
MySQL MCP-server
MySQL MCP-servern tillhandahåller en säker brygga mellan AI-assistenter och MySQL-databaser. Den möjliggör strukturerad databashantering, frågor och dataanalys ...
Anslut AI-agenter till ClickHouse enkelt för säker och automatiserad datautforskning, frågekörning och analys—direkt i FlowHunt.
ClickHouse MCP-servern (Model Context Protocol) fungerar som en robust brygga mellan AI-assistenter, språkmodeller och ClickHouse-databaser. Genom att exponera standardiserade verktyg via MCP möjliggör den för utvecklare och AI-agenter att utföra operationer såsom att köra SQL-frågor, lista databaser och visa tabeller direkt på ett ClickHouse-kluster. Denna integration effektiviserar arbetsflöden genom att möjliggöra AI-driven automation av datautforskning, frågekörning och datahämtning, samtidigt som säkerheten bibehålls via skrivskyddade operationer och konfigurerbara miljöinställningar. Servern är särskilt effektiv för att förbättra utvecklingsmiljöer, automatisera dataanalys och ge smidig, programmatisk åtkomst till kraftfulla ClickHouse-funktioner.
Inga promptmallar nämns i arkivet eller dokumentationen.
Inga explicita resurser beskrivs i tillgänglig dokumentation.
run_select_query
Kör SQL-frågor på ditt ClickHouse-kluster i ett säkert, skrivskyddat läge. Accepterar en sql
(sträng) som representerar SQL-frågan som ska köras.
list_databases
Visar alla databaser som finns på ditt ClickHouse-kluster.
list_tables
Visar alla tabeller inom en angiven databas. Kräver inparametern database
(sträng) för att specificera vilken databas som ska inspekteras.
Databashantering och utforskning
Lista enkelt alla databaser och tabeller för att snabbt förstå schemat och strukturen i din ClickHouse-installation.
Automatiserad frågekörning
Kör skrivskyddade SQL-frågor programmatiskt, vilket gör att AI-agenter kan hämta, analysera och sammanfatta data för analys eller rapportering.
Datadriven utveckling
Integrera realtidsdataåtkomst i utvecklingsflöden, vilket möjliggör dynamisk prototypframtagning, dashboards eller valideringsuppgifter.
Säker analysautomation
Utför analystjänster med tvingad skrivskyddad åtkomst för att säkerställa dataintegritet och följa säkerhetspolicys.
Integration med AI-drivna agenter
Låt AI-assistenter interagera direkt med ClickHouse för datahämtning och utöka funktionaliteten hos chattbotar, assistenter eller arbetsflödesautomation.
Inga installationsinstruktioner för Windsurf finns i dokumentationen.
Öppna konfigurationsfilen för Claude Desktop:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
Lägg till följande konfiguration i avsnittet mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"mcp-clickhouse": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp-clickhouse",
"--python",
"3.13",
"mcp-clickhouse"
],
"env": {
"CLICKHOUSE_HOST": "<clickhouse-host>",
"CLICKHOUSE_PORT": "<clickhouse-port>",
"CLICKHOUSE_USER": "<clickhouse-user>",
"CLICKHOUSE_PASSWORD": "<clickhouse-password>",
"CLICKHOUSE_SECURE": "true",
"CLICKHOUSE_VERIFY": "true",
"CLICKHOUSE_CONNECT_TIMEOUT": "30",
"CLICKHOUSE_SEND_RECEIVE_TIMEOUT": "30"
}
}
}
}
Byt ut platshållarna mot dina ClickHouse-uppgifter.
Uppdatera kommandot för uv
till den absoluta sökvägen till din uv
-körbara fil.
Starta om Claude Desktop för att tillämpa ändringarna.
Exempel för ClickHouse SQL Playground:
{
"mcpServers": {
"mcp-clickhouse": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp-clickhouse",
"--python",
"3.13",
"mcp-clickhouse"
],
"env": {
"CLICKHOUSE_HOST": "sql-clickhouse.clickhouse.com",
"CLICKHOUSE_PORT": "8443",
"CLICKHOUSE_USER": "demo",
"CLICKHOUSE_PASSWORD": "",
"CLICKHOUSE_SECURE": "true",
"CLICKHOUSE_VERIFY": "true",
"CLICKHOUSE_CONNECT_TIMEOUT": "30",
"CLICKHOUSE_SEND_RECEIVE_TIMEOUT": "30"
}
}
}
}
Inga installationsinstruktioner för Cursor finns i dokumentationen.
