

Liste over Ressurser

  • Produktinformasjon (kwdb://product_info): Inneholder informasjon om KWDB-produktversjon og støttede funksjoner.
  • Databasemetadata (kwdb://db_info/{database_name}): Gir detaljer om en spesifikk database, inkludert motortype, kommentarer og innholdte tabeller.
  • Tabellskjema (kwdb://table/{table_name}): Eksponerer skjemaet til en spesifikk tabell, inkludert kolonner og eksempelspørringer.

Liste over Verktøy

  • read-query: Utfører SQL-operasjoner kun for lesing som SELECT, SHOW og EXPLAIN på KWDB-databasen.
  • write-query: Utfører modifiserende SQL-operasjoner som INSERT, UPDATE, DELETE og DDL-kommandoer (CREATE, DROP, ALTER).

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Databasestyring: Gjør det mulig for utviklere å utføre både lese- og skrivekommandoer på KWDB-databasen, og effektiviserer datamanipulering og skjemaendringer direkte fra AI-assisterte grensesnitt.
  • Forretningsanalyse: Legger til rette for spørring og analyse av forretningsdata ved å eksponere strukturert datatilgang via LLM, og støtter rapportering og dashbord-brukstilfeller.
  • Kodebaseutforskning for data: Tillater utviklere eller AI-agenter å hente tabellskjemaer og metadata, noe som gjør det enklere å forstå og samhandle med store eller ukjente KWDB-databaser.
  • API-integrasjon for datadrevne apper: Knytter applikasjoner eller AI-arbeidsflyter til KWDB som backend, og eksponerer standardiserte endepunkt for datauthenting og manipulering.
  • Automatisert syntaksveiledning: Gir LLM-er og brukere syntaksprompter og veiledninger, reduserer SQL-feil og øker utviklingseffektiviteten.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at forutsetninger er oppfylt (f.eks. Node.js og MCP-kompatibelt miljø).
  2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (f.eks. windsurf.config.json).
  3. Legg til KWDB MCP Server i mcpServers-objektet med riktig kommando og argumenter.
  4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
  5. Verifiser at KWDB MCP Server vises i listen over tilgjengelige MCP-servere.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Sikring av API-nøkler:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Bekreft at nødvendige avhengigheter er til stede.
  2. Åpne Claudes MCP server-konfigurasjonsfil.
  3. Legg til KWDB MCP Server-konfigurasjonen under mcpServers.
  4. Lagre endringene og start Claude på nytt eller last inn konfigurasjoner på nytt.
  5. Sjekk at KWDB MCP Server er registrert.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Sikring av API-nøkler:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. Installer Node.js og sørg for at MCP-støtte er tilstede.
  2. Rediger Cursor-konfigurasjonsfilen (f.eks. .cursorrc).
  3. Legg til KWDB MCP Server-oppføringen med kommando og argumenter.
  4. Lagre filen og start Cursor på nytt.
  5. Bekreft at KWDB MCP Server vises i MCP-serverlisten.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Sikring av API-nøkler:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Cline

  1. Oppfyll alle forutsetninger for MCP-serverintegrasjon.
  2. Oppdater Clines konfigurasjon for å inkludere KWDB MCP Server.
  3. Sett inn serverkommando og argumenter under mcpServers.
  4. Lagre og start Cline på nytt.
  5. Valider at serveren kjører som forventet.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Sikring av API-nøkler:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke 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:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre "kwdb" til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
Oversikt
Liste over PromptmalerKun syntaksveiledning
Liste over Ressurser3 dokumenterte ressurser
Liste over Verktøyread-query, write-query
Sikring av API-nøklerBruker env i config
Støtte for sampling (mindre viktig vurdering)Ikke nevnt

Vår vurdering

KWDB MCP Server tilbyr tydelig dokumentasjon for sine hovedfunksjoner, verktøy og ressurser, med god støtte for grunnleggende MCP-integrasjoner. Men promptmaler er begrenset (kun syntaksveiledning dokumentert), og det er ingen eksplisitt informasjon om Roots eller Sampling-støtte. Nytten for standard databaseoperasjoner er sterk, men dekningen av avanserte MCP/LLM-funksjoner er middels.

MCP-score: 6/10

MCP-score

Har en LISENS✅ (MIT)
Har minst ett verktøy
Antall Forks1
Antall Stjerner3

Vanlige spørsmål

Hva er KWDB MCP Server?

KWDB MCP Server er en implementering av Model Context Protocol som kobler AI-assistenter til KWDB-databasen, muliggjør sikker forespørsel, datamanipulering, metadata-tilgang og mer gjennom et standardisert grensesnitt.

Hvilke operasjoner støtter KWDB MCP Server?

Den støtter både les (SELECT, SHOW, EXPLAIN) og skriv (INSERT, UPDATE, DELETE, DDL)-operasjoner, og formaterer alle API-responser i en konsistent JSON-struktur for enkel integrasjon.

Hvordan hjelper KWDB MCP Server med forretningsanalyse?

Ved å eksponere strukturert tilgang til databaseforespørsler og metadata muliggjør serveren at AI-agenter kan generere rapporter, analysere forretningsdata og drive dashbord direkte fra KWDB.

Hvordan sikrer jeg min KWDB MCP Server-tilkobling?

Du bør bruke miljøvariabler for sensitiv informasjon som API-nøkler, som vist i konfigurasjonseksemplene. Dette holder legitimasjon utenfor kodebasen din.

Kan jeg få tilgang til tabellskjemaer og metadata med denne serveren?

Ja, KWDB MCP Server gir ressurser for å få tilgang til produktinformasjon, databasemetadata og tabellskjemaer, noe som gjør det enkelt å utforske og dokumentere databasen din.

Hvordan bruker jeg KWDB MCP Server i FlowHunt?

Legg til MCP-komponenten i FlowHunt-flyten din, konfigurer den med MCP-serverdetaljene dine, og koble den til AI-agenten. Dette gjør det mulig for agenten å bruke alle KWDB MCP Servers funksjoner i din arbeidsflyt.

Prøv KWDB MCP Server med FlowHunt

Superlad dine AI-drevne arbeidsflyter ved å integrere KWDB MCP Server. Aktiver sikker, fleksibel databasetilgang og forretningsanalyse inne i FlowHunt.

Lær mer

World Bank MCP Server
World Bank MCP Server

World Bank MCP Server

World Bank MCP Server muliggjør sømløs tilgang til og analyse av globale økonomiske og sosiale indikatorer via World Banks åpne data-API. Utviklet for AI-assist...

4 min lesing
AI Data Integration +5
Apache IoTDB MCP Server
Apache IoTDB MCP Server

Apache IoTDB MCP Server

Apache IoTDB MCP Server muliggjør sømløs integrasjon av IoTDB tidsseriedatabase i AI-arbeidsflyter, slik at AI-assistenter og utviklerverktøy kan utføre SQL-spø...

5 min lesing
IoTDB MCP Server +4
MariaDB MCP Server
MariaDB MCP Server

MariaDB MCP Server

MariaDB MCP Server gir sikker, skrivebeskyttet tilgang til MariaDB-databaser for KI-assistenter, og muliggjør arbeidsflytautomatisering, dataanalyse og forretni...

4 min lesing
AI Databases +5