Doris MCP Sunucu Entegrasyonu

Doris MCP Sunucu Entegrasyonu

FlowHunt ajanlarını Apache Doris’e güvenli, verimli veritabanı erişimi, gelişmiş analizler ve sadeleştirilmiş doğal dil iş akışları için Doris MCP Sunucu ile bağlayın.

“Doris” MCP Sunucu ne yapar?

Doris MCP (Model Context Protocol) Sunucu, Python ve FastAPI ile geliştirilmiş, AI asistanlarının ve istemcilerin Apache Doris veritabanlarına bağlanmasını sağlayan bir arka uç servistir. MCP standardını uygulayarak dil modelleri ile harici veri kaynakları arasında güvenli ve verimli etkileşimler sunar. Doris MCP Sunucu; doğal dil sorgularını SQL’e (NL2SQL) dönüştürme, veritabanı sorguları yürütme, metadata alma ve yönetme, gelişmiş izleme ve analitik işlemleri gerçekleştirme gibi görevleri mümkün kılar. Modüler mimarisi, araçlar, prompt’lar ve kaynaklar için özel yöneticiler içerir ve veri geliştirme iş akışlarını güçlendirmek, veritabanı yönetimini otomatikleştirmek ile kurumsal sistemlere AI tabanlı içgörüleri entegre etmek için sağlam bir çözümdür.

Prompt Listesi

  • Veri analizi için akıllı prompt şablonları
    (Bunlar Prompts Manager tarafından yönetilir ve veri analizi görevleri için LLM etkileşimlerini standartlaştırmak üzere tasarlanmıştır. Belirli şablonlara belgede tek tek yer verilmemiştir.)

Kaynak Listesi

  • Kaynak Yönetimi ve Metadata Paylaşımı
    (Doris veritabanı metadata ve kaynaklarını Resources Manager aracılığıyla AI istemcilerine sunar.)
  • Katalog Federasyon Desteği
    (Hem dahili Doris tablolarına hem de Hive, MySQL gibi harici kaynaklara erişim sağlar.)
  • Kapsamlı Veritabanı Metadatası
    (LLM bağlamı olarak kullanılmak üzere detaylı metadata çıkarımı sunar.)
  • Sorgu Analitiği Artefaktları
    (Sorgu açıklama ve profil sonuçlarını LLM ekleri ve analizleri için dışa aktarır.)

Araç Listesi

  • Gelişmiş İzleme Araçları
    (Gelişmiş bellek takibi, metrik toplama ve arka uç düğüm keşfi sunar.)
  • Sorgu Bilgi Araçları
    (SQL açıklama, profil ve analiz özellikleri sağlar.)
  • Tools Manager
    (MCP üzerinden araç çağrılarını düzenleyen merkezi araç kayıt ve yönlendirme arayüzü.)
  • Resources Manager
    (Kaynak paylaşımı ve metadata yönetimini üstlenir.)
  • Prompts Manager
    (AI ve LLM iş akışları için prompt şablonlarını yönetir ve sunar.)

Bu MCP Sunucunun Kullanım Senaryoları

  • Doğal Dilden SQL’e (NL2SQL):
    Geliştiricilerin insan diliyle sorguları Doris veritabanları için SQL ifadelerine dönüştürmesini kolaylaştırır, veri erişimini ve analizini hızlandırır.
  • Gelişmiş Sorgu İzleme ve Profil Oluşturma:
    Derinlemesine SQL açıklama, performans profili ve analiz araçları sunar; performans ayarlama ve teşhis süreçlerine yardımcı olur.
  • Metadata Keşfi ve Yönetimi:
    AI tabanlı sistemlerin veritabanı şemalarını, katalogları ve kaynakları keşfetmesini sağlar; dokümantasyon üretimi veya otomatik veri eşlemesi gibi görevleri destekler.
  • Çoklu Kaynak Veri Entegrasyonu:
    Katalog federasyonu desteği ile harici veri kaynaklarıyla (örn. Hive, MySQL) kesintisiz entegrasyon ve bütünsel analitik iş akışları mümkün kılar.
  • Güvenli Veri Operasyonları:
    Güçlü güvenlik, erişim kontrolü ve veri maskeleme uygular; LLM’ler ile hassas kurumsal veriler arasında güvenli etkileşimler sunar.

