Integracja serwera Doris MCP

Do czego służy serwer “Doris” MCP?

Serwer Doris MCP (Model Context Protocol) to usługa backendowa zbudowana w Pythonie i FastAPI, zaprojektowana do łączenia asystentów AI i klientów z bazami danych Apache Doris. Implementując standard MCP, umożliwia bezpieczną i wydajną interakcję między modelami językowymi a zewnętrznymi źródłami danych. Serwer Doris MCP pozwala na takie zadania, jak zamiana zapytań w języku naturalnym na SQL (NL2SQL), wykonywanie zapytań do bazy, pobieranie i zarządzanie metadanymi oraz prowadzenie zaawansowanego monitoringu i analiz. Jego modułowa architektura obejmuje dedykowane menedżery narzędzi, promptów i zasobów, co czyni go solidnym rozwiązaniem do usprawniania przepływów rozwoju danych, automatyzacji zarządzania bazą i integracji insightów AI w systemach przedsiębiorstw.

Lista promptów

• Inteligentne szablony promptów do analizy danych
  (Zarządzane przez Menedżera Promptów, mają na celu standaryzację interakcji LLM w zadaniach analitycznych. Konkretne szablony są referencjonowane, ale nie są wymienione indywidualnie w dostępnej dokumentacji.)

Lista zasobów

• Zarządzanie zasobami i ekspozycja metadanych
  (Udostępnia metadane i zasoby baz danych Doris klientom AI przez Menedżera Zasobów.)
• Obsługa federacji katalogów
  (Pozwala na dostęp zarówno do wewnętrznych tabel Doris, jak i zewnętrznych źródeł typu Hive czy MySQL.)
• Kompleksowe metadane baz danych
  (Zapewnia szczegółowe wyciąganie metadanych do wykorzystania jako kontekst LLM.)
• Artefakty analityki zapytań
  (Eksportuje wyniki explain i profilowania zapytań do załączania i analizy przez LLM.)

Lista narzędzi

• Zaawansowane narzędzia monitorujące
  (Zaawansowane śledzenie pamięci, zbieranie metryk i wykrywanie węzłów backendowych.)
• Narzędzia informacji o zapytaniach
  (Zapewniają explain SQL, profilowanie i funkcje analityczne.)
• Menedżer Narzędzi
  (Centralny interfejs rejestracji i routingu narzędzi do orkiestracji wywołań narzędzi przez MCP.)
• Menedżer Zasobów
  (Odpowiada za ekspozycję zasobów i zarządzanie metadanymi.)
• Menedżer Promptów
  (Zarządza i udostępnia szablony promptów dla AI i przepływów LLM.)

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zamiana języka naturalnego na SQL (NL2SQL):
  Umożliwia programistom zamianę zapytań w języku naturalnym na polecenia SQL dla baz Doris, usprawniając dostęp i analizę danych.
• Zaawansowany monitoring i profilowanie zapytań:
  Dostarcza szczegółowych explain SQL, narzędzi do profilowania wydajności i analiz, wspierając tuning wydajności i diagnostykę.
• Eksploracja i zarządzanie metadanymi:
  Pozwala systemom AI na eksplorację schematów baz, katalogów i zasobów — wsparcie dla generowania dokumentacji czy automatycznego mapowania danych.
• Integracja danych z wielu źródeł:
  Obsługuje federację katalogów, umożliwiając płynną integrację ze źródłami zewnętrznymi (np. Hive, MySQL) w ramach kompleksowych przepływów analitycznych.
• Bezpieczne operacje na danych:
  Wdraża solidne mechanizmy bezpieczeństwa, kontrolę dostępu i maskowanie danych, zapewniając bezpieczną interakcję między LLM a wrażliwymi danymi przedsiębiorstwa.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że zainstalowano Pythona 3.12+.

2. Zainstaluj pakiet:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf, aby dodać serwer Doris MCP.

4. Wstaw poniższy fragment pod mcpServers:

   {
     "doris-mcp": {
       "command": "mcp-doris-server",
       "args": []
     }
   }
   

5. Zapisz i uruchom ponownie Windsurf.

6. Zweryfikuj, czy serwer działa i akceptuje połączenia.

Claude

1. Zainstaluj Pythona 3.12+.

2. Zainstaluj serwer Doris MCP:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Dodaj serwer do konfiguracji Claude pod mcpServers.

4. Użyj takiego fragmentu JSON:

   {
     "doris-mcp": {
       "command": "mcp-doris-server",
       "args": []
     }
   }
   

5. Zrestartuj Claude i sprawdź integrację.

Cursor

1. Upewnij się, że zainstalowano Pythona 3.12+.

2. Zainstaluj serwer:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. W konfiguracji Cursor dodaj:

   {
     "mcpServers": {
       "doris-mcp": {
         "command": "mcp-doris-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Cursor.

5. Potwierdź połączenie z serwerem Doris MCP.

Cline

1. Zainstaluj Pythona 3.12+.

2. Zainstaluj serwer Doris MCP:
   pip install mcp-doris-server@latest

3. Zaktualizuj konfigurację MCP dla Cline za pomocą:

   {
     "mcpServers": {
       "doris-mcp": {
         "command": "mcp-doris-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Cline.

5. Sprawdź status serwera MCP.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj wrażliwe dane logowania i klucze API w zmiennych środowiskowych. Przykład użycia .env:

{
  "env": {
    "DORIS_HOST": "twoj-doris-host",
    "DORIS_PORT": "twoj-port",
    "DORIS_USER": "nazwa_uzytkownika",
    "DORIS_PASSWORD": "haslo"
  },
  "inputs": {
    "database": "twoja-baza"
  }
}

Upewnij się, że w konfiguracji odwołujesz się do zmiennych środowiskowych dla zwiększenia bezpieczeństwa.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP, używając tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “doris-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i odpowiednio zaktualizować URL.

Przegląd

Na podstawie powyższych informacji serwer Doris MCP jest dobrze udokumentowany pod względem funkcji, zasobów i konfiguracji. Brakuje jednak szczegółów na temat szablonów promptów i obsługi próbkowania, co nieznacznie ogranicza jego kompletność dla zaawansowanych przepływów MCP.

Nasza opinia

Dzięki mocnej obecności kluczowych funkcji MCP, solidnemu bezpieczeństwu i zarządzaniu zasobami oraz jasnym instrukcjom konfiguracji, serwer Doris MCP zasługuje na ocenę 8/10 za wsparcie protokołu MCP i praktyczne zastosowanie. Główne braki dotyczą jawnego wykazu promptów oraz dokumentacji próbkowania/roots.

Ocena MCP