Servidor MCP de KurrentDB

¿Qué hace el Servidor MCP de “KurrentDB”?

El Servidor MCP de KurrentDB es una herramienta diseñada para potenciar asistentes de IA y desarrolladores, permitiéndoles interactuar sin fricciones con KurrentDB, una base de datos basada en flujos. Al exponer un conjunto de herramientas y operaciones estandarizadas, el servidor permite a los clientes consultar, leer y escribir datos de flujos, así como crear y gestionar proyecciones directamente desde entornos de desarrollo de IA. Esta integración mejora los flujos de trabajo al permitir tareas como recuperar flujos de eventos, registrar nuevos eventos y crear proyecciones de datos de forma programática o mediante lenguaje natural. El Servidor MCP de KurrentDB agiliza el prototipado, la depuración y la exploración de datos orientados a eventos, resultando especialmente valioso para el desarrollo y análisis rápido en aplicaciones que aprovechan KurrentDB.

Lista de Prompts

• read_stream: Plantilla para recuperar eventos de un flujo específico, con opciones de dirección y límites.
• write_events_to_stream: Plantilla para agregar eventos a un flujo, especificando tipo de evento, datos y metadatos.
• list_streams: Plantilla para listar los flujos disponibles, soportando paginación y dirección.
• build_projection: Plantilla para describir y generar una nueva proyección usando asistencia de IA.
• create_projection: Plantilla para crear una proyección a partir de una especificación.
• update_projection: Plantilla para actualizar una proyección existente.
• test_projection: Plantilla para probar una proyección con datos de muestra.
• get_projections_status: Plantilla para recuperar el estado de todas las proyecciones.

Lista de Recursos

• Datos de Flujos: Acceso a los datos de eventos de flujos dentro de KurrentDB, permitiendo lectura y análisis.
• Lista de Flujos: Listado y metadatos de los flujos disponibles en la base de datos.
• Proyecciones: Definiciones y vistas calculadas (proyecciones) construidas a partir de datos de flujos.
• Estado de Proyecciones: Información en tiempo real sobre el estado de las proyecciones existentes.

Lista de Herramientas

• read_stream: Lee eventos de un flujo específico, con opciones de orden (hacia atrás/adelante) y cantidad.
• write_events_to_stream: Agrega nuevos eventos a un flujo con datos personalizados, tipo de evento y metadatos.
• list_streams: Devuelve una lista de todos los flujos disponibles en la instancia de KurrentDB.
• build_projection: Utiliza IA para generar una proyección basada en los requerimientos del usuario.
• create_projection: Crea una nueva proyección en KurrentDB.
• update_projection: Actualiza una proyección existente con nuevas especificaciones.
• test_projection: Prueba una proyección usando datos o escenarios de muestra.
• get_projections_status: Recupera el estado y la salud de todas las proyecciones.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Exploración de Eventos en la Base de Datos: Los desarrolladores pueden ver, filtrar y analizar rápidamente datos de eventos históricos o en tiempo real en cualquier flujo de KurrentDB, facilitando la resolución de problemas y auditorías.
• Ingesta y Registro de Eventos: Registrar programáticamente nuevos eventos (e.g., acciones de usuario, cambios del sistema) directamente en la base de datos para una obtención robusta de eventos y trazabilidad.
• Desarrollo y Depuración de Proyecciones: Crear, probar y refinar rápidamente proyecciones para analítica o modelos de datos derivados, acortando los ciclos de retroalimentación para características basadas en datos.
• Descubrimiento de Metadatos de Flujos: Listar todos los flujos y examinar su estructura o metadatos para informar el diseño del esquema o la navegación de datos.
• Monitorización Operativa: Usar las herramientas para comprobar el estado y la salud de las proyecciones, asegurando que las transformaciones críticas de datos se estén ejecutando como se espera.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Requisitos previos: Asegúrate de que Python esté instalado y que KurrentDB esté ejecutándose con proyecciones habilitadas (--run-projections=all --start-standard-projections).
2. Ubica la configuración: Abre .codeium/windsurf/mcp_config.json.
3. Agrega el Servidor MCP de KurrentDB:

   {
     "mcpServers": {
       "kurrentdb": {
         "command": "python",
         "args": ["ruta a la carpeta del mcp-server\\server.py"],
         "env": {
           "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "inserta aquí la conexión de kurrentdb"
         }
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia: Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración: Confirma que el servidor MCP esté activo y conectado.

Claude

1. Requisitos previos: Python instalado, KurrentDB ejecutándose con los flags de proyección requeridos.
2. Ubica la configuración: Edita tu archivo de configuración de Claude Desktop.
3. Agrega el Servidor MCP de KurrentDB:

   {
     "servers": {
       "KurrentDB": {
         "type": "stdio",
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "ruta a la carpeta del mcp-server",
           "run",
           "server.py"
         ],
         "env": {
           "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "inserta aquí la conexión de kurrentdb"
         }
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia: Guarda y vuelve a iniciar Claude Desktop.
5. Verifica: Asegúrate de que KurrentDB MCP aparezca en la interfaz de Claude.

Cursor

1. Requisitos previos: Python y KurrentDB configurados como se indicó arriba.
2. Ubica la configuración: Edita .cursor/mcp.json.
3. Agrega el Servidor MCP de KurrentDB:

   {
     "mcpServers": {
       "kurrentdb": {
         "command": "python",
         "args": ["ruta a la carpeta del mcp-server\\server.py"],
         "env": {
           "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "inserta aquí la conexión de kurrentdb"
         }
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia: Aplica los cambios y reinicia Cursor.
5. Verifica: Confirma que el servidor MCP esté en funcionamiento y accesible.

Cline

No se proporcionaron instrucciones explícitas en el repositorio para la configuración de Cline.

Protección de claves API

Utiliza variables de entorno en tu configuración:

"env": {
  "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "inserta aquí la conexión de kurrentdb"
}

Así mantienes las credenciales seguras y fuera del control de versiones.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "kurrentdb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutaalservidor/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “kurrentdb” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor MCP de KurrentDB está bien documentado y proporciona un conjunto integral de herramientas y recursos para interactuar con flujos y proyecciones en KurrentDB. Sus instrucciones de configuración son claras para las principales plataformas, pero algunas funciones avanzadas de MCP como Roots y Sampling no se mencionan. En general, este MCP es robusto para su caso de uso previsto en bases de datos.

Puntuación: 8/10

Puntuación MCP