[{"_1":2,"_520":-5,"_521":-5},"loaderData",{"_3":4,"_22":23,"_24":25,"_402":403},"root",{"_5":6,"_7":8},"toasts",[],"visitor",{"_9":10,"_11":12},"viewportWidth",1280,"visitorSession",{"_13":14,"_16":17,"_18":-5,"_19":20,"_21":-5},"attributes",[15],"BOT","id",5880053,"membership","referenceId","019698ef-ded1-7db2-9256-a8caeb9e78ea","userAccount","routes/_public/_layout",{},"routes/_public/mcp/servers/~namespace/~slug/_pages/_layout",{"_26":27,"_81":-5,"_82":40,"_29":83,"_320":321,"_400":401},"availableLocales",[28,40,46,53,60,67,74],{"_29":30,"_33":37,"_38":39},"mcpServer",{"_31":32,"_33":34,"_35":36},"description","Backend-Dienst, der das Model Control Panel-Protokoll implementiert, das eine Verbindung zu Apache Doris-Datenbanken herstellt und es Benutzern ermöglicht, SQL-Abfragen auszuführen, Metadaten zu verwalten und möglicherweise LLMs für Aufgaben wie die Konvertierung natürlicher Sprache in SQL zu nutzen.","name","Doris MCP Server","readme","# Doris MCP Server\n\nDer Doris MCP (Model Control Panel) Server ist ein Backend-Dienst, der mit Python und FastAPI erstellt wurde. Er implementiert das MCP (Model Control Panel)-Protokoll und ermöglicht Clients die Interaktion mit ihm über definierte „Tools“. Er ist primär für die Verbindung mit Apache Doris-Datenbanken konzipiert und nutzt Large Language Models (LLMs) für Aufgaben wie die Konvertierung von Abfragen in natürlicher Sprache in SQL (NL2SQL), die Ausführung von Abfragen sowie die Verwaltung und Analyse von Metadaten.\n\n## Kernfunktionen\n\n* **MCP-Protokollimplementierung** : Bietet standardmäßige MCP-Schnittstellen, unterstützt Tool-Aufrufe, Ressourcenverwaltung und schnelle Interaktionen.\n* **Mehrere Kommunikationsmodi** :\n * **SSE (Server-Sent Events)** : Wird über die Endpunkte `/sse` (Initialisierung) und `/mcp/messages` (Kommunikation) bereitgestellt ( `src/sse_server.py` ).\n * **Streamable HTTP** : Wird über den einheitlichen `/mcp` -Endpunkt bereitgestellt und unterstützt Anforderung/Antwort und Streaming ( `src/streamable_server.py` ).\n * **(Optional) Stdio** : Interaktion über Standard-Eingabe/Ausgabe ( `src/stdio_server.py` ) möglich, erfordert spezielle Startkonfiguration.\n* **Toolbasierte Schnittstelle** : Kernfunktionen sind als MCP-Tools gekapselt, die Clients bei Bedarf aufrufen können. Die aktuell verfügbaren Schlüsseltools konzentrieren sich auf die direkte Datenbankinteraktion:\n * SQL-Ausführung ( `mcp_doris_exec_query` )\n * Datenbank- und Tabellenliste ( `mcp_doris_get_db_list` , `mcp_doris_get_db_table_list` )\n * Metadatenabruf ( `mcp_doris_get_table_schema` , `mcp_doris_get_table_comment` , `mcp_doris_get_table_column_comments` , `mcp_doris_get_table_indexes` )\n * Abrufen von Prüfprotokollen ( `mcp_doris_get_recent_audit_logs` ) *Hinweis: Aktuelle Tools konzentrieren sich hauptsächlich auf direkte DB-Operationen.*\n* **Datenbankinteraktion** : Bietet Funktionen zum Herstellen einer Verbindung mit Apache Doris (oder anderen kompatiblen Datenbanken) und Ausführen von Abfragen ( `src/utils/db.py` ).\n* **Flexible Konfiguration** : Konfiguriert über eine `.env` Datei, unterstützt Einstellungen für Datenbankverbindungen, LLM-Anbieter/-Modelle, API-Schlüssel, Protokollierungsebenen usw.\n* **Metadatenextraktion** : Kann Metadateninformationen aus Datenbanken extrahieren ( `src/utils/schema_extractor.py` ).\n\n## Systemanforderungen\n\n* Python 3.12+\n* Datenbankverbindungsdetails (z. B. Doris-Host, Port, Benutzer, Passwort, Datenbank)\n\n## Schnellstart\n\n### 1. Klonen Sie das Repository\n\n```bash\n# Replace with the actual repository URL if different\ngit clone https://github.com/apache/doris-mcp-server.git\ncd doris-mcp-server\n```\n\n### 2. Abhängigkeiten installieren\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 3. Umgebungsvariablen konfigurieren\n\nKopieren Sie die Datei `.env.example` nach `.env` und ändern Sie die Einstellungen entsprechend Ihrer Umgebung:\n\n```bash\ncp env.example .env\n```\n\n**Wichtige Umgebungsvariablen:**\n\n* **Datenbankverbindung** :\n * `DB_HOST` : Datenbank-Hostname\n * `DB_PORT` : Datenbankport (Standard 9030)\n * `DB_USER` : Datenbankbenutzername\n * `DB_PASSWORD` : Datenbankkennwort\n * `DB_DATABASE` : Standarddatenbankname\n* **Serverkonfiguration** :\n * `SERVER_HOST` : Hostadresse, auf der der Server lauscht (Standard `0.0.0.0` )\n * `SERVER_PORT` : Port, auf dem der Server lauscht (Standard `3000` )\n * `ALLOWED_ORIGINS` : Von CORS zugelassene Ursprünge (durch Komma getrennt, `*` erlaubt alle)\n * `MCP_ALLOW_CREDENTIALS` : Ob CORS-Anmeldeinformationen zugelassen werden sollen (Standard: `false` )\n* **Protokollierungskonfiguration** :\n * `LOG_DIR` : Verzeichnis für Protokolldateien (Standard `./logs` )\n * `LOG_LEVEL` : Protokollebene (z. B. `INFO` , `DEBUG` , `WARNING` , `ERROR` , Standard `INFO` )\n * `CONSOLE_LOGGING` : Ob Protokolle an die Konsole ausgegeben werden sollen (Standard: `false` )\n\n### Verfügbare MCP-Tools\n\nIn der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Tools aufgeführt, die derzeit über einen MCP-Client aufgerufen werden können:\n\n| Werkzeugname | Beschreibung | Parameter | Status |\n| :------------------------------------ | :------------------------------------------------------------------------ | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :------ |\n| `mcp_doris_get_db_list` | Rufen Sie eine Liste aller Datenbanknamen auf dem Server ab. | `random_string` (Zeichenfolge, erforderlich) | ✅ Aktiv |\n| `mcp_doris_get_db_table_list` | Rufen Sie eine Liste aller Tabellennamen in der angegebenen Datenbank ab. | `random_string` (Zeichenfolge, erforderlich), `db_name` (Zeichenfolge, optional, standardmäßig aktuelle Datenbank) | ✅ Aktiv |\n| `mcp_doris_get_table_schema` | Erhalten Sie die detaillierte Struktur der angegebenen Tabelle. | `random_string` (Zeichenfolge, Erforderlich), `table_name` (Zeichenfolge, Erforderlich), `db_name` (Zeichenfolge, Optional) | ✅ Aktiv |\n| `mcp_doris_get_table_comment` | Holen Sie sich den Kommentar für die angegebene Tabelle. | `random_string` (Zeichenfolge, Erforderlich), `table_name` (Zeichenfolge, Erforderlich), `db_name` (Zeichenfolge, Optional) | ✅ Aktiv |\n| `mcp_doris_get_table_column_comments` | Ruft Kommentare für alle Spalten in der angegebenen Tabelle ab. | `random_string` (Zeichenfolge, Erforderlich), `table_name` (Zeichenfolge, Erforderlich), `db_name` (Zeichenfolge, Optional) | ✅ Aktiv |\n| `mcp_doris_get_table_indexes` | Ruft Indexinformationen für die angegebene Tabelle ab. | `random_string` (Zeichenfolge, Erforderlich), `table_name` (Zeichenfolge, Erforderlich), `db_name` (Zeichenfolge, Optional) | ✅ Aktiv |\n| `mcp_doris_exec_query` | Führen Sie die SQL-Abfrage aus und geben Sie den Ergebnisbefehl zurück. | `random_string` (Zeichenfolge, erforderlich), `sql` (Zeichenfolge, erforderlich), `db_name` (Zeichenfolge, optional), `max_rows` (Ganzzahl, optional, Standard 100), `timeout` (Ganzzahl, optional, Standard 30) | ✅ Aktiv |\n| `mcp_doris_get_recent_audit_logs` | Rufen Sie Audit-Protokolldatensätze für einen aktuellen Zeitraum ab. | `random_string` (Zeichenfolge, erforderlich), `days` (Ganzzahl, optional, Standard 7), `limit` (Ganzzahl, optional, Standard 100) | ✅ Aktiv |\n\n**Hinweis:** Alle Tools benötigen einen `random_string` Parameter als Aufrufkennung, der normalerweise automatisch vom MCP-Client verarbeitet wird. „Optional“ und „Erforderlich“ beziehen sich auf die interne Logik des Tools; der Client muss je nach Implementierung möglicherweise Werte für alle Parameter angeben. Die hier aufgeführten Toolnamen sind die Basisnamen; Clients können sie je nach Verbindungsmodus mit einem Präfix versehen sehen (z. B. `mcp_doris_stdio3_get_db_list` ).\n\n### 4. Führen Sie den Dienst aus\n\nWenn Sie den SSE-Modus verwenden, führen Sie den folgenden Befehl aus:\n\n```bash\n./start_server.sh\n```\n\nDieser Befehl startet die FastAPI-Anwendung und stellt standardmäßig sowohl SSE- als auch Streamable HTTP MCP-Dienste bereit.\n\n**Service-Endpunkte:**\n\n* **SSE-Initialisierung** : `http://:/sse`\n* **SSE-Kommunikation** : `http://:/mcp/messages` (POST)\n* **Streambares HTTP** : `http://:/mcp` (Unterstützt GET, POST, DELETE, OPTIONS)\n* **Integritätsprüfung** : `http://:/health`\n* **(Potenzielle) Statusprüfung** : `http://:/status` (Bestätigen, ob in `main.py` implementiert)\n\n## Verwendung\n\nFür die Interaktion mit dem Doris MCP-Server ist ein **MCP-Client** erforderlich. Der Client verbindet sich mit den SSE- oder Streamable-HTTP-Endpunkten des Servers und sendet Anfragen (wie `tool_call` ) gemäß der MCP-Spezifikation, um die Tools des Servers aufzurufen.\n\n**Hauptinteraktionsfluss:**\n\n1. **Client-Initialisierung** : Stellen Sie eine Verbindung zu `/sse` (SSE) her oder senden Sie einen `initialize` an `/mcp` (Streamable).\n2. **(Optional) Tools entdecken** : Der Client kann `mcp/listTools` oder `mcp/listOfferings` aufrufen, um die Liste der unterstützten Tools, deren Beschreibungen und Parameterschemata abzurufen.\n3. **Tool aufrufen** : Der Client sendet eine `tool_call` -Nachricht/Anforderung und gibt dabei den `tool_name` und `arguments` an.\n * **Beispiel: Tabellenschema abrufen**\n\n * `tool_name` : `mcp_doris_get_table_schema` (oder der modusspezifische Name)\n * `arguments` : Schließen Sie `random_string` , `table_name` und `db_name` ein.\n4. **Handle-Antwort** :\n * **Nicht-Streaming** : Der Client erhält eine Antwort mit `result` oder `error` .\n * **Streaming** : Der Client erhält eine Reihe von `tools/progress` , gefolgt von einer abschließenden Antwort mit dem `result` oder `error` .\n\nAuf bestimmte Toolnamen und Parameter sollte im `src/tools/` -Code verwiesen oder sie sollten über MCP-Erkennungsmechanismen abgerufen werden.\n\n## Verbinden mit Cursor\n\nSie können Cursor entweder im Stdio- oder im SSE-Modus mit diesem MCP-Server verbinden.\n\n### Stdio-Modus\n\nIm Stdio-Modus kann Cursor den Serverprozess direkt verwalten. Die Konfiguration erfolgt in der MCP-Server-Einstellungsdatei von Cursor (normalerweise `~/.cursor/mcp.json` oder ähnlich).\n\nWenn Sie den Stdio-Modus verwenden, führen Sie bitte den folgenden Befehl aus, um das Umgebungsabhängigkeitspaket herunterzuladen und zu erstellen. **Beachten Sie jedoch, dass Sie den Projektpfad in die richtige Pfadadresse ändern müssen** :\n\n```bash\nuv --project /your/path/doris-mcp-server run doris-mcp\n```\n\n1. **Cursor konfigurieren:** Fügen Sie Ihrer Cursor-MCP-Konfiguration einen Eintrag wie den folgenden hinzu:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-stdio\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"--project\", \"/path/to/your/doris-mcp-server\", \"run\", \"doris-mcp\"],\n \"env\": {\n \"DB_HOST\": \"127.0.0.1\",\n \"DB_PORT\": \"9030\",\n \"DB_USER\": \"root\",\n \"DB_PASSWORD\": \"your_db_password\",\n \"DB_DATABASE\": \"your_default_db\" \n }\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n2. **Wichtige Punkte:**\n\n * Ersetzen Sie `/path/to/your/doris-mcp` durch den tatsächlichen absoluten Pfad zum Stammverzeichnis des Projekts auf Ihrem System. Das Argument `--project` ist entscheidend, damit `uv` die `pyproject.toml` findet und den richtigen Befehl ausführt.\n * Der `command` ist auf `uv` eingestellt (vorausgesetzt, Sie verwenden `uv` für die Paketverwaltung, wie in `uv.lock` angegeben). Die `args` umfassen `--project` , den Pfad, `run` und `mcp-doris` (was einem in Ihrer `pyproject.toml` definierten Skript entsprechen sollte).\n * Die Datenbankverbindungsdaten ( `DB_HOST` , `DB_PORT` , `DB_USER` , `DB_PASSWORD` , `DB_DATABASE` ) werden direkt im `env` Block der Konfigurationsdatei festgelegt. Cursor leitet diese an den Serverprozess weiter. Bei der Konfiguration über Cursor ist für diesen Modus keine `.env` Datei erforderlich.\n\n### SSE-Modus\n\nIm SSE-Modus müssen Sie den MCP-Server zunächst unabhängig ausführen und Cursor dann mitteilen, wie eine Verbindung zu ihm hergestellt werden soll.\n\n1. **Konfigurieren Sie `.env` :** Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenbankanmeldeinformationen und alle anderen erforderlichen Einstellungen (wie `SERVER_PORT` , wenn Sie nicht den Standardwert 3000 verwenden) in der `.env` Datei im Projektverzeichnis richtig konfiguriert sind.\n\n2. **Starten Sie den Server:** Führen Sie den Server von Ihrem Terminal im Stammverzeichnis des Projekts aus:\n\n ```bash\n ./start_server.sh\n ```\n\n Dieses Skript liest typischerweise die `.env` Datei und startet den FastAPI-Server im SSE-Modus (siehe das Skript und `sse_server.py` / `main.py` für weitere Einzelheiten). Beachten Sie den Host und den Port, auf dem der Server lauscht (Standard ist `0.0.0.0:3000` ).\n\n3. **Cursor konfigurieren:** Fügen Sie Ihrer Cursor-MCP-Konfiguration einen Eintrag wie den folgenden hinzu, der auf den SSE-Endpunkt des laufenden Servers verweist:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-sse\": {\n \"url\": \"http://127.0.0.1:3000/sse\" // Adjust host/port if your server runs elsewhere\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n *Hinweis: Im Beispiel wird der Standardport `3000` verwendet. Wenn Ihr Server auf einem anderen Port (z. B. `3010` im Beispiel) läuft, passen Sie die URL entsprechend an.*\n\nNachdem Sie einen der Modi in Cursor konfiguriert haben, sollten Sie in der Lage sein, den Server (z. B. `doris-stdio` oder `doris-sse` ) auszuwählen und seine Tools zu verwenden.\n\n## Verzeichnisstruktur\n\n```\ndoris-mcp-server/\n├── doris_mcp_server/ # Source code for the MCP server\n│ ├── main.py # Main entry point, FastAPI app definition\n│ ├── mcp_core.py # Core MCP tool registration and Stdio handling\n│ ├── sse_server.py # SSE server implementation\n│ ├── streamable_server.py # Streamable HTTP server implementation\n│ ├── config.py # Configuration loading\n│ ├── tools/ # MCP tool definitions\n│ │ ├── mcp_doris_tools.py # Main Doris-related MCP tools\n│ │ ├── tool_initializer.py # Tool registration helper (used by mcp_core.py)\n│ │ └── __init__.py\n│ ├── utils/ # Utility classes and helper functions\n│ │ ├── db.py # Database connection and operations\n│ │ ├── logger.py # Logging configuration\n│ │ ├── schema_extractor.py # Doris metadata/schema extraction logic\n│ │ ├── sql_executor_tools.py # SQL execution helper (might be legacy)\n│ │ └── __init__.py\n│ └── __init__.py\n├── logs/ # Log file directory (if file logging enabled)\n├── README.md # This file\n├── .env.example # Example environment variable file\n├── requirements.txt # Python dependencies for pip\n├── pyproject.toml # Project metadata and build system configuration (PEP 518)\n├── uv.lock # Lock file for 'uv' package manager (alternative to pip)\n├── start_server.sh # Script to start the server\n└── restart_server.sh # Script to restart the server\n```\n\n## Entwicklung neuer Tools\n\nIn diesem Abschnitt wird der Prozess zum Hinzufügen neuer MCP-Tools zum Doris MCP-Server unter Berücksichtigung der aktuellen Projektstruktur beschrieben.