Snowflake MCP Server

Snowflake MCP Server làm gì?

Snowflake MCP Server là một hiện thực của Model Context Protocol (MCP) dùng để kết nối các trợ lý AI và công cụ phát triển với cơ sở dữ liệu Snowflake. Nó cho phép tương tác cơ sở dữ liệu liền mạch bằng cách thực thi truy vấn SQL, quản lý lược đồ cơ sở dữ liệu và truy cập thông tin dữ liệu thông qua các giao diện MCP tiêu chuẩn. Bằng việc cung cấp dữ liệu và lược đồ Snowflake như các tài nguyên dễ truy cập cũng như cung cấp các công cụ đọc, ghi và quản lý bảng, server này thúc đẩy các quy trình AI, agent và LLM thực hiện các tác vụ cơ sở dữ liệu. Điều này giúp tăng năng suất phát triển đáng kể nhờ tự động hóa phân tích dữ liệu, quản lý bảng và khám phá lược đồ, tất cả đều trong phạm vi an toàn và cấu hình được.

Danh sách Prompts

Không có prompt template nào được đề cập rõ ràng trong repository hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

• memo://insights
  • Một memo liên tục cập nhật tổng hợp các insight dữ liệu được phát hiện. Tự động cập nhật khi có insight mới được ghi thêm qua công cụ append_insight.
• context://table/{table_name}
  • (Có nếu bật prefetch) Cung cấp tóm tắt lược đồ từng bảng, gồm thông tin cột và ghi chú, được hiện diện như tài nguyên riêng biệt.

Danh sách Công cụ

• read_query
  • Thực thi truy vấn SQL SELECT để đọc dữ liệu từ Snowflake, trả về kết quả dạng mảng object.
• write_query (chỉ bật với --allow-write)
  • Thực thi truy vấn SQL INSERT, UPDATE, hoặc DELETE, trả về số dòng bị ảnh hưởng hoặc thông báo xác nhận.
• create_table (chỉ bật với --allow-write)
  • Tạo bảng mới trong Snowflake bằng câu lệnh SQL CREATE TABLE và trả về xác nhận đã tạo bảng.
• list_databases
  • Liệt kê tất cả cơ sở dữ liệu trong Snowflake, trả về mảng tên database.
• list_schemas
  • Liệt kê tất cả lược đồ trong một cơ sở dữ liệu cụ thể.
• list_tables
  • Liệt kê tất cả bảng trong một cơ sở dữ liệu và lược đồ, trả về metadata bảng.
• describe_table
  • Cung cấp thông tin cột của một bảng, gồm tên, kiểu dữ liệu, cho phép null, mặc định, và ghi chú.

Ứng dụng của MCP Server này

• Quản lý & Khám phá cơ sở dữ liệu
  • Dev và agent AI có thể tự động hóa liệt kê, mô tả và quản lý cơ sở dữ liệu, lược đồ, bảng trên Snowflake, tối ưu quản trị hạ tầng dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu tự động
  • Chạy truy vấn tham số để rút trích insight, tạo báo cáo, hoặc cung cấp dữ liệu cho pipeline phân tích tiếp theo.
• Khám phá và ghi chú lược đồ
  • Tự động lấy và tóm tắt chi tiết lược đồ để làm tài liệu, tuân thủ, hoặc cho thành viên mới.
• Insight dữ liệu theo ngữ cảnh
  • Dùng tài nguyên memo://insights để tổng hợp và truy cập insight dữ liệu thay đổi liên tục, phục vụ analytics cộng tác hoặc theo dõi kiểm toán.
• Tạo bảng & kỹ thuật dữ liệu
  • Tạo bảng và cập nhật dữ liệu một cách lập trình, an toàn và ghi nhận, cho phép tự động hóa ETL, nhập liệu hoặc chuyển đổi dữ liệu.

Hướng dẫn cài đặt

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài Node.js và có quyền truy cập cấu hình Windsurf.
2. Mở file cấu hình Windsurf (thường là windsurf.json).
3. Thêm Snowflake MCP Server vào mảng mcpServers:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "mcp-snowflake-server",
         "args": ["--port", "8080"]
       }
     ]
   }
   

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra kết nối đến Snowflake MCP Server trong giao diện Windsurf.

Bảo mật API Key (Ví dụ)

{
  "command": "mcp-snowflake-server",
  "env": {
    "SNOWFLAKE_ACCOUNT": "your_account",
    "SNOWFLAKE_USER": "your_user",
    "SNOWFLAKE_PASSWORD": "${SNOWFLAKE_PASSWORD}"
  },
  "inputs": {
    "database": "your_db"
  }
}

Claude

1. Đảm bảo Claude hỗ trợ tích hợp server MCP.
2. Tìm file cấu hình Claude hoặc phần cài đặt tích hợp MCP.
3. Thêm Snowflake MCP Server như sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận Claude nhận diện và có thể kết nối tới Snowflake MCP Server.

Cursor

1. Cài đặt các phụ thuộc cần thiết và truy cập cấu hình Cursor.
2. Mở cursor.json hoặc file cài đặt tương ứng.
3. Thêm Snowflake MCP Server vào block mcpServers:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra trang trạng thái Cursor để xác nhận kết nối MCP server.

Cline

1. Đảm bảo Cline đã cài đặt và cập nhật mới nhất.
2. Mở file cấu hình Cline.
3. Đăng ký Snowflake MCP Server như sau:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Cline.
5. Xác thực kết nối tới Snowflake MCP Server.

Lưu ý về Bảo mật API Key

Lưu thông tin nhạy cảm như mật khẩu Snowflake hoặc API token bằng biến môi trường. Tham chiếu chúng an toàn trong file cấu hình qua thuộc tính env.

Sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào flow của bạn trên FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow rồi kết nối nó với agent AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, dán thông tin server MCP của bạn theo dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý thay “snowflake-mcp” bằng tên thực tế của MCP server và thay URL bằng địa chỉ server của bạn.

Tổng quan

Dựa trên các mục trên, Snowflake MCP Server cung cấp bộ công cụ và tài nguyên mạnh mẽ cho tương tác cơ sở dữ liệu Snowflake, nhưng thiếu prompt template và thông tin sampling/roots rõ ràng.

Đánh giá của chúng tôi

Snowflake MCP Server cung cấp đầy đủ công cụ truy cập dữ liệu Snowflake và các primitive tài nguyên hữu ích, tài liệu rõ ràng, hướng dẫn bảo mật/cấu hình thực tế. Tuy nhiên, việc thiếu prompt template và thông tin sampling/roots làm giảm độ hoàn thiện MCP. Tổng thể, đây là hiện thực MCP mạnh và thực tiễn cho quy trình cơ sở dữ liệu.

MCP Score