SingleStore MCP Server-integrasjon

Hva gjør “SingleStore” MCP Server?

SingleStore MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server laget for å bygge bro mellom AI-assistenter og SingleStore Management API og relaterte tjenester. Ved å følge MCP-standarden muliggjør denne serveren sømløs integrasjon, slik at AI-klienter som Claude Desktop, Cursor og andre kan samhandle med SingleStore-databaser ved hjelp av naturlig språk. Hovedfunksjonen er å legge til rette for komplekse operasjoner—slik som databasespørringer, administrasjonsoppgaver og tjenesteinteraksjoner—via en samlet, standardisert protokoll. Dette forbedrer utviklerflyten ved å gjøre det enklere å få tilgang til, manipulere og administrere data i SingleStore-miljøer direkte fra AI-drevne verktøy, og dermed effektivisere utvikling, dataanalyse og drift.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er listet i dokumentasjonen eller filer for depotet.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte verktøy er listet i dokumentasjonen eller i refererte filer (slik som server.py eller lignende).

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databaseadministrasjon: Gjør det mulig for utviklere å administrere SingleStore-databaser (f.eks. opprette, endre eller slette databaser) via naturlig språk med kompatible AI-klienter.
• Tjenesteorkestrering: Legger til rette for orkestrering av SingleStore-tjenester og -klynger, slik at driftsflyter blir mer tilgjengelige gjennom samtalebaserte grensesnitt.
• Spørringsutførelse: Lar brukere kjøre avanserte SQL-spørringer på SingleStore-databaser via støttede AI-assistenter, og effektiviserer dataanalyse og rapportering.
• Automatisert konfigurasjon: Forenkler initiering og konfigurasjon av SingleStore-miljøer med veiledede AI-interaksjoner.
• Driftsmonitorering: Støtter overvåking og helsesjekk av SingleStore-installasjoner gjennom AI-drevne kommandoer.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Sørg for at Python >= v3.11.0 og uvx er installert.
2. Installer MCP-serveren med:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY>
   

3. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (kommandoen init kan finne den automatisk).
4. Legg til serveren i MCP-konfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Lagre filen, start klienten på nytt og verifiser tilkoblingen.

Sikring av API-nøkler

Sett API-nøkler med miljøvariabler:

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Sørg for at Python >= v3.11.0, uvx og Claude Desktop er installert.
2. Kjør:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=claude
   

3. Finn Claude-konfigurasjonsfilen (kommandoen init finner den vanligvis).
4. Sett inn følgende snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Lagre, start Claude Desktop på nytt og verifiser oppsettet.

Sikring av API-nøkler

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cursor

1. Bekreft at Python >= v3.11.0, uvx og Cursor er installert.
2. Installer med:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=cursor
   

3. Finn Cursor MCP-konfigurasjonsfilen.
4. Legg til serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start Cursor på nytt for å aktivere.

Sikring av API-nøkler

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

1. Sørg for at Python >= v3.11.0, uvx og Cline er installert.
2. Kjør:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=cline
   

3. Finn din Cline MCP-konfigurasjonsfil.
4. Legg til denne konfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start Cline på nytt for å fullføre oppsettet.

Sikring av API-nøkler

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

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

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

{
  "singlestore": {
    "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 “singlestore” til navnet på din faktiske MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Jeg vil vurdere denne MCP-serveren til 5/10. Prosjektet har god lisens, noe engasjement fra fellesskapet, og oppsettet er godt dokumentert for flere plattformer. Likevel gjør mangelen på detaljert dokumentasjon om prompt-maler, ressurser og tilgjengelige verktøy at det er mindre nyttig og vanskeligere å oppdage for nye brukere.

MCP-score