Integracja serwera KWDB MCP
Połącz agentów AI FlowHunt z KWDB, by uzyskać potężny, bezpieczny i standaryzowany dostęp do bazy danych—umożliwiając zapytania, manipulację danymi i business intelligence przez Model Context Protocol.

Co robi serwer “KWDB” MCP?
Serwer KWDB MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP), która łączy asystentów AI z bazą danych KWDB, dostarczając funkcje business intelligence oraz manipulacji danymi. Działając jako most, KWDB MCP Server pozwala modelom AI wykonywać zapytania do bazy, pobierać metadane, modyfikować dane oraz uzyskiwać przewodniki składniowe za pomocą standaryzowanych narzędzi i zasobów. Obsługuje zarówno operacje odczytu, jak i zapisu (np. SELECT, INSERT, UPDATE, DDL), automatycznie zarządza limitami zapytań dla wydajności i formatuje wszystkie odpowiedzi API w spójnej strukturze JSON. Ten serwer usprawnia workflowy deweloperskie, upraszczając dostęp do bazy, zapewniając bezpieczeństwo przez rozdział narzędzi odczytu/zapisu oraz udostępniając użyteczne metadane i schematy tabel klientom do kontekstowych interakcji LLM.
Lista promptów
- Przewodnik składni: Uzyskaj kompleksowy przewodnik składni KWDB przez gotowe szablony promptów, umożliwiając użytkownikom i LLM-om stosowanie poprawnej składni SQL w interakcji z bazą.
Lista zasobów
- Informacje o produkcie (
kwdb://product_info
): Zawiera informacje o wersji produktu KWDB oraz obsługiwanych funkcjach. - Metadane bazy danych (
kwdb://db_info/{database_name}
): Dostarcza szczegóły dotyczące wybranej bazy, w tym typ silnika, komentarze i listę tabel. - Schemat tabeli (
kwdb://table/{table_name}
): Udostępnia schemat wybranej tabeli, w tym kolumny oraz przykładowe zapytania.
Lista narzędzi
- read-query: Wykonuje operacje odczytu SQL, takie jak
SELECT
,SHOW
iEXPLAIN
w bazie KWDB. - write-query: Wykonuje operacje modyfikujące SQL, takie jak
INSERT
,UPDATE
,DELETE
oraz polecenia DDL (CREATE
,DROP
,ALTER
).
Przykładowe zastosowania serwera MCP
- Zarządzanie bazą danych: Umożliwia deweloperom wykonywanie zarówno poleceń odczytu, jak i zapisu w bazie KWDB, usprawniając manipulację danymi i zmiany schematów bezpośrednio z poziomu interfejsów AI.
- Business Intelligence: Ułatwia zapytania i analizy danych biznesowych przez uporządkowany dostęp do danych przez LLM, wspierając raportowanie i dashboardy.
- Eksploracja bazy danych przez kod: Pozwala deweloperom lub agentom AI pobierać schematy tabel i metadane, co ułatwia zrozumienie i interakcję z dużymi lub nieznanymi bazami KWDB.
- Integracja API dla aplikacji opartych na danych: Łączy aplikacje lub workflowy AI z KWDB jako backendem, udostępniając standaryzowane endpointy do pobierania i manipulacji danymi.
- Automatyczne przewodniki składni: Dostarcza LLM-om i użytkownikom promptów składniowych, redukując błędy SQL i usprawniając pracę deweloperską.
Jak skonfigurować
Windsurf
- Upewnij się, że spełnione są wszystkie wymagania (np. Node.js oraz kompatybilne środowisko MCP).
- Znajdź plik konfiguracyjny Windsurf (np.
windsurf.config.json
). - Dodaj serwer KWDB MCP do obiektu
mcpServers
z odpowiednimi poleceniami i argumentami. - Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
- Zweryfikuj, czy serwer KWDB MCP pojawił się na liście dostępnych serwerów MCP.
Przykładowa konfiguracja JSON:
{
"mcpServers": {
"kwdb": {
"command": "npx",
"args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zabezpieczanie kluczy API:
{
"mcpServers": {
"kwdb": {
"command": "npx",
"args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
"env": {
"KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
},
"inputs": {
"database_url": "your_kwdb_connection_string"
}
}
}
}
Claude
- Potwierdź obecność wymaganych zależności.
- Otwórz plik konfiguracyjny serwera MCP dla Claude’a.
- Dodaj konfigurację serwera KWDB MCP pod
mcpServers
. - Zapisz zmiany i zrestartuj Claude lub przeładuj konfigurację.
- Sprawdź obecność serwera KWDB MCP.
Przykładowa konfiguracja JSON:
{
"mcpServers": {
"kwdb": {
"command": "npx",
"args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zabezpieczanie kluczy API:
{
"mcpServers": {
"kwdb": {
"command": "npx",
"args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
"env": {
"KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
},
"inputs": {
"database_url": "your_kwdb_connection_string"
}
}
}
}
Cursor
- Zainstaluj Node.js i upewnij się, że MCP jest obsługiwane.