Inga installationsinstruktioner för Cline finns i dokumentationen.
Observera:
Alla ClickHouse-inloggningsuppgifter bör anges via miljövariabler i avsnittet env
i konfigurations-JSON:en för att säkerställa att känslig information såsom API-nycklar och lösenord inte hårdkodas.
Exempel (miljövariabler för inloggningsuppgifter):
"env": {
"CLICKHOUSE_HOST": "<clickhouse-host>",
"CLICKHOUSE_PORT": "<clickhouse-port>",
"CLICKHOUSE_USER": "<clickhouse-user>",
"CLICKHOUSE_PASSWORD": "<clickhouse-password>"
}
Att använda MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt lägger du in din MCP-serverinformation med detta JSON-format:
{
"mcp-clickhouse": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När du har konfigurerat är din AI-agent redo att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner. Kom ihåg att ändra "mcp-clickhouse"
till vad din MCP-server faktiskt heter och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.
Avsnitt | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Översikt hittades i README.md |
Lista över promptar | ⛔ | Inga promptmallar beskrivna |
Lista över resurser | ⛔ | Inget resursavsnitt i dokumentationen |
Lista över verktyg | ✅ | Tre verktyg beskrivna: run_select_query, list_databases, list_tables |
Säkerställande av API-nycklar | ✅ | Instruktion för miljövariabler i README.md |
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ingen nämner samplingstöd |
ClickHouse MCP-servern erbjuder tydliga fördelar för datadrivna utvecklare som behöver LLM- eller AI-baserad åtkomst till ClickHouse-databaser. Dock saknas dokumentation om promptmallar och resursprimitiver, och installationsinstruktioner ges endast för Claude. Verktygssamlingen är stark för databasfrågor, men bristen på information om Roots och Samplingstöd begränsar betyget för generell MCP-utvärdering.
Har en LICENS | ✅ Apache-2.0 |
---|---|
Minst ett verktyg | ✅ |
Antal forks | 70 |
Antal stjärnor | 383 |
Slutbetyg:
Baserat på dokumentationens fullständighet, verktygens tydlighet, öppen licens och community-engagemang, men med hänsyn till saknade avsnitt om promptar, resurser och multiplattformsinstallation: 6/10
Det är en brygga som tillåter AI-agenter och språkmodeller att komma åt ClickHouse-databaser, köra säkra skrivskyddade frågor, bläddra bland databaser och tabeller samt automatisera databaserade arbetsflöden via standardiserade verktyg med Model Context Protocol (MCP).
Du kan köra skrivskyddade SQL-frågor, lista alla databaser och visa tabeller inom valfri specifik databas, vilket gör den idealisk för datautforskning och automatisering av analys.
Ja. Integrationen är designad för skrivskyddade operationer, och inloggningsuppgifter hanteras via miljövariabler i din konfiguration enligt bästa säkerhetspraxis.
Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-arbetsflöde och ange dina ClickHouse MCP-serveruppgifter i konfigurationspanelen. Använd JSON-formatet som visas i dokumentationen och se till att din server-URL och dina inloggningsuppgifter är korrekta.
Vanliga användningsområden inkluderar automatiserad databasutforskning, realtidsanalys, säker och programmatisk frågekörning, att ge AI-assistenter tillgång till data samt möjliggöra databaserad applikationsutveckling.
Lås upp kraftfull och säker databasautomation och analys genom att ansluta ditt ClickHouse-kluster till FlowHunts AI-drivna arbetsflöden.
MySQL MCP-servern tillhandahåller en säker brygga mellan AI-assistenter och MySQL-databaser. Den möjliggör strukturerad databashantering, frågor och dataanalys ...
py-mcp-mssql MCP-servern erbjuder en säker och effektiv brygga för AI-agenter att programmässigt interagera med Microsoft SQL Server-databaser via Model Context...
Teradata MCP-servern integrerar AI-assistenter med Teradata-databaser och möjliggör avancerad analys, smidig SQL-frågeexekvering och realtidsarbetsflöden för af...