Servidor MCP KurrentDB

O que o Servidor MCP “KurrentDB” faz?

O Servidor MCP KurrentDB é uma ferramenta projetada para capacitar assistentes de IA e desenvolvedores a interagirem de forma integrada com o KurrentDB, um banco de dados baseado em streams. Ao expor um conjunto de ferramentas e operações padronizadas, o servidor permite que clientes consultem, leiam e gravem dados de streams, além de criar e gerenciar projeções diretamente de ambientes de desenvolvimento de IA. Essa integração aprimora fluxos de trabalho ao possibilitar tarefas como recuperar streams de eventos, registrar novos eventos e criar projeções de dados de forma programática ou via linguagem natural. O Servidor MCP KurrentDB facilita a prototipagem, depuração e exploração de dados orientados a eventos, sendo particularmente valioso para desenvolvimento rápido e análise em aplicações que utilizam o KurrentDB.

Lista de Prompts

• read_stream: Template para recuperar eventos de um stream especificado, com opções de direção e limites.
• write_events_to_stream: Template para adicionar eventos a um stream, especificando tipo de evento, dados e metadados.
• list_streams: Template para listar streams disponíveis, com suporte a paginação e direção.
• build_projection: Template para descrever e gerar uma nova projeção usando IA.
• create_projection: Template para criar uma projeção a partir de uma especificação.
• update_projection: Template para atualizar uma projeção existente.
• test_projection: Template para testar uma projeção com dados de exemplo.
• get_projections_status: Template para recuperar o status de todas as projeções.

Lista de Recursos

• Dados de Stream: Acesso aos dados de eventos de stream dentro do KurrentDB, possibilitando leitura e análise.
• Lista de Streams: Lista e metadados dos streams disponíveis no banco de dados.
• Projeções: Definições e visões computadas (projeções) criadas a partir dos dados dos streams.
• Status das Projeções: Informações em tempo real sobre o status das projeções existentes.

Lista de Ferramentas

• read_stream: Lê eventos de um stream específico, com opções de ordem (reversa/direta) e quantidade.
• write_events_to_stream: Adiciona novos eventos a um stream com dados personalizados, tipo de evento e metadados.
• list_streams: Retorna uma lista de todos os streams disponíveis na instância do KurrentDB.
• build_projection: Usa IA para gerar uma projeção baseada nos requisitos do usuário.
• create_projection: Cria uma nova projeção no KurrentDB.
• update_projection: Atualiza uma projeção existente com novas especificações.
• test_projection: Testa uma projeção utilizando dados ou cenários de exemplo.
• get_projections_status: Recupera informações de status e saúde de todas as projeções.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Exploração de Eventos do Banco de Dados: Desenvolvedores podem visualizar, filtrar e analisar rapidamente dados de eventos históricos ou em tempo real em qualquer stream do KurrentDB, facilitando troubleshooting e auditorias.
• Ingestão e Registro de Eventos: Faça o registro programático de novos eventos (ex: ações de usuário, alterações de sistema) diretamente no banco de dados para garantir rastreabilidade e event sourcing robusto.
• Desenvolvimento e Depuração de Projeções: Crie, teste e refine rapidamente projeções para análises ou modelos derivados de dados, acelerando ciclos de feedback para funcionalidades orientadas a dados.
• Descoberta de Metadados de Streams: Liste todos os streams e examine sua estrutura ou metadados para informar o design de esquemas ou navegação de dados.
• Monitoramento Operacional: Use as ferramentas para verificar a saúde e status das projeções, garantindo que transformações críticas de dados estejam em execução como esperado.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que o Python está instalado e o KurrentDB está em execução com projeções ativadas (--run-projections=all --start-standard-projections).
2. Localizar Configuração: Abra .codeium/windsurf/mcp_config.json.
3. Adicionar o Servidor MCP KurrentDB:

   {
     "mcpServers": {
       "kurrentdb": {
         "command": "python",
         "args": ["caminho para a pasta do mcp-server\\server.py"],
         "env": {
           "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "insira a conexão do kurrentdb aqui"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salvar e Reiniciar: Salve o arquivo de configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verificar Configuração: Confirme que o servidor MCP está ativo e conectado.

Claude

1. Pré-requisitos: Python instalado e KurrentDB executando com as flags de projeção necessárias.
2. Localizar Configuração: Edite o arquivo de configuração do Claude Desktop.
3. Adicionar o Servidor MCP KurrentDB:

   {
     "servers": {
       "KurrentDB": {
         "type": "stdio",
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "caminho para a pasta do mcp-server",
           "run",
           "server.py"
         ],
         "env": {
           "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "insira a conexão do kurrentdb aqui"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salvar e Reiniciar: Salve e reinicie o Claude Desktop.
5. Verificar: Certifique-se de que o KurrentDB MCP aparece na interface do Claude.

Cursor

1. Pré-requisitos: Python e KurrentDB configurados conforme acima.
2. Localizar Configuração: Edite .cursor/mcp.json.
3. Adicionar o Servidor MCP KurrentDB:

   {
     "mcpServers": {
       "kurrentdb": {
         "command": "python",
         "args": ["caminho para a pasta do mcp-server\\server.py"],
         "env": {
           "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "insira a conexão do kurrentdb aqui"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salvar e Reiniciar: Aplique as alterações e reinicie o Cursor.
5. Verificar: Confirme que o servidor MCP está rodando e acessível.

Cline

Nenhuma instrução explícita fornecida no repositório para configuração do Cline.

Protegendo Chaves de API

Utilize variáveis de ambiente em sua configuração:

"env": {
  "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "insira a conexão do kurrentdb aqui"
}

Isso mantém as credenciais seguras e fora do controle de versão.

Como usar este MCP em fluxos

Utilizando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do 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:

{
  "kurrentdb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Após a configuração, o agente de IA será capaz de utilizar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “kurrentdb” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão geral

Nossa opinião

O Servidor MCP KurrentDB é bem documentado e oferece um conjunto abrangente de ferramentas e recursos para interagir com streams e projeções no KurrentDB. Suas instruções de configuração são claras para as principais plataformas, mas alguns recursos avançados de MCP como Roots e Sampling não são mencionados. No geral, este MCP é robusto para o uso pretendido em banco de dados.

Nota: 8/10

Pontuação MCP