StarRocks MCP-serverintegration

StarRocks MCP-serverintegration

Ge dina AI-agenter sömlös möjlighet att hantera och analysera StarRocks-databaser med StarRocks MCP-servern—erbjuder frågor, hantering och visualiseringsverktyg i FlowHunt.

Vad gör “StarRocks” MCP-servern?

StarRocks MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en intelligent brygga mellan AI-assistenter och StarRocks-databaser. Den ger sömlös åtkomst för AI-agenter att exekvera SQL-frågor, utforska databaser, hämta schema- och dataöversikter samt visualisera data med diagram—allt utan komplex klientinstallation. Genom att exponera StarRocks-databasresurser och åtgärder som MCP-primitiver möjliggör servern uppgifter såsom att lista tabeller, köra SELECT- eller DDL/DML-kommandon och generera omfattande summeringar på både tabell- och databasnivå. Dessutom snabbar intelligent minnescaching upp upprepade förfrågningar och flexibel miljökonfiguration gör integrationen i utvecklararbetsflöden enkel. Detta ökar produktiviteten när man bygger AI-drivna data- och analysverktyg eller lösningar för databashantering.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i arkivet.

Lista över resurser

  • starrocks://
    Låter klienter lista databaser och tabeller samt hämta tabellscheman från ansluten StarRocks-instans.
  • proc://
    Ger åtkomst till interna StarRocks-mått och systemtillstånd, och exponerar systeminformation som resurser.
  • Tabellöversikt
    Erbjuder omfattande sammanfattningar av individuella tabeller, inklusive kolumndefinitioner, antal rader och exempeldata.
  • Databasöversikt
    Ger detaljerade sammanfattningar av hela databaser, inklusive schema och dataöversikter på hög nivå.

Lista över verktyg

  • read_query
    Exekverar SELECT-SQL-frågor mot StarRocks-databasen och returnerar resultat.
  • write_query
    Kör DDL/DML-kommandon (såsom INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE m.m.) för att ändra databasen.
  • table_overview
    Skapar en sammanfattning av en angiven tabell, inklusive schema, statistik och exempeldata.
  • db_overview
    Producerar en översikt av en angiven databas, sammanfattar dess struktur och data.
  • query_and_plotly_chart
    Kör en fråga och skapar automatiskt ett Plotly-diagram av resultaten för datavisualisering.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Databashantering
    Exekvera och hantera StarRocks-SQL-frågor, DDL- och DML-operationer direkt för att hantera schemaändringar, datainmatningar och uppdateringar via AI-assistenter.
  • Schema- och datautforskning
    Utforska snabbt databaser, tabeller och deras scheman, vilket hjälper utvecklare att förstå datamodeller och relationer utan manuella frågor.
  • Automatiserad rapportering och visualisering
    Skapa diagram och visuella representationer av frågeresultat direkt, vilket gör analys och rapportering mer interaktivt i AI-arbetsflöden.
  • Systemövervakning
    Få tillgång till interna StarRocks-mått och tillstånd för att övervaka databasens hälsa, prestanda och felsöka.
  • AI-assisterad dataanalys
    Använd AI-assistenter för att sammanfatta, tolka eller ge insikter om data- och schemaöversikter, vilket förbättrar produktiviteten och beslutsfattandet.

Så här konfigurerar du den

Windsurf

  1. Kontrollera att uv är installerat och att StarRocks MCP-serverpaketet är tillgängligt.
  2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Lägg till StarRocks MCP-serverkonfigurationen i objektet 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. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  5. Kontrollera att MCP-servern körs och är tillgänglig.

Claude

  1. Kontrollera att Node.js och uv är installerade.
  2. Öppna Claudes MCP-konfigurationsfil.
  3. Lägg till följande i objektet mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-server-starrocks": {
          "url": "http://localhost:8000/mcp"
        }
      }
    }
    
  4. Starta servern i streamable HTTP-läge:
    export MCP_TRANSPORT_MODE=streamable-http
    uv run mcp-server-starrocks
    
  5. Bekräfta att Claude känner igen den nya MCP-servern.

Cursor

  1. Installera uv och StarRocks MCP-servern lokalt eller som ett paket.
  2. Redigera Cursor MCP-konfigurationen.
  3. För lokal utveckling, använd:
    {
      "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. Spara och starta om Cursor.
  5. Säkerställ att MCP-servern är upptäckbar och fungerar.

