KWDB MCP Server-integration

Vad gör “KWDB” MCP Server?

KWDB MCP Server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som kopplar AI-assistenter till KWDB-databasen och tillhandahåller funktioner för business intelligence och datamanipulation. KWDB MCP Server fungerar som en brygga som gör det möjligt för AI-modeller att utföra databasfrågor, hämta metadata, modifiera data och komma åt syntaxguider via standardiserade verktyg och resurser. Den stöder både läs- och skrivoperationer (t.ex. SELECT, INSERT, UPDATE, DDL), hanterar automatiskt frågebegränsningar för effektivitet och formaterar alla API-svar i en konsekvent JSON-struktur. Denna server förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att förenkla databasåtkomst, säkerställa säkerhet med separata verktyg för läs/skriv och exponera användbar metadata och tabellscheman till klienter för rika, kontextmedvetna LLM-interaktioner.

Lista över prompts

• Syntaxguide: Få tillgång till en omfattande syntaxguide för KWDB via fördefinierade promptmallar, vilket gör det möjligt för användare och LLM:er att följa korrekt SQL-syntax vid interaktion med databasen.

Lista över resurser

• Produktinformation (kwdb://product_info): Innehåller information om KWDB-produktversionen och vilka funktioner som stöds.
• Databasmetadata (kwdb://db_info/{database_name}): Ger detaljer om en specifik databas, inklusive motortyp, kommentarer och ingående tabeller.
• Tabellschema (kwdb://table/{table_name}): Exponerar schemat för en specifik tabell, inklusive kolumner och exempel på frågor.

Lista över verktyg

• read-query: Utför endast läsande SQL-operationer som SELECT, SHOW och EXPLAIN på KWDB-databasen.
• write-query: Utför modifierande SQL-operationer såsom INSERT, UPDATE, DELETE och DDL-kommandon (CREATE, DROP, ALTER).

Användningsområden för denna MCP Server

• Databashantering: Möjliggör för utvecklare att köra både läs- och skrivkommandon på KWDB-databasen, vilket effektiviserar datamanipulation och schemaändringar direkt från AI-assisterade gränssnitt.
• Business Intelligence: Underlättar frågeställningar av affärsdata och analys genom att exponera strukturerad dataåtkomst via LLM:er, med stöd för rapportering och dashboards.
• Kodbasutforskning för data: Gör det möjligt för utvecklare eller AI-agenter att hämta tabellscheman och metadata, vilket förenklar förståelsen och interaktionen med stora eller okända KWDB-databaser.
• API-integration för datadrivna appar: Kopplar applikationer eller AI-arbetsflöden till KWDB som backend och exponerar standardiserade endpoints för datahämtning och manipulation.
• Automatiserad syntaxvägledning: Tillhandahåller syntaxprompter och guider för LLM:er och användare, vilket minskar SQL-fel och förbättrar utvecklingseffektiviteten.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Kontrollera att förutsättningar är uppfyllda (t.ex. Node.js och MCP-kompatibel miljö).
2. Lokalisera Windsurf-konfigurationsfilen (t.ex. windsurf.config.json).
3. Lägg till KWDB MCP Server i objektet mcpServers med rätt kommando och argument.
4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att KWDB MCP Server syns i listan över tillgängliga MCP-servrar.

Exempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Säkra API-nycklar:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Bekräfta att nödvändiga beroenden finns.
2. Öppna Claudes MCP-serverkonfigurationsfil.
3. Lägg till KWDB MCP Server-konfigurationen under mcpServers.
4. Spara ändringar och starta om Claude eller ladda om konfigurationerna.
5. Kontrollera att KWDB MCP Server är registrerad.

Exempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Säkra API-nycklar:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Installera Node.js och kontrollera att MCP-stöd finns.
2. Redigera Cursor-konfigurationsfilen (t.ex. .cursorrc).
3. Lägg till KWDB MCP Server-posten med kommando och argument.
4. Spara filen och starta om Cursor.
5. Kontrollera att KWDB MCP Server syns i MCP-serverlistan.

Exempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Säkra API-nycklar:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Uppfyll alla förutsättningar för MCP-serverintegration.
2. Uppdatera Clines konfiguration för att inkludera KWDB MCP Server.
3. Lägg in serverkommandot och argumenten under mcpServers.
4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera att servern körs som förväntat.

Exempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Säkra API-nycklar:

{
  "mcpServers": {
    "kwdb": {
      "command": "npx",
      "args": ["@KWDB/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "KWDB_API_KEY": "${KWDB_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "database_url": "your_kwdb_connection_string"
      }
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flows

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-konfigurationssektion lägger du in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När du har konfigurerat detta kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra "kwdb" till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår bedömning

KWDB MCP Server erbjuder tydlig dokumentation för sina huvudfunktioner, verktyg och resurser, med stabilt stöd för grundläggande MCP-integrationer. Dock är promptmallarna begränsade (endast syntaxguide är dokumenterad) och det finns ingen explicit information om Roots eller Sampling-stöd. Nyttan för standarddatabasoperationer är stark, men täckningen av avancerade MCP/LLM-funktioner är genomsnittlig.

MCP Poäng: 6/10

MCP Poäng