StarRocks MCP 服务器集成

“StarRocks” MCP 服务器有什么作用？

StarRocks MCP（模型上下文协议）服务器是 AI 助手与 StarRocks 数据库之间的智能桥梁。它为 AI 代理无缝提供 SQL 查询执行、数据库探索、结构及数据概览获取、图表数据可视化等功能——无需复杂的客户端设置。通过将 StarRocks 数据库的资源和操作以 MCP 原语暴露，服务器支持表清单列出、执行 SELECT 或 DDL/DML 命令、生成表级和库级摘要等任务。同时，智能内存缓存加速重复请求，灵活的环境变量配置便于开发者集成至工作流。这极大提升了开发 AI 驱动数据工具、分析代理或数据库管理解决方案时的生产力。

提示词模板列表

仓库中未显式提及提示词模板。

资源列表

• starrocks://
  允许客户端列出数据库与数据表，并可获取 StarRocks 实例的表结构。
• proc://
  提供对 StarRocks 内部指标和系统状态的访问，将系统级信息作为资源暴露。
• 表概览
  提供单个表的全面摘要，包括列定义、行数及示例数据。
• 数据库概览
  提供整个数据库的详细摘要，涵盖结构和高层数据洞察。

工具列表

• read_query
  针对 StarRocks 数据库执行 SELECT 查询并返回结果。
• write_query
  运行 DDL/DML 命令（如 INSERT、UPDATE、DELETE、CREATE 等）进行数据库修改。
• table_overview
  生成指定数据表的摘要，包括结构、统计及样例内容。
• db_overview
  输出指定数据库的概览，概括其结构与数据。
• query_and_plotly_chart
  执行查询并自动基于结果生成 Plotly 图表，实现数据可视化。

该 MCP 服务器的应用场景

• 数据库管理
  直接通过 AI 助手执行并管理 StarRocks SQL 查询、DDL 和 DML 操作，实现结构变更、数据插入与更新。
• 结构与数据探索
  快速探索数据库、数据表及其结构，助力开发者无需手动查询即可理解数据模型与关系。
• 自动化报告与可视化
  即时生成查询结果的图表和可视化，让分析与报告在 AI 工作流中更具交互性。
• 系统监控
  访问 StarRocks 内部指标和状态，用于监控数据库健康状况、性能及调试。
• AI 辅助数据分析
  借助 AI 助手对数据及结构摘要进行总结、解读或提供洞察，提升生产力与决策效率。

如何进行配置

Windsurf

1. 确保已安装 uv 并获取 StarRocks MCP 服务器包。
2. 找到您的 Windsurf 配置文件。
3. 在 mcpServers 对象中添加 StarRocks MCP 服务器配置：

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "command": "uv",
         "args": ["run", "--with", "mcp-server-starrocks", "mcp-server-starrocks"],
         "env": {
           "STARROCKS_HOST": "localhost",
           "STARROCKS_PORT": "9030",
           "STARROCKS_USER": "root",
           "STARROCKS_PASSWORD": "",
           "STARROCKS_DB": "",
           "STARROCKS_OVERVIEW_LIMIT": "20000",
           "STARROCKS_MYSQL_AUTH_PLUGIN":"mysql_clear_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证 MCP 服务器是否运行且可访问。

Claude

1. 验证已安装 Node.js 和 uv。
2. 打开 Claude 的 MCP 配置文件。
3. 在 mcpServers 对象中添加如下内容：

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "url": "http://localhost:8000/mcp"
       }
     }
   }
   

4. 以流式 HTTP 模式启动服务器：

   export MCP_TRANSPORT_MODE=streamable-http
   uv run mcp-server-starrocks
   

5. 确认 Claude 已识别新 MCP 服务器。

Cursor

1. 本地或通过包方式安装 uv 和 StarRocks MCP 服务器。
2. 编辑 Cursor 的 MCP 配置文件。
3. 本地开发时使用如下配置：

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "path/to/mcp-server-starrocks",
           "run",
           "mcp-server-starrocks"
         ],
         "env": {
           "STARROCKS_HOST": "localhost",
           "STARROCKS_PORT": "9030",
           "STARROCKS_USER": "root",
           "STARROCKS_PASSWORD": "",
           "STARROCKS_DB": "",
           "STARROCKS_OVERVIEW_LIMIT": "20000",
           "STARROCKS_MYSQL_AUTH_PLUGIN":"mysql_clear_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. 保存并重启 Cursor。
5. 确保 MCP 服务器可被发现且运行正常。

Cline

1. 安装前置条件（uv、StarRocks MCP 服务器）。
2. 编辑 Cline 配置文件。
3. 使用推荐的流式 HTTP 集成方式添加 MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-starrocks": {
         "url": "http://localhost:8000/mcp"
       }
     }
   }
   

4. 运行以下命令启动服务器：

   export MCP_TRANSPORT_MODE=streamable-http
   uv run mcp-server-starrocks
   

5. 在 Cline 的界面或命令行测试配置。

用环境变量安全管理 API 密钥

在 MCP 服务器配置中使用环境变量存储数据库凭证等敏感信息。示例：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-starrocks": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "mcp-server-starrocks", "mcp-server-starrocks"],
      "env": {
        "STARROCKS_HOST": "${STARROCKS_HOST}",
        "STARROCKS_USER": "${STARROCKS_USER}",
        "STARROCKS_PASSWORD": "${STARROCKS_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {
        "STARROCKS_DB": "analytics"
      }
    }
  }
}

如何在流程中使用该 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，请先在流程中添加 MCP 组件并与 AI 代理连接：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具访问该 MCP 的全部功能。请记得将 “starrocks” 替换为您实际的 MCP 服务器名称（如 “github-mcp”、“weather-api” 等），并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

我们的观点

StarRocks MCP 服务器是一款定位明确、生产级的 StarRocks 数据库 MCP 集成实现。其在数据驱动工作流下资源和工具覆盖面广，虽不包含提示词模板及采样/roots 特性，但文档详实，配置安全、易用。

综合来看，针对 StarRocks 驱动的 AI 工作流，我们给该 MCP 服务器 7/10 的易用性与完整性评分。

MCP 评分