Co robi serwer SingleStore MCP?

SingleStore MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do połączenia asystentów AI z Management API SingleStore oraz powiązanymi usługami. Dzięki zgodności ze standardem MCP umożliwia on płynną integrację, pozwalając klientom AI takim jak Claude Desktop, Cursor i innym na interakcję z bazami danych SingleStore w języku naturalnym. Jego główną funkcją jest umożliwienie wykonywania złożonych operacji—takich jak zapytania bazodanowe, zadania administracyjne oraz interakcje z usługami—poprzez zunifikowany, standaryzowany protokół. Ułatwia to pracę deweloperów, umożliwiając wygodny dostęp, manipulację i zarządzanie danymi w środowiskach SingleStore bezpośrednio z narzędzi opartych o AI, tym samym usprawniając rozwój, analizę danych i zadania operacyjne.

Lista promptów

W repozytorium nie są wyraźnie wymienione żadne szablony promptów.

Lista zasobów

W dokumentacji repozytorium ani w plikach nie wymieniono żadnych jawnych zasobów.

Lista narzędzi

W dokumentacji ani w plikach referencyjnych (takich jak server.py lub podobnych) nie wymieniono żadnych narzędzi.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie bazą danych: Umożliwia deweloperom zarządzanie bazami SingleStore (np. tworzenie, modyfikowanie i usuwanie baz) za pomocą języka naturalnego i kompatybilnych klientów AI.
• Orkiestracja usług: Ułatwia orkiestrację usług i klastrów SingleStore, czyniąc operacje bardziej dostępnymi przez interfejs konwersacyjny.
• Wykonywanie zapytań: Pozwala użytkownikom wykonywać złożone zapytania SQL na bazach SingleStore poprzez obsługiwanych asystentów AI, usprawniając analizę danych i raportowanie.
• Automatyczna konfiguracja: Upraszcza inicjalizację i konfigurację środowisk SingleStore dzięki prowadzonym przez AI interakcjom.
• Monitorowanie operacyjne: Wspiera monitorowanie i sprawdzanie kondycji instancji SingleStore za pomocą poleceń AI.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Python >= v3.11.0 oraz uvx są zainstalowane.
2. Zainstaluj serwer MCP poleceniem:

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

3. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (polecenie init może go znaleźć automatycznie).
4. Dodaj serwer do konfiguracji MCP:

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

5. Zapisz plik, zrestartuj klienta i zweryfikuj połączenie.

Zabezpieczanie kluczy API

Ustaw klucze API za pomocą zmiennych środowiskowych:

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

Claude

1. Upewnij się, że Python >= v3.11.0, uvx i Claude Desktop są zainstalowane.
2. Uruchom:

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

3. Znajdź plik konfiguracyjny Claude (polecenie init zwykle go znajduje).
4. Wstaw poniższy fragment:

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

5. Zapisz, zrestartuj Claude Desktop i sprawdź konfigurację.

Zabezpieczanie kluczy API

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

Cursor

1. Potwierdź, że Python >= v3.11.0, uvx oraz Cursor są zainstalowane.
2. Zainstaluj poleceniem:

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

3. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP Cursor.
4. Dodaj serwer:

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

5. Zapisz i zrestartuj Cursor, aby aktywować.

Zabezpieczanie kluczy API

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

Cline

1. Upewnij się, że Python >= v3.11.0, uvx oraz Cline są zainstalowane.
2. Uruchom:

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

3. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP Cline.
4. Dodaj tę konfigurację:

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

5. Zapisz i zrestartuj Cline, aby dokończyć konfigurację.

Zabezpieczanie kluczy API

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

Jak używać ten MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane serwera MCP używając tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić „singlestore” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i podmienić adres URL na własny.

Przegląd

Oceniam ten serwer MCP na 5/10. Projekt posiada dobrą licencję, zdobył pewne zainteresowanie społeczności i jest dobrze udokumentowany pod względem instalacji na różnych platformach. Jednak brak szczegółowej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów i dostępnych narzędzi ogranicza jego przydatność i możliwość odkrycia przez nowych użytkowników.

Ocena MCP