\n\n### 1. Nutzen Sie Dienstprogrammmodule\n\nBevor Sie eine neue Datenbankinteraktionslogik von Grund auf neu schreiben, überprüfen Sie die vorhandenen Dienstprogrammmodule:\n\n* **`doris_mcp_server/utils/db.py`** : Bietet grundlegende Funktionen zum Abrufen von Datenbankverbindungen ( `get_db_connection` ) und Ausführen von Rohabfragen ( `execute_query` , `execute_query_df` ).\n* **`doris_mcp_server/utils/schema_extractor.py` ( `MetadataExtractor` -Klasse)** : Bietet hochrangige Methoden zum Abrufen von Datenbankmetadaten, z. B. zum Auflisten von Datenbanken/Tabellen ( `get_all_databases` , `get_database_tables` ), zum Abrufen von Tabellenschemata/Kommentaren/Indizes ( `get_table_schema` , `get_table_comment` , `get_column_comments` , `get_table_indexes` ) und zum Zugriff auf Audit-Protokolle ( `get_recent_audit_logs` ). Enthält Caching-Mechanismen.\n* **`doris_mcp_server/utils/sql_executor_tools.py` (Funktion `execute_sql_query` )** : Bietet einen Wrapper für `db.execute_query` , der Sicherheitsprüfungen enthält (optional, gesteuert durch die Umgebungsvariable `ENABLE_SQL_SECURITY_CHECK` ), SELECT-Abfragen automatisch `LIMIT` hinzufügt, die Ergebnisserialisierung (Datum, Dezimalzahlen) übernimmt und die Ausgabe in die standardmäßige MCP-Erfolgs-/Fehlerstruktur formatiert. **Es wird empfohlen, dies für die Ausführung von benutzerdefiniertem oder generiertem SQL zu verwenden.**\n\nSie können Funktionen aus diesen Modulen importieren und kombinieren, um Ihr neues Tool zu erstellen.\n\n### 2. Tool-Logik implementieren\n\nImplementieren Sie die Kernlogik Ihres neuen Tools als `async` Funktion in `doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py` . Dadurch bleiben die primären Toolimplementierungen zentralisiert. Stellen Sie sicher, dass Ihre Funktion Daten in einem Format zurückgibt, das sich problemlos in die Standard-MCP-Antwortstruktur integrieren lässt (siehe `_format_response` in derselben Datei als Referenz).\n\n**Beispiel:** Erstellen wir ein einfaches Tool `get_server_time` .\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py\nimport datetime\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import _format_response # Reuse formatter\n\n# ... existing tools ...\n\nasync def mcp_doris_get_server_time() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Gets the current server time.\"\"\"\n logger.info(f\"MCP Tool Call: mcp_doris_get_server_time\")\n try:\n current_time = datetime.datetime.now().isoformat()\n # Use the existing formatter for consistency\n return _format_response(success=True, result={\"server_time\": current_time})\n except Exception as e:\n logger.error(f\"MCP tool execution failed mcp_doris_get_server_time: {str(e)}\", exc_info=True)\n return _format_response(success=False, error=str(e), message=\"Error getting server time\")\n\n```\n\n### 3. Registrieren Sie das Tool (Doppelregistrierung)\n\nAufgrund der separaten Handhabung der Modi SSE/Streamable und Stdio müssen Sie das Tool an zwei Stellen registrieren:\n\n**A. SSE/Streamable-Registrierung ( `tool_initializer.py` )**\n\n* Importieren Sie Ihre neue Tool-Funktion aus `mcp_doris_tools.py` .\n* Fügen Sie innerhalb der Funktion `register_mcp_tools` eine neue Wrapper-Funktion hinzu, die mit `@mcp.tool()` dekoriert ist.\n* Die Wrapper-Funktion sollte Ihre Kerntoolfunktion aufrufen.\n* Definieren Sie den Werkzeugnamen und geben Sie im Dekorator eine ausführliche Beschreibung (einschließlich Parameter, falls vorhanden) an. Denken Sie daran, die obligatorische Parameterbeschreibung `random_string` aus Gründen der Clientkompatibilität einzuschließen, auch wenn Ihr Wrapper diese nicht explizit verwendet.\n\n**Beispiel ( `tool_initializer.py` ):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/tool_initializer.py\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import (\n # ... existing tool imports ...\n mcp_doris_get_server_time # <-- Import the new tool\n)\n\nasync def register_mcp_tools(mcp):\n # ... existing tool registrations ...\n\n # Register Tool: Get Server Time\n @mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\n async def get_server_time_tool() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Wrapper: Get server time\"\"\"\n # Note: No parameters needed for the core function call here\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n # ... logging registration count ...\n```\n\n**B. Stdio-Registrierung ( `mcp_core.py` )**\n\n* Fügen Sie ähnlich wie bei SSE eine neue Wrapper-Funktion hinzu, die mit `@stdio_mcp.tool()` dekoriert ist.\n* **Wichtig:** Importieren Sie Ihre Kerntoolfunktion ( `mcp_doris_get_server_time` ) *in* die Wrapper-Funktion (in dieser Datei wird ein verzögertes Importmuster verwendet).\n* Der Wrapper ruft die Kernfunktion des Tools auf. Der Wrapper selbst muss *möglicherweise* `async def` sein, abhängig davon, wie `FastMCP` Tools im Stdio-Modus verarbeitet, selbst wenn die zugrunde liegende Funktion einfach ist (siehe aktuelle Dateistruktur). Stellen Sie sicher, dass der Aufruf übereinstimmt (z. B. verwenden Sie `await` wenn eine asynchrone Funktion aufgerufen wird).\n\n**Beispiel ( `mcp_core.py` ):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/mcp_core.py\n# ... other imports and setup ...\n\n# ... existing Stdio tool registrations ...\n\n# Register Tool: Get Server Time (for Stdio)\n@stdio_mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\nasync def get_server_time_tool_stdio() -> Dict[str, Any]: # Using a slightly different wrapper name for clarity if needed\n \"\"\"Wrapper: Get server time (Stdio)\"\"\"\n from doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import mcp_doris_get_server_time # <-- Delayed import\n # Assuming the Stdio runner handles async wrappers correctly\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n# --- Register Tools --- (Or wherever the registrations are finalized)\n```\n\n### 4. Neustart und Test\n\nNachdem Sie das Tool in beiden Dateien implementiert und registriert haben, starten Sie den MCP-Server neu (sowohl im SSE-Modus über `./start_server.sh` als auch stellen Sie sicher, dass der von Cursor verwendete Stdio-Befehl bei Bedarf aktualisiert wird) und testen Sie das neue Tool mit Ihrem MCP-Client (wie Cursor) in beiden Verbindungsmodi.\n\n## Beitragen\n\nBeiträge sind über Issues oder Pull Requests willkommen.\n\n## Lizenz\n\nDieses Projekt ist unter der Apache 2.0-Lizenz lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in der Datei LICENSE (sofern vorhanden).","German","tag","de-DE",{"_29":41,"_33":44,"_38":45},{"_31":42,"_33":34,"_35":43},"Backend service implementing the Model Control Panel protocol that connects to Apache Doris databases, allowing users to execute SQL queries, manage metadata, and potentially leverage LLMs for tasks like natural language to SQL conversion.","# Doris MCP Server\n\nDoris MCP (Model Control Panel) Server is a backend service built with Python and FastAPI. It implements the MCP (Model Control Panel) protocol, allowing clients to interact with it through defined \"Tools\". It's primarily designed to connect to Apache Doris databases, potentially leveraging Large Language Models (LLMs) for tasks like converting natural language queries to SQL (NL2SQL), executing queries, and performing metadata management and analysis.\n\n## Core Features\n\n* **MCP Protocol Implementation**: Provides standard MCP interfaces, supporting tool calls, resource management, and prompt interactions.\n* **Multiple Communication Modes**:\n * **SSE (Server-Sent Events)**: Served via `/sse` (initialization) and `/mcp/messages` (communication) endpoints (`src/sse_server.py`).\n * **Streamable HTTP**: Served via the unified `/mcp` endpoint, supporting request/response and streaming (`src/streamable_server.py`).\n * **(Optional) Stdio**: Interaction possible via standard input/output (`src/stdio_server.py`), requires specific startup configuration.\n* **Tool-Based Interface**: Core functionalities are encapsulated as MCP tools that clients can call as needed. Currently available key tools focus on direct database interaction:\n * SQL Execution (`mcp_doris_exec_query`)\n * Database and Table Listing (`mcp_doris_get_db_list`, `mcp_doris_get_db_table_list`)\n * Metadata Retrieval (`mcp_doris_get_table_schema`, `mcp_doris_get_table_comment`, `mcp_doris_get_table_column_comments`, `mcp_doris_get_table_indexes`)\n * Audit Log Retrieval (`mcp_doris_get_recent_audit_logs`)\n *Note: Current tools primarily focus on direct DB operations.*\n* **Database Interaction**: Provides functionality to connect to Apache Doris (or other compatible databases) and execute queries (`src/utils/db.py`).\n* **Flexible Configuration**: Configured via a `.env` file, supporting settings for database connections, LLM providers/models, API keys, logging levels, etc.\n* **Metadata Extraction**: Capable of extracting database metadata information (`src/utils/schema_extractor.py`).\n\n## System Requirements\n\n* Python 3.12+\n* Database connection details (e.g., Doris Host, Port, User, Password, Database)\n\n## Quick Start\n\n### 1. Clone the Repository\n\n```bash\n# Replace with the actual repository URL if different\ngit clone https://github.com/apache/doris-mcp-server.git\ncd doris-mcp-server\n```\n\n### 2. Install Dependencies\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 3. Configure Environment Variables\n\nCopy the `.env.example` file to `.env` and modify the settings according to your environment:\n\n```bash\ncp env.example .env\n```\n\n**Key Environment Variables:**\n\n* **Database Connection**:\n * `DB_HOST`: Database hostname\n * `DB_PORT`: Database port (default 9030)\n * `DB_USER`: Database username\n * `DB_PASSWORD`: Database password\n * `DB_DATABASE`: Default database name\n* **Server Configuration**:\n * `SERVER_HOST`: Host address the server listens on (default `0.0.0.0`)\n * `SERVER_PORT`: Port the server listens on (default `3000`)\n * `ALLOWED_ORIGINS`: CORS allowed origins (comma-separated, `*` allows all)\n * `MCP_ALLOW_CREDENTIALS`: Whether to allow CORS credentials (default `false`)\n* **Logging Configuration**:\n * `LOG_DIR`: Directory for log files (default `./logs`)\n * `LOG_LEVEL`: Log level (e.g., `INFO`, `DEBUG`, `WARNING`, `ERROR`, default `INFO`)\n * `CONSOLE_LOGGING`: Whether to output logs to the console (default `false`)\n\n### Available MCP Tools\n\nThe following table lists the main tools currently available for invocation via an MCP client:\n\n| Tool Name | Description | Parameters | Status |\n| :-------------------------------- | :---------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :------- |\n| `mcp_doris_get_db_list` | Get a list of all database names on the server. | `random_string` (string, Required) | ✅ Active |\n| `mcp_doris_get_db_table_list` | Get a list of all table names in the specified database. | `random_string` (string, Required), `db_name` (string, Optional, defaults to current db) | ✅ Active |\n| `mcp_doris_get_table_schema` | Get detailed structure of the specified table. | `random_string` (string, Required), `table_name` (string, Required), `db_name` (string, Optional) | ✅ Active |\n| `mcp_doris_get_table_comment` | Get the comment for the specified table. | `random_string` (string, Required), `table_name` (string, Required), `db_name` (string, Optional) | ✅ Active |\n| `mcp_doris_get_table_column_comments` | Get comments for all columns in the specified table. | `random_string` (string, Required), `table_name` (string, Required), `db_name` (string, Optional) | ✅ Active |\n| `mcp_doris_get_table_indexes` | Get index information for the specified table. | `random_string` (string, Required), `table_name` (string, Required), `db_name` (string, Optional) | ✅ Active |\n| `mcp_doris_exec_query` | Execute SQL query and return result command. | `random_string` (string, Required), `sql` (string, Required), `db_name` (string, Optional), `max_rows` (integer, Optional, default 100), `timeout` (integer, Optional, default 30) | ✅ Active |\n| `mcp_doris_get_recent_audit_logs` | Get audit log records for a recent period. | `random_string` (string, Required), `days` (integer, Optional, default 7), `limit` (integer, Optional, default 100) | ✅ Active |\n\n**Note:** All tools require a `random_string` parameter as a call identifier, typically handled automatically by the MCP client. \"Optional\" and \"Required\" refer to the tool's internal logic; the client might need to provide values for all parameters depending on its implementation. The tool names listed here are the base names; clients might see them prefixed (e.g., `mcp_doris_stdio3_get_db_list`) depending on the connection mode.\n\n### 4. Run the Service\n\nIf you use SSE mode, execute the following command:\n\n```bash\n./start_server.sh\n```\n\nThis command starts the FastAPI application, providing both SSE and Streamable HTTP MCP services by default.\n\n**Service Endpoints:**\n\n* **SSE Initialization**: `http://:/sse`\n* **SSE Communication**: `http://:/mcp/messages` (POST)\n* **Streamable HTTP**: `http://:/mcp` (Supports GET, POST, DELETE, OPTIONS)\n* **Health Check**: `http://:/health`\n* **(Potential) Status Check**: `http://:/status` (Confirm if implemented in `main.py`)\n\n## Usage\n\nInteraction with the Doris MCP Server requires an **MCP Client**. The client connects to the server's SSE or Streamable HTTP endpoints and sends requests (like `tool_call`) according to the MCP specification to invoke the server's tools.\n\n**Main Interaction Flow:**\n\n1. **Client Initialization**: Connect to `/sse` (SSE) or send an `initialize` method call to `/mcp` (Streamable).\n2. **(Optional) Discover Tools**: The client can call `mcp/listTools` or `mcp/listOfferings` to get the list of supported tools, their descriptions, and parameter schemas.\n3. **Call Tool**: The client sends a `tool_call` message/request, specifying the `tool_name` and `arguments`.\n * **Example: Get Table Schema**\n * `tool_name`: `mcp_doris_get_table_schema` (or the mode-specific name)\n * `arguments`: Include `random_string`, `table_name`, `db_name`.\n4. **Handle Response**:\n * **Non-streaming**: The client receives a response containing `result` or `error`.\n * **Streaming**: The client receives a series of `tools/progress` notifications, followed by a final response containing the `result` or `error`.\n\nSpecific tool names and parameters should be referenced from the `src/tools/` code or obtained via MCP discovery mechanisms.\n\n## Connecting with Cursor\n\nYou can connect Cursor to this MCP server using either Stdio or SSE mode.\n\n### Stdio Mode\n\nStdio mode allows Cursor to manage the server process directly. Configuration is done within Cursor's MCP Server settings file (typically `~/.cursor/mcp.json` or similar).\n\nIf you use stdio mode, please execute the following command to download and build the environment dependency package, **but please note that you need to change the project path to the correct path address**:\n\n```bash\nuv --project /your/path/doris-mcp-server run doris-mcp\n```\n\n1. **Configure Cursor:** Add an entry like the following to your Cursor MCP configuration:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-stdio\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"--project\", \"/path/to/your/doris-mcp-server\", \"run\", \"doris-mcp\"],\n \"env\": {\n \"DB_HOST\": \"127.0.0.1\",\n \"DB_PORT\": \"9030\",\n \"DB_USER\": \"root\",\n \"DB_PASSWORD\": \"your_db_password\",\n \"DB_DATABASE\": \"your_default_db\" \n }\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n2. **Key Points:**\n * Replace `/path/to/your/doris-mcp` with the actual absolute path to the project's root directory on your system. The `--project` argument is crucial for `uv` to find the `pyproject.toml` and run the correct command.