Tích hợp Máy chủ Doris MCP

Máy chủ “Doris” MCP dùng để làm gì?

Máy chủ Doris MCP (Model Context Protocol) là dịch vụ backend xây dựng bằng Python và FastAPI, dùng để kết nối trợ lý AI và khách hàng với cơ sở dữ liệu Apache Doris. Thông qua chuẩn MCP, nó giúp giao tiếp an toàn, hiệu quả giữa mô hình ngôn ngữ và nguồn dữ liệu bên ngoài. Doris MCP Server cho phép chuyển đổi truy vấn ngôn ngữ tự nhiên sang SQL (NL2SQL), thực thi truy vấn, lấy và quản lý metadata, giám sát và phân tích nâng cao. Kiến trúc module của nó gồm các thành phần quản lý công cụ, gợi ý và tài nguyên, giúp tăng cường quy trình phát triển dữ liệu, tự động hóa quản trị cơ sở dữ liệu và tích hợp AI vào hệ thống doanh nghiệp.

Danh sách Prompts

• Mẫu gợi ý thông minh cho phân tích dữ liệu
  (Được quản lý bởi Prompts Manager và tiêu chuẩn hóa tương tác LLM cho nhiệm vụ phân tích dữ liệu. Các mẫu cụ thể được tham chiếu nhưng không liệt kê chi tiết trong tài liệu hiện có.)

Danh sách Tài nguyên

• Quản lý tài nguyên và phơi bày metadata
  (Phơi bày metadata và tài nguyên của Doris cho khách hàng AI qua Resources Manager.)
• Hỗ trợ liên kết Catalog
  (Cho phép truy cập cả bảng Doris nội bộ lẫn nguồn ngoài như Hive, MySQL.)
• Metadata cơ sở dữ liệu toàn diện
  (Cung cấp trích xuất metadata chi tiết cho LLM làm ngữ cảnh.)
• Artefact phân tích truy vấn
  (Xuất kết quả explain và profiling truy vấn để LLM đính kèm và phân tích.)

Danh sách Công cụ

• Công cụ giám sát nâng cao
  (Theo dõi bộ nhớ, thu thập thông số, phát hiện node backend nâng cao.)
• Công cụ thông tin truy vấn
  (Cung cấp giải thích, profiling, phân tích SQL.)
• Quản lý công cụ
  (Giao diện đăng ký và điều phối công cụ trung tâm qua MCP.)
• Quản lý tài nguyên
  (Xử lý phơi bày tài nguyên và quản lý metadata.)
• Quản lý gợi ý
  (Quản lý và cung cấp mẫu gợi ý cho quy trình AI và LLM.)

Ứng dụng của MCP Server này

• Chuyển ngôn ngữ tự nhiên sang SQL (NL2SQL):
  Cho phép lập trình viên chuyển truy vấn ngôn ngữ con người thành lệnh SQL cho Doris, đơn giản hóa truy cập và phân tích dữ liệu.
• Giám sát và profiling truy vấn nâng cao:
  Cung cấp công cụ explain SQL, profiling hiệu năng, phân tích chuyên sâu, hỗ trợ tối ưu hóa và chẩn đoán.
• Khám phá và quản lý metadata:
  Cho phép hệ thống AI khám phá schema, catalog, tài nguyên cơ sở dữ liệu, hỗ trợ tạo tài liệu hoặc tự động mapping dữ liệu.
• Tích hợp dữ liệu đa nguồn:
  Hỗ trợ liên kết catalog, tích hợp liền mạch với nguồn ngoài (Hive, MySQL) cho quy trình phân tích tổng thể.
• Thao tác dữ liệu an toàn:
  Thực hiện bảo mật, kiểm soát truy cập, che giấu dữ liệu, đảm bảo tương tác an toàn giữa LLM và dữ liệu doanh nghiệp nhạy cảm.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Python 3.12+.

2. Cài đặt gói:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Chỉnh sửa tệp cấu hình Windsurf để thêm máy chủ Doris MCP.

4. Thêm đoạn sau vào dưới mcpServers:

   {
     "doris-mcp": {
       "command": "mcp-doris-server",
       "args": []
     }
   }
   

5. Lưu và khởi động lại Windsurf.

6. Kiểm tra máy chủ đã chạy và cho phép kết nối.

Claude

1. Cài đặt Python 3.12+.

2. Cài đặt máy chủ Doris MCP:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Thêm máy chủ vào cấu hình Claude dưới mcpServers.

4. Sử dụng đoạn JSON như sau:

   {
     "doris-mcp": {
       "command": "mcp-doris-server",
       "args": []
     }
   }
   

5. Khởi động lại Claude và kiểm tra tích hợp.

Cursor

1. Đảm bảo đã cài đặt Python 3.12+.

2. Cài đặt máy chủ:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Trong cấu hình của Cursor, thêm:

   {
     "mcpServers": {
       "doris-mcp": {
         "command": "mcp-doris-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Cursor.

5. Xác nhận kết nối với máy chủ Doris MCP.

Cline

1. Cài đặt Python 3.12+.

2. Cài đặt máy chủ Doris MCP:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Cập nhật cấu hình MCP của Cline bằng:

   {
     "mcpServers": {
       "doris-mcp": {
         "command": "mcp-doris-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Cline.

5. Kiểm tra trạng thái máy chủ MCP.

Bảo mật API Key

Lưu thông tin đăng nhập và API key nhạy cảm trong biến môi trường. Ví dụ với .env:

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

Đảm bảo biến môi trường được tham chiếu trong cấu hình để tăng bảo mật.

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào workflow của FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với tác nhân AI của bạn:

Bấm vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, thêm thông tin máy chủ MCP theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Nhớ thay “doris-mcp” thành tên máy chủ MCP thực tế và thay đổi URL phù hợp.

Tổng quan

Dựa trên thông tin trên, Máy chủ Doris MCP có tài liệu tốt về tính năng, tài nguyên và hướng dẫn cài đặt. Tuy nhiên, chi tiết về các mẫu prompt và hỗ trợ sampling còn thiếu hoặc chưa được liệt kê rõ, phần nào hạn chế độ đầy đủ cho workflow MCP nâng cao.

Đánh giá của chúng tôi

Với sự hiện diện mạnh mẽ của các tính năng MCP cốt lõi, bảo mật và quản lý tài nguyên tốt, hướng dẫn thiết lập rõ ràng, Máy chủ Doris MCP đạt 8/10 về hỗ trợ giao thức MCP và ứng dụng thực tiễn. Thiếu sót chủ yếu liên quan đến liệt kê prompt cụ thể và thiếu tài liệu sampling/roots.

Điểm MCP