StarRocks MCP Server-integrering

Hva gjør “StarRocks” MCP Server?

StarRocks MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en intelligent bro mellom AI-assistenter og StarRocks-databaser. Den gir sømløs tilgang for AI-agenter til å kjøre SQL-spørringer, utforske databaser, hente skjema- og dataoversikter, samt visualisere data med diagrammer—alt uten behov for komplekst klientoppsett. Ved å eksponere StarRocks-databaseressurser og handlinger som MCP-primitiver, muliggjør serveren oppgaver som å liste tabeller, kjøre SELECT- eller DDL/DML-kommandoer og generere omfattende sammendrag på både tabell- og databasenivå. I tillegg gir intelligent minnebufring raskere respons på gjentatte forespørsler, og fleksibel miljøkonfigurasjon gjør integrasjon i utviklerarbeidsflyter enkelt. Dette øker produktiviteten for utviklere som bygger AI-drevne dataverktøy, analyseagenter eller databaseadministrasjonsløsninger.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i depotet.

Liste over ressurser

• starrocks://
  Lar klienter liste databaser og tabeller, samt hente tabellskjemaer fra tilkoblet StarRocks-instans.
• proc://
  Gir tilgang til interne StarRocks-målinger og systemtilstand, og eksponerer systeminformasjon som ressurser.
• Tabelloversikt
  Tilbyr omfattende sammendrag av individuelle tabeller, inkludert kolonnedefinisjoner, radantall og eksempeldata.
• Databaseoversikt
  Gir detaljerte sammendrag av hele databaser, inkludert skjema og data på høyt nivå.

Liste over verktøy

• read_query
  Kjører SELECT SQL-spørringer mot StarRocks-databasen og returnerer resultater.
• write_query
  Kjører DDL/DML-kommandoer (som INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE osv.) for å endre databasen.
• table_overview
  Genererer et sammendrag av en angitt tabell, inkludert skjema, statistikk og eksempelinnhold.
• db_overview
  Produserer en oversikt over en angitt database, med sammendrag av struktur og data.
• query_and_plotly_chart
  Kjører en spørring og lager automatisk et Plotly-diagram fra resultatene, for datavisualisering.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databaseadministrasjon
  Kjør og administrer StarRocks SQL-spørringer, DDL- og DML-operasjoner direkte for å håndtere skjemaendringer, datainnføring og oppdateringer gjennom AI-assistenter.
• Skjema- og datautforsking
  Utforsk databaser, tabeller og deres skjema raskt, slik at utviklere får innsikt i datamodeller og relasjoner uten manuelle spørringer.
• Automatisert rapportering og visualisering
  Lag diagrammer og visuelle fremstillinger av spørringsresultater umiddelbart, noe som gjør analyse og rapportering mer interaktivt i AI-arbeidsflyter.
• Systemovervåking
  Få tilgang til interne StarRocks-målinger og -tilstander for å overvåke databasehelse, ytelse og feilsøking.
• AI-assistert dataanalyse
  Bruk AI-assistenter til å oppsummere, tolke eller gi innsikt i data og skjemaoversikter, noe som forbedrer produktivitet og beslutningstaking.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at uv er installert og at StarRocks MCP server-pakken er tilgjengelig.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til StarRocks MCP Server-konfigurasjonen i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "--with", "mcp-server-starrocks", "mcp-server-starrocks"],
         "env": {
           "STARROCKS_HOST": "localhost",
           "STARROCKS_PORT": "9030",
           "STARROCKS_USER": "root",
           "STARROCKS_PASSWORD": "",
           "STARROCKS_DB": "",
           "STARROCKS_OVERVIEW_LIMIT": "20000",
           "STARROCKS_MYSQL_AUTH_PLUGIN":"mysql_clear_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at MCP-serveren kjører og er tilgjengelig.

Claude

1. Bekreft at Node.js og uv er installert.
2. Åpne Claudes MCP-konfigurasjonsfil.
3. Legg til følgende i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "url": "http://localhost:8000/mcp"
       }
     }
   }
   

4. Start serveren i streamable HTTP-modus:

   export MCP_TRANSPORT_MODE=streamable-http
   uv run mcp-server-starrocks
   

5. Bekreft at Claude gjenkjenner den nye MCP-serveren.

Cursor

1. Installer uv og StarRocks MCP-serveren lokalt eller som pakke.
2. Rediger Cursor MCP-konfigurasjonen.
3. For lokal utvikling, bruk:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "path/to/mcp-server-starrocks",
           "run",
           "mcp-server-starrocks"
         ],
         "env": {
           "STARROCKS_HOST": "localhost",
           "STARROCKS_PORT": "9030",
           "STARROCKS_USER": "root",
           "STARROCKS_PASSWORD": "",
           "STARROCKS_DB": "",
           "STARROCKS_OVERVIEW_LIMIT": "20000",
           "STARROCKS_MYSQL_AUTH_PLUGIN":"mysql_clear_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Forsikre deg om at MCP-serveren er oppdagbar og funksjonell.

Cline

1. Installer nødvendige forutsetninger (uv, StarRocks MCP-server).
2. Rediger Cline-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til MCP-serveren ved å bruke anbefalt Streamable HTTP-integrasjon:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "url": "http://localhost:8000/mcp"
       }
     }
   }
   

4. Kjør følgende for å starte serveren:

   export MCP_TRANSPORT_MODE=streamable-http
   uv run mcp-server-starrocks
   

5. Test oppsettet i Clines UI eller kommandolinjegrensesnitt.

Sikre API-nøkler med miljøvariabler

Lagre sensitiv data som databaselegitimasjon ved å bruke miljøvariabler i MCP-serverkonfigurasjonen. Her er et eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-starrocks": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "mcp-server-starrocks", "mcp-server-starrocks"],
      "env": {
        "STARROCKS_HOST": "${STARROCKS_HOST}",
        "STARROCKS_USER": "${STARROCKS_USER}",
        "STARROCKS_PASSWORD": "${STARROCKS_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {
        "STARROCKS_DB": "analytics"
      }
    }
  }
}

Slik bruker du 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:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I MCP-konfigurasjonen for systemet, legg inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “starrocks” til det faktiske navnet på MCP-serveren din (f.eks. “github-mcp”, “weather-api”, osv.) og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

StarRocks MCP Server er en velavgrenset, produksjonsklar MCP-implementering for StarRocks-databaseintegrasjon. Den gir god ressurs- og verktøysdekning for datadrevne arbeidsflyter, men mangler prompt-maler og sampling/roots-funksjonalitet. Dokumentasjonen er solid, oppsettet er godt forklart, og den støtter sikker konfigurasjon.

Alt i alt gir vi denne MCP-serveren 7/10 for generell brukervennlighet og fullstendighet for StarRocks-drevne AI-arbeidsflyter.

MCP-score