MotherDuck MCP Server

Ce face serverul “MotherDuck” MCP?

MotherDuck MCP Server este o implementare a Model Context Protocol (MCP) care leagă asistenții AI și IDE-urile de bazele de date DuckDB și MotherDuck. Permite utilizatorilor să realizeze analitică SQL puternică, oferind o interfață standardizată pentru interogarea atât a fișierelor DuckDB locale, cât și a bazelor de date MotherDuck din cloud. Serverul suportă execuție hibridă, permițând acces fără întreruperi la date atât din stocare locală, cât și din cloud, inclusiv Amazon S3 prin integrarea MotherDuck. Expunând interacțiunea cu baza de date ca unealtă pentru sistemele AI, dezvoltatorii și agenții AI pot efectua interogări, gestiona date și optimiza fluxurile de lucru fără configurare manuală sau administrare de server. Această abordare serverless accelerează analitica, partajarea datelor și dezvoltarea de pipeline-uri direct din medii asistate de AI.

Listă de Prompt-uri

• duckdb-motherduck-initial-prompt: Șablon de prompt pentru inițializarea unei conexiuni la DuckDB sau MotherDuck și începerea lucrului cu baza de date.

Listă de Resurse

• Close the Loop: Faster Data Pipelines with MCP, DuckDB & AI (Articol blog): Articol ce acoperă integrarea MCP, DuckDB și AI pentru dezvoltarea rapidă a pipeline-urilor de date.
• Dezvoltare mai rapidă a pipeline-urilor de date cu MCP și DuckDB (YouTube): Resursă video ce demonstrează utilizarea MCP și DuckDB pentru pipeline-uri de date.

Listă de Unelte

• query: Execută o interogare SQL fie pe baza de date DuckDB, fie pe MotherDuck.
  • Input-uri:
    • query (string, obligatoriu): Comanda SQL de executat.

Cazuri de utilizare pentru acest MCP Server

• Analitică SQL în asistenți AI: Permite LLM-urilor sau asistenților de programare să ruleze interogări SQL direct pe DuckDB sau MotherDuck, transformând instrucțiuni în limbaj natural în analitică acționabilă.
• Dezvoltare pipeline-uri de date: Facilitează dezvoltarea și prototiparea rapidă a pipeline-urilor de date, permițând sistemelor AI să interacționeze cu surse locale și din cloud.
• Interogare hibridă local & cloud: Suportă scenarii în care dezvoltatorii trebuie să interogheze date on-premises (DuckDB) și din cloud (MotherDuck) fără întreruperi, crescând flexibilitatea fluxului de lucru.
• Integrare cu stocare în cloud: Agenții AI pot accesa și analiza date stocate în Amazon S3 sau alte stocări cloud integrate prin conexiunile MotherDuck.
• Explorare serverless a datelor: Elimină necesitatea gestionării infrastructurii de calcul, oferind analitică rapidă și la cerere pentru utilizatori și sisteme AI.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Node.js și Windsurf.

2. Deschide fișierul de configurare Windsurf (de obicei windsurf.config.json).

3. Adaugă MotherDuck MCP Server în secțiunea mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.

5. Verifică în Windsurf dacă MotherDuck MCP Server rulează și este accesibil.

Securizarea cheilor API

Folosește variabile de mediu pentru a furniza credențiale sensibile, precum token-ul MotherDuck:

{
  "mcpServers": {
    "motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"],
      "env": {
        "motherduck_token": "${MOTHERDUCK_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instalează Claude și asigură-te că Node.js este setat.

2. Găsește fișierul de configurare Claude (de obicei claude.config.json).

3. Adaugă următorul conținut la mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Repornește Claude și confirmă că serverul apare în interfață.

5. Folosește variabile de mediu ca mai sus pentru a securiza cheile API.

Cursor

1. Asigură-te că ai instalat și actualizat Cursor.

2. Deschide setările Cursor (cursor.config.json).

3. Inserează următorul cod sub mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Salvează și repornește Cursor.

5. Setează token-urile sensibile prin variabile de mediu.

Cline

1. Instalează Cline și dependențele necesare.

2. Editează cline.config.json pentru a include:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

3. Salvează configurația și repornește Cline.

4. Asigură-te că motherduck_token este setat ca variabilă de mediu pentru securitate.

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Fă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare a sistemului MCP, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești "motherduck" cu numele real al serverului tău MCP și să pui URL-ul propriu al serverului MCP.

Prezentare generală

Între aceste două tabele, MotherDuck MCP Server este bine documentat, cu prompt-uri clare, suport pentru unelte, resurse și practici de securitate, dar fără mențiuni explicite despre Roots și suport pentru Sampling. Per ansamblu, este o implementare solidă și practică pentru analitică pe baze de date cu interfață MCP.

Scor MCP