\n * The `command` is set to `uv` (assuming you use `uv` for package management as indicated by `uv.lock`). The `args` include `--project`, the path, `run`, and `mcp-doris` (which should correspond to a script defined in your `pyproject.toml`).\n * Database connection details (`DB_HOST`, `DB_PORT`, `DB_USER`, `DB_PASSWORD`, `DB_DATABASE`) are set directly in the `env` block within the configuration file. Cursor will pass these to the server process. No `.env` file is needed for this mode when configured via Cursor.\n\n### SSE Mode\n\nSSE mode requires you to run the MCP server independently first, and then tell Cursor how to connect to it.\n\n1. **Configure `.env`:** Ensure your database credentials and any other necessary settings (like `SERVER_PORT` if not using the default 3000) are correctly configured in the `.env` file within the project directory.\n2. **Start the Server:** Run the server from your terminal in the project's root directory:\n ```bash\n ./start_server.sh\n ```\n This script typically reads the `.env` file and starts the FastAPI server in SSE mode (check the script and `sse_server.py` / `main.py` for specifics). Note the host and port the server is listening on (default is `0.0.0.0:3000`).\n3. **Configure Cursor:** Add an entry like the following to your Cursor MCP configuration, pointing to the running server's SSE endpoint:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-sse\": {\n \"url\": \"http://127.0.0.1:3000/sse\" // Adjust host/port if your server runs elsewhere\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n *Note: The example uses the default port `3000`. If your server is configured to run on a different port (like `3010` in the user example), adjust the URL accordingly.*\n\nAfter configuring either mode in Cursor, you should be able to select the server (e.g., `doris-stdio` or `doris-sse`) and use its tools.\n\n## Directory Structure\n\n```\ndoris-mcp-server/\n├── doris_mcp_server/ # Source code for the MCP server\n│ ├── main.py # Main entry point, FastAPI app definition\n│ ├── mcp_core.py # Core MCP tool registration and Stdio handling\n│ ├── sse_server.py # SSE server implementation\n│ ├── streamable_server.py # Streamable HTTP server implementation\n│ ├── config.py # Configuration loading\n│ ├── tools/ # MCP tool definitions\n│ │ ├── mcp_doris_tools.py # Main Doris-related MCP tools\n│ │ ├── tool_initializer.py # Tool registration helper (used by mcp_core.py)\n│ │ └── __init__.py\n│ ├── utils/ # Utility classes and helper functions\n│ │ ├── db.py # Database connection and operations\n│ │ ├── logger.py # Logging configuration\n│ │ ├── schema_extractor.py # Doris metadata/schema extraction logic\n│ │ ├── sql_executor_tools.py # SQL execution helper (might be legacy)\n│ │ └── __init__.py\n│ └── __init__.py\n├── logs/ # Log file directory (if file logging enabled)\n├── README.md # This file\n├── .env.example # Example environment variable file\n├── requirements.txt # Python dependencies for pip\n├── pyproject.toml # Project metadata and build system configuration (PEP 518)\n├── uv.lock # Lock file for 'uv' package manager (alternative to pip)\n├── start_server.sh # Script to start the server\n└── restart_server.sh # Script to restart the server\n```\n\n## Developing New Tools\n\nThis section outlines the process for adding new MCP tools to the Doris MCP Server, considering the current project structure.\n\n### 1. Leverage Utility Modules\n\nBefore writing new database interaction logic from scratch, check the existing utility modules:\n\n* **`doris_mcp_server/utils/db.py`**: Provides basic functions for getting database connections (`get_db_connection`) and executing raw queries (`execute_query`, `execute_query_df`).\n* **`doris_mcp_server/utils/schema_extractor.py` (`MetadataExtractor` class)**: Offers high-level methods to retrieve database metadata, such as listing databases/tables (`get_all_databases`, `get_database_tables`), getting table schemas/comments/indexes (`get_table_schema`, `get_table_comment`, `get_column_comments`, `get_table_indexes`), and accessing audit logs (`get_recent_audit_logs`). It includes caching mechanisms.\n* **`doris_mcp_server/utils/sql_executor_tools.py` (`execute_sql_query` function)**: Provides a wrapper around `db.execute_query` that includes security checks (optional, controlled by `ENABLE_SQL_SECURITY_CHECK` env var), adds automatic `LIMIT` to SELECT queries, handles result serialization (dates, decimals), and formats the output into the standard MCP success/error structure. **It's recommended to use this for executing user-provided or generated SQL.**\n\nYou can import and combine functionalities from these modules to build your new tool.\n\n### 2. Implement Tool Logic\n\nImplement the core logic for your new tool as an `async` function within `doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py`. This keeps the primary tool implementations centralized. Ensure your function returns data in a format that can be easily wrapped into the standard MCP response structure (see `_format_response` in the same file for reference).\n\n**Example:** Let's create a simple tool `get_server_time`.\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py\nimport datetime\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import _format_response # Reuse formatter\n\n# ... existing tools ...\n\nasync def mcp_doris_get_server_time() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Gets the current server time.\"\"\"\n logger.info(f\"MCP Tool Call: mcp_doris_get_server_time\")\n try:\n current_time = datetime.datetime.now().isoformat()\n # Use the existing formatter for consistency\n return _format_response(success=True, result={\"server_time\": current_time})\n except Exception as e:\n logger.error(f\"MCP tool execution failed mcp_doris_get_server_time: {str(e)}\", exc_info=True)\n return _format_response(success=False, error=str(e), message=\"Error getting server time\")\n\n```\n\n### 3. Register the Tool (Dual Registration)\n\nDue to the separate handling of SSE/Streamable and Stdio modes, you need to register the tool in two places:\n\n**A. SSE/Streamable Registration (`tool_initializer.py`)**\n\n* Import your new tool function from `mcp_doris_tools.py`.\n* Inside the `register_mcp_tools` function, add a new wrapper function decorated with `@mcp.tool()`.\n* The wrapper function should call your core tool function.\n* Define the tool name and provide a detailed description (including parameters if any) in the decorator. Remember to include the mandatory `random_string` parameter description for client compatibility, even if your wrapper doesn't explicitly use it.\n\n**Example (`tool_initializer.py`):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/tool_initializer.py\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import (\n # ... existing tool imports ...\n mcp_doris_get_server_time # <-- Import the new tool\n)\n\nasync def register_mcp_tools(mcp):\n # ... existing tool registrations ...\n\n # Register Tool: Get Server Time\n @mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\n async def get_server_time_tool() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Wrapper: Get server time\"\"\"\n # Note: No parameters needed for the core function call here\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n # ... logging registration count ...\n```\n\n**B. Stdio Registration (`mcp_core.py`)**\n\n* Similar to SSE, add a new wrapper function decorated with `@stdio_mcp.tool()`.\n* **Important:** Import your core tool function (`mcp_doris_get_server_time`) *inside* the wrapper function (delayed import pattern used in this file).\n* The wrapper calls the core tool function. The wrapper itself *might* need to be `async def` depending on how `FastMCP` handles tools in Stdio mode, even if the underlying function is simple (as seen in the current file structure). Ensure the call matches (e.g., use `await` if calling an async function).\n\n**Example (`mcp_core.py`):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/mcp_core.py\n# ... other imports and setup ...\n\n# ... existing Stdio tool registrations ...\n\n# Register Tool: Get Server Time (for Stdio)\n@stdio_mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\nasync def get_server_time_tool_stdio() -> Dict[str, Any]: # Using a slightly different wrapper name for clarity if needed\n \"\"\"Wrapper: Get server time (Stdio)\"\"\"\n from doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import mcp_doris_get_server_time # <-- Delayed import\n # Assuming the Stdio runner handles async wrappers correctly\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n# --- Register Tools --- (Or wherever the registrations are finalized)\n```\n\n### 4. Restart and Test\n\nAfter implementing and registering the tool in both files, restart the MCP server (both SSE mode via `./start_server.sh` and ensure the Stdio command used by Cursor is updated if necessary) and test the new tool using your MCP client (like Cursor) in both connection modes.\n\n## Contributing\n\nContributions are welcome via Issues or Pull Requests.\n\n## License\n\nThis project is licensed under the Apache 2.0 License. See the LICENSE file (if it exists) for details. \n","English","en-US",{"_29":47,"_33":51,"_38":52},{"_31":48,"_33":49,"_35":50},"Servicio de backend que implementa el protocolo Model Control Panel que se conecta a las bases de datos Apache Doris, lo que permite a los usuarios ejecutar consultas SQL, administrar metadatos y potencialmente aprovechar LLM para tareas como la conversión de lenguaje natural a SQL.","Servidor Doris MCP","# Servidor Doris MCP\n\nEl servidor Doris MCP (Panel de Control de Modelos) es un servicio backend desarrollado con Python y FastAPI. Implementa el protocolo MCP (Panel de Control de Modelos), lo que permite a los clientes interactuar con él mediante herramientas definidas. Está diseñado principalmente para conectarse a bases de datos Apache Doris, aprovechando potencialmente los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) para tareas como la conversión de consultas de lenguaje natural a SQL (NL2SQL), la ejecución de consultas y la gestión y el análisis de metadatos.\n\n## Características principales\n\n* **Implementación del protocolo MCP** : proporciona interfaces MCP estándar, admite llamadas de herramientas, gestión de recursos e interacciones rápidas.\n* **Múltiples modos de comunicación** :\n * **SSE (eventos enviados por el servidor)** : se sirven a través de los puntos finales `/sse` (inicialización) y `/mcp/messages` (comunicación) ( `src/sse_server.py` ).\n * **HTTP transmisible** : se sirve a través del punto final unificado `/mcp` , que admite solicitud/respuesta y transmisión ( `src/streamable_server.py` ).\n * **(Opcional) Stdio** : interacción posible a través de entrada/salida estándar ( `src/stdio_server.py` ), requiere configuración de inicio específica.\n* **Interfaz basada en herramientas** : Las funcionalidades principales se encapsulan como herramientas MCP que los clientes pueden usar según sea necesario. Las herramientas clave disponibles actualmente se centran en la interacción directa con la base de datos:\n * Ejecución de SQL ( `mcp_doris_exec_query` )\n * Listado de bases de datos y tablas ( `mcp_doris_get_db_list` , `mcp_doris_get_db_table_list` )\n * Recuperación de metadatos ( `mcp_doris_get_table_schema` , `mcp_doris_get_table_comment` , `mcp_doris_get_table_column_comments` , `mcp_doris_get_table_indexes` )\n * Recuperación del registro de auditoría ( `mcp_doris_get_recent_audit_logs` ) *Nota: Las herramientas actuales se centran principalmente en operaciones directas de la base de datos.*\n* **Interacción con la base de datos** : proporciona funcionalidad para conectarse a Apache Doris (u otras bases de datos compatibles) y ejecutar consultas ( `src/utils/db.py` ).\n* **Configuración flexible** : se configura a través de un archivo `.env` , que admite configuraciones para conexiones de bases de datos, proveedores/modelos LLM, claves API, niveles de registro, etc.\n* **Extracción de metadatos** : capaz de extraer información de metadatos de la base de datos ( `src/utils/schema_extractor.py` ).\n\n## Requisitos del sistema\n\n* Python 3.12+\n* Detalles de conexión a la base de datos (por ejemplo, Doris Host, Puerto, Usuario, Contraseña, Base de datos)\n\n## Inicio rápido\n\n### 1. Clonar el repositorio\n\n```bash\n# Replace with the actual repository URL if different\ngit clone https://github.com/apache/doris-mcp-server.git\ncd doris-mcp-server\n```\n\n### 2. Instalar dependencias\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 3. Configurar variables de entorno\n\nCopie el archivo `.env.example` a `.env` y modifique la configuración según su entorno:\n\n```bash\ncp env.example .env\n```\n\n**Variables ambientales clave:**\n\n* **Conexión a la base de datos** :\n * `DB_HOST` : Nombre de host de la base de datos\n * `DB_PORT` : Puerto de base de datos (predeterminado 9030)\n * `DB_USER` : Nombre de usuario de la base de datos\n * `DB_PASSWORD` : Contraseña de la base de datos\n * `DB_DATABASE` : Nombre de la base de datos predeterminada\n* **Configuración del servidor** :\n * `SERVER_HOST` : Dirección de host en la que escucha el servidor (valor predeterminado `0.0.0.0` )\n * `SERVER_PORT` : Puerto en el que escucha el servidor (predeterminado `3000` )\n * `ALLOWED_ORIGINS` : Orígenes permitidos por CORS (separados por comas, `*` permite todos)\n * `MCP_ALLOW_CREDENTIALS` : Si se permiten credenciales CORS (valor predeterminado: `false` )\n* **Configuración de registro** :\n * `LOG_DIR` : Directorio para archivos de registro (predeterminado `./logs` )\n * `LOG_LEVEL` : Nivel de registro (por ejemplo, `INFO` , `DEBUG` , `WARNING` , `ERROR` , predeterminado `INFO` )\n * `CONSOLE_LOGGING` : Si desea enviar registros a la consola (predeterminado: `false` )\n\n### Herramientas MCP disponibles\n\nLa siguiente tabla enumera las principales herramientas actualmente disponibles para la invocación a través de un cliente MCP:\n\n| Nombre de la herramienta | Descripción | Parámetros | Estado |\n| :------------------------------------ | :--------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :------- |\n| `mcp_doris_get_db_list` | Obtenga una lista de todos los nombres de bases de datos en el servidor. | `random_string` (cadena, Obligatorio) | ✅ Activo |\n| `mcp_doris_get_db_table_list` | Obtenga una lista de todos los nombres de tablas en la base de datos especificada. | `random_string` (cadena, Obligatorio), `db_name` (cadena, Opcional, predeterminado a la base de datos actual) | ✅ Activo |\n| `mcp_doris_get_table_schema` | Obtenga la estructura detallada de la tabla especificada. | `random_string` (cadena, Obligatorio), `table_name` (cadena, Obligatorio), `db_name` (cadena, Opcional) | ✅ Activo |\n| `mcp_doris_get_table_comment` | Obtener el comentario para la tabla especificada. | `random_string` (cadena, Obligatorio), `table_name` (cadena, Obligatorio), `db_name` (cadena, Opcional) | ✅ Activo |\n| `mcp_doris_get_table_column_comments` | Obtener comentarios para todas las columnas de la tabla especificada. | `random_string` (cadena, Obligatorio), `table_name` (cadena, Obligatorio), `db_name` (cadena, Opcional) | ✅ Activo |\n| `mcp_doris_get_table_indexes` | Obtener información del índice para la tabla especificada. | `random_string` (cadena, Obligatorio), `table_name` (cadena, Obligatorio), `db_name` (cadena, Opcional) | ✅ Activo |\n| `mcp_doris_exec_query` | Ejecutar consulta SQL y devolver el comando de resultado. | `random_string` (cadena, Obligatorio), `sql` (cadena, Obligatorio), `db_name` (cadena, Opcional), `max_rows` (entero, Opcional, predeterminado 100), `timeout` (entero, Opcional, predeterminado 30) | ✅ Activo |\n| `mcp_doris_get_recent_audit_logs` | Obtenga registros de registro de auditoría de un período reciente. | `random_string` (cadena, Obligatorio), `days` (entero, Opcional, predeterminado 7), `limit` (entero, Opcional, predeterminado 100) | ✅ Activo |\n\n**Nota:** Todas las herramientas requieren un parámetro `random_string` como identificador de llamada, que normalmente gestiona automáticamente el cliente MCP. \"Opcional\" y \"Obligatorio\" se refieren a la lógica interna de la herramienta; el cliente podría necesitar proporcionar valores para todos los parámetros según su implementación. Los nombres de las herramientas que se muestran aquí son los nombres base; los clientes podrían verlos con un prefijo (p. ej., `mcp_doris_stdio3_get_db_list` ) según el modo de conexión.