MotherDuck MCP-server

Vad gör “MotherDuck” MCP-server?

MotherDuck MCP-server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som kopplar samman AI-assistenter och IDE:er med DuckDB- och MotherDuck-databaser. Den möjliggör kraftfull SQL-analys genom att erbjuda ett standardiserat gränssnitt för att köra frågor mot både lokala DuckDB-filer och molnbaserade MotherDuck-databaser. Servern stöder hybridkörning, vilket ger sömlös dataåtkomst från både lokal och molnlagring, inklusive Amazon S3 via MotherDucks integrationer. Genom att exponera databasinteraktion som ett verktyg för AI-system görs det enkelt för utvecklare och AI-agenter att köra databasfrågor, hantera data och effektivisera dataflöden utan manuell konfiguration eller serverhantering. Det här serverlösa tillvägagångssättet påskyndar analys, datadelning och utveckling av datapipelines direkt från AI-drivna miljöer.

Lista över promptar

• duckdb-motherduck-initial-prompt: En promptmall för att initiera en anslutning till DuckDB eller MotherDuck och börja arbeta med databasen.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över resurser

• Close the Loop: Faster Data Pipelines with MCP, DuckDB & AI (Blogginlägg) : Blogginlägg om integrationen av MCP, DuckDB och AI för snabb utveckling av datapipelines.
• Faster Data Pipelines development with MCP and DuckDB (YouTube) : Videoguide som visar användning av MCP och DuckDB för datapipelines.

Lista över verktyg

• query: Kör en SQL-fråga på antingen DuckDB- eller MotherDuck-databasen.
  • Indata:
    • query (string, obligatorisk): SQL-frågan som ska köras.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP-server

• SQL-analys i AI-assistenter: Möjliggör att LLM:er eller kodassistenter kan köra SQL-frågor direkt mot DuckDB eller MotherDuck, så att instruktioner i naturligt språk blir till faktisk analys.
• Datapipeline-utveckling: Underlättar snabbare utveckling och prototypande av datapipelines genom att AI-system kan interagera med både lokala och molnbaserade datakällor.
• Hybrid lokal & molnfrågning: Stöder scenarier där utvecklare behöver fråga både lokala (DuckDB) och molnbaserade (MotherDuck) data sömlöst, vilket ökar flexibiliteten i arbetsflöden.
• Integration med molnlagring: AI-agenter kan komma åt och analysera data som lagras i Amazon S3 eller annan integrerad molnlagring via MotherDuck-anslutningar.
• Serverlös datautforskning: Eliminera behovet av att hantera infrastruktur och möjliggör snabb, behovsanpassad analys för användare och AI-system.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js och Windsurf installerade.

2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil (vanligen windsurf.config.json).

3. Lägg till MotherDuck MCP-server i avsnittet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.

5. Kontrollera i Windsurf att MotherDuck MCP-server körs och är tillgänglig.

Skydda API-nycklar

Använd miljövariabler för att tillhandahålla känsliga autentiseringsuppgifter som din MotherDuck-token:

{
  "mcpServers": {
    "motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"],
      "env": {
        "motherduck_token": "${MOTHERDUCK_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installera Claude och se till att Node.js är installerat.

2. Leta upp Claude-konfigurationsfilen (oftast claude.config.json).

3. Lägg till följande under mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Starta om Claude och kontrollera att servern visas i gränssnittet.

5. Använd miljövariabler enligt ovan för att skydda API-nycklar.

Cursor

1. Kontrollera att du har Cursor installerat och uppdaterat.

2. Öppna Cursor-inställningarna (cursor.config.json).

3. Lägg in följande under mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cursor.

5. Ange känsliga tokens via miljövariabler.

Cline

1. Installera Cline och nödvändiga beroenden.

2. Redigera cline.config.json och lägg till:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

3. Spara konfigurationen och starta om Cline.

4. Kontrollera att motherduck_token är satt som en miljövariabel för säkerhet.

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När konfigurationen är klar kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut "motherduck" mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Bland dessa två tabeller är MotherDuck MCP-server väl dokumenterad med tydliga promptar, verktygsstöd, resurser och säkerhetsrutiner, men saknar uttrycklig information om Roots och Sampling-stöd. Sammantaget är det en stabil och praktisk implementation för databasanalyser via ett MCP-gränssnitt.

MCP-betyg