Integrarea serverului StarRocks MCP

Ce face serverul “StarRocks” MCP?

Serverul StarRocks MCP (Model Context Protocol) acționează ca o punte inteligentă între asistenții AI și bazele de date StarRocks. Oferă acces facil pentru agenții AI la executarea interogărilor SQL, explorarea bazelor de date, obținerea de prezentări generale ale schemelor și datelor, precum și vizualizarea datelor prin grafice—totul fără configurări complexe pe partea de client. Prin expunerea resurselor și acțiunilor StarRocks ca primitive MCP, serverul permite sarcini precum listarea tabelelor, rularea comenzilor SELECT sau DDL/DML și generarea de sumarizări detaliate atât la nivel de tabel, cât și de bază de date. În plus, cache-ul inteligent în memorie accelerează cererile repetate, iar configurarea flexibilă a mediului facilitează integrarea în fluxurile de lucru ale dezvoltatorilor. Acest lucru crește productivitatea dezvoltatorilor la construirea de instrumente AI pentru date, agenți de analiză sau soluții de management al bazelor de date.

Lista de Prompts

Nu sunt menționate template-uri de prompt explicite în repository.

Lista de Resurse

• starrocks://
  Permite clienților să listeze bazele de date și tabelele, precum și să obțină schemele tabelelor din instanța StarRocks conectată.
• proc://
  Oferă acces la metricile interne StarRocks și la starea sistemului, expunând informații la nivel de sistem ca resurse.
• Prezentare generală tabel
  Oferă sumarizări detaliate ale tabelelor individuale, inclusiv definiții de coloane, număr de rânduri și exemple de date.
• Prezentare generală bază de date
  Furnizează sumarizări detaliate ale bazelor de date, acoperind schema și perspective asupra datelor la nivel înalt.

Lista de Instrumente

• read_query
  Execută interogări SQL de tip SELECT asupra bazei de date StarRocks și returnează rezultatele.
• write_query
  Rulează comenzi DDL/DML (cum ar fi INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, etc.) pentru modificarea bazei de date.
• table_overview
  Generează un sumar pentru un tabel specificat, incluzând schema, statistici și conținut de probă.
• db_overview
  Produce o prezentare generală a unei baze de date specificate, sumarizând structura și datele acesteia.
• query_and_plotly_chart
  Rulează o interogare și creează automat un grafic Plotly din rezultatele returnate, permițând vizualizarea datelor.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

• Managementul bazei de date
  Execută și gestionează direct interogări SQL StarRocks, operațiuni DDL și DML pentru gestionarea schemelor, inserarea și actualizarea datelor prin intermediul asistenților AI.
• Explorarea schemei și datelor
  Explorează rapid bazele de date, tabelele și schemele lor, ajutând dezvoltatorii să înțeleagă modelele și relațiile datelor fără interogări manuale.
• Raportare și vizualizare automată
  Generează grafice și reprezentări vizuale ale rezultatelor interogărilor instant, făcând analitica și raportarea mai interactive în fluxurile AI.
• Monitorizarea sistemului
  Accesează metricile și stările interne StarRocks pentru monitorizarea sănătății bazei de date, performanță și depanare.
• Analiză de date asistată de AI
  Folosește agenți AI pentru a sumariza, interpreta sau oferi perspective asupra datelor și prezentărilor generale ale schemelor, crescând productivitatea și calitatea deciziilor.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că uv este instalat și pachetul serverului StarRocks MCP este disponibil.
2. Găsește fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă configurația serverului StarRocks MCP în obiectul 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. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă serverul MCP rulează și este accesibil.

Claude

1. Verifică dacă Node.js și uv sunt instalate.
2. Deschide fișierul de configurare MCP al lui Claude.
3. Adaugă următoarele în obiectul mcpServers:

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

4. Pornește serverul în mod streamable HTTP:

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

5. Confirmă că Claude recunoaște noul server MCP.

Cursor

1. Instalează uv și serverul StarRocks MCP local sau ca pachet.
2. Editează configurația MCP din Cursor.
3. Pentru dezvoltare locală, folosește:

   {
     "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. Salvează și repornește Cursor.
5. Asigură-te că serverul MCP este descoperibil și funcțional.

Cline

1. Instalează prerechizitele (uv, serverul StarRocks MCP).
2. Editează fișierul de configurare Cline.
3. Adaugă serverul MCP folosind integrarea recomandată Streamable HTTP:

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

4. Rulează următoarele pentru a porni serverul:

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

5. Testează configurarea din interfața UI sau linia de comandă a lui Cline.

Securizarea cheilor API cu variabile de mediu

Stochează datele sensibile, precum credențialele bazei de date, folosind variabile de mediu în configurația serverului MCP. Iată un exemplu:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

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

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

După configurare, agentul AI va putea utiliza acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “starrocks” cu numele real al serverului tău MCP (ex: “github-mcp”, “weather-api” etc.) și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Serverul StarRocks MCP este o implementare MCP bine definită, de producție, pentru integrarea cu baza de date StarRocks. Oferă acoperire solidă pentru resurse și instrumente în fluxuri de lucru bazate pe date, deși lipsesc template-urile de prompt și caracteristicile de sampling/roots. Documentația este solidă, configurarea este bine explicată și suportă configurare securizată.

Per total, am acorda acestui server MCP un 7/10 pentru uzabilitate generală și completitudine pentru fluxuri AI bazate pe StarRocks.

Scor MCP