Integrácia Doris MCP Servera

Čo robí Doris MCP Server?

Doris MCP (Model Context Protocol) Server je backendová služba postavená na Pythone a FastAPI, určená na prepojenie AI asistentov a klientov s databázami Apache Doris. Implementovaním MCP štandardu umožňuje bezpečnú a efektívnu komunikáciu medzi jazykovými modelmi a externými dátovými zdrojmi. Doris MCP Server zvláda úlohy ako prevod dotazov v prirodzenom jazyku na SQL (NL2SQL), vykonávanie databázových dotazov, získavanie a správu metadát či pokročilé monitorovanie a analytiku. Jeho modulárna architektúra zahŕňa samostatné manažéry nástrojov, promptov a zdrojov, vďaka čomu ide o robustné riešenie na zlepšenie dátových workflow, automatizáciu správy databáz a integráciu AI poznatkov do podnikových systémov.

Zoznam promptov

• Inteligentné šablóny promptov pre dátovú analytiku
  (Spravované pomocou Prompts Managera; navrhnuté na štandardizáciu interakcií LLM pre analytické úlohy. Konkrétne šablóny sú referencované, ale v dostupnej dokumentácii nie sú uvedené jednotlivo.)

Zoznam zdrojov

• Správa zdrojov a vystavenie metadát
  (Sprístupňuje metadáta a zdroje databázy Doris AI klientom cez Resources Manager.)
• Podpora federácie katalógov
  (Umožňuje prístup k interným Doris tabuľkám aj externým zdrojom ako Hive a MySQL.)
• Komplexné databázové metadáta
  (Poskytuje detailnú extrakciu metadát na využitie ako kontext pre LLM.)
• Artefakty analytiky dotazov
  (Exportuje explain a profiling výsledky pre pripájanie a analýzu v LLM.)

Zoznam nástrojov

• Pokročilé monitorovacie nástroje
  (Sledovanie pamäte, zber metrík, objavovanie backendových nodov.)
• Nástroje na informácie o dotazoch
  (Vysvetlenie SQL, profilovanie a analytické funkcie.)
• Tools Manager
  (Centrálna registrácia a smerovanie nástrojov pre orchestráciu volaní cez MCP.)
• Resources Manager
  (Správa vystavenia zdrojov a metadát.)
• Prompts Manager
  (Správa a poskytovanie šablón promptov pre AI a LLM workflow.)

Príklady použitia tohto MCP servera

• Prirodzený jazyk na SQL (NL2SQL):
  Umožňuje vývojárom prevádzať ľudské dotazy na SQL príkazy pre Doris databázy, čím zjednodušuje prístup k dátam a analytiku.
• Pokročilé monitorovanie a profilovanie dotazov:
  Poskytuje detailné SQL explain, profilovanie výkonu a analytické nástroje na ladenie a diagnostiku.
• Skúmanie a správa metadát:
  AI systémy môžu skúmať databázové schémy, katalógy a zdroje – podpora napríklad generovania dokumentácie alebo automatizovaného mapovania dát.
• Integrácia viacerých dátových zdrojov:
  Podpora federácie katalógov – bezproblémová integrácia s externými zdrojmi (napr. Hive, MySQL) pre komplexné analytické workflow.
• Bezpečné dátové operácie:
  Dôraz na bezpečnosť, kontrolu prístupu a maskovanie dát, aby boli interakcie LLM s citlivými podnikových dátami bezpečné.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.12+.

2. Nainštalujte balík:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Upravte konfiguračný súbor Windsurf a pridajte Doris MCP server.

4. Vložte nasledujúci úryvok pod mcpServers:

   {
     "doris-mcp": {
       "command": "mcp-doris-server",
       "args": []
     }
   }
   

5. Uložte a reštartujte Windsurf.

6. Overte, že server beží a prijíma pripojenia.

Claude

1. Nainštalujte Python 3.12+.

2. Nainštalujte Doris MCP server:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Pridajte server do konfigurácie Claude pod mcpServers.

4. Použite JSON úryvok napríklad:

   {
     "doris-mcp": {
       "command": "mcp-doris-server",
       "args": []
     }
   }
   

5. Reštartujte Claude a overte integráciu.

Cursor

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.12+.

2. Nainštalujte server:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Do konfigurácie Cursor pridajte:

   {
     "mcpServers": {
       "doris-mcp": {
         "command": "mcp-doris-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Cursor.

5. Overte pripojenie Doris MCP servera.

Cline

1. Nainštalujte Python 3.12+.

2. Nainštalujte Doris MCP server:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Aktualizujte konfiguráciu MCP v Cline nasledovne:

   {
     "mcpServers": {
       "doris-mcp": {
         "command": "mcp-doris-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Cline.

5. Skontrolujte stav MCP servera.

Zabezpečenie API kľúčov

Citlivé prihlasovacie údaje a API kľúče uložte do environmentálnych premenných. Príklad použitia .env:

{
  "env": {
    "DORIS_HOST": "your-doris-host",
    "DORIS_PORT": "your-port",
    "DORIS_USER": "username",
    "DORIS_PASSWORD": "password"
  },
  "inputs": {
    "database": "your-database"
  }
}

Uistite sa, že environmentálne premenné sú v konfigurácii správne referencované pre zvýšenú bezpečnosť.

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do flowu a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie nastavení. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o MCP serveri v tomto JSON formáte:

{
  "doris-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po uložení je AI agent schopný MCP využívať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “doris-mcp” na konkrétny názov vášho MCP servera a aktualizujte URL.

Prehľad

Na základe vyššie uvedených informácií je Doris MCP Server dobre zdokumentovaný, pokiaľ ide o funkcie, zdroje a nastavenie. Niektoré detaily o prompt šablónach a podpore vzorkovania však chýbajú alebo nie sú explicitne uvedené, čo mierne obmedzuje jeho úplnosť pre pokročilé MCP workflow.

Náš názor

Vzhľadom na silné jadro MCP funkcií, robustnú bezpečnosť a správu zdrojov, ako aj jasné inštrukcie na nastavenie, hodnotíme Doris MCP Server ako 8/10 za podporu MCP protokolu a praktické využitie. Medzery sa týkajú najmä explicitného výpisu promptov a absencie dokumentácie k vzorkovaniu/roots.

MCP skóre