Kurulum

Windsurf

  1. Python 3.12+ kurulu olduğundan emin olun.

  2. Paketi yükleyin:
    pip install mcp-doris-server@latest

  3. Windsurf yapılandırma dosyasını düzenleyerek Doris MCP sunucusunu ekleyin.

  4. mcpServers altında aşağıdaki kodu ekleyin:

    {
      "doris-mcp": {
        "command": "mcp-doris-server",
        "args": []
      }
    }
    
  5. Kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.

  6. Sunucunun çalıştığını ve bağlantı kabul ettiğini doğrulayın.

Claude

  1. Python 3.12+ kurun.

  2. Doris MCP sunucusunu yükleyin:
    pip install mcp-doris-server@latest

  3. Claude yapılandırmasında mcpServers altına sunucuyu ekleyin.

  4. Şu şekilde bir JSON kodu kullanın:

    {
      "doris-mcp": {
        "command": "mcp-doris-server",
        "args": []
      }
    }
    
  5. Claude’u yeniden başlatın ve entegrasyonu kontrol edin.

Cursor

  1. Python 3.12+ kurulu olduğundan emin olun.

  2. Sunucuyu yükleyin:
    pip install mcp-doris-server@latest

  3. Cursor yapılandırmasında şunu ekleyin:

    {
      "mcpServers": {
        "doris-mcp": {
          "command": "mcp-doris-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Yapılandırmayı kaydedin ve Cursor’ü yeniden başlatın.

  5. Doris MCP sunucu bağlantısını doğrulayın.

Cline

  1. Python 3.12+ kurun.

  2. Doris MCP sunucusunu yükleyin:
    pip install mcp-doris-server@latest

  3. Cline MCP yapılandırmasını aşağıdakiyle güncelleyin:

    {
      "mcpServers": {
        "doris-mcp": {
          "command": "mcp-doris-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Yapılandırmayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

  5. MCP sunucu durumunu kontrol edin.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama

Hassas kimlik bilgilerinizi ve API anahtarlarınızı ortam değişkenlerinde saklayın. .env ile örnek:

{
  "env": {
    "DORIS_HOST": "your-doris-host",
    "DORIS_PORT": "your-port",
    "DORIS_USER": "username",
    "DORIS_PASSWORD": "password"
  },
  "inputs": {
    "database": "your-database"
  }
}

Yapılandırmanızda ortam değişkenlerine referans verdiğinizden emin olun; bu, güvenliği artırır.

MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirim

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP flow

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında ekleyin:

{
  "doris-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında AI ajanı, bu MCP’nin tüm özellik ve fonksiyonlarına erişerek onu bir araç olarak kullanabilir. “doris-mcp” adını kendi MCP sunucu adınızla, URL’yi ise kendi adresinizle güncellemeyi unutmayın.


Genel Bakış

BölümKullanılabilirlikDetaylar/Notlar
Genel BakışTemel özellikler, mimari ve amaç hakkında bilgi verir
Prompt ListesiPrompt şablonlarına referans var, tek tek listelenmemiş
Kaynak ListesiKaynak yöneticisi, katalog federasyonu, metadata, sorgu analitiği
Araç Listesiİzleme araçları, sorgu bilgi araçları, araç yöneticisi, kaynak yöneticisi, prompt yöneticisi
API Anahtarlarının Güvenliği.env örneği, ortam değişkeni kullanılması öneriliyor
Örnekleme Desteği (değerlendirmede az önemli)Mevcut belgelerde belirtilmemiş

Yukarıdaki bilgilere göre, Doris MCP Sunucu; özellikler, kaynaklar ve kurulum açısından iyi belgelenmiştir. Ancak prompt şablonları ve örnekleme desteğiyle ilgili bazı detaylar eksik veya açıkça listelenmemiştir; bu durum, gelişmiş MCP iş akışları için eksikliğe yol açabilir.

