MotherDuck MCP Server

Cosa fa il server “MotherDuck” MCP?

MotherDuck MCP Server è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) che fa da ponte tra assistenti AI e IDE con i database DuckDB e MotherDuck. Consente agli utenti di eseguire potenti analisi SQL offrendo un’interfaccia standardizzata per interrogare sia file DuckDB locali che database MotherDuck basati su cloud. Il server supporta l’esecuzione ibrida, permettendo un accesso dati senza soluzione di continuità sia da storage locale che cloud, inclusi Amazon S3 tramite le integrazioni di MotherDuck. Esponendo l’interazione col database come uno strumento per i sistemi AI, facilita a sviluppatori e agenti AI l’esecuzione di query, la gestione dei dati e l’automazione dei workflow senza configurazioni manuali o gestione server. Questo approccio serverless accelera analisi, condivisione e sviluppo di pipeline dati direttamente da ambienti AI.

Elenco dei Prompt

• duckdb-motherduck-initial-prompt: Un template di prompt per inizializzare una connessione a DuckDB o MotherDuck e iniziare a lavorare con il database.

Elenco delle Risorse

• Close the Loop: Faster Data Pipelines with MCP, DuckDB & AI (Blogpost): Post che tratta l’integrazione di MCP, DuckDB e AI per uno sviluppo rapido di pipeline dati.
• Faster Data Pipelines development with MCP and DuckDB (YouTube): Video che dimostra l’uso di MCP e DuckDB per pipeline dati.

Elenco degli Strumenti

• query: Esegue una query SQL su DuckDB o MotherDuck.
  • Input:
    • query (string, obbligatorio): L’istruzione SQL da eseguire.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Analisi SQL in assistenti AI: Permette a LLM o assistenti di codice di eseguire query SQL direttamente su DuckDB o MotherDuck, trasformando istruzioni in linguaggio naturale in analisi operative.
• Sviluppo di pipeline dati: Facilita uno sviluppo e prototipazione più rapidi di pipeline dati permettendo ai sistemi AI di interagire con fonti dati locali e cloud.
• Query ibride locali & cloud: Supporta scenari in cui gli sviluppatori devono interrogare senza soluzione di continuità dati on-premise (DuckDB) e cloud (MotherDuck), aumentando la flessibilità operativa.
• Integrazione storage cloud: Gli agenti AI possono accedere e analizzare dati archiviati su Amazon S3 o altri storage cloud integrati tramite connessioni MotherDuck.
• Esplorazione dati serverless: Elimina la necessità di gestire infrastruttura di calcolo, abilitando analisi rapide e on-demand per utenti e sistemi AI.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js e Windsurf installati.

2. Apri il file di configurazione di Windsurf (solitamente windsurf.config.json).

3. Aggiungi il MotherDuck MCP Server alla sezione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.

5. Verifica in Windsurf che il MotherDuck MCP Server sia attivo e accessibile.

Protezione delle API Key

Utilizza variabili d’ambiente per fornire credenziali sensibili come il token MotherDuck:

{
  "mcpServers": {
    "motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"],
      "env": {
        "motherduck_token": "${MOTHERDUCK_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installa Claude e assicurati che Node.js sia attivo.

2. Trova il file di configurazione di Claude (tipicamente claude.config.json).

3. Aggiungi quanto segue nella sezione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Riavvia Claude e conferma che il server compaia nell’interfaccia.

5. Usa variabili d’ambiente come sopra per proteggere le API key.

Cursor

1. Assicurati di avere Cursor installato e aggiornato.

2. Apri le impostazioni di Cursor (cursor.config.json).

3. Inserisci quanto segue sotto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.

5. Imposta i token sensibili tramite variabili d’ambiente.

Cline

1. Installa Cline e le dipendenze necessarie.

2. Modifica cline.config.json includendo:

   {
     "mcpServers": {
       "motherduck": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-motherduck", "--transport", "stream", "--db-path", "md:"]
       }
     }
   }
   

3. Salva la configurazione e riavvia Cline.

4. Assicurati che motherduck_token sia impostato come variabile d’ambiente per la sicurezza.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, aggiungi il componente MCP al tuo flow e collegalo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare "motherduck" con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Tra queste due tabelle, il MotherDuck MCP Server è ben documentato con prompt chiari, supporto strumenti, risorse e pratiche di sicurezza, ma manca una menzione esplicita di Roots e supporto Sampling. Nel complesso, è un’implementazione solida e pratica per l’analisi dei dati tramite interfaccia MCP.

MCP Score