\n\n### 4. Ejecutar el servicio\n\nSi utiliza el modo SSE, ejecute el siguiente comando:\n\n```bash\n./start_server.sh\n```\n\nEste comando inicia la aplicación FastAPI, que proporciona servicios SSE y Streamable HTTP MCP de forma predeterminada.\n\n**Puntos finales del servicio:**\n\n* **Inicialización de SSE** : `http://:/sse`\n* **Comunicación SSE** : `http://:/mcp/messages` (POST)\n* **HTTP transmisible** : `http://:/mcp` (admite GET, POST, DELETE, OPCIONES)\n* **Comprobación de estado** : `http://:/health`\n* **(Potencial) Comprobación de estado** : `http://:/status` (Confirmar si está implementado en `main.py` )\n\n## Uso\n\nLa interacción con el servidor Doris MCP requiere un **cliente MCP** . El cliente se conecta a los puntos finales HTTP SSE o Streamable del servidor y envía solicitudes (como `tool_call` ) según la especificación MCP para invocar las herramientas del servidor.\n\n**Flujo de interacción principal:**\n\n1. **Inicialización del cliente** : Conéctese a `/sse` (SSE) o envíe una llamada al método `initialize` a `/mcp` (transmisible).\n2. **(Opcional) Descubrir herramientas** : el cliente puede llamar a `mcp/listTools` o `mcp/listOfferings` para obtener la lista de herramientas compatibles, sus descripciones y esquemas de parámetros.\n3. **Herramienta de llamada** : el cliente envía un mensaje/solicitud `tool_call` , especificando el `tool_name` y `arguments` .\n * **Ejemplo: Obtener el esquema de la tabla**\n\n * `tool_name` : `mcp_doris_get_table_schema` (o el nombre específico del modo)\n * `arguments` : incluye `random_string` , `table_name` , `db_name` .\n4. **Respuesta del manejador** :\n * **Sin transmisión** : el cliente recibe una respuesta que contiene `result` o `error` .\n * **Transmisión** : el cliente recibe una serie de `tools/progress` , seguidas de una respuesta final que contiene el `result` o `error` .\n\nLos nombres y parámetros de herramientas específicos deben referenciarse desde el código `src/tools/` u obtenerse mediante mecanismos de descubrimiento de MCP.\n\n## Conectando con el cursor\n\nPuede conectar Cursor a este servidor MCP usando el modo Stdio o SSE.\n\n### Modo estudio\n\nEl modo Stdio permite a Cursor gestionar directamente el proceso del servidor. La configuración se realiza en el archivo de configuración del servidor MCP de Cursor (normalmente `~/.cursor/mcp.json` o similar).\n\nSi usa el modo stdio, ejecute el siguiente comando para descargar y compilar el paquete de dependencia del entorno, **pero tenga en cuenta que debe cambiar la ruta del proyecto a la dirección de ruta correcta** :\n\n```bash\nuv --project /your/path/doris-mcp-server run doris-mcp\n```\n\n1. **Configurar cursor:** agregue una entrada como la siguiente a su configuración de Cursor MCP:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-stdio\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"--project\", \"/path/to/your/doris-mcp-server\", \"run\", \"doris-mcp\"],\n \"env\": {\n \"DB_HOST\": \"127.0.0.1\",\n \"DB_PORT\": \"9030\",\n \"DB_USER\": \"root\",\n \"DB_PASSWORD\": \"your_db_password\",\n \"DB_DATABASE\": \"your_default_db\" \n }\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n2. **Puntos clave:**\n\n * Reemplace `/path/to/your/doris-mcp` con la ruta absoluta al directorio raíz del proyecto en su sistema. El argumento `--project` es crucial para que `uv` encuentre el `pyproject.toml` y ejecute el comando correcto.\n * El `command` se establece en `uv` (suponiendo que se usa `uv` para la gestión de paquetes, como se indica en `uv.lock` ). Los `args` incluyen `--project` , la ruta, `run` y `mcp-doris` (que debería corresponder a un script definido en `pyproject.toml` ).\n * Los detalles de conexión a la base de datos ( `DB_HOST` , `DB_PORT` , `DB_USER` , `DB_PASSWORD` , `DB_DATABASE` ) se configuran directamente en el bloque `env` del archivo de configuración. Cursor los pasará al proceso del servidor. No se necesita el archivo `.env` para este modo cuando se configura mediante Cursor.\n\n### Modo SSE\n\nEl modo SSE requiere que primero ejecutes el servidor MCP de forma independiente y luego le digas a Cursor cómo conectarse a él.\n\n1. **Configurar `.env` :** asegúrese de que las credenciales de su base de datos y cualquier otra configuración necesaria (como `SERVER_PORT` si no usa el valor predeterminado 3000) estén configuradas correctamente en el archivo `.env` dentro del directorio del proyecto.\n\n2. **Iniciar el servidor:** Ejecute el servidor desde su terminal en el directorio raíz del proyecto:\n\n ```bash\n ./start_server.sh\n ```\n\n Este script suele leer el archivo `.env` e iniciar el servidor FastAPI en modo SSE (consulte el script y `sse_server.py` para obtener más información). Anote `main.py` host y el puerto en los que escucha el servidor (el valor predeterminado es `0.0.0.0:3000` ).\n\n3. **Configurar cursor:** agregue una entrada como la siguiente a su configuración de MCP de Cursor, que apunte al punto final SSE del servidor en ejecución:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-sse\": {\n \"url\": \"http://127.0.0.1:3000/sse\" // Adjust host/port if your server runs elsewhere\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n *Nota: El ejemplo utiliza el puerto predeterminado `3000` Si su servidor está configurado para ejecutarse en un puerto diferente (como `3010` en el ejemplo del usuario), ajuste la URL según corresponda.*\n\nDespués de configurar cualquiera de los modos en Cursor, debería poder seleccionar el servidor (por ejemplo, `doris-stdio` o `doris-sse` ) y utilizar sus herramientas.\n\n## Estructura del directorio\n\n```\ndoris-mcp-server/\n├── doris_mcp_server/ # Source code for the MCP server\n│ ├── main.py # Main entry point, FastAPI app definition\n│ ├── mcp_core.py # Core MCP tool registration and Stdio handling\n│ ├── sse_server.py # SSE server implementation\n│ ├── streamable_server.py # Streamable HTTP server implementation\n│ ├── config.py # Configuration loading\n│ ├── tools/ # MCP tool definitions\n│ │ ├── mcp_doris_tools.py # Main Doris-related MCP tools\n│ │ ├── tool_initializer.py # Tool registration helper (used by mcp_core.py)\n│ │ └── __init__.py\n│ ├── utils/ # Utility classes and helper functions\n│ │ ├── db.py # Database connection and operations\n│ │ ├── logger.py # Logging configuration\n│ │ ├── schema_extractor.py # Doris metadata/schema extraction logic\n│ │ ├── sql_executor_tools.py # SQL execution helper (might be legacy)\n│ │ └── __init__.py\n│ └── __init__.py\n├── logs/ # Log file directory (if file logging enabled)\n├── README.md # This file\n├── .env.example # Example environment variable file\n├── requirements.txt # Python dependencies for pip\n├── pyproject.toml # Project metadata and build system configuration (PEP 518)\n├── uv.lock # Lock file for 'uv' package manager (alternative to pip)\n├── start_server.sh # Script to start the server\n└── restart_server.sh # Script to restart the server\n```\n\n## Desarrollo de nuevas herramientas\n\nEsta sección describe el proceso para agregar nuevas herramientas MCP al servidor Doris MCP, considerando la estructura actual del proyecto.\n\n### 1. Aproveche los módulos de utilidad\n\nAntes de escribir una nueva lógica de interacción con la base de datos desde cero, verifique los módulos de utilidad existentes:\n\n* **`doris_mcp_server/utils/db.py`** : proporciona funciones básicas para obtener conexiones de base de datos ( `get_db_connection` ) y ejecutar consultas sin procesar ( `execute_query` , `execute_query_df` ).\n* **`doris_mcp_server/utils/schema_extractor.py` (clase `MetadataExtractor` )** : Ofrece métodos avanzados para recuperar metadatos de bases de datos, como listar bases de datos/tablas ( `get_all_databases` , `get_database_tables` ), obtener esquemas/comentarios/índices de tablas ( `get_table_schema` , `get_table_comment` , `get_column_comments` , `get_table_indexes` ) y acceder a registros de auditoría ( `get_recent_audit_logs` ). Incluye mecanismos de almacenamiento en caché.\n* **`doris_mcp_server/utils/sql_executor_tools.py` (función `execute_sql_query` )** : Proporciona un contenedor para `db.execute_query` que incluye comprobaciones de seguridad (opcionales, controladas por la variable de entorno `ENABLE_SQL_SECURITY_CHECK` ), añade `LIMIT` automático a las consultas SELECT, gestiona la serialización de resultados (fechas, decimales) y formatea la salida según la estructura estándar de éxito/error de MCP. **Se recomienda su uso para ejecutar SQL proporcionado o generado por el usuario.**\n\nPuede importar y combinar funcionalidades de estos módulos para crear su nueva herramienta.\n\n### 2. Implementar la lógica de la herramienta\n\nImplemente la lógica principal de su nueva herramienta como una función `async` dentro de `doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py` . Esto mantiene centralizadas las implementaciones principales de la herramienta. Asegúrese de que su función devuelva datos en un formato que se pueda integrar fácilmente en la estructura de respuesta estándar de MCP (consulte `_format_response` en el mismo archivo como referencia).\n\n**Ejemplo:** Creemos una herramienta simple `get_server_time` .\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py\nimport datetime\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import _format_response # Reuse formatter\n\n# ... existing tools ...\n\nasync def mcp_doris_get_server_time() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Gets the current server time.\"\"\"\n logger.info(f\"MCP Tool Call: mcp_doris_get_server_time\")\n try:\n current_time = datetime.datetime.now().isoformat()\n # Use the existing formatter for consistency\n return _format_response(success=True, result={\"server_time\": current_time})\n except Exception as e:\n logger.error(f\"MCP tool execution failed mcp_doris_get_server_time: {str(e)}\", exc_info=True)\n return _format_response(success=False, error=str(e), message=\"Error getting server time\")\n\n```\n\n### 3. Registrar la herramienta (registro dual)\n\nDebido al manejo separado de los modos SSE/Streamable y Stdio, debe registrar la herramienta en dos lugares:\n\n**A. Registro SSE/Transmitible ( `tool_initializer.py` )**\n\n* Importe su nueva función de herramienta desde `mcp_doris_tools.py` .\n* Dentro de la función `register_mcp_tools` , agregue una nueva función contenedora decorada con `@mcp.tool()` .\n* La función envolvente debe llamar a la función de su herramienta principal.\n* Define el nombre de la herramienta y proporciona una descripción detallada (incluyendo los parámetros, si los hay) en el decorador. Recuerda incluir la descripción obligatoria del parámetro `random_string` para compatibilidad con el cliente, incluso si tu wrapper no la usa explícitamente.\n\n**Ejemplo ( `tool_initializer.py` ):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/tool_initializer.py\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import (\n # ... existing tool imports ...\n mcp_doris_get_server_time # <-- Import the new tool\n)\n\nasync def register_mcp_tools(mcp):\n # ... existing tool registrations ...\n\n # Register Tool: Get Server Time\n @mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\n async def get_server_time_tool() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Wrapper: Get server time\"\"\"\n # Note: No parameters needed for the core function call here\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n # ... logging registration count ...\n```\n\n**B. Registro de Stdio ( `mcp_core.py` )**\n\n* De manera similar a SSE, agregue una nueva función contenedora decorada con `@stdio_mcp.tool()` .\n* **Importante:** Importe la función de su herramienta principal ( `mcp_doris_get_server_time` ) *dentro de* la función contenedora (patrón de importación retrasada utilizado en este archivo).\n* El contenedor llama a la función principal de la herramienta. El contenedor *podría* necesitar una `async def` según cómo `FastMCP` gestione las herramientas en modo Stdio, incluso si la función subyacente es simple (como se observa en la estructura del archivo actual). Asegúrese de que la llamada coincida (por ejemplo, use `await` si se llama a una función asíncrona).\n\n**Ejemplo ( `mcp_core.py` ):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/mcp_core.py\n# ... other imports and setup ...\n\n# ... existing Stdio tool registrations ...\n\n# Register Tool: Get Server Time (for Stdio)\n@stdio_mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\nasync def get_server_time_tool_stdio() -> Dict[str, Any]: # Using a slightly different wrapper name for clarity if needed\n \"\"\"Wrapper: Get server time (Stdio)\"\"\"\n from doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import mcp_doris_get_server_time # <-- Delayed import\n # Assuming the Stdio runner handles async wrappers correctly\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n# --- Register Tools --- (Or wherever the registrations are finalized)\n```\n\n### 4. Reiniciar y probar\n\nDespués de implementar y registrar la herramienta en ambos archivos, reinicie el servidor MCP (ambos modos SSE a través de `./start_server.sh` y asegúrese de que el comando Stdio utilizado por Cursor se actualice si es necesario) y pruebe la nueva herramienta usando su cliente MCP (como Cursor) en ambos modos de conexión.