Do czego służy serwer „Astra DB” MCP?

Astra DB MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do płynnej integracji dużych modeli językowych (LLM) z Astra DB — chmurową usługą bazodanową. Działając jako most, umożliwia asystentom AI i workflow agentowym bezpieczne zapytania, zarządzanie i interakcję z zasobami Astra DB. Programiści zyskują możliwość automatyzacji zaawansowanych operacji bazodanowych, pobierania lub modyfikacji danych oraz obsługi zadań bezpośrednio z narzędzi AI lub interfejsów czatowych. Zwiększa to produktywność przez przekazanie powtarzalnych lub złożonych zadań zarządzania bazą danych AI, przy jednoczesnym zapewnieniu bezpiecznego, kontrolowanego dostępu do rozbudowanych funkcji Astra DB.

Lista promptów

Brak informacji o szablonach promptów w repozytorium lub dokumentacji.

Lista zasobów

Brak jawnej listy zasobów w dokumentacji lub kodzie.

Lista narzędzi

Brak jawnych definicji narzędzi w plikach server.py czy innych plikach kodu. Repozytorium zawiera katalog tools oraz plik tools.ts, lecz dostępna dokumentacja nie podaje szczegółów.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Automatyzacja zapytań do bazy danych: Umożliwienie zapytań do Astra DB wspieranych przez AI, ograniczenie ręcznego pisania SQL/CQL, przyspieszenie pobierania danych.
• Zarządzanie danymi: Pozwól LLM na wstawianie, aktualizowanie lub usuwanie rekordów w Astra DB, usprawniając rutynowe zadania administracyjne.
• Integracja z procesami rozwojowymi: Osadź interakcje z Astra DB w asystentach programistycznych AI (np. Claude Desktop, Cursor) dla kontekstowych operacji na danych.
• Agentowa analiza danych: Umożliw LLM analizę danych w Astra DB oraz automatyczne generowanie wniosków lub raportów.
• Orkiestracja API: Wykorzystaj AI do orkiestracji Astra DB wraz z innymi usługami/API w wielosystemowych workflow.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji konfiguracji dla Windsurf w repozytorium.

Claude

1. Otwórz Preferencje → Deweloper → Edytuj Konfigurację w Claude Desktop.
2. Dodaj poniższy JSON do swojego pliku claude_desktop_config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "astra-db-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@datastax/astra-db-mcp"],
         "env": {
           "ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN": "your_astra_db_token",
           "ASTRA_DB_API_ENDPOINT": "your_astra_db_endpoint"
         }
       }
     }
   }
   

3. Dla Windows PowerShell użyj:

   {
     "command": "cmd",
     "args": ["/k", "npx", "-y", "@datastax/astra-db-mcp"]
   }
   

4. Zapisz konfigurację.
5. Zrestartuj Claude Desktop i zweryfikuj połączenie z Astra DB MCP.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API:
Przechowuj poufne wartości, takie jak ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN oraz ASTRA_DB_API_ENDPOINT, w sekcji env konfiguracji serwera MCP.

Cursor

Nie znaleziono szczegółów konfiguracji dla Cursor w dostarczonych plikach.

Cline

Nie znaleziono szczegółów konfiguracji dla Cline w dostarczonych plikach.

Jak używać tego MCP w flow

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wprowadź dane serwera MCP w następującym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z tego serwera MCP jako narzędzia, uzyskując dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “astra-db-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać swój własny adres URL.

Podsumowanie

Nasza opinia

Na podstawie powyższych tabel Astra DB MCP Server oferuje jasny przegląd i bezpieczne zarządzanie kluczami API oraz praktyczne przykłady zastosowania. Brakuje jednak dokumentacji lub odwołań do szablonów promptów, zasobów i jawnych narzędzi. Sampling i wsparcie Roots nie zostały opisane. Jest to rozwiązanie odpowiednie dla użytkowników zaznajomionych z Astra DB, natomiast mniej dostępne dla osób szukających gotowej interoperacyjności promptów i narzędzi LLM.

Ocena: 4/10

Wynik MCP