Bizim Görüşümüz

Temel MCP özelliklerinin güçlü şekilde bulunması, sağlam güvenlik ve kaynak yönetimi ile açık kurulum rehberliği sayesinde Doris MCP Sunucu, MCP protokol desteği ve pratik uygulama açısından 8/10 puan almaktadır. Eksiklikler ağırlıklı olarak açık prompt listeleri ve örnekleme/kök dokümantasyonu konularındadır.

MCP Puanı

Lisansı var mı✅ (Apache-2.0)
En az bir aracı var mı
Fork sayısı25
Star sayısı86

Sıkça sorulan sorular

Doris MCP Sunucu ne işe yarar?

Doris MCP Sunucu, MCP protokolünü kullanarak AI ajanlarını ve istemcileri Apache Doris veritabanlarına bağlayan bir arka uç servistir. Doğal dilden SQL'e dönüşüm, sorgu yürütme, metadata yönetimi, gelişmiş izleme ve güvenli analiz iş akışlarını mümkün kılar.

Ne tür araçlar ve kaynaklar sunar?

Veri analizi için akıllı prompt şablonları, kapsamlı metadata paylaşımı, katalog federasyonu (Doris, Hive, MySQL erişimi), gelişmiş izleme, sorgu açıklama/profil, araç, kaynak ve prompt'lar için modüler yönetim sunar.

Doris MCP Sunucu'ya nasıl güvenli şekilde bağlanırım?

Doris kimlik bilgilerinizi ve hassas verilerinizi ortam değişkeni olarak saklayın (örn. .env dosyasıyla) ve MCP yapılandırmanızda bunlara referans verin. Bu yöntem, kurumsal iş akışları için güvenli ve sürdürülebilir kurulumlar sağlar.

Doris MCP Sunucu'nun tipik kullanım alanları nedir?

Kullanım alanları NL2SQL (doğal dilden SQL'e), performans profili oluşturma, metadata keşfi, çoklu kaynak entegrasyonu (Doris, Hive, MySQL), güvenli veri erişimi ve AI ile veri geliştirme iş akışlarının otomasyonudur.

Doris MCP Sunucu FlowHunt'a nasıl entegre edilir?

MCP bileşenini FlowHunt akışınıza ekleyin, sistem MCP yapılandırmasında MCP sunucu detaylarını ayarlayın ve AI ajanınıza bağlayın. FlowHunt ajanları, Doris MCP Sunucu'yu sorgu, analiz ve metadata görevleri için bir araç olarak kullanabilir.

Doris MCP Sunucusunu FlowHunt ile Entegre Edin

Doris MCP Sunucu ile veri odaklı uygulamalarınızı güçlendirin. Doğal dil ve güvenli AI entegrasyonu ile veritabanı iş akışlarını bağlayın, analiz edin ve otomatikleştirin.

Daha fazla bilgi

MotherDuck MCP Sunucusu
MotherDuck MCP Sunucusu

MotherDuck MCP Sunucusu

MotherDuck MCP Sunucusu, AI asistanlarını ve IDE'leri DuckDB ve MotherDuck veritabanlarıyla birleştirerek, tek bir arayüz üzerinden güçlü SQL analitiği sağlar. ...

4 dakika okuma
AI Database +7
MCP Veritabanı Sunucusu
MCP Veritabanı Sunucusu

MCP Veritabanı Sunucusu

MCP Veritabanı Sunucusu, AI asistanları ve otomasyon araçları için SQLite, SQL Server, PostgreSQL ve MySQL gibi popüler veritabanlarına güvenli ve programatik e...

4 dakika okuma
AI Database +4
Verodat MCP Sunucusu
Verodat MCP Sunucusu

Verodat MCP Sunucusu

Verodat MCP Sunucusu, AI asistanlarını Verodat’ın güçlü veri yönetimiyle buluşturarak geliştirme ortamlarında kusursuz veri erişimi, otomasyon ve iş akışı enteg...

3 dakika okuma
AI Data Management +4