Integração do SingleStore MCP Server

O que faz o “SingleStore” MCP Server?

O SingleStore MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para conectar assistentes de IA à Management API do SingleStore e serviços relacionados. Seguindo o padrão MCP, este servidor permite integração fluida, possibilitando que clientes de IA como Claude Desktop, Cursor e outros interajam com bancos de dados SingleStore usando linguagem natural. Sua principal função é facilitar operações complexas—como consultas a bancos de dados, tarefas de gerenciamento e interações com serviços—via um protocolo unificado e padronizado. Isso aprimora os fluxos de trabalho dos desenvolvedores ao tornar mais fácil acessar, manipular e gerenciar dados em ambientes SingleStore diretamente de ferramentas baseadas em IA, simplificando assim o desenvolvimento, a análise de dados e as tarefas operacionais.

Lista de Prompts

Não há templates de prompt explicitamente mencionados no repositório.

Lista de Recursos

Não há recursos explícitos listados na documentação ou arquivos do repositório.

Lista de Ferramentas

Não há ferramentas explícitas listadas na documentação ou em arquivos referenciados (como server.py ou similares).

Casos de Uso deste MCP Server

• Gerenciamento de Banco de Dados: Permite aos desenvolvedores gerenciar bancos de dados SingleStore (ex: criar, modificar ou excluir bancos) através de linguagem natural usando clientes de IA compatíveis.
• Orquestração de Serviços: Facilita a orquestração de serviços e clusters do SingleStore, tornando fluxos operacionais mais acessíveis por interfaces conversacionais.
• Execução de Consultas: Permite aos usuários executar consultas SQL complexas em bancos SingleStore através de assistentes de IA suportados, otimizando análise e relatórios de dados.
• Configuração Automatizada: Simplifica a inicialização e configuração de ambientes SingleStore por meio de interações guiadas com IA.
• Monitoramento Operacional: Permite monitoramento e checagem de saúde de instâncias SingleStore via comandos habilitados por IA.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Python >= v3.11.0 e uvx estejam instalados.
2. Instale o MCP server com:

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

3. Localize o arquivo de configuração do Windsurf (o comando init pode localizá-lo automaticamente).
4. Adicione o servidor à sua configuração MCP:

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

5. Salve o arquivo, reinicie o cliente e verifique a conectividade.

Protegendo as Chaves de API

Defina as chaves de API usando variáveis de ambiente:

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

Claude

1. Certifique-se de que Python >= v3.11.0, uvx e Claude Desktop estejam instalados.
2. Execute:

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

3. Encontre o arquivo de configuração do Claude (o comando init geralmente o localiza).
4. Insira o seguinte trecho:

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

5. Salve, reinicie o Claude Desktop e verifique a configuração.

Protegendo as Chaves de API

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

Cursor

1. Confirme que Python >= v3.11.0, uvx e Cursor estejam instalados.
2. Instale com:

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

3. Localize o arquivo de configuração MCP do Cursor.
4. Adicione o servidor:

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

5. Salve e reinicie o Cursor para ativar.

Protegendo as Chaves de API

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

Cline

1. Certifique-se de que Python >= v3.11.0, uvx e Cline estejam instalados.
2. Execute:

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

3. Localize seu arquivo de configuração MCP do Cline.
4. Adicione esta configuração:

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

5. Salve e reinicie o Cline para concluir a configuração.

Protegendo as Chaves de API

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando o MCP no FlowHunt

Para integrar MCP servers ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu MCP server utilizando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta, com acesso a todas suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “singlestore” pelo nome real do seu MCP server e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Eu avaliaria este MCP server como 5/10. O projeto tem licença clara, certa tração da comunidade e a configuração é bem documentada para múltiplas plataformas. No entanto, a falta de documentação detalhada sobre prompts, recursos e ferramentas disponíveis limita sua utilidade e descoberta para novos usuários.

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