Snowflake MCP Server

Hva gjør “Snowflake” MCP Server?

Snowflake MCP Server er en implementering av Model Context Protocol (MCP) som kobler AI-assistenter og utviklerverktøy til en Snowflake-database. Den muliggjør sømløs databaseinteraksjon ved å la brukere kjøre SQL-spørringer, administrere databaseskjemaer og få tilgang til datainnsikter gjennom standardiserte MCP-grensesnitt. Ved å eksponere Snowflakes data og skjema som tilgjengelige ressurser, og tilby verktøy for lesing, skriving og tabelladministrasjon, gir serveren AI-drevne arbeidsflyter, agenter og LLM-er mulighet til å utføre databaserelaterte oppgaver. Dette øker utviklerens produktivitet betydelig ved å automatisere dataanalyse, tabelladministrasjon og skjemautforskning—alt innenfor sikre og konfigurerbare rammer.

Liste over prompt-maler

Det er ikke eksplisitt nevnt noen prompt-maler i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

• memo://insights
  • Et kontinuerlig oppdatert memo som aggregerer oppdagede datainnsikter. Oppdateres automatisk når nye innsikter legges til via append_insight-verktøyet.
• context://table/{table_name}
  • (Tilgjengelig hvis prefetch er aktivert) Gir skjemaoppsummeringer per tabell, inkludert kolonner og kommentarer, eksponert som individuelle ressurser.

Liste over verktøy

• read_query
  • Utfører SELECT-SQL-spørringer for å lese data fra Snowflake-databasen og returnerer resultater som en liste med objekter.
• write_query (kun aktivert med --allow-write)
  • Utfører INSERT, UPDATE eller DELETE-SQL-modifikasjonsspørringer og returnerer antall berørte rader eller en bekreftelsesmelding.
• create_table (kun aktivert med --allow-write)
  • Muliggjør opprettelse av nye tabeller i Snowflake-databasen med en CREATE TABLE-SQL-setning og returnerer bekreftelse på tabellopprettelse.
• list_databases
  • Lister alle databaser i Snowflake-instansen og returnerer en liste med databasenavn.
• list_schemas
  • Lister alle skjemaer i en spesifisert database.
• list_tables
  • Lister alle tabeller i en spesifikk database og skjema, og returnerer tabellmetadata.
• describe_table
  • Gir kolonneinformasjon for en spesifikk tabell, inkludert navn, typer, nullbarhet, standardverdier og kommentarer.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databaseadministrasjon og utforskning
  • Utviklere og AI-agenter kan automatisere prosessen med å liste, beskrive og administrere databaser, skjemaer og tabeller i Snowflake, og effektivisere data-infrastrukturadministrasjon.
• Automatisert dataanalyse
  • Kjør parameteriserte spørringer for å hente innsikt, generere rapporter eller mate analyserørledninger nedstrøms.
• Skjemautforskning og dokumentasjon
  • Hent og oppsummer skjemaopplysninger automatisk for dokumentasjon, etterlevelse eller onboarding av nye teammedlemmer.
• Kontekstuell datainnsikt
  • Bruk ressursen memo://insights til å samle og få tilgang til utviklende datainnsikter, som støtter samarbeidende analyser eller revisjonsspor.
• Tabellopprettelse og data engineering
  • Programmerbart opprette tabeller og oppdatere data via sikre, reviderbare skriveoperasjoner, som muliggjør automatisert ETL, datainntak eller transformasjonsarbeidsflyter.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installert og tilgang til din Windsurf-konfigurasjon.
2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen (ofte windsurf.json).
3. Legg til Snowflake MCP Server som en ny oppføring i mcpServers-arrayet:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "mcp-snowflake-server",
         "args": ["--port", "8080"]
       }
     ]
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser tilkobling til Snowflake MCP Server i Windsurf-grensesnittet.

Sikring av API-nøkler (eksempel)

{
  "command": "mcp-snowflake-server",
  "env": {
    "SNOWFLAKE_ACCOUNT": "your_account",
    "SNOWFLAKE_USER": "your_user",
    "SNOWFLAKE_PASSWORD": "${SNOWFLAKE_PASSWORD}"
  },
  "inputs": {
    "database": "your_db"
  }
}

Claude

1. Kontroller at Claude støtter MCP-serverintegrasjoner.
2. Finn konfigurasjonsfilen til Claude eller MCP-integrasjonsinnstillingene.
3. Legg til Snowflake MCP Server som kilde:

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

4. Lagre endringer og start Claude på nytt.
5. Bekreft at Claude gjenkjenner og kan samhandle med Snowflake MCP Server.

Cursor

1. Installer nødvendige avhengigheter og åpne Cursors konfigurasjon.
2. Åpne cursor.json eller tilsvarende innstillingsfil.
3. Sett inn Snowflake MCP Server i mcpServers-blokken:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk Cursors statusside for MCP-servertilkobling.

Cline

1. Kontroller at Cline er installert og oppdatert.
2. Åpne Clines konfigurasjonsfil.
3. Registrer Snowflake MCP Server slik:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt.
5. Valider tilkoblingen til Snowflake MCP Server.

Merknad om sikring av API-nøkler

Lagre sensitive legitimasjoner som Snowflake-passord eller API-tokens som miljøvariabler. Referer til dem sikkert i konfigurasjonsfilene dine med env-egenskapen.

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, begynn med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til din AI-agent:

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

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “snowflake-mcp” til navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på dette tilbyr Snowflake MCP Server et robust sett av verktøy og ressurser for Snowflake-databaseinteraksjon, men mangler prompt-maler og eksplisitt informasjon om sampling/roots-støtte.

Vår vurdering

Snowflake MCP Server gir omfattende tilgangsverktøy til Snowflake-databaser og nyttige ressursprimitiver, er godt dokumentert, og inkluderer praktisk sikkerhets-/konfigurasjonsveiledning. Fravær av prompt-maler og eksplisitt roots/sampling-støtte reduserer MCP-fullstendigheten noe. Alt i alt er det en sterk og praktisk MCP-implementering for databasearbeidsflyter.

MCP Score