Integrácia StarRocks MCP servera

Čo robí StarRocks MCP server?

StarRocks MCP (Model Context Protocol) server funguje ako inteligentný most medzi AI asistentmi a databázami StarRocks. Poskytuje AI agentom bezproblémový prístup na vykonávanie SQL dotazov, skúmanie databáz, získavanie prehľadov schém a dát či vizualizáciu cez grafy – a to bez nutnosti zložitého klientského nastavenia. Zdroje a akcie databázy StarRocks sú exponované ako MCP primitíva, takže server umožňuje úlohy ako výpis tabuliek, spúšťanie SELECT alebo DDL/DML príkazov a generovanie prehľadov na úrovni tabuliek aj celej databázy. Inteligentná in-memory cache zrýchľuje opakované požiadavky a flexibilná konfigurácia prostredia uľahčuje integráciu do vývojárskych workflowov. Výsledkom je vyššia produktivita pri tvorbe AI nástrojov na prácu s dátami, analytických agentov či riešení na správu databáz.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú explicitne uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• starrocks://
  Umožňuje klientom vypísať databázy a tabuľky, ako aj načítať schémy tabuliek z pripojenej StarRocks inštancie.
• proc://
  Sprístupňuje interné metriky a stavy systému StarRocks, poskytuje systémové informácie ako zdroje.
• Prehľad tabuľky
  Poskytuje komplexný sumár konkrétnych tabuliek vrátane definícií stĺpcov, počtu riadkov a ukážkových dát.
• Prehľad databázy
  Prináša detailné prehľady celých databáz vrátane schémy a základných dátových pohľadov.

Zoznam nástrojov

• read_query
  Vykonáva SELECT SQL dotazy na databázu StarRocks a vracia výsledky.
• write_query
  Spúšťa DDL/DML príkazy (ako INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, atď.) na úpravu databázy.
• table_overview
  Generuje sumár určenej tabuľky vrátane schémy, štatistík a ukážkových dát.
• db_overview
  Vyprodukuje prehľad určenej databázy, sumarizuje jej štruktúru a dáta.
• query_and_plotly_chart
  Vykoná dotaz a automaticky vytvorí Plotly graf z vrátených výsledkov, čím umožňuje vizualizáciu dát.

Použitia tohto MCP servera

• Správa databáz
  Priame vykonávanie a správa StarRocks SQL dotazov, DDL a DML operácií na úpravu schémy, vkladanie a úpravu dát prostredníctvom AI asistentov.
• Skúmanie schém a dát
  Rýchle preskúmanie databáz, tabuliek a ich schém, čo pomáha vývojárom pochopiť dátové modely a vzťahy aj bez manuálnych dotazov.
• Automatizované reportovanie a vizualizácia
  Okamžitá tvorba grafov a vizuálnych zobrazení výsledkov dotazov, vďaka čomu sú analytika a reporty interaktívne priamo v AI workflowoch.
• Monitoring systému
  Prístup k interným metrikám a stavom StarRocks pre monitoring zdravia databázy, výkonu a diagnostiku.
• AI-podporovaná analýza dát
  Využitie AI asistentov na sumarizáciu, interpretáciu alebo generovanie insightov z dátových/schéma prehľadov, čo zvyšuje produktivitu a podporuje rozhodovanie.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že je nainštalovaný uv a dostupný balíček StarRocks MCP servera.
2. Nájdite váš konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte konfiguráciu StarRocks MCP servera do objektu 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. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že MCP server beží a je prístupný.

Claude

1. Overte, že Node.js a uv sú nainštalované.
2. Otvorte konfiguračný súbor Claude MCP.
3. Pridajte nasledovné do objektu mcpServers:

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

4. Spustite server v režime streamable HTTP:

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

5. Potvrďte, že Claude rozpoznáva nový MCP server.

Cursor

1. Nainštalujte uv a StarRocks MCP server lokálne alebo ako balíček.
2. Upravte MCP konfiguráciu pre Cursor.
3. Pre lokálny vývoj použite:

   {
     "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. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Uistite sa, že MCP server je objaviteľný a funkčný.

Cline

1. Nainštalujte potrebné závislosti (uv, StarRocks MCP server).
2. Upravte konfiguračný súbor Cline.
3. Pridajte MCP server s odporúčanou integráciou Streamable HTTP:

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

4. Na spustenie servera použite:

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

5. Otestujte nastavenie v rozhraní Cline alebo cez príkazový riadok.

Zabezpečenie API kľúčov pomocou environmentálnych premenných

Citlivé údaje ako prihlasovacie údaje do databázy ukladajte pomocou environmentálnych premenných v konfigurácii MCP servera. Príklad:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Ako použiť tento MCP vo workflowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho workflowu vo FlowHunt pridajte do toku MCP komponent a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent a otvorte konfiguračný panel. V sekcii systémová konfigurácia MCP vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite “starrocks” nahradiť reálnym názvom vášho MCP servera (napr. “github-mcp”, “weather-api” atď.) a URL vašou vlastnou adresou MCP servera.

Prehľad

Náš názor

StarRocks MCP server je dobre vymedzená, produkčne pripravená MCP implementácia pre integráciu databázy StarRocks. Ponúka široké pokrytie zdrojov a nástrojov pre dátovo orientované workflowy, aj keď mu chýbajú šablóny promptov a sampling/roots funkcie. Dokumentácia je kvalitná, nastavenie jasne vysvetlené a podporuje bezpečnú konfiguráciu.

Celkovo by sme tento MCP server hodnotili na 7/10 za všeobecnú použiteľnosť a úplnosť pre AI workflowy s databázou StarRocks.

MCP skóre