Astra DB MCP 服务器

“Astra DB” MCP 服务器的作用是什么？

Astra DB MCP 服务器是一款模型上下文协议（MCP）服务器，专为大型语言模型（LLMs）与云原生数据库服务 Astra DB 之间的无缝集成而设计。它作为桥梁，使 AI 助手和代理型工作流能够安全地查询、管理并与 Astra DB 资源交互。开发者可借此自动化复杂的数据库操作，从 AI 工具或聊天界面直接获取或操作数据，处理各类工作负载。这样不仅提升了生产效率，还能将繁琐或复杂的数据库管理任务交由 AI 处理，同时确保对 Astra DB 强大功能的安全、受控访问。

提示模板列表

文档或仓库中未提供任何提示模板相关信息。

资源列表

文档或代码库中未发现明确的资源列表。

工具列表

在 server.py 或其它代码文件中未找到明确的工具定义。仓库包含 tools 目录和 tools.ts 文件，但可用文档中未提供详细信息。

此 MCP 服务器的用例

• 数据库查询自动化： 支持 AI 驱动查询 Astra DB，减少手写 SQL/CQL，加速数据获取。
• 数据管理： 允许 LLM 插入、更新或删除 Astra DB 中的记录，简化日常数据库管理。
• 开发工作流集成： 集成 Astra DB 到 AI 编程助手（如 Claude Desktop、Cursor）中，实现上下文感知的数据操作。
• 代理型数据分析： 让 LLM 分析 Astra DB 中的数据，自动生成洞察或报告。
• 基于 API 的流程编排： 让 AI 协同 Astra DB 与其它服务/API，实现多系统工作流。

如何进行设置

Windsurf

仓库中未找到 Windsurf 的设置说明。

Claude

1. 打开 Preferences → Developer → Edit Config（在 Claude Desktop 中）。
2. 在您的 claude_desktop_config.json 文件中添加如下 JSON：

   {
     "mcpServers": {
       "astra-db-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@datastax/astra-db-mcp"],
         "env": {
           "ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN": "your_astra_db_token",
           "ASTRA_DB_API_ENDPOINT": "your_astra_db_endpoint"
         }
       }
     }
   }
   

3. Windows PowerShell 下请使用：

   {
     "command": "cmd",
     "args": ["/k", "npx", "-y", "@datastax/astra-db-mcp"]
   }
   

4. 保存配置。
5. 重启 Claude Desktop 并验证与 Astra DB MCP 的连接。

密钥安全提示：
请将 ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN 和 ASTRA_DB_API_ENDPOINT 等敏感信息存放在 MCP 服务器配置的 env 部分。

Cursor

在提供的文件中未找到 Cursor 的设置说明。

Cline

在提供的文件中未找到 Cline 的设置说明。

如何在流程中使用该 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要把 MCP 服务器集成进您的 FlowHunt 工作流，首先添加 MCP 组件到流程中，并将其与您的 AI 代理连接：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置区域，按如下 JSON 格式填写 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，拥有其全部功能和能力。请记得将 “astra-db-mcp” 替换为您的实际 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

总览

我们的看法

根据上表，Astra DB MCP 服务器提供了清晰的总览和安全的 API 密钥管理，并给出了一些实际用例建议。但缺乏有关提示模板、资源定义和工具清单的文档或代码参考。采样及 Roots 支持也未描述。这使其适合已熟悉 Astra DB 的用户，对于寻求开箱即用 LLM 提示和工具互操作性的用户则不够友好。

评分： 4/10

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