Integração do Servidor StarRocks MCP

O que faz o Servidor “StarRocks” MCP?

O Servidor StarRocks MCP (Model Context Protocol) atua como uma ponte inteligente entre assistentes de IA e bancos de dados StarRocks. Ele proporciona acesso transparente para agentes de IA executarem consultas SQL, explorarem bancos de dados, obterem visões gerais de esquema e dados, e visualizarem dados usando gráficos—tudo isso sem exigir configuração complexa no cliente. Ao expor recursos e ações do banco StarRocks como primitivas MCP, o servidor permite tarefas como listar tabelas, executar comandos SELECT ou DDL/DML e gerar resumos abrangentes em níveis de tabela e banco. Além disso, o cache inteligente em memória agiliza requisições repetidas, e a configuração de ambientes flexível facilita a integração nos fluxos de trabalho dos desenvolvedores. Isso aprimora a produtividade ao construir ferramentas de dados orientadas por IA, agentes analíticos ou soluções de gerenciamento de banco.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado no repositório.

Lista de Recursos

• starrocks://
  Permite aos clientes listar bancos de dados e tabelas, bem como obter esquemas de tabelas da instância StarRocks conectada.
• proc://
  Fornece acesso a métricas internas do StarRocks e estados do sistema, expondo informações em nível de sistema como recursos.
• Visão Geral da Tabela
  Oferece resumos detalhados de tabelas individuais, incluindo definições de colunas, contagem de linhas e amostras de dados.
• Visão Geral do Banco de Dados
  Fornece resumos detalhados de bancos inteiros, abrangendo esquema e insights de dados em alto nível.

Lista de Ferramentas

• read_query
  Executa consultas SQL SELECT no banco StarRocks e retorna os resultados.
• write_query
  Executa comandos DDL/DML (como INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, etc.) para modificar o banco de dados.
• table_overview
  Gera um resumo de uma tabela especificada, incluindo esquema, estatísticas e conteúdo de amostra.
• db_overview
  Produz uma visão geral de um banco de dados especificado, resumindo sua estrutura e dados.
• query_and_plotly_chart
  Executa uma consulta e cria automaticamente um gráfico Plotly com os resultados, permitindo visualização de dados.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento de Banco de Dados
  Execute e gerencie consultas SQL StarRocks, DDL e DML diretamente para lidar com alterações de esquema, inserções e atualizações de dados via assistentes de IA.
• Exploração de Esquema e Dados
  Explore rapidamente bancos de dados, tabelas e seus esquemas, auxiliando desenvolvedores a entender modelos de dados e relações sem consultas manuais.
• Relatórios e Visualização Automatizados
  Gere gráficos e representações visuais dos resultados das consultas instantaneamente, tornando análises e relatórios mais interativos nos fluxos de IA.
• Monitoramento de Sistema
  Acesse métricas e estados internos do StarRocks para monitorar a saúde do banco, desempenho e depuração.
• Análise de Dados Assistida por IA
  Use assistentes de IA para resumir, interpretar ou fornecer insights sobre os dados e esquemas, melhorando produtividade e tomada de decisão.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o uv está instalado e que o pacote do servidor StarRocks MCP está disponível.
2. Localize seu arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione a configuração do Servidor StarRocks MCP no objeto 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. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor MCP está em execução e acessível.

Claude

1. Verifique se o Node.js e o uv estão instalados.
2. Abra o arquivo de configuração MCP do Claude.
3. Adicione o seguinte ao objeto mcpServers:

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

4. Inicie o servidor no modo HTTP streamable:

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

5. Confirme que o Claude reconhece o novo servidor MCP.

Cursor

1. Instale o uv e o servidor StarRocks MCP localmente ou como um pacote.
2. Edite a configuração MCP do Cursor.
3. Para desenvolvimento local, use:

   {
     "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. Salve e reinicie o Cursor.
5. Certifique-se de que o servidor MCP é detectável e funcional.

Cline

1. Instale os pré-requisitos (uv, servidor StarRocks MCP).
2. Edite o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o servidor MCP utilizando a integração recomendada via HTTP Streamable:

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

4. Execute o seguinte para iniciar o servidor:

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

5. Teste a configuração na interface do usuário do Cline ou via linha de comando.

Protegendo Chaves de API com Variáveis de Ambiente

Armazene dados sensíveis como credenciais de banco de dados usando variáveis de ambiente na configuração do seu servidor MCP. Veja um exemplo:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando o 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “starrocks” pelo nome real do seu servidor MCP (por exemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) e substituir a URL pela do seu servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O Servidor StarRocks MCP é uma implementação MCP bem definida e de nível de produção para integração com bancos StarRocks. Oferece boa cobertura de recursos e ferramentas para fluxos orientados a dados, embora não tenha templates de prompt e recursos de amostragem/raízes. A documentação é sólida, a configuração é bem explicada e há suporte a configuração segura.

No geral, avaliamos este servidor MCP com nota 7/10 em usabilidade geral e completude para fluxos de IA baseados em StarRocks.

Pontuação MCP