Integracja serwera StarRocks MCP

Do czego służy serwer “StarRocks” MCP?

Serwer StarRocks MCP (Model Context Protocol) działa jako inteligentny most między asystentami AI a bazami danych StarRocks. Zapewnia płynny dostęp agentom AI do wykonywania zapytań SQL, eksplorowania baz danych, pobierania przeglądów schematów i danych oraz wizualizacji informacji za pomocą wykresów—wszystko bez konieczności skomplikowanej konfiguracji po stronie klienta. Dzięki udostępnianiu zasobów i akcji bazy StarRocks jako prymitywów MCP, serwer umożliwia takie zadania jak listowanie tabel, wykonywanie poleceń SELECT czy DDL/DML oraz generowanie kompleksowych podsumowań na poziomie tabeli i bazy. Dodatkowo, inteligentna pamięć podręczna przyspiesza powtarzalne żądania, a elastyczna konfiguracja środowiska ułatwia integrację z workflow deweloperskim. To zwiększa produktywność programistów podczas budowy narzędzi AI do analizy danych, agentów analitycznych czy rozwiązań do zarządzania bazą danych.

Lista promptów

W repozytorium nie wskazano jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• starrocks://
  Pozwala klientom listować bazy i tabele oraz pobierać schematy tabel z połączonej instancji StarRocks.
• proc://
  Udostępnia wewnętrzne metryki StarRocks i stany systemowe, eksponując informacje systemowe jako zasoby.
• Przegląd tabeli
  Oferuje kompleksowe podsumowania poszczególnych tabel, w tym definicje kolumn, liczbę wierszy i przykładowe dane.
• Przegląd bazy danych
  Dostarcza szczegółowe podsumowania całych baz danych, obejmujące schemat i ogólne informacje o danych.

Lista narzędzi

• read_query
  Wykonuje zapytania SQL SELECT względem bazy StarRocks i zwraca wyniki.
• write_query
  Wykonuje polecenia DDL/DML (np. INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE itp.) w celu modyfikacji bazy.
• table_overview
  Generuje podsumowanie wskazanej tabeli, w tym schemat, statystyki i przykładową zawartość.
• db_overview
  Tworzy przegląd wskazanej bazy danych, podsumowując jej strukturę i dane.
• query_and_plotly_chart
  Wykonuje zapytanie i automatycznie tworzy wykres Plotly z otrzymanych wyników, umożliwiając wizualizację danych.

Zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie bazą danych
  Bezpośrednie wykonywanie i zarządzanie zapytaniami SQL StarRocks, operacjami DDL i DML do obsługi zmian schematów, wstawiania i aktualizacji danych przez asystentów AI.
• Eksploracja schematów i danych
  Szybka eksploracja baz, tabel i ich schematów, wspierająca deweloperów w zrozumieniu modeli danych i zależności bez ręcznych zapytań.
• Automatyczne raportowanie i wizualizacja
  Natychmiastowe generowanie wykresów i wizualizacji wyników zapytań, czyniąc analitykę i raportowanie bardziej interaktywnymi w przepływach AI.
• Monitorowanie systemu
  Dostęp do wewnętrznych metryk i stanów StarRocks do monitorowania zdrowia, wydajności i debugowania bazy danych.
• Analiza danych wspomagana AI
  Używanie asystentów AI do podsumowywania, interpretacji lub dostarczania wniosków z przeglądów danych i schematów, zwiększając produktywność i jakość decyzji.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że uv jest zainstalowany, a pakiet serwera StarRocks MCP dostępny.
2. Zlokalizuj swój plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj konfigurację serwera StarRocks MCP w obiekcie mcpServers:

   {
     "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. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer MCP działa i jest dostępny.

Claude

1. Upewnij się, że Node.js i uv są zainstalowane.
2. Otwórz plik konfiguracyjny MCP Claude’a.
3. Dodaj poniższy fragment do obiektu mcpServers:

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

4. Uruchom serwer w trybie streamable HTTP:

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

5. Sprawdź, czy Claude rozpoznaje nowy serwer MCP.

Cursor

1. Zainstaluj lokalnie uv i serwer StarRocks MCP lub jako pakiet.
2. Edytuj konfigurację MCP dla Cursor.
3. Dla lokalnego rozwoju użyj:

   {
     "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. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Upewnij się, że serwer MCP jest wykrywany i działa poprawnie.

Cline

1. Zainstaluj wymagane komponenty (uv, serwer StarRocks MCP).
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj serwer MCP używając zalecanej integracji Streamable HTTP:

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

4. Uruchom poniższe polecenia, aby wystartować serwer:

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

5. Przetestuj konfigurację w interfejsie Cline lub wierszu poleceń.

Zabezpieczanie kluczy API za pomocą zmiennych środowiskowych

Przechowuj poufne dane, takie jak dane logowania do bazy, jako zmienne środowiskowe w konfiguracji serwera MCP. Przykład:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wprowadź dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "starrocks": {
    "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, by zamienić “starrocks” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itp.) oraz podać własny adres URL.

Przegląd

Nasza opinia

Serwer StarRocks MCP to dobrze zaprojektowana, produkcyjna implementacja MCP do integracji baz danych StarRocks. Oferuje szeroki zakres zasobów i narzędzi dla workflow opartych na danych, choć brakuje szablonów promptów i funkcji sampling/roots. Dokumentacja jest solidna, konfiguracja przejrzysta, a bezpieczeństwo zapewnione.

Ogólnie, oceniamy ten serwer MCP na 7/10 pod względem użyteczności i kompletności dla przepływów AI z StarRocks.

Ocena MCP