Cline

  1. Installera förutsättningar (uv, StarRocks MCP-server).
  2. Redigera Cline-konfigurationsfilen.
  3. Lägg till MCP-servern med rekommenderad Streamable HTTP-integration:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-server-starrocks": {
          "url": "http://localhost:8000/mcp"
        }
      }
    }
    
  4. Kör följande för att starta servern:
    export MCP_TRANSPORT_MODE=streamable-http
    uv run mcp-server-starrocks
    
  5. Testa konfigurationen i Clines UI eller kommandoradsgränssnitt.

Säkra API-nycklar med miljövariabler

Lagra känslig data såsom databasuppgifter med hjälp av miljövariabler i din MCP-serverkonfiguration. Här är ett exempel:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Hur man använder denna MCP i flöden

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:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I avsnittet för systemets MCP-konfiguration, ange dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När du har konfigurerat är AI-agenten nu kapabel att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner. Kom ihåg att ändra “starrocks” till det faktiska namnet på din MCP-server (t.ex. “github-mcp”, “weather-api” osv.) och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.


Översikt

AvsnittTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
Översikt
Lista över promptarInga uttryckliga promptmallar nämns.
Lista över resurserstarrocks://, proc://, tabell-/databasöversiktsresurser
Lista över verktygread_query, write_query, table_overview, db_overview, query_and_plotly_chart
Säkra API-nycklarVia miljövariabler i konfiguration
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering)Ej nämnt

Vår bedömning

StarRocks MCP-server är en välavgränsad, produktionsklar MCP-implementation för StarRocks-databasintegration. Den erbjuder god resurs- och verktyckstäckning för datadrivna arbetsflöden, men saknar promptmallar och sampling/roots-funktioner. Dokumentationen är solid, installationen är väl förklarad och den stöder säker konfiguration.

Sammantaget ger vi denna MCP-server ett 7/10 i betyg för generell användbarhet och fullständighet för AI-arbetsflöden baserade på StarRocks.

MCP-betyg

Har en LICENSE✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktyg
Antal forks27
Antal stjärnor82

Vanliga frågor

Vad gör StarRocks MCP-servern?

StarRocks MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och StarRocks-databaser och låter AI-agenter fråga, hantera och visualisera StarRocks-data utan komplex klientinstallation. Den exponerar databaser, möjliggör SQL-exekvering, schemautforskning och diagram—allt på ett säkert och effektivt sätt.

Vilka verktyg och resurser exponerar denna MCP?

Den tillhandahåller verktyg för att exekvera SELECT- och DDL/DML-frågor, generera tabell-/databasöversikter och skapa Plotly-diagram från frågeresultat. Den exponerar resurser för schemautforskning, tabellsammanfattningar, databasöversikter och interna StarRocks-mått.

Hur ansluter jag säkert till min StarRocks-databas?

Använd miljövariabler i din MCP-konfiguration för att säkert lagra uppgifter såsom värd, användare och lösenord. Detta säkerställer att känslig information inte hårdkodas och är skyddad vid driftsättning.

Vilka är de huvudsakliga användningsområdena?

Användningsområden inkluderar databashantering, schema-/datautforskning, automatiserad rapportering och visualisering, systemövervakning samt AI-assisterad dataanalys—allt tillgängligt för dina AI-agenter.

Hur integrerar jag StarRocks MCP-servern med FlowHunt?

Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde och konfigurera den med din StarRocks MCP-server-URL i systemets MCP-konfigurationspanel. Detta ger din AI-agent tillgång till alla StarRocks-funktioner via MCP-protokollet.

Koppla StarRocks till dina AI-arbetsflöden

Lås upp avancerad SQL-frågeställning, schemautforskning och omedelbar datavisualisering för dina AI-agenter genom att integrera StarRocks MCP-servern med FlowHunt.

Lär dig mer

Teradata MCP-server
Teradata MCP-server

Teradata MCP-server

Teradata MCP-servern integrerar AI-assistenter med Teradata-databaser och möjliggör avancerad analys, smidig SQL-frågeexekvering och realtidsarbetsflöden för af...

4 min läsning
AI Database +5
OceanBase MCP-server
OceanBase MCP-server

OceanBase MCP-server

OceanBase MCP-servern möjliggör säkra AI-interaktioner med OceanBase-databaser och gör det möjligt att lista tabeller, läsa data och köra SQL-frågor i en kontro...

3 min läsning
AI Database +5
Astra DB MCP-server
Astra DB MCP-server

Astra DB MCP-server

Astra DB MCP-servern fungerar som en brygga mellan stora språkmodeller (LLM:er) och Astra DB, vilket möjliggör säker, automatiserad databasfrågning och hanterin...

3 min läsning
AI Database +7