\n\n## Contribuyendo\n\nLas contribuciones son bienvenidas a través de problemas o solicitudes de extracción.\n\n## Licencia\n\nEste proyecto está licenciado bajo la licencia Apache 2.0. Consulte el archivo de licencia (si existe) para obtener más información.","Spanish","es-ES",{"_29":54,"_33":58,"_38":59},{"_31":55,"_33":56,"_35":57},"Apache Doris データベースに接続するモデルコントロールパネルプロトコルを実装するバックエンドサービス。これにより、ユーザーは SQL クエリを実行したり、メタデータを管理したり、自然言語から SQL への変換などのタスクに LLM を活用できるようになります。","ドリスMCPサーバー","# ドリスMCPサーバー\n\nDoris MCP（モデルコントロールパネル）サーバーは、PythonとFastAPIで構築されたバックエンドサービスです。MCP（モデルコントロールパネル）プロトコルを実装しており、クライアントは定義された「ツール」を介してDorisサーバーと対話できます。主にApache Dorisデータベースへの接続を目的として設計されており、大規模言語モデル（LLM）を活用して、自然言語クエリをSQL（NL2SQL）に変換したり、クエリを実行したり、メタデータの管理と分析を行ったりといったタスクを実行できます。\n\n## コア機能\n\n* **MCP プロトコル実装**: 標準の MCP インターフェイスを提供し、ツール呼び出し、リソース管理、プロンプト対話をサポートします。\n* **複数の通信モード**:\n * **SSE (Server-Sent Events)** : `/sse` (初期化) および`/mcp/messages` (通信) エンドポイント ( `src/sse_server.py` ) を介して提供されます。\n * **ストリーミング可能な HTTP** : 統合された`/mcp`エンドポイントを介して提供され、リクエスト/レスポンスとストリーミングをサポートします ( `src/streamable_server.py` )。\n * **(オプション) Stdio** : 標準入出力 ( `src/stdio_server.py` ) を介して対話が可能で、特定の起動構成が必要です。\n* **ツールベースのインターフェース**：コア機能はMCPツールとしてカプセル化されており、クライアントは必要に応じてツールを呼び出すことができます。現在利用可能な主要なツールは、データベースとの直接的なやり取りに重点を置いています。\n * SQL 実行 ( `mcp_doris_exec_query` )\n * データベースとテーブルの一覧表示 ( `mcp_doris_get_db_list` 、 `mcp_doris_get_db_table_list` )\n * メタデータの取得 ( `mcp_doris_get_table_schema` 、 `mcp_doris_get_table_comment` 、 `mcp_doris_get_table_column_comments` 、 `mcp_doris_get_table_indexes` )\n * 監査ログの取得 ( `mcp_doris_get_recent_audit_logs` )*注: 現在のツールは主に直接的な DB 操作に重点を置いています。*\n* **データベースインタラクション**: Apache Doris (またはその他の互換性のあるデータベース) に接続し、クエリを実行する機能を提供します ( `src/utils/db.py` )。\n* **柔軟な構成**: `.env`ファイルを介して構成され、データベース接続、LLM プロバイダー/モデル、API キー、ログレベルなどの設定をサポートします。\n* **メタデータ抽出**: データベースのメタデータ情報を抽出できます ( `src/utils/schema_extractor.py` )。\n\n## システム要件\n\n* Python 3.12以上\n* データベース接続の詳細（例：Doris ホスト、ポート、ユーザー、パスワード、データベース）\n\n## クイックスタート\n\n### 1. リポジトリのクローンを作成する\n\n```bash\n# Replace with the actual repository URL if different\ngit clone https://github.com/apache/doris-mcp-server.git\ncd doris-mcp-server\n```\n\n### 2. 依存関係をインストールする\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 3. 環境変数を設定する\n\n`.env.example`ファイルを`.env`にコピーし、環境に応じて設定を変更します。\n\n```bash\ncp env.example .env\n```\n\n**主要な環境変数:**\n\n* **データベース接続**:\n * `DB_HOST` : データベースのホスト名\n * `DB_PORT` : データベースポート（デフォルトは9030）\n * `DB_USER` : データベースユーザー名\n * `DB_PASSWORD` : データベースパスワード\n * `DB_DATABASE` : デフォルトのデータベース名\n* **サーバー構成**:\n * `SERVER_HOST` : サーバーがリッスンするホストアドレス（デフォルト`0.0.0.0` ）\n * `SERVER_PORT` : サーバーがリッスンするポート (デフォルト`3000` )\n * `ALLOWED_ORIGINS` : CORS で許可されたオリジン（カンマ区切り、 `*`はすべて許可）\n * `MCP_ALLOW_CREDENTIALS` : CORS 資格情報を許可するかどうか (デフォルトは`false` )\n* **ログ構成**:\n * `LOG_DIR` : ログファイルのディレクトリ（デフォルトは`./logs` ）\n * `LOG_LEVEL` : ログレベル (例: `INFO` 、 `DEBUG` 、 `WARNING` 、 `ERROR` 、デフォルトは`INFO` )\n * `CONSOLE_LOGGING` : コンソールにログを出力するかどうか（デフォルトは`false` ）\n\n### 利用可能なMCPツール\n\n次の表は、MCP クライアント経由で呼び出すことができる主なツールを現在示しています。\n\n| ツール名 | 説明 | パラメータ | 状態 |\n| :------------------------------------ | :-------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :------ |\n| `mcp_doris_get_db_list` | サーバー上のすべてのデータベース名のリストを取得します。 | `random_string` （文字列、必須） | ✅ アクティブ |\n| `mcp_doris_get_db_table_list` | 指定されたデータベース内のすべてのテーブル名のリストを取得します。 | `random_string` （文字列、必須）、 `db_name` （文字列、オプション、デフォルトは現在のデータベース） | ✅ アクティブ |\n| `mcp_doris_get_table_schema` | 指定されたテーブルの詳細な構造を取得します。 | `random_string` （文字列、必須）、 `table_name` （文字列、必須）、 `db_name` （文字列、オプション） | ✅ アクティブ |\n| `mcp_doris_get_table_comment` | 指定されたテーブルのコメントを取得します。 | `random_string` （文字列、必須）、 `table_name` （文字列、必須）、 `db_name` （文字列、オプション） | ✅ アクティブ |\n| `mcp_doris_get_table_column_comments` | 指定されたテーブル内のすべての列のコメントを取得します。 | `random_string` （文字列、必須）、 `table_name` （文字列、必須）、 `db_name` （文字列、オプション） | ✅ アクティブ |\n| `mcp_doris_get_table_indexes` | 指定されたテーブルのインデックス情報を取得します。 | `random_string` （文字列、必須）、 `table_name` （文字列、必須）、 `db_name` （文字列、オプション） | ✅ アクティブ |\n| `mcp_doris_exec_query` | SQL クエリを実行し、結果コマンドを返します。 | `random_string` （文字列、必須）、 `sql` （文字列、必須）、 `db_name` （文字列、オプション）、 `max_rows` （整数、オプション、デフォルト 100）、 `timeout` （整数、オプション、デフォルト 30） | ✅ アクティブ |\n| `mcp_doris_get_recent_audit_logs` | 最近の期間の監査ログレコードを取得します。 | `random_string` （文字列、必須）、 `days` （整数、オプション、デフォルト7）、 `limit` （整数、オプション、デフォルト100） | ✅ アクティブ |\n\n\\*\\*注:\\*\\*すべてのツールは、呼び出し識別子として`random_string`パラメータを必要とします。これは通常、MCPクライアントによって自動的に処理されます。「オプション」および「必須」はツールの内部ロジックを参照します。クライアントは、実装によってはすべてのパラメータの値を指定する必要がある場合があります。ここに記載されたツール名は基本名です。接続モードによっては、クライアントにはプレフィックス（例: `mcp_doris_stdio3_get_db_list` ）が付加されて表示されることがあります。\n\n### 4. サービスを実行する\n\nSSE モードを使用する場合は、次のコマンドを実行します。\n\n```bash\n./start_server.sh\n```\n\nこのコマンドは、FastAPI アプリケーションを起動し、デフォルトで SSE と Streamable HTTP MCP サービスの両方を提供します。\n\n**サービスエンドポイント:**\n\n* **SSE 初期化**: `http://:/sse`\n* **SSE通信**: `http://:/mcp/messages` (POST)\n* **ストリーミング可能な HTTP** : `http://:/mcp` (GET、POST、DELETE、OPTIONS をサポート)\n* **ヘルスチェック**: `http://:/health`\n* **(潜在的) ステータスチェック**: `http://:/status` ( `main.py`に実装されているかどうかを確認)\n\n## 使用法\n\nDoris MCPサーバーとのやり取りには、 **MCPクライアント**が必要です。クライアントはサーバーのSSEまたはStreamable HTTPエンドポイントに接続し、MCP仕様に従ってリクエスト（ `tool_call`など）を送信してサーバーのツールを呼び出します。\n\n**主なインタラクションフロー:**\n\n1. **クライアントの初期化**: `/sse` (SSE) に接続するか、 `/mcp` (Streamable) に`initialize`メソッド呼び出しを送信します。\n2. **(オプション) ツールの検出**: クライアントは`mcp/listTools`または`mcp/listOfferings`を呼び出して、サポートされているツールのリスト、その説明、およびパラメータースキーマを取得できます。\n3. **ツールの呼び出し**: クライアントは、 `tool_name`と`arguments`を指定して、 `tool_call`メッセージ/要求を送信します。\n * **例: テーブルスキーマの取得**\n\n * `tool_name` : `mcp_doris_get_table_schema` (またはモード固有の名前)\n * `arguments` : `random_string` 、 `table_name` 、 `db_name`を含めます。\n4. **ハンドル応答**:\n * **非ストリーミング**: クライアントは`result`または`error`を含む応答を受信します。\n * **ストリーミング**: クライアントは一連の`tools/progress`通知を受信し、その後に`result`または`error`を含む最終応答を受信します。\n\n特定のツール名とパラメータは`src/tools/`コードから参照するか、MCP 検出メカニズムを介して取得する必要があります。\n\n## カーソルで接続する\n\nStdio モードまたは SSE モードのいずれかを使用して、Cursor をこの MCP サーバーに接続できます。\n\n### 標準モード\n\nstdioモードでは、Cursorがサーバープロセスを直接管理できます。設定はCursorのMCPサーバー設定ファイル（通常は`~/.cursor/mcp.json`など）内で行います。\n\nstdio モードを使用する場合は、次のコマンドを実行して環境依存パッケージをダウンロードしてビルドしてください。**ただし、プロジェクトパスを正しいパスアドレスに変更する必要があることに注意してください**。\n\n```bash\nuv --project /your/path/doris-mcp-server run doris-mcp\n```\n\n1. \\*\\*カーソルの構成:\\*\\*カーソル MCP 構成に次のようなエントリを追加します。\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-stdio\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"--project\", \"/path/to/your/doris-mcp-server\", \"run\", \"doris-mcp\"],\n \"env\": {\n \"DB_HOST\": \"127.0.0.1\",\n \"DB_PORT\": \"9030\",\n \"DB_USER\": \"root\",\n \"DB_PASSWORD\": \"your_db_password\",\n \"DB_DATABASE\": \"your_default_db\" \n }\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n2. **要点:**\n\n * `/path/to/your/doris-mcp`を、システム上のプロジェクトのルートディレクトリへの実際の絶対パスに置き換えてください。-- `--project`引数は、 `uv``pyproject.toml`見つけて正しいコマンドを実行するために不可欠です。\n * `command``uv`に設定されています（ `uv.lock`で示されているように、パッケージ管理に`uv`を使用していると仮定します）。 `args``--project` 、パス、 `run` 、 `mcp-doris` （ `pyproject.toml`で定義されたスクリプトに対応するもの）が含まれます。\n * データベース接続の詳細（ `DB_HOST` 、 `DB_PORT` 、 `DB_USER` 、 `DB_PASSWORD` 、 `DB_DATABASE` ）は、設定ファイル内の`env`ブロックに直接設定されます。Cursor はこれらの情報をサーバープロセスに渡します。Cursor 経由で設定する場合、このモードでは`.env`ファイルは必要ありません。\n\n### SSEモード\n\nSSE モードでは、最初に MCP サーバーを独立して実行し、次に Cursor に接続する方法を指示する必要があります。\n\n1. \\*\\*`.env`を構成する:\\*\\*データベースの資格情報とその他の必要な設定 (デフォルトの 3000 を使用していない場合は`SERVER_PORT`など) が、プロジェクトディレクトリ内の`.env`ファイルで正しく構成されていることを確認します。\n\n2. \\*\\*サーバーを起動する:\\*\\*プロジェクトのルートディレクトリでターミナルからサーバーを実行します。\n\n ```bash\n ./start_server.sh\n ```\n\n このスクリプトは通常、 `.env`ファイルを読み取り、FastAPI サーバーを SSE モードで起動します（詳細はスクリプトと`sse_server.py` / `main.py`参照してください）。サーバーが listen しているホストとポート番号に注意してください（デフォルトは`0.0.0.0:3000`です）。\n\n3. \\*\\*カーソルを構成する:\\*\\*実行中のサーバーの SSE エンドポイントを指す次のようなエントリをカーソル MCP 構成に追加します。\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-sse\": {\n \"url\": \"http://127.0.0.1:3000/sse\" // Adjust host/port if your server runs elsewhere\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n *注: この例ではデフォルトのポート`3000`使用しています。サーバーが別のポート（例の`3010`など）で動作するように設定されている場合は、URL を適宜調整してください。*\n\nCursor でいずれかのモードを設定したら、サーバー (例: `doris-stdio`または`doris-sse` ) を選択してそのツールを使用できるようになります。\n\n## ディレクトリ構造\n\n```\ndoris-mcp-server/\n├── doris_mcp_server/ # Source code for the MCP server\n│ ├── main.py # Main entry point, FastAPI app definition\n│ ├── mcp_core.py # Core MCP tool registration and Stdio handling\n│ ├── sse_server.py # SSE server implementation\n│ ├── streamable_server.py # Streamable HTTP server implementation\n│ ├── config.py # Configuration loading\n│ ├── tools/ # MCP tool definitions\n│ │ ├── mcp_doris_tools.py # Main Doris-related MCP tools\n│ │ ├── tool_initializer.py # Tool registration helper (used by mcp_core.py)\n│ │ └── __init__.py\n│ ├── utils/ # Utility classes and helper functions\n│ │ ├── db.py # Database connection and operations\n│ │ ├── logger.py # Logging configuration\n│ │ ├── schema_extractor.py # Doris metadata/schema extraction logic\n│ │ ├── sql_executor_tools.py # SQL execution helper (might be legacy)\n│ │ └── __init__.py\n│ └── __init__.py\n├── logs/ # Log file directory (if file logging enabled)\n├── README.md # This file\n├── .env.example # Example environment variable file\n├── requirements.txt # Python dependencies for pip\n├── pyproject.toml # Project metadata and build system configuration (PEP 518)\n├── uv.lock # Lock file for 'uv' package manager (alternative to pip)\n├── start_server.sh # Script to start the server\n└── restart_server.sh # Script to restart the server\n```\n\n## 新しいツールの開発\n\nこのセクションでは、現在のプロジェクト構造を考慮して、新しい MCP ツールを Doris MCP サーバーに追加するプロセスの概要を説明します。\n\n### 1. ユーティリティモジュールを活用する\n\n新しいデータベース相互作用ロジックを最初から記述する前に、既存のユーティリティモジュールを確認します。\n\n* **`doris_mcp_server/utils/db.py`** : データベース接続 ( `get_db_connection` ) を取得し、生のクエリ ( `execute_query` 、 `execute_query_df` ) を実行するための基本関数を提供します。\n* **`doris_mcp_server/utils/schema_extractor.py` ( `MetadataExtractor`クラス)** : データベース/テーブルの一覧表示 ( `get_all_databases` 、 `get_database_tables` )、テーブルスキーマ/コメント/インデックスの取得 ( `get_table_schema` 、 `get_table_comment` 、 `get_column_comments` 、 `get_table_indexes` )、監査ログへのアクセス ( `get_recent_audit_logs` ) など、データベースメタデータを取得するための高レベルメソッドを提供します。キャッシュメカニズムも備えています。\n* **`doris_mcp_server/utils/sql_executor_tools.py` ( `execute_sql_query`関数)** : `db.execute_query`のラッパーを提供します。セキュリティチェック（オプション、 `ENABLE_SQL_SECURITY_CHECK`環境変数で制御）、SELECT クエリへの自動`LIMIT`の追加、結果のシリアル化（日付、小数点）の処理、MCP 標準の成功/エラー構造への出力のフォーマットが含まれます。**ユーザーが指定した SQL または生成された SQL を実行する場合は、このラッパーの使用をお勧めします。**\n\nこれらのモジュールから機能をインポートして組み合わせ、新しいツールを構築できます。\n\n### 2. ツールロジックを実装する\n\n新しいツールのコアロジックを、 `doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py`内の`async`関数として実装します。これにより、主要なツール実装を一元化できます。関数が返すデータは、標準的なMCPレスポンス構造に簡単にラップできる形式でなければなりません（同じファイル内の`_format_response`参照してください）。\n\n\\*\\*例:\\*\\*シンプルなツール`get_server_time`を作成しましょう。\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py\nimport datetime\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import _format_response # Reuse formatter\n\n# ... existing tools ...\n\nasync def mcp_doris_get_server_time() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Gets the current server time.\"\"\"\n logger.info(f\"MCP Tool Call: mcp_doris_get_server_time\")\n try:\n current_time = datetime.datetime.now().isoformat()\n # Use the existing formatter for consistency\n return _format_response(success=True, result={\"server_time\": current_time})\n except Exception as e:\n logger.error(f\"MCP tool execution failed mcp_doris_get_server_time: {str(e)}\", exc_info=True)\n return _format_response(success=False, error=str(e), message=\"Error getting server time\")\n\n```\n\n### 3. ツールを登録する（二重登録）\n\nSSE/Streamable モードと Stdio モードを別々に処理するため、ツールを次の 2 つの場所に登録する必要があります。\n\n**A. SSE/Streamable 登録 ( `tool_initializer.py` )**\n\n* `mcp_doris_tools.py`から新しいツール関数をインポートします。\n* `register_mcp_tools`関数内に、 `@mcp.tool()`で装飾された新しいラッパー関数を追加します。\n* ラッパー関数はコアツール関数を呼び出す必要があります。\n* ツール名を定義し、デコレータで詳細な説明（パラメータがある場合はそれも含む）を指定します。クライアントとの互換性を保つため、ラッパーで明示的に使用しない場合でも、必須の`random_string`パラメータの説明を必ず含めてください。\n\n**例 ( `tool_initializer.py` ):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/tool_initializer.py\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import (\n # ... existing tool imports ...\n mcp_doris_get_server_time # <-- Import the new tool\n)\n\nasync def register_mcp_tools(mcp):\n # ... existing tool registrations ...\n\n # Register Tool: Get Server Time\n @mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\n async def get_server_time_tool() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Wrapper: Get server time\"\"\"\n # Note: No parameters needed for the core function call here\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n # ... logging registration count ...\n```\n\n**B. 標準入出力登録 ( `mcp_core.py` )**\n\n* SSE と同様に、 `@stdio_mcp.tool()`で装飾された新しいラッパー関数を追加します。\n* \\*\\*重要:\\*\\*ラッパー関数*内に*コアツール関数 ( `mcp_doris_get_server_time` ) をインポートします (このファイルで使用される遅延インポートパターン)。\n* ラッパーはコアツール関数を呼び出します。FastMCP `FastMCP` Stdioモードでツールを処理する方法によっては、ラッパー自体を`async def`で記述する必要がある*場合があります*。これは、基盤となる関数が単純な場合（現在のファイル構造からわかるように）でも同様です。呼び出しが一致していることを確認してください（例えば、非同期関数を呼び出す場合は`await`を使用してください）。\n\n**例 ( `mcp_core.py` ):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/mcp_core.py\n# ... other imports and setup ...\n\n# ... existing Stdio tool registrations ...\n\n# Register Tool: Get Server Time (for Stdio)\n@stdio_mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\nasync def get_server_time_tool_stdio() -> Dict[str, Any]: # Using a slightly different wrapper name for clarity if needed\n \"\"\"Wrapper: Get server time (Stdio)\"\"\"\n from doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import mcp_doris_get_server_time # <-- Delayed import\n # Assuming the Stdio runner handles async wrappers correctly\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n# --- Register Tools --- (Or wherever the registrations are finalized)\n```\n\n### 4. 再起動してテストする\n\n両方のファイルにツールを実装して登録した後、MCP サーバーを再起動し ( `./start_server.sh`経由で両方の SSE モードを実行し、必要に応じて Cursor によって使用される Stdio コマンドが更新されていることを確認します)、両方の接続モードで MCP クライアント (Cursor など) を使用して新しいツールをテストします。\n\n## 貢献\n\nIssue または Pull Request 経由での貢献を歓迎します。\n\n## ライセンス\n\nこのプロジェクトはApache 2.0ライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、LICENSEファイル（存在する場合）を参照してください。","Japanese","ja-JP",{"_29":61,"_33":65,"_38":66},{"_31":62,"_33":63,"_35":64},"Apache Doris 데이터베이스에 연결하는 모델 제어판 프로토콜을 구현하는 백엔드 서비스로, 이를 통해 사용자는 SQL 쿼리를 실행하고, 메타데이터를 관리하고, 자연어를 SQL로 변환하는 등의 작업에 LLM을 활용할 수 있습니다.","도리스 MCP 서버","# 도리스 MCP 서버\n\nDoris MCP(모델 제어판) 서버는 Python과 FastAPI로 구축된 백엔드 서비스입니다. MCP(모델 제어판) 프로토콜을 구현하여 클라이언트가 정의된 \"도구\"를 통해 상호 작용할 수 있도록 합니다. 주로 Apache Doris 데이터베이스에 연결하도록 설계되었으며, 자연어 쿼리를 SQL(NL2SQL)로 변환하고, 쿼리를 실행하고, 메타데이터 관리 및 분석을 수행하는 등의 작업에 대용량 언어 모델(LLM)을 활용할 수 있습니다.\n\n## 핵심 기능\n\n* **MCP 프로토콜 구현** : 표준 MCP 인터페이스를 제공하여 도구 호출, 리소스 관리, 즉각적인 상호 작용을 지원합니다.