- Edytuj plik konfiguracyjny Cursor (np.
.cursorrc
). - Dodaj wpis KWDB MCP Server z poleceniem i argumentami.
- Zapisz plik i zrestartuj Cursor.
- Zweryfikuj, czy serwer KWDB MCP pojawił się na liście serwerów MCP.
Przykładowa konfiguracja JSON:
{
"mcpServers": {
"kwdb": {
"command": "npx",
"args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zabezpieczanie kluczy API:
{
"mcpServers": {
"kwdb": {
"command": "npx",
"args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
"env": {
"KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
},
"inputs": {
"database_url": "your_kwdb_connection_string"
}
}
}
}
Cline
- Spełnij wszystkie wymagania integracji serwera MCP.
- Zaktualizuj konfigurację Cline, dodając KWDB MCP Server.
- Wstaw polecenie i argumenty serwera pod
mcpServers
. - Zapisz i zrestartuj Cline.
- Sprawdź, czy serwer działa poprawnie.
Przykładowa konfiguracja JSON:
{
"mcpServers": {
"kwdb": {
"command": "npx",
"args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zabezpieczanie kluczy API:
{
"mcpServers": {
"kwdb": {
"command": "npx",
"args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
"env": {
"KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
},
"inputs": {
"database_url": "your_kwdb_connection_string"
}
}
}
}
Jak używać MCP w flow
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z workflowem w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"kwdb": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI otrzymuje możliwość korzystania z MCP jako narzędzia, uzyskując dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić "kwdb"
na faktyczną nazwę twojego serwera MCP oraz podać własny URL serwera.
Podsumowanie
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | |
Lista promptów | ✅ | Tylko przewodnik składni |
Lista zasobów | ✅ | 3 udokumentowane zasoby |
Lista narzędzi | ✅ | read-query, write-query |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Używa env w konfiguracji |
Sampling Support (mniej istotne w ocenie) | ⛔ | Nie wspomniane |
Nasza opinia
KWDB MCP Server oferuje przejrzystą dokumentację kluczowych funkcji, narzędzi i zasobów oraz solidne wsparcie dla podstawowej integracji MCP. Jednak liczba gotowych szablonów promptów jest ograniczona (udokumentowano tylko przewodnik składni), a nie ma informacji o obsłudze Roots ani Sampling. Przydatność dla standardowych operacji bazodanowych jest wysoka, ale pokrycie zaawansowanych funkcji MCP/LLM — przeciętne.
Ocena MCP: 6/10
Ocena MCP
Ma LICENCJĘ | ✅ (MIT) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba forków | 1 |
Liczba gwiazdek | 3 |
Najczęściej zadawane pytania
- Czym jest serwer KWDB MCP?
Serwer KWDB MCP to implementacja Model Context Protocol, która łączy asystentów AI z bazą danych KWDB, umożliwiając bezpieczne zapytania, manipulację danymi, dostęp do metadanych i więcej przez standaryzowany interfejs.
- Jakie operacje obsługuje serwer KWDB MCP?
Obsługuje zarówno zapytania odczytujące (SELECT, SHOW, EXPLAIN), jak i modyfikujące (INSERT, UPDATE, DELETE, DDL), a wszystkie odpowiedzi API są formatowane w spójnym formacie JSON dla łatwej integracji.
- W czym serwer KWDB MCP pomaga w business intelligence?
Umożliwiając uporządkowany dostęp do zapytań bazodanowych i metadanych, serwer pozwala agentom AI generować raporty, analizować dane biznesowe i zasilać dashboardy bezpośrednio z KWDB.
- Jak zabezpieczyć połączenie z serwerem KWDB MCP?
Warto korzystać ze zmiennych środowiskowych dla wrażliwych informacji, takich jak klucze API, jak pokazano w przykładach konfiguracji. Dzięki temu poświadczenia nie trafiają do kodu źródłowego.
- Czy mogę uzyskać dostęp do schematów tabel i metadanych przez ten serwer?
Tak, serwer KWDB MCP udostępnia zasoby pozwalające na dostęp do informacji o produkcie, metadanych bazy oraz schematów tabel, co ułatwia eksplorację i dokumentowanie bazy danych.
- Jak użyć serwera KWDB MCP w FlowHunt?
Dodaj komponent MCP do swojego flow w FlowHunt, skonfiguruj go danymi serwera MCP i połącz z agentem AI. Umożliwi to agentowi korzystanie ze wszystkich funkcji serwera KWDB MCP w twoim workflowie.
Wypróbuj serwer KWDB MCP z FlowHunt
Przyspiesz swoje workflowy AI dzięki integracji serwera KWDB MCP. Umożliwiaj bezpieczny, elastyczny dostęp do bazy danych i business intelligence w FlowHunt.