SingleStore MCP-serverintegration

Vad gör “SingleStore” MCP-servern?

SingleStore MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att koppla AI-assistenter till SingleStore Management API och relaterade tjänster. Genom att följa MCP-standarden möjliggör denna server sömlös integration, så att AI-klienter som Claude Desktop, Cursor och andra kan interagera med SingleStore-databaser med naturligt språk. Dess huvudsakliga funktion är att underlätta komplexa operationer—som databasfrågor, hanteringsuppgifter och tjänsteinteraktioner—via ett enhetligt, standardiserat protokoll. Detta förbättrar utvecklarflöden genom att göra det enklare att komma åt, manipulera och hantera data i SingleStore-miljöer direkt från AI-drivna verktyg, vilket effektiviserar utveckling, dataanalys och operativa uppgifter.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar anges uttryckligen i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita resurser listas i dokumentationen eller filer i arkivet.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg listas i dokumentationen eller inom refererade filer (såsom server.py eller liknande).

Användningsområden för denna MCP-server

• Databashantering: Möjliggör för utvecklare att hantera SingleStore-databaser (t.ex. skapa, ändra eller ta bort databaser) med naturligt språk via kompatibla AI-klienter.
• Tjänsteorkestrering: Underlättar orkestrering av SingleStore-tjänster och kluster, vilket gör operativa arbetsflöden mer tillgängliga via konversationsgränssnitt.
• Frågeexekvering: Gör det möjligt för användare att köra avancerade SQL-frågor på SingleStore-databaser via stödda AI-assistenter, vilket effektiviserar dataanalys och rapportering.
• Automatiserad konfiguration: Förenklar initiering och konfiguration av SingleStore-miljöer genom guidande AI-interaktioner.
• Operativ övervakning: Stödjer övervakning och hälsokontroller av SingleStore-instanser via AI-aktiverade kommandon.

Så sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Python >= v3.11.0 och uvx är installerade.
2. Installera MCP-servern med:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY>
   

3. Lokalisera Windsurf-konfigurationsfilen (kommandot init kan hitta den automatiskt).
4. Lägg till servern i din MCP-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Spara filen, starta om klienten och kontrollera anslutningen.

Skydda API-nycklar

Sätt API-nycklar med miljövariabler:

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Säkerställ att Python >= v3.11.0, uvx och Claude Desktop är installerade.
2. Kör:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=claude
   

3. Hitta Claude-konfigurationsfilen (kommandot init brukar hitta den).
4. Klistra in följande utdrag:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Spara, starta om Claude Desktop och kontrollera konfigurationen.

Skydda API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cursor

1. Bekräfta att Python >= v3.11.0, uvx och Cursor är installerade.
2. Installera med:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=cursor
   

3. Lokalisera Cursor MCP-konfigurationsfilen.
4. Lägg till servern:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Spara och starta om Cursor för att aktivera.

Skydda API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

1. Säkerställ att Python >= v3.11.0, uvx och Cline är installerade.
2. Kör:

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=cline
   

3. Lokalisera din Cline MCP-konfigurationsfil.
4. Lägg till denna konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. Spara och starta om Cline för att slutföra inställningen.

Skydda API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

Använd 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 klistrar du in dina serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När du har konfigurerat är AI-agenten nu redo att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “singlestore” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Jag skulle ge denna MCP-server 5/10. Projektet har en godkänd licens, viss community-traktion och installationsinstruktionerna är väl dokumenterade för flera plattformar. Dock begränsar avsaknaden av detaljerad dokumentation om promptmallar, resurser och tillgängliga verktyg dess användbarhet och upptäckbarhet för nya användare.

MCP-poäng