\n* **다양한 통신 모드** :\n * **SSE(서버에서 보낸 이벤트)** : `/sse` (초기화) 및 `/mcp/messages` (통신) 엔드포인트( `src/sse_server.py` )를 통해 제공됩니다.\n * **스트리밍 가능한 HTTP** : 요청/응답 및 스트리밍을 지원하는 통합 `/mcp` 엔드포인트를 통해 제공됩니다( `src/streamable_server.py` ).\n * **(선택 사항) Stdio** : 표준 입력/출력( `src/stdio_server.py` )을 통해 상호 작용이 가능하며 특정 시작 구성이 필요합니다.\n* **도구 기반 인터페이스** : 핵심 기능은 클라이언트가 필요에 따라 호출할 수 있는 MCP 도구로 캡슐화됩니다. 현재 사용 가능한 주요 도구는 데이터베이스와의 직접적인 상호 작용에 중점을 둡니다.\n * SQL 실행( `mcp_doris_exec_query` )\n * 데이터베이스 및 테이블 목록( `mcp_doris_get_db_list` , `mcp_doris_get_db_table_list` )\n * 메타데이터 검색( `mcp_doris_get_table_schema` , `mcp_doris_get_table_comment` , `mcp_doris_get_table_column_comments` , `mcp_doris_get_table_indexes` )\n * 감사 로그 검색( `mcp_doris_get_recent_audit_logs` ) *참고: 현재 도구는 주로 직접적인 DB 작업에 초점을 맞춥니다.*\n* **데이터베이스 상호작용** : Apache Doris(또는 다른 호환 데이터베이스)에 연결하고 쿼리를 실행하는 기능을 제공합니다( `src/utils/db.py` ).\n* **유연한 구성** : `.env` 파일을 통해 구성되며, 데이터베이스 연결, LLM 공급자/모델, API 키, 로깅 수준 등에 대한 설정을 지원합니다.\n* **메타데이터 추출** : 데이터베이스 메타데이터 정보를 추출할 수 있습니다( `src/utils/schema_extractor.py` ).\n\n## 시스템 요구 사항\n\n* 파이썬 3.12+\n* 데이터베이스 연결 세부 정보(예: Doris 호스트, 포트, 사용자, 비밀번호, 데이터베이스)\n\n## 빠른 시작\n\n### 1. 저장소 복제\n\n지엑스피1\n\n### 2. 종속성 설치\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 3. 환경 변수 구성\n\n`.env.example` 파일을 `.env` 로 복사하고 환경에 맞게 설정을 수정합니다.\n\n```bash\ncp env.example .env\n```\n\n**주요 환경 변수:**\n\n* **데이터베이스 연결** :\n * `DB_HOST` : 데이터베이스 호스트 이름\n * `DB_PORT` : 데이터베이스 포트(기본값 9030)\n * `DB_USER` : 데이터베이스 사용자 이름\n * `DB_PASSWORD` : 데이터베이스 비밀번호\n * `DB_DATABASE` : 기본 데이터베이스 이름\n* **서버 구성** :\n * `SERVER_HOST` : 서버가 수신하는 호스트 주소(기본값 `0.0.0.0` )\n * `SERVER_PORT` : 서버가 수신하는 포트(기본값 `3000` )\n * `ALLOWED_ORIGINS` : CORS 허용 출처(쉼표로 구분, `*` 는 모두 허용)\n * `MCP_ALLOW_CREDENTIALS` : CORS 자격 증명을 허용할지 여부(기본값 `false` )\n* **로깅 구성** :\n * `LOG_DIR` : 로그 파일을 위한 디렉토리(기본값 `./logs` )\n * `LOG_LEVEL` : 로그 레벨(예: `INFO` , `DEBUG` , `WARNING` , `ERROR` , 기본 `INFO` )\n * `CONSOLE_LOGGING` : 콘솔에 로그를 출력할지 여부(기본값 `false` )\n\n### 사용 가능한 MCP 도구\n\n다음 표는 현재 MCP 클라이언트를 통해 호출할 수 있는 주요 도구를 나열합니다.\n\n| 도구 이름 | 설명 | 매개변수 | 상태 |\n| :------------------------------------ | :---------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :---- |\n| `mcp_doris_get_db_list` | 서버에 있는 모든 데이터베이스 이름 목록을 가져옵니다. | `random_string` (문자열, 필수) | ✅ 활동적 |\n| `mcp_doris_get_db_table_list` | 지정된 데이터베이스에 있는 모든 테이블 이름 목록을 가져옵니다. | `random_string` (문자열, 필수), `db_name` (문자열, 선택 사항, 기본값은 현재 db) | ✅ 활동적 |\n| `mcp_doris_get_table_schema` | 지정된 테이블의 자세한 구조를 가져옵니다. | `random_string` (문자열, 필수), `table_name` (문자열, 필수), `db_name` (문자열, 선택 사항) | ✅ 활동적 |\n| `mcp_doris_get_table_comment` | 지정된 테이블에 대한 주석을 가져옵니다. | `random_string` (문자열, 필수), `table_name` (문자열, 필수), `db_name` (문자열, 선택 사항) | ✅ 활동적 |\n| `mcp_doris_get_table_column_comments` | 지정된 테이블의 모든 열에 대한 주석을 가져옵니다. | `random_string` (문자열, 필수), `table_name` (문자열, 필수), `db_name` (문자열, 선택 사항) | ✅ 활동적 |\n| `mcp_doris_get_table_indexes` | 지정된 테이블에 대한 인덱스 정보를 가져옵니다. | `random_string` (문자열, 필수), `table_name` (문자열, 필수), `db_name` (문자열, 선택 사항) | ✅ 활동적 |\n| `mcp_doris_exec_query` | SQL 쿼리를 실행하고 결과 명령을 반환합니다. | `random_string` (문자열, 필수), `sql` (문자열, 필수), `db_name` (문자열, 선택 사항), `max_rows` (정수, 선택 사항, 기본값 100), `timeout` (정수, 선택 사항, 기본값 30) | ✅ 활동적 |\n| `mcp_doris_get_recent_audit_logs` | 최근 기간의 감사 로그 기록을 가져옵니다. | `random_string` (문자열, 필수), `days` (정수, 선택 사항, 기본값 7), `limit` (정수, 선택 사항, 기본값 100) | ✅ 활동적 |\n\n**참고:** 모든 도구는 호출 식별자로 `random_string` 매개변수를 필요로 하며, 일반적으로 MCP 클라이언트에서 자동으로 처리됩니다. \"선택 사항\" 및 \"필수 사항\"은 도구의 내부 로직을 나타내며, 클라이언트는 구현 방식에 따라 모든 매개변수에 대한 값을 제공해야 할 수 있습니다. 여기에 나열된 도구 이름은 기본 이름이며, 연결 모드에 따라 클라이언트에서 접두사(예: `mcp_doris_stdio3_get_db_list` )가 붙을 수 있습니다.\n\n### 4. 서비스 실행\n\nSSE 모드를 사용하는 경우 다음 명령을 실행하세요.\n\n```bash\n./start_server.sh\n```\n\n이 명령은 기본적으로 SSE와 Streamable HTTP MCP 서비스를 모두 제공하는 FastAPI 애플리케이션을 시작합니다.\n\n**서비스 엔드포인트:**\n\n* **SSE 초기화** : `http://:/sse`\n* **SSE 통신** : `http://:/mcp/messages` (POST)\n* **스트리밍 가능한 HTTP** : `http://:/mcp` (GET, POST, DELETE, OPTIONS 지원)\n* **상태 점검** : `http://:/health`\n* **(잠재적) 상태 확인** : `http://:/status` ( `main.py` 에 구현되어 있는지 확인)\n\n## 용법\n\nDoris MCP 서버와 상호 작용하려면 **MCP 클라이언트가** 필요합니다. 클라이언트는 서버의 SSE 또는 Streamable HTTP 엔드포인트에 연결하고 MCP 사양에 따라 요청(예: `tool_call` )을 전송하여 서버의 도구를 호출합니다.\n\n**주요 상호작용 흐름:**\n\n1. **클라이언트 초기화** : `/sse` (SSE)에 연결하거나 `/mcp` (Streamable)에 `initialize` 메서드 호출을 보냅니다.\n2. **(선택 사항) 도구 검색** : 클라이언트는 `mcp/listTools` 또는 `mcp/listOfferings` 호출하여 지원되는 도구 목록, 설명 및 매개변수 스키마를 가져올 수 있습니다.\n3. **도구 호출** : 클라이언트는 `tool_name` 과 `arguments` 지정하여 `tool_call` 메시지/요청을 보냅니다.\n * **예: 테이블 스키마 가져오기**\n\n * `tool_name` : `mcp_doris_get_table_schema` (또는 모드별 이름)\n * `arguments` : `random_string` , `table_name` , `db_name` 포함합니다.\n4. **핸들 응답** :\n * **비스트리밍** : 클라이언트가 `result` 나 `error` 포함하는 응답을 받습니다.\n * **스트리밍** : 클라이언트는 일련의 `tools/progress` 알림을 받은 후 `result` 나 `error` 포함된 최종 응답을 받습니다.\n\n특정 도구 이름과 매개변수는 `src/tools/` 코드에서 참조하거나 MCP 검색 메커니즘을 통해 얻어야 합니다.\n\n## 커서로 연결하기\n\nStdio 또는 SSE 모드를 사용하여 Cursor를 이 MCP 서버에 연결할 수 있습니다.\n\n### 표준 모드\n\nstdio 모드에서는 Cursor가 서버 프로세스를 직접 관리할 수 있습니다. 설정은 Cursor의 MCP 서버 설정 파일(일반적으로 `~/.cursor/mcp.json` 또는 이와 유사한 파일)에서 수행됩니다.\n\nstdio 모드를 사용하는 경우 다음 명령을 실행하여 환경 종속성 패키지를 다운로드하고 빌드하세요. **하지만 프로젝트 경로를 올바른 경로 주소로 변경해야 한다는 점에 유의하세요** .\n\n```bash\nuv --project /your/path/doris-mcp-server run doris-mcp\n```\n\n1. **커서 구성:** 커서 MCP 구성에 다음과 같은 항목을 추가합니다.\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-stdio\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"--project\", \"/path/to/your/doris-mcp-server\", \"run\", \"doris-mcp\"],\n \"env\": {\n \"DB_HOST\": \"127.0.0.1\",\n \"DB_PORT\": \"9030\",\n \"DB_USER\": \"root\",\n \"DB_PASSWORD\": \"your_db_password\",\n \"DB_DATABASE\": \"your_default_db\" \n }\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n2. **주요 포인트:**\n\n * `/path/to/your/doris-mcp` 시스템 내 프로젝트 루트 디렉터리의 실제 절대 경로로 바꾸세요. `--project` 인수는 `uv``pyproject.toml` 파일을 찾아 올바른 명령을 실행하는 데 필수적입니다.\n * `command``uv` 로 설정됩니다( `uv.lock` 에서 지정한 대로 패키지 관리에 `uv` 사용한다고 가정). `args``--project` , 경로, `run` , `mcp-doris` ( `pyproject.toml` 에 정의된 스크립트와 일치해야 함)가 포함됩니다.\n * 데이터베이스 연결 세부 정보( `DB_HOST` , `DB_PORT` , `DB_USER` , `DB_PASSWORD` , `DB_DATABASE` )는 구성 파일 내의 `env` 블록에 직접 설정됩니다. Cursor는 이 정보를 서버 프로세스에 전달합니다. Cursor를 통해 구성하면 이 모드에 `.env` 파일이 필요하지 않습니다.\n\n### SSE 모드\n\nSSE 모드에서는 먼저 MCP 서버를 독립적으로 실행한 다음 Cursor에 연결 방법을 알려줘야 합니다.\n\n1. **`.env` 구성:** 프로젝트 디렉토리 내의 `.env` 파일에 데이터베이스 자격 증명과 기타 필요한 설정(기본값인 3000을 사용하지 않는 경우 `SERVER_PORT` 등)이 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요.\n\n2. **서버 시작:** 프로젝트의 루트 디렉토리에 있는 터미널에서 서버를 실행합니다.\n\n ```bash\n ./start_server.sh\n ```\n\n 이 스크립트는 일반적으로 `.env` 파일을 읽고 FastAPI 서버를 SSE 모드로 시작합니다(자세한 내용은 스크립트와 `sse_server.py` / `main.py` 확인하세요). 서버가 수신 대기하는 호스트와 포트를 기록해 두세요(기본값은 `0.0.0.0:3000` ).\n\n3. **커서 구성:** 실행 중인 서버의 SSE 엔드포인트를 가리키는 다음과 같은 항목을 커서 MCP 구성에 추가합니다.\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-sse\": {\n \"url\": \"http://127.0.0.1:3000/sse\" // Adjust host/port if your server runs elsewhere\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n *참고: 이 예제에서는 기본 포트 `3000` 사용합니다. 서버가 다른 포트(예: 사용자 예제의 `3010` )에서 실행되도록 구성된 경우 URL을 적절히 조정하세요.*\n\nCursor에서 두 모드를 구성한 후에는 서버(예: `doris-stdio` 또는 `doris-sse` )를 선택하고 해당 도구를 사용할 수 있습니다.\n\n## 디렉토리 구조\n\n```\ndoris-mcp-server/\n├── doris_mcp_server/ # Source code for the MCP server\n│ ├── main.py # Main entry point, FastAPI app definition\n│ ├── mcp_core.py # Core MCP tool registration and Stdio handling\n│ ├── sse_server.py # SSE server implementation\n│ ├── streamable_server.py # Streamable HTTP server implementation\n│ ├── config.py # Configuration loading\n│ ├── tools/ # MCP tool definitions\n│ │ ├── mcp_doris_tools.py # Main Doris-related MCP tools\n│ │ ├── tool_initializer.py # Tool registration helper (used by mcp_core.py)\n│ │ └── __init__.py\n│ ├── utils/ # Utility classes and helper functions\n│ │ ├── db.py # Database connection and operations\n│ │ ├── logger.py # Logging configuration\n│ │ ├── schema_extractor.py # Doris metadata/schema extraction logic\n│ │ ├── sql_executor_tools.py # SQL execution helper (might be legacy)\n│ │ └── __init__.py\n│ └── __init__.py\n├── logs/ # Log file directory (if file logging enabled)\n├── README.md # This file\n├── .env.example # Example environment variable file\n├── requirements.txt # Python dependencies for pip\n├── pyproject.toml # Project metadata and build system configuration (PEP 518)\n├── uv.lock # Lock file for 'uv' package manager (alternative to pip)\n├── start_server.sh # Script to start the server\n└── restart_server.sh # Script to restart the server\n```\n\n## 새로운 도구 개발\n\n이 섹션에서는 현재 프로젝트 구조를 고려하여 Doris MCP 서버에 새로운 MCP 도구를 추가하는 프로세스를 설명합니다.\n\n### 1. 유틸리티 모듈 활용\n\n새로운 데이터베이스 상호작용 로직을 처음부터 작성하기 전에 기존 유틸리티 모듈을 확인하세요.\n\n* **`doris_mcp_server/utils/db.py`** : 데이터베이스 연결( `get_db_connection` ) 및 원시 쿼리 실행( `execute_query` , `execute_query_df` )을 위한 기본 기능을 제공합니다.\n* **`doris_mcp_server/utils/schema_extractor.py` ( `MetadataExtractor` 클래스)** : 데이터베이스/테이블 나열( `get_all_databases` , `get_database_tables` ), 테이블 스키마/주석/인덱스 가져오기( `get_table_schema` , `get_table_comment` , `get_column_comments` , `get_table_indexes` ), 감사 로그 접근( `get_recent_audit_logs` ) 등 데이터베이스 메타데이터를 검색하는 고급 메서드를 제공합니다. 캐싱 메커니즘도 포함되어 있습니다.\n* **`doris_mcp_server/utils/sql_executor_tools.py` ( `execute_sql_query` 함수)** : 보안 검사(선택 사항, `ENABLE_SQL_SECURITY_CHECK` 환경 변수로 제어됨) `db.execute_query` 포함하고, SELECT 쿼리에 자동 `LIMIT` 추가하고, 결과 직렬화(날짜, 소수)를 처리하고, 출력을 표준 MCP 성공/오류 구조로 포맷하는 db.execute\\_query 래퍼를 제공합니다. **사용자가 제공하거나 생성된 SQL을 실행할 때 이 함수를 사용하는 것이 좋습니다.**\n\n이러한 모듈의 기능을 가져와서 결합하여 새로운 도구를 구축할 수 있습니다.\n\n### 2. 도구 논리 구현\n\n새 도구의 핵심 로직을 `doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py` 내의 `async` 함수로 구현하세요. 이렇게 하면 주요 도구 구현이 중앙에서 관리됩니다. 함수가 표준 MCP 응답 구조에 쉽게 래핑될 수 있는 형식으로 데이터를 반환하는지 확인하세요(같은 파일의 `_format_response` 참조).\n\n**예:** 간단한 도구 `get_server_time` 만들어 보겠습니다.\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py\nimport datetime\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import _format_response # Reuse formatter\n\n# ... existing tools ...\n\nasync def mcp_doris_get_server_time() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Gets the current server time.\"\"\"\n logger.info(f\"MCP Tool Call: mcp_doris_get_server_time\")\n try:\n current_time = datetime.datetime.now().isoformat()\n # Use the existing formatter for consistency\n return _format_response(success=True, result={\"server_time\": current_time})\n except Exception as e:\n logger.error(f\"MCP tool execution failed mcp_doris_get_server_time: {str(e)}\", exc_info=True)\n return _format_response(success=False, error=str(e), message=\"Error getting server time\")\n\n```\n\n### 3. 도구 등록(이중 등록)\n\nSSE/Streamable 및 Stdio 모드를 별도로 처리하기 때문에 도구를 두 곳에 등록해야 합니다.\n\n**A. SSE/Streamable 등록( `tool_initializer.py` )**\n\n* `mcp_doris_tools.py` 에서 새로운 도구 함수를 가져옵니다.\n* `register_mcp_tools` 함수 내부에 `@mcp.tool()` 로 장식된 새로운 래퍼 함수를 추가합니다.\n* 래퍼 함수는 핵심 도구 함수를 호출해야 합니다.\n* 데코레이터에 도구 이름을 정의하고 자세한 설명(매개변수가 있는 경우 포함)을 제공하세요. 래퍼에서 명시적으로 사용하지 않더라도 클라이언트 호환성을 위해 필수인 `random_string` 매개변수 설명을 반드시 포함하세요.\n\n**예시( `tool_initializer.py` ):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/tool_initializer.py\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import (\n # ... existing tool imports ...\n mcp_doris_get_server_time # <-- Import the new tool\n)\n\nasync def register_mcp_tools(mcp):\n # ... existing tool registrations ...\n\n # Register Tool: Get Server Time\n @mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\n async def get_server_time_tool() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Wrapper: Get server time\"\"\"\n # Note: No parameters needed for the core function call here\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n # ... logging registration count ...\n```\n\n**B. Stdio 등록( `mcp_core.py` )**\n\n* SSE와 비슷하게 `@stdio_mcp.tool()` 로 장식된 새로운 래퍼 함수를 추가합니다.\n* **중요:** 래퍼 함수 *내부로* 핵심 도구 함수( `mcp_doris_get_server_time` )를 가져옵니다(이 파일에서는 지연된 가져오기 패턴을 사용했습니다).\n* 래퍼는 핵심 도구 함수를 호출합니다. `FastMCP` Stdio 모드에서 도구를 처리하는 방식에 따라 래퍼 자체는 `async def` 여야 *할 수* 있습니다. 기본 함수가 간단하더라도(현재 파일 구조에서 볼 수 있듯이) 호출이 일치하는지 확인하세요(예: 비동기 함수를 호출하는 경우 `await` 사용).\n\n**예시( `mcp_core.py` ):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/mcp_core.py\n# ... other imports and setup ...\n\n# ... existing Stdio tool registrations ...\n\n# Register Tool: Get Server Time (for Stdio)\n@stdio_mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\nasync def get_server_time_tool_stdio() -> Dict[str, Any]: # Using a slightly different wrapper name for clarity if needed\n \"\"\"Wrapper: Get server time (Stdio)\"\"\"\n from doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import mcp_doris_get_server_time # <-- Delayed import\n # Assuming the Stdio runner handles async wrappers correctly\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n# --- Register Tools --- (Or wherever the registrations are finalized)\n```\n\n### 4. 재시작 및 테스트\n\n두 파일 모두에서 도구를 구현하고 등록한 후 MCP 서버를 다시 시작합니다(두 SSE 모드 모두 `./start_server.sh` 를 통해, 필요한 경우 Cursor에서 사용하는 Stdio 명령이 업데이트되었는지 확인합니다). 그리고 두 연결 모드에서 MCP 클라이언트(예: Cursor)를 사용하여 새 도구를 테스트합니다.\n\n## 기여하다\n\n이슈나 풀 리퀘스트를 통한 기여를 환영합니다.\n\n## 특허\n\n이 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일(있는 경우)을 참조하세요.","Korean","ko-KR",{"_29":68,"_33":72,"_38":73},{"_31":69,"_33":70,"_35":71},"Бэкэнд-сервис, реализующий протокол Model Control Panel, который подключается к базам данных Apache Doris, позволяя пользователям выполнять SQL-запросы, управлять метаданными и потенциально использовать LLM для таких задач, как преобразование естественного языка в SQL.","Дорис MCP Сервер","# Дорис MCP Сервер\n\nDoris MCP (Model Control Panel) Server — это бэкэнд-сервис, созданный с помощью Python и FastAPI. Он реализует протокол MCP (Model Control Panel), позволяя клиентам взаимодействовать с ним через определенные «Инструменты». Он в первую очередь предназначен для подключения к базам данных Apache Doris, потенциально используя большие языковые модели (LLM) для таких задач, как преобразование запросов на естественном языке в SQL (NL2SQL), выполнение запросов и выполнение управления и анализа метаданных.\n\n## Основные характеристики\n\n* **Реализация протокола MCP** : предоставляет стандартные интерфейсы MCP, поддерживающие вызовы инструментов, управление ресурсами и оперативное взаимодействие.\n* **Несколько режимов связи** :\n * **SSE (события, отправленные сервером)** : обслуживаются через конечные точки `/sse` (инициализация) и `/mcp/messages` (связь) ( `src/sse_server.py` ).\n * **Потоковый HTTP** : обслуживается через унифицированную конечную точку `/mcp` , поддерживая запрос/ответ и потоковую передачу ( `src/streamable_server.py` ).\n * **(Необязательно) Stdio** : взаимодействие возможно через стандартный ввод/вывод ( `src/stdio_server.py` ), требуется определенная конфигурация запуска.