Redshift MCP-Server

Integrations

Enables AI assistants to interact with Amazon Redshift databases, providing capabilities to list schemas and tables, retrieve table DDL scripts, get table statistics, execute SQL queries, analyze tables, and get execution plans.

Redshift MCP-Server

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server für Amazon Redshift, der KI-Assistenten die Interaktion mit Redshift-Datenbanken ermöglicht.

Einführung

Redshift MCP Server ist eine Python-basierte Implementierung des Model Context Protocol , die Tools und Ressourcen für die Interaktion mit Amazon Redshift-Datenbanken bereitstellt. KI-Assistenten können damit:

Auflisten von Schemata und Tabellen in einer Redshift-Datenbank
Abrufen von Tabellen-DDL-Skripten (Data Definition Language)
Tabellenstatistiken abrufen
Ausführen von SQL-Abfragen
Analysieren Sie Tabellen, um statistische Informationen zu sammeln
Abrufen von Ausführungsplänen für SQL-Abfragen

Installation

Voraussetzungen

Python 3.13 oder höher
Amazon Redshift-Cluster
Redshift-Anmeldeinformationen (Host, Port, Benutzername, Passwort, Datenbank)

Von der Quelle installieren

# Clone the repository
git clone https://github.com/Moonlight-CL/redshift-mcp-server.git
cd redshift-mcp-server

# Install dependencies
uv sync

Konfiguration

Der Server benötigt die folgenden Umgebungsvariablen, um eine Verbindung zu Ihrem Redshift-Cluster herzustellen:

RS_HOST=your-redshift-cluster.region.redshift.amazonaws.com
RS_PORT=5439
RS_USER=your_username
RS_PASSWORD=your_password
RS_DATABASE=your_database
RS_SCHEMA=your_schema  # Optional, defaults to "public"

Sie können diese Umgebungsvariablen direkt festlegen oder eine .env Datei verwenden.

Verwendung

Starten des Servers

# Start the server
uv run --with mcp python-dotenv redshift-connector mcp
mcp run src/redshift_mcp_server/server.py

Integration mit KI-Assistenten

Um diesen Server mit einem KI-Assistenten zu verwenden, der MCP unterstützt, fügen Sie Ihren MCP-Einstellungen die folgende Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "redshift": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "src/redshift_mcp_server", "run", "server.py"],
      "env": {
        "RS_HOST": "your-redshift-cluster.region.redshift.amazonaws.com",
        "RS_PORT": "5439",
        "RS_USER": "your_username",
        "RS_PASSWORD": "your_password",
        "RS_DATABASE": "your_database",
        "RS_SCHEMA": "your_schema"
      }
    }
  }
}

Merkmale

Ressourcen

Der Server stellt die folgenden Ressourcen bereit:

rs:///schemas - Listet alle Schemata in der Datenbank auf
rs:///{schema}/tables - Listet alle Tabellen in einem bestimmten Schema auf
rs:///{schema}/{table}/ddl - Ruft das DDL-Skript für eine bestimmte Tabelle ab
rs:///{schema}/{table}/statistic - Ruft Statistiken für eine bestimmte Tabelle ab

Werkzeuge

Der Server stellt die folgenden Tools bereit:

execute_sql – Führt eine SQL-Abfrage im Redshift-Cluster aus
analyze_table - Analysiert eine Tabelle, um statistische Informationen zu sammeln
get_execution_plan - Ruft den Ausführungsplan mit Laufzeitstatistiken für eine SQL-Abfrage ab

Beispiele

Auflisten von Schemata

access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///schemas")

Auflisten von Tabellen in einem Schema

access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///public/tables")

Tabellen-DDL abrufen

access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///public/users/ddl")

Ausführen von SQL

use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "execute_sql", {"sql": "SELECT * FROM public.users LIMIT 10"})

Analysieren einer Tabelle

use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "analyze_table", {"schema": "public", "table": "users"})

Ausführungsplan abrufen

use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "get_execution_plan", {"sql": "SELECT * FROM public.users WHERE user_id = 123"})

Entwicklung

Projektstruktur

redshift-mcp-server/
├── src/
│   └── redshift_mcp_server/
│       ├── __init__.py
│       └── server.py
├── pyproject.toml
└── README.md

Abhängigkeiten

mcp[cli]>=1.5.0 - Modellkontextprotokoll-SDK
python-dotenv>=1.1.0 – Zum Laden von Umgebungsvariablen aus .env-Dateien
redshift-connector>=2.1.5 – Python-Connector für Amazon Redshift

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Ein Model Context Protocol-Server, der KI-Assistenten die Interaktion mit Amazon Redshift-Datenbanken ermöglicht und so Schemauntersuchungen, Abfrageausführungen und die Erfassung von Statistiken ermöglicht.

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