SingleStore MCP 服务器集成

“SingleStore” MCP 服务器的作用是什么？

SingleStore MCP 服务器是一款模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）服务器，旨在为 AI 助手和 SingleStore 管理 API 及相关服务之间搭建桥梁。通过遵循 MCP 标准，该服务器可实现无缝集成，使 AI 客户端（如 Claude Desktop、Cursor 等）能够以自然语言与 SingleStore 数据库进行交互。其主要功能是通过统一、标准化的协议，简化复杂操作（如数据库查询、管理任务和服务交互），让开发者能够直接在 AI 驱动工具中访问、操作和管理 SingleStore 环境中的数据，从而优化开发、数据分析与运维流程。

提示模板列表

仓库中未明确提及任何提示模板。

资源列表

仓库文档或文件中未列出任何明确资源。

工具列表

文档或引用文件（如 server.py 或类似文件）中未列出任何明确工具。

此 MCP 服务器的应用场景

• 数据库管理： 开发者可通过兼容 AI 客户端使用自然语言管理 SingleStore 数据库（如创建、修改或删除数据库）。
• 服务编排： 支持对 SingleStore 服务和集群的编排，通过对话式界面简化运维流程。
• 查询执行： 用户可通过支持的 AI 助手对 SingleStore 数据库执行复杂 SQL 查询，提升数据分析和报表效率。
• 自动化配置： 借助 AI 指引，简化 SingleStore 环境的初始化与配置流程。
• 运维监控： 通过 AI 命令支持对 SingleStore 实例的监控与健康检查。

设置方法

Windsurf

1. 确保已安装 Python >= v3.11.0 和 uvx 。
2. 安装 MCP 服务器：

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY>
   

3. 找到 Windsurf 配置文件（init 命令可能会自动定位）。
4. 在 MCP 配置中添加服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. 保存文件，重启客户端，并验证连接。

API 密钥安全设置

通过环境变量设置 API 密钥：

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. 确保已安装 Python >= v3.11.0、uvx 和 Claude Desktop。
2. 运行：

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=claude
   

3. 找到 Claude 配置文件（init 命令通常会自动定位）。
4. 插入以下片段：

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. 保存并重启 Claude Desktop，验证配置。

API 密钥安全设置

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cursor

1. 确认已安装 Python >= v3.11.0、uvx 和 Cursor。
2. 安装：

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=cursor
   

3. 找到 Cursor MCP 配置文件。
4. 添加服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. 保存并重启 Cursor 激活配置。

API 密钥安全设置

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

1. 确保已安装 Python >= v3.11.0、uvx 和 Cline。
2. 运行：

   uvx singlestore-mcp-server init --api-key <SINGLESTORE_API_KEY> --client=cline
   

3. 找到 Cline MCP 配置文件。
4. 添加如下配置：

   {
     "mcpServers": {
       "singlestore": {
         "command": "uvx",
         "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"]
       }
     }
   }
   

5. 保存并重启 Cline 完成配置。

API 密钥安全设置

{
  "mcpServers": {
    "singlestore": {
      "command": "uvx",
      "args": ["singlestore-mcp-server", "serve"],
      "env": {
        "SINGLESTORE_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

如何在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，请先将 MCP 组件添加到流程，并与您的 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，使用如下 JSON 格式输入您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可将此 MCP 作为工具，访问其全部功能和能力。请注意将 “singlestore” 替换为您的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

我会给这个 MCP 服务器打 5/10 分。该项目有开源许可证，社区关注度不错，且多平台的部署文档详细。但缺乏有关提示、资源和可用工具的详细文档，降低了对新用户的实用性和可发现性。

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