\n* **Интерфейс на основе инструментов** : основные функции инкапсулированы в виде инструментов MCP, которые клиенты могут вызывать по мере необходимости. Доступные в настоящее время ключевые инструменты фокусируются на прямом взаимодействии с базой данных:\n * Выполнение SQL ( `mcp_doris_exec_query` )\n * Список баз данных и таблиц ( `mcp_doris_get_db_list` , `mcp_doris_get_db_table_list` )\n * Извлечение метаданных ( `mcp_doris_get_table_schema` , `mcp_doris_get_table_comment` , `mcp_doris_get_table_column_comments` , `mcp_doris_get_table_indexes` )\n * Извлечение журнала аудита ( `mcp_doris_get_recent_audit_logs` ) *Примечание: текущие инструменты в основном ориентированы на прямые операции с базами данных.*\n* **Взаимодействие с базой данных** : предоставляет функциональные возможности для подключения к Apache Doris (или другим совместимым базам данных) и выполнения запросов ( `src/utils/db.py` ).\n* **Гибкая конфигурация** : настраивается с помощью файла `.env` , поддерживает настройки для подключений к базе данных, поставщиков/моделей LLM, ключей API, уровней ведения журнала и т. д.\n* **Извлечение метаданных** : возможность извлечения метаданных базы данных ( `src/utils/schema_extractor.py` ).\n\n## Системные требования\n\n* Питон 3.12+\n* Детали подключения к базе данных (например, Doris Host, Port, User, Password, Database)\n\n## Быстрый старт\n\n### 1. Клонировать репозиторий\n\n```bash\n# Replace with the actual repository URL if different\ngit clone https://github.com/apache/doris-mcp-server.git\ncd doris-mcp-server\n```\n\n### 2. Установка зависимостей\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 3. Настройте переменные среды\n\nСкопируйте файл `.env.example` в `.env` и измените настройки в соответствии с вашей средой:\n\n```bash\ncp env.example .env\n```\n\n**Ключевые переменные среды:**\n\n* **Подключение к базе данных** :\n * `DB_HOST` : Имя хоста базы данных\n * `DB_PORT` : порт базы данных (по умолчанию 9030)\n * `DB_USER` : Имя пользователя базы данных\n * `DB_PASSWORD` : Пароль базы данных\n * `DB_DATABASE` : Имя базы данных по умолчанию\n* **Конфигурация сервера** :\n * `SERVER_HOST` : Адрес хоста, который прослушивает сервер (по умолчанию `0.0.0.0` )\n * `SERVER_PORT` : Порт, который прослушивает сервер (по умолчанию `3000` )\n * `ALLOWED_ORIGINS` : разрешенные CORS источники (через запятую, `*` разрешает все)\n * `MCP_ALLOW_CREDENTIALS` : разрешать ли учетные данные CORS (по умолчанию `false` )\n* **Конфигурация ведения журнала** :\n * `LOG_DIR` : Каталог для файлов журнала (по умолчанию `./logs` )\n * `LOG_LEVEL` : Уровень журнала (например, `INFO` , `DEBUG` , `WARNING` , `ERROR` , `INFO` по умолчанию)\n * `CONSOLE_LOGGING` : Выводить ли журналы на консоль (по умолчанию `false` )\n\n### Доступные инструменты MCP\n\nВ следующей таблице перечислены основные инструменты, доступные в настоящее время для вызова через клиент MCP:\n\n| Название инструмента | Описание | Параметры | Статус |\n| :------------------------------------ | :-------------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------- |\n| `mcp_doris_get_db_list` | Получить список всех имен баз данных на сервере. | `random_string` (строка, обязательно) | ✅ Активный |\n| `mcp_doris_get_db_table_list` | Получить список всех имен таблиц в указанной базе данных. | `random_string` (string, Обязательно), `db_name` (string, Необязательно, по умолчанию текущая база данных) | ✅ Активный |\n| `mcp_doris_get_table_schema` | Получить подробную структуру указанной таблицы. | `random_string` (строка, Обязательно), `table_name` (строка, Обязательно), `db_name` (строка, Необязательно) | ✅ Активный |\n| `mcp_doris_get_table_comment` | Получить комментарий к указанной таблице. | `random_string` (строка, Обязательно), `table_name` (строка, Обязательно), `db_name` (строка, Необязательно) | ✅ Активный |\n| `mcp_doris_get_table_column_comments` | Получить комментарии для всех столбцов указанной таблицы. | `random_string` (строка, Обязательно), `table_name` (строка, Обязательно), `db_name` (строка, Необязательно) | ✅ Активный |\n| `mcp_doris_get_table_indexes` | Получить информацию об индексе для указанной таблицы. | `random_string` (строка, Обязательно), `table_name` (строка, Обязательно), `db_name` (строка, Необязательно) | ✅ Активный |\n| `mcp_doris_exec_query` | Выполнить SQL-запрос и вернуть команду результата. | `random_string` (строка, Обязательно), `sql` (строка, Обязательно), `db_name` (строка, Необязательно), `max_rows` (целое число, Необязательно, по умолчанию 100), `timeout` (целое число, Необязательно, по умолчанию 30) | ✅ Активный |\n| `mcp_doris_get_recent_audit_logs` | Получите записи журнала аудита за последний период. | `random_string` (строка, обязательно), `days` (целое число, необязательно, по умолчанию 7), `limit` (целое число, необязательно, по умолчанию 100) | ✅ Активный |\n\n**Примечание:** Все инструменты требуют параметр `random_string` в качестве идентификатора вызова, который обычно автоматически обрабатывается клиентом MCP. «Необязательный» и «Обязательный» относятся к внутренней логике инструмента; клиенту может потребоваться предоставить значения для всех параметров в зависимости от его реализации. Перечисленные здесь имена инструментов являются базовыми именами; клиенты могут видеть их с префиксом (например, `mcp_doris_stdio3_get_db_list` ) в зависимости от режима подключения.\n\n### 4. Запустите службу\n\nЕсли вы используете режим SSE, выполните следующую команду:\n\n```bash\n./start_server.sh\n```\n\nЭта команда запускает приложение FastAPI, предоставляя по умолчанию службы SSE и Streamable HTTP MCP.\n\n**Конечные точки обслуживания:**\n\n* **Инициализация SSE** : `http://:/sse`\n* **SSE-коммуникация** : `http://:/mcp/messages` (POST)\n* **Потоковое HTTP** : `http://:/mcp` (поддерживает GET, POST, DELETE, OPTIONS)\n* **Проверка работоспособности** : `http://:/health`\n* **(Потенциальная) проверка статуса** : `http://:/status` (подтвердите, если реализовано в `main.py` )\n\n## Использование\n\nДля взаимодействия с Doris MCP Server требуется **MCP Client** . Клиент подключается к конечным точкам SSE или Streamable HTTP сервера и отправляет запросы (например, `tool_call` ) в соответствии со спецификацией MCP для вызова инструментов сервера.\n\n**Основной поток взаимодействия:**\n\n1. **Инициализация клиента** : подключитесь к `/sse` (SSE) или отправьте вызов метода `initialize` в `/mcp` (потоковый).\n2. **(Необязательно) Обнаружение инструментов** : клиент может вызвать `mcp/listTools` или `mcp/listOfferings` чтобы получить список поддерживаемых инструментов, их описания и схемы параметров.\n3. **Вызов инструмента** : клиент отправляет сообщение/запрос `tool_call` , указывая `tool_name` и `arguments` .\n * **Пример: Получить схему таблицы**\n\n * `tool_name` : `mcp_doris_get_table_schema` (или имя, специфичное для режима)\n * `arguments` : включают `random_string` , `table_name` , `db_name` .\n4. **Ответ на обработку** :\n * **Непотоковый** : клиент получает ответ, содержащий `result` или `error` .\n * **Потоковая передача** : клиент получает ряд уведомлений об `tools/progress` , за которыми следует окончательный ответ, содержащий `result` или `error` .\n\nКонкретные названия инструментов и параметры должны быть указаны в коде `src/tools/` или получены через механизмы обнаружения MCP.\n\n## Подключение с помощью курсора\n\nВы можете подключить Cursor к этому MCP-серверу, используя режим Stdio или SSE.\n\n### Режим Stdio\n\nРежим stdio позволяет Cursor напрямую управлять процессом сервера. Конфигурация выполняется в файле настроек MCP Server Cursor (обычно `~/.cursor/mcp.json` или аналогичном).\n\nЕсли вы используете режим stdio, выполните следующую команду, чтобы загрузить и собрать пакет зависимостей среды, **но учтите, что вам необходимо изменить путь к проекту на правильный адрес пути** :\n\n```bash\nuv --project /your/path/doris-mcp-server run doris-mcp\n```\n\n1. **Настройте курсор:** добавьте в конфигурацию Cursor MCP запись следующего вида:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-stdio\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"--project\", \"/path/to/your/doris-mcp-server\", \"run\", \"doris-mcp\"],\n \"env\": {\n \"DB_HOST\": \"127.0.0.1\",\n \"DB_PORT\": \"9030\",\n \"DB_USER\": \"root\",\n \"DB_PASSWORD\": \"your_db_password\",\n \"DB_DATABASE\": \"your_default_db\" \n }\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n2. **Ключевые моменты:**\n\n * Замените `/path/to/your/doris-mcp` на фактический абсолютный путь к корневому каталогу проекта в вашей системе. Аргумент `--project` имеет решающее значение для `uv` , чтобы найти `pyproject.toml` и запустить правильную команду.\n * `command` установлена на `uv` (предполагая, что вы используете `uv` для управления пакетами, как указано в `uv.lock` ). `args` включают `--project` , путь, `run` и `mcp-doris` (который должен соответствовать скрипту, определенному в вашем `pyproject.toml` ).\n * Подробности подключения к базе данных ( `DB_HOST` , `DB_PORT` , `DB_USER` , `DB_PASSWORD` , `DB_DATABASE` ) задаются непосредственно в блоке `env` в файле конфигурации. Курсор передаст их серверному процессу. Для этого режима не требуется файл `.env` при настройке через Курсор.\n\n### Режим SSE\n\nРежим SSE требует, чтобы вы сначала запустили сервер MCP независимо, а затем указали Cursor, как к нему подключиться.\n\n1. **Настройте `.env` :** убедитесь, что учетные данные вашей базы данных и любые другие необходимые параметры (например, `SERVER_PORT` , если не используется порт по умолчанию 3000) правильно настроены в файле `.env` в каталоге проекта.\n\n2. **Запустите сервер:** Запустите сервер из терминала в корневом каталоге проекта:\n\n ```bash\n ./start_server.sh\n ```\n\n Этот скрипт обычно считывает файл `.env` и запускает сервер FastAPI в режиме SSE (проверьте скрипт и `sse_server.py` / `main.py` для получения подробной информации). Обратите внимание на хост и порт, которые прослушивает сервер (по умолчанию `0.0.0.0:3000` ).\n\n3. **Настройте курсор:** добавьте в конфигурацию Cursor MCP запись следующего вида, указывающую на конечную точку SSE работающего сервера:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-sse\": {\n \"url\": \"http://127.0.0.1:3000/sse\" // Adjust host/port if your server runs elsewhere\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n *Примечание: в примере используется порт по умолчанию `3000` Если ваш сервер настроен для работы на другом порту (например, `3010` в примере пользователя), измените URL-адрес соответствующим образом.*\n\nПосле настройки любого из режимов в Cursor вы сможете выбрать сервер (например, `doris-stdio` или `doris-sse` ) и использовать его инструменты.\n\n## Структура каталога\n\n```\ndoris-mcp-server/\n├── doris_mcp_server/ # Source code for the MCP server\n│ ├── main.py # Main entry point, FastAPI app definition\n│ ├── mcp_core.py # Core MCP tool registration and Stdio handling\n│ ├── sse_server.py # SSE server implementation\n│ ├── streamable_server.py # Streamable HTTP server implementation\n│ ├── config.py # Configuration loading\n│ ├── tools/ # MCP tool definitions\n│ │ ├── mcp_doris_tools.py # Main Doris-related MCP tools\n│ │ ├── tool_initializer.py # Tool registration helper (used by mcp_core.py)\n│ │ └── __init__.py\n│ ├── utils/ # Utility classes and helper functions\n│ │ ├── db.py # Database connection and operations\n│ │ ├── logger.py # Logging configuration\n│ │ ├── schema_extractor.py # Doris metadata/schema extraction logic\n│ │ ├── sql_executor_tools.py # SQL execution helper (might be legacy)\n│ │ └── __init__.py\n│ └── __init__.py\n├── logs/ # Log file directory (if file logging enabled)\n├── README.md # This file\n├── .env.example # Example environment variable file\n├── requirements.txt # Python dependencies for pip\n├── pyproject.toml # Project metadata and build system configuration (PEP 518)\n├── uv.lock # Lock file for 'uv' package manager (alternative to pip)\n├── start_server.sh # Script to start the server\n└── restart_server.sh # Script to restart the server\n```\n\n## Разработка новых инструментов\n\nВ этом разделе описывается процесс добавления новых инструментов MCP на сервер Doris MCP с учетом текущей структуры проекта.\n\n### 1. Используйте служебные модули\n\nПрежде чем писать новую логику взаимодействия с базой данных с нуля, проверьте существующие служебные модули:\n\n* **`doris_mcp_server/utils/db.py`** : предоставляет базовые функции для получения подключений к базе данных ( `get_db_connection` ) и выполнения необработанных запросов ( `execute_query` , `execute_query_df` ).\n* **`doris_mcp_server/utils/schema_extractor.py` (класс `MetadataExtractor` )** : предлагает высокоуровневые методы для извлечения метаданных базы данных, такие как перечисление баз данных/таблиц ( `get_all_databases` , `get_database_tables` ), получение схем таблиц/комментариев/индексов ( `get_table_schema` , `get_table_comment` , `get_column_comments` , `get_table_indexes` ) и доступ к журналам аудита ( `get_recent_audit_logs` ). Включает механизмы кэширования.\n* **`doris_mcp_server/utils/sql_executor_tools.py` (функция `execute_sql_query` )** : предоставляет оболочку вокруг `db.execute_query` , которая включает проверки безопасности (необязательно, контролируется переменной окружения `ENABLE_SQL_SECURITY_CHECK` ), добавляет автоматический `LIMIT` к запросам SELECT, обрабатывает сериализацию результатов (даты, десятичные числа) и форматирует вывод в стандартную структуру MCP success/error. **Рекомендуется использовать это для выполнения предоставленного пользователем или сгенерированного SQL.**\n\nВы можете импортировать и комбинировать функции этих модулей для создания своего нового инструмента.\n\n### 2. Реализуйте логику инструмента\n\nРеализуйте основную логику для вашего нового инструмента как `async` функцию в `doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py` . Это сохранит централизованность основных реализаций инструмента. Убедитесь, что ваша функция возвращает данные в формате, который можно легко обернуть в стандартную структуру ответа MCP (см. `_format_response` в том же файле для справки).\n\n**Пример:** Давайте создадим простой инструмент `get_server_time` .\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py\nimport datetime\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import _format_response # Reuse formatter\n\n# ... existing tools ...\n\nasync def mcp_doris_get_server_time() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Gets the current server time.\"\"\"\n logger.info(f\"MCP Tool Call: mcp_doris_get_server_time\")\n try:\n current_time = datetime.datetime.now().isoformat()\n # Use the existing formatter for consistency\n return _format_response(success=True, result={\"server_time\": current_time})\n except Exception as e:\n logger.error(f\"MCP tool execution failed mcp_doris_get_server_time: {str(e)}\", exc_info=True)\n return _format_response(success=False, error=str(e), message=\"Error getting server time\")\n\n```\n\n### 3. Зарегистрируйте инструмент (двойная регистрация)\n\nИз-за раздельной обработки режимов SSE/Streamable и Stdio вам необходимо зарегистрировать инструмент в двух местах:\n\n**A. SSE/Streamable регистрация ( `tool_initializer.py` )**\n\n* Импортируйте новую функцию инструмента из `mcp_doris_tools.py` .\n* Внутри функции `register_mcp_tools` добавьте новую функцию-оболочку, декорированную `@mcp.tool()` .\n* Функция-оболочка должна вызывать функцию вашего основного инструмента.