O que faz o Servidor “Astra DB” MCP?

O Servidor Astra DB MCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para integração transparente entre Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e o Astra DB, um serviço de banco de dados nativo da nuvem. Atuando como uma ponte, ele permite que assistentes de IA e fluxos de trabalho baseados em agentes consultem, gerenciem e interajam com recursos do Astra DB de forma segura. Desenvolvedores ganham a habilidade de automatizar operações complexas no banco de dados, recuperar ou manipular dados e lidar com cargas de trabalho diretamente de suas ferramentas orientadas por IA ou interfaces de chat. Isso aumenta a produtividade ao delegar tarefas repetitivas ou complexas de gestão de banco de dados à IA, garantindo acesso seguro e controlado às robustas funcionalidades do Astra DB.

Lista de Prompts

Nenhuma informação disponível sobre templates de prompt no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhuma lista explícita de recursos encontrada na documentação ou no código.

Lista de Ferramentas

Nenhuma definição explícita de ferramenta encontrada em server.py ou outros arquivos de código. O repositório inclui um diretório tools e um arquivo tools.ts, mas não há detalhes disponíveis na documentação.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Automação de Consultas ao Banco de Dados: Permite consultas ao Astra DB com suporte de IA, reduzindo a escrita manual de SQL/CQL e acelerando a recuperação de dados.
• Gestão de Dados: Permite que LLMs insiram, atualizem ou excluam registros no Astra DB, otimizando tarefas rotineiras de administração do banco de dados.
• Integração em Fluxos de Desenvolvimento: Incorpore interações com o Astra DB em assistentes de codificação com IA (ex.: Claude Desktop, Cursor) para operações de dados contextuais e diretas.
• Análise de Dados por Agentes: Facilita para LLMs a análise de dados no Astra DB e a geração automática de insights ou relatórios.
• Orquestração via API: Use IA para orquestrar o Astra DB em conjunto com outros serviços/APIs para fluxos de trabalho multi-sistema.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração para Windsurf encontrada no repositório.

Claude

1. Abra Preferências → Desenvolvedor → Editar Configuração no Claude Desktop.
2. Adicione o seguinte JSON ao seu claude_desktop_config.json:

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

3. Para Windows PowerShell, use:

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

4. Salve a configuração.
5. Reinicie o Claude Desktop e verifique a conexão com o Astra DB MCP.

Protegendo as Chaves de API:
Armazene valores sensíveis como ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN e ASTRA_DB_API_ENDPOINT na seção env da configuração do seu servidor MCP.

Cursor

Nenhum detalhe de configuração encontrado para Cursor nos arquivos fornecidos.

Cline

Nenhum detalhe de configuração encontrado para Cline nos arquivos fornecidos.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "astra-db-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA estará apto a utilizar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “astra-db-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

Com base nas tabelas acima, o Servidor Astra DB MCP oferece uma visão geral clara e gerenciamento seguro de chaves de API, com sugestões práticas de casos de uso. No entanto, faltam referências na documentação ou código para templates de prompt, recursos definidos e listagem explícita de ferramentas. Suporte a Sampling e Roots não está descrito. Isso o torna adequado para usuários já familiarizados com Astra DB, mas menos acessível para quem busca interoperabilidade pronta de prompts LLM e ferramentas.

Avaliação: 4/10

Pontuação MCP