\n* Определите имя инструмента и предоставьте подробное описание (включая параметры, если таковые имеются) в декораторе. Не забудьте включить обязательное описание параметра `random_string` для совместимости с клиентом, даже если ваша оболочка явно не использует его.\n\n**Пример ( `tool_initializer.py` ):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/tool_initializer.py\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import (\n # ... existing tool imports ...\n mcp_doris_get_server_time # <-- Import the new tool\n)\n\nasync def register_mcp_tools(mcp):\n # ... existing tool registrations ...\n\n # Register Tool: Get Server Time\n @mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\n async def get_server_time_tool() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Wrapper: Get server time\"\"\"\n # Note: No parameters needed for the core function call here\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n # ... logging registration count ...\n```\n\n**B. Регистрация Stdio ( `mcp_core.py` )**\n\n* Аналогично SSE добавьте новую функцию-оболочку, декорированную `@stdio_mcp.tool()` .\n* **Важно:** импортируйте основную функцию инструмента ( `mcp_doris_get_server_time` ) *внутрь* функции-оболочки (в этом файле используется шаблон отложенного импорта).\n* Обертка вызывает функцию основного инструмента. Сама обертка *может* потребовать `async def` в зависимости от того, как `FastMCP` обрабатывает инструменты в режиме Stdio, даже если базовая функция проста (как видно из текущей структуры файла). Убедитесь, что вызов соответствует (например, используйте `await` при вызове асинхронной функции).\n\n**Пример ( `mcp_core.py` ):**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/mcp_core.py\n# ... other imports and setup ...\n\n# ... existing Stdio tool registrations ...\n\n# Register Tool: Get Server Time (for Stdio)\n@stdio_mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\nasync def get_server_time_tool_stdio() -> Dict[str, Any]: # Using a slightly different wrapper name for clarity if needed\n \"\"\"Wrapper: Get server time (Stdio)\"\"\"\n from doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import mcp_doris_get_server_time # <-- Delayed import\n # Assuming the Stdio runner handles async wrappers correctly\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n# --- Register Tools --- (Or wherever the registrations are finalized)\n```\n\n### 4. Перезапуск и тестирование\n\nПосле внедрения и регистрации инструмента в обоих файлах перезапустите сервер MCP (в режиме SSE через `./start_server.sh` и убедитесь, что команда Stdio, используемая Cursor, обновлена при необходимости) и протестируйте новый инструмент с помощью клиента MCP (например, Cursor) в обоих режимах подключения.\n\n## Внося вклад\n\nПриветствуются ваши вклады через Issues или Pull Requests.\n\n## Лицензия\n\nЭтот проект лицензирован по лицензии Apache 2.0. Подробности смотрите в файле LICENSE (если он существует).","Russian","ru-RU",{"_29":75,"_33":79,"_38":80},{"_31":76,"_33":77,"_35":78},"后端服务实现了连接到 Apache Doris 数据库的模型控制面板协议，允许用户执行 SQL 查询、管理元数据，并可能利用 LLM 执行自然语言到 SQL 转换等任务。","Doris MCP 服务器","# Doris MCP 服务器\n\nDoris MCP（模型控制面板）服务器是一个使用 Python 和 FastAPI 构建的后端服务。它实现了 MCP（模型控制面板）协议，允许客户端通过定义的“工具”与其交互。它主要用于连接 Apache Doris 数据库，并可能利用大型语言模型 (LLM) 执行诸如将自然语言查询转换为 SQL（NL2SQL）、执行查询以及进行元数据管理和分析等任务。\n\n## 核心功能\n\n* **MCP协议实现**：提供标准MCP接口，支持工具调用、资源管理、以及快捷交互。\n* **多种通讯模式**：\n * **SSE（服务器发送事件）** ：通过`/sse` （初始化）和`/mcp/messages` （通信）端点提供服务（ `src/sse_server.py` ）。\n * **可流式传输的 HTTP** ：通过统一的`/mcp`端点提供服务，支持请求/响应和流式传输（ `src/streamable_server.py` ）。\n * **（可选）Stdio** ：可以通过标准输入/输出（ `src/stdio_server.py` ）进行交互，需要特定的启动配置。\n* **基于工具的接口**：核心功能被封装为 MCP 工具，客户端可以根据需要调用。目前可用的主要工具主要侧重于直接与数据库交互：\n * SQL 执行（ `mcp_doris_exec_query` ）\n * 数据库和表列表（ `mcp_doris_get_db_list` ， `mcp_doris_get_db_table_list` ）\n * 元数据检索（ `mcp_doris_get_table_schema` 、 `mcp_doris_get_table_comment` 、 `mcp_doris_get_table_column_comments` 、 `mcp_doris_get_table_indexes` ）\n * 审计日志检索（ `mcp_doris_get_recent_audit_logs` ）*注意：当前工具主要关注直接数据库操作。*\n* **数据库交互**：提供连接 Apache Doris（或其他兼容数据库）并执行查询的功能（ `src/utils/db.py` ）。\n* **灵活的配置**：通过`.env`文件配置，支持数据库连接、LLM 提供程序/模型、API 密钥、日志级别等设置。\n* **元数据提取**：能够提取数据库元数据信息（ `src/utils/schema_extractor.py` ）。\n\n## 系统要求\n\n* Python 3.12+\n* 数据库连接详细信息（例如 Doris 主机、端口、用户、密码、数据库）\n\n## 快速入门\n\n### 1.克隆存储库\n\n```bash\n# Replace with the actual repository URL if different\ngit clone https://github.com/apache/doris-mcp-server.git\ncd doris-mcp-server\n```\n\n### 2.安装依赖项\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 3.配置环境变量\n\n将`.env.example`文件复制到`.env`并根据你的环境修改设置：\n\n```bash\ncp env.example .env\n```\n\n**关键环境变量：**\n\n* **数据库连接**：\n * `DB_HOST` ：数据库主机名\n * `DB_PORT` ：数据库端口（默认 9030）\n * `DB_USER` ：数据库用户名\n * `DB_PASSWORD` ：数据库密码\n * `DB_DATABASE` ：默认数据库名称\n* **服务器配置**：\n * `SERVER_HOST` ：服务器监听的主机地址（默认`0.0.0.0` ）\n * `SERVER_PORT` ：服务器监听的端口（默认`3000` ）\n * `ALLOWED_ORIGINS` ：CORS 允许的来源（以逗号分隔， `*`允许所有）\n * `MCP_ALLOW_CREDENTIALS` ：是否允许 CORS 凭据（默认`false` ）\n* **日志配置**：\n * `LOG_DIR` ：日志文件目录（默认`./logs` ）\n * `LOG_LEVEL` ：日志级别（例如， `INFO` ， `DEBUG` ， `WARNING` ， `ERROR` ，默认`INFO` ）\n * `CONSOLE_LOGGING` ：是否将日志输出到控制台（默认`false` ）\n\n### 可用的 MCP 工具\n\n下表列出了当前可通过 MCP 客户端调用的主要工具：\n\n| 工具名称 | 描述 | 参数 | 地位 |\n| :------------------------------------ | :---------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--- |\n| `mcp_doris_get_db_list` | 获取服务器上所有数据库名称的列表。 | `random_string` （字符串，必需） | ✅ 活跃 |\n| `mcp_doris_get_db_table_list` | 获取指定数据库中所有表名的列表。 | `random_string` （字符串，必需）， `db_name` （字符串，可选，默认为当前数据库） | ✅ 活跃 |\n| `mcp_doris_get_table_schema` | 获取指定表的详细结构。 | `random_string` （字符串，必需）、 `table_name` （字符串，必需）、 `db_name` （字符串，可选） | ✅ 活跃 |\n| `mcp_doris_get_table_comment` | 获取指定表的注释。 | `random_string` （字符串，必需）、 `table_name` （字符串，必需）、 `db_name` （字符串，可选） | ✅ 活跃 |\n| `mcp_doris_get_table_column_comments` | 获取指定表中所有列的注释。 | `random_string` （字符串，必需）、 `table_name` （字符串，必需）、 `db_name` （字符串，可选） | ✅ 活跃 |\n| `mcp_doris_get_table_indexes` | 获取指定表的索引信息。 | `random_string` （字符串，必需）、 `table_name` （字符串，必需）、 `db_name` （字符串，可选） | ✅ 活跃 |\n| `mcp_doris_exec_query` | 执行SQL查询并返回结果命令。 | `random_string` （字符串，必需）、 `sql` （字符串，必需）、 `db_name` （字符串，可选）、 `max_rows` （整数，可选，默认 100）、 `timeout` （整数，可选，默认 30） | ✅ 活跃 |\n| `mcp_doris_get_recent_audit_logs` | 获取最近一段时间的审计日志记录。 | `random_string` （字符串，必需）、 `days` （整数，可选，默认 7）、 `limit` （整数，可选，默认 100） | ✅ 活跃 |\n\n\\*\\*注意：\\*\\*所有工具都需要一个`random_string`参数作为调用标识符，通常由 MCP 客户端自动处理。“可选”和“必需”指的是工具的内部逻辑；客户端可能需要根据其实现为所有参数提供值。此处列出的工具名称是基本名称；客户端可能会根据连接模式看到它们的前缀（例如`mcp_doris_stdio3_get_db_list` ）。\n\n### 4.运行服务\n\n如果使用SSE模式，执行以下命令：\n\n```bash\n./start_server.sh\n```\n\n此命令启动 FastAPI 应用程序，默认提供 SSE 和 Streamable HTTP MCP 服务。\n\n**服务端点：**\n\n* **SSE 初始化**： `http://:/sse`\n* **SSE 通信**： `http://:/mcp/messages` (POST)\n* **可流式传输的 HTTP** ： `http://:/mcp` （支持 GET、POST、DELETE、OPTIONS）\n* **健康检查**： `http://:/health`\n* **（潜在）状态检查**： `http://:/status` （确认是否在`main.py`中实现）\n\n## 用法\n\n与 Doris MCP 服务器交互需要**MCP 客户端**。客户端连接到服务器的 SSE 或 Streamable HTTP 端点，并根据 MCP 规范发送请求（例如`tool_call` ）来调用服务器的工具。\n\n**主要交互流程：**\n\n1. **客户端初始化**：连接到`/sse` (SSE) 或向`/mcp` (Streamable) 发送`initialize`方法调用。\n2. **（可选）发现工具**：客户端可以调用`mcp/listTools`或`mcp/listOfferings`来获取支持的工具列表、它们的描述和参数模式。\n3. **调用工具**：客户端发送`tool_call`消息/请求，指定`tool_name`和`arguments` 。\n * **示例：获取表架构**\n\n * `tool_name` ： `mcp_doris_get_table_schema` （或特定模式的名称）\n * `arguments` ：包括`random_string` 、 `table_name` 、 `db_name` 。\n4. **处理响应**：\n * **非流式**：客户端收到包含`result`或`error`响应。\n * **流式**：客户端接收一系列`tools/progress`通知，然后是包含`result`或`error`的最终响应。\n\n具体工具名称和参数应从`src/tools/`代码中引用或通过 MCP 发现机制获取。\n\n## 使用光标连接\n\n您可以使用 Stdio 或 SSE 模式将 Cursor 连接到此 MCP 服务器。\n\n### 标准输入输出模式\n\nStdio 模式允许 Cursor 直接管理服务器进程。配置在 Cursor 的 MCP 服务器设置文件（通常是`~/.cursor/mcp.json`或类似文件）中完成。\n\n如果使用stdio模式，请执行以下命令下载并构建环境依赖包，**但请注意需要将项目路径改为正确的路径地址**：\n\n```bash\nuv --project /your/path/doris-mcp-server run doris-mcp\n```\n\n1. \\*\\*配置 Cursor：\\*\\*将如下条目添加到您的 Cursor MCP 配置中：\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-stdio\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"--project\", \"/path/to/your/doris-mcp-server\", \"run\", \"doris-mcp\"],\n \"env\": {\n \"DB_HOST\": \"127.0.0.1\",\n \"DB_PORT\": \"9030\",\n \"DB_USER\": \"root\",\n \"DB_PASSWORD\": \"your_db_password\",\n \"DB_DATABASE\": \"your_default_db\" \n }\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n2. **要点：**\n\n * 将`/path/to/your/doris-mcp`替换为系统上项目根目录的实际绝对路径。 `--project`参数对于`uv`找到`pyproject.toml`并运行正确的命令至关重要。\n * 该`command`设置为`uv` （假设你使用`uv`进行包管理，如`uv.lock`所示）。 `args`包括`--project` 、路径、 `run`和`mcp-doris` （它应该与你在`pyproject.toml`中定义的脚本相对应）。\n * 数据库连接详细信息（ `DB_HOST` 、 `DB_PORT` 、 `DB_USER` 、 `DB_PASSWORD` 、 `DB_DATABASE` ）直接在配置文件的`env`块中设置。Cursor 会将这些信息传递给服务器进程。通过 Cursor 配置时，此模式无需`.env`文件。\n\n### SSE模式\n\nSSE模式要求你先独立运行MCP服务器，然后告诉Cursor如何连接它。\n\n1. \\*\\*配置`.env` ：\\*\\*确保您的数据库凭据和任何其他必要的设置（如果不使用默认值 3000，则为`SERVER_PORT` ）在项目目录中的`.env`文件中正确配置。\n\n2. \\*\\*启动服务器：\\*\\*从项目根目录中的终端运行服务器：\n\n ```bash\n ./start_server.sh\n ```\n\n 此脚本通常会读取`.env`文件并以 SSE 模式启动 FastAPI 服务器（具体细节请查看脚本和`sse_server.py` / `main.py` ）。请记录服务器监听的主机和端口（默认值为`0.0.0.0:3000` ）。\n\n3. \\*\\*配置 Cursor：\\*\\*将如下条目添加到您的 Cursor MCP 配置中，指向正在运行的服务器的 SSE 端点：\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"doris-sse\": {\n \"url\": \"http://127.0.0.1:3000/sse\" // Adjust host/port if your server runs elsewhere\n },\n // ... other server configurations ...\n }\n }\n ```\n\n *注意：该示例使用默认端口`3000` 。如果您的服务器配置为在其他端口上运行（例如用户示例中的`3010` ），请相应地调整 URL。*\n\n在 Cursor 中配置任一模式后，您应该能够选择服务器（例如， `doris-stdio`或`doris-sse` ）并使用其工具。\n\n## 目录结构\n\n```\ndoris-mcp-server/\n├── doris_mcp_server/ # Source code for the MCP server\n│ ├── main.py # Main entry point, FastAPI app definition\n│ ├── mcp_core.py # Core MCP tool registration and Stdio handling\n│ ├── sse_server.py # SSE server implementation\n│ ├── streamable_server.py # Streamable HTTP server implementation\n│ ├── config.py # Configuration loading\n│ ├── tools/ # MCP tool definitions\n│ │ ├── mcp_doris_tools.py # Main Doris-related MCP tools\n│ │ ├── tool_initializer.py # Tool registration helper (used by mcp_core.py)\n│ │ └── __init__.py\n│ ├── utils/ # Utility classes and helper functions\n│ │ ├── db.py # Database connection and operations\n│ │ ├── logger.py # Logging configuration\n│ │ ├── schema_extractor.py # Doris metadata/schema extraction logic\n│ │ ├── sql_executor_tools.py # SQL execution helper (might be legacy)\n│ │ └── __init__.py\n│ └── __init__.py\n├── logs/ # Log file directory (if file logging enabled)\n├── README.md # This file\n├── .env.example # Example environment variable file\n├── requirements.txt # Python dependencies for pip\n├── pyproject.toml # Project metadata and build system configuration (PEP 518)\n├── uv.lock # Lock file for 'uv' package manager (alternative to pip)\n├── start_server.sh # Script to start the server\n└── restart_server.sh # Script to restart the server\n```\n\n## 开发新工具\n\n本节概述了在考虑当前项目结构的情况下向 Doris MCP 服务器添加新 MCP 工具的过程。\n\n### 1. 利用实用模块\n\n在从头编写新的数据库交互逻辑之前，请检查现有的实用程序模块：\n\n* **`doris_mcp_server/utils/db.py`** ：提供获取数据库连接（ `get_db_connection` ）和执行原始查询（ `execute_query` 、 `execute_query_df` ）的基本功能。\n* **`doris_mcp_server/utils/schema_extractor.py` （ `MetadataExtractor`类）** ：提供检索数据库元数据的高级方法，例如列出数据库/表（ `get_all_databases` 、 `get_database_tables` ）、获取表模式/注释/索引（ `get_table_schema` 、 `get_table_comment` 、 `get_column_comments` 、 `get_table_indexes` ）以及访问审计日志（ `get_recent_audit_logs` ）。它包含缓存机制。\n* **`doris_mcp_server/utils/sql_executor_tools.py` （ `execute_sql_query`函数）** ：提供对`db.execute_query`的包装，包含安全检查（可选，由`ENABLE_SQL_SECURITY_CHECK`环境变量控制）、为 SELECT 查询添加自动`LIMIT` 、处理结果序列化（日期、小数），并将输出格式化为标准的 MCP 成功/错误结构。**建议使用它来执行用户提供或生成的 SQL。**\n\n您可以导入并组合这些模块的功能来构建新的工具。\n\n### 2. 实现工具逻辑\n\n在`doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py`文件中，将新工具的核心逻辑实现为`async`函数。这样可以使主要工具的实现保持集中化。确保函数返回的数据格式能够轻松封装到标准的 MCP 响应结构中（请参阅同一文件中的`_format_response` ）。\n\n\\*\\*示例：\\*\\*让我们创建一个简单的工具`get_server_time` 。\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/mcp_doris_tools.py\nimport datetime\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import _format_response # Reuse formatter\n\n# ... existing tools ...\n\nasync def mcp_doris_get_server_time() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Gets the current server time.\"\"\"\n logger.info(f\"MCP Tool Call: mcp_doris_get_server_time\")\n try:\n current_time = datetime.datetime.now().isoformat()\n # Use the existing formatter for consistency\n return _format_response(success=True, result={\"server_time\": current_time})\n except Exception as e:\n logger.error(f\"MCP tool execution failed mcp_doris_get_server_time: {str(e)}\", exc_info=True)\n return _format_response(success=False, error=str(e), message=\"Error getting server time\")\n\n```\n\n### 3. 注册工具（双重注册）\n\n由于 SSE/Streamable 和 Stdio 模式的单独处理，您需要在两个地方注册该工具：\n\n**A.SSE/Streamable 注册（ `tool_initializer.py` ）**\n\n* 从`mcp_doris_tools.py`导入新的工具功能。\n* 在`register_mcp_tools`函数内部，添加一个用`@mcp.tool()`装饰的新包装函数。\n* 包装函数应该调用你的核心工具函数。\n* 在装饰器中定义工具名称并提供详细描述（如有参数，也请包含）。即使您的包装器未明确使用`random_string`参数描述，也请务必包含该参数描述以确保客户端兼容性。\n\n**示例（ `tool_initializer.py` ）：**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/tools/tool_initializer.py\n# ... other imports ...\nfrom doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import (\n # ... existing tool imports ...\n mcp_doris_get_server_time # <-- Import the new tool\n)\n\nasync def register_mcp_tools(mcp):\n # ... existing tool registrations ...\n\n # Register Tool: Get Server Time\n @mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\n async def get_server_time_tool() -> Dict[str, Any]:\n \"\"\"Wrapper: Get server time\"\"\"\n # Note: No parameters needed for the core function call here\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n # ... logging registration count ...\n```\n\n**B. Stdio 注册（ `mcp_core.py` ）**\n\n* 与 SSE 类似，添加一个用`@stdio_mcp.tool()`装饰的新包装函数。\n* \\*\\*重要提示：\\*\\*在包装函数*中*导入核心工具函数（ `mcp_doris_get_server_time` ）（此文件中使用的延迟导入模式）。\n* 包装器调用核心工具函数。包装器本身*可能*需要`async def`具体取决于`FastMCP`在 Stdio 模式下处理工具的方式，即使底层函数很简单（如当前文件结构所示）。请确保调用方式匹配（例如，如果调用异步函数，请使用`await` ）。\n\n**示例（ `mcp_core.py` ）：**\n\n```python\n# In doris_mcp_server/mcp_core.py\n# ... other imports and setup ...\n\n# ... existing Stdio tool registrations ...\n\n# Register Tool: Get Server Time (for Stdio)\n@stdio_mcp.tool(\"get_server_time\", description=\"\"\"[Function Description]: Get the current time of the MCP server.\\n\n[Parameter Content]:\\n\n- random_string (string) [Required] - Unique identifier for the tool call\\n\"\"\")\nasync def get_server_time_tool_stdio() -> Dict[str, Any]: # Using a slightly different wrapper name for clarity if needed\n \"\"\"Wrapper: Get server time (Stdio)\"\"\"\n from doris_mcp_server.tools.mcp_doris_tools import mcp_doris_get_server_time # <-- Delayed import\n # Assuming the Stdio runner handles async wrappers correctly\n return await mcp_doris_get_server_time()\n\n# --- Register Tools --- (Or wherever the registrations are finalized)\n```\n\n### 4.重启并测试\n\n在两个文件中实现并注册该工具后，重新启动 MCP 服务器（通过`./start_server.sh`启动 SSE 模式，并确保 Cursor 使用的 Stdio 命令在必要时进行更新），并在两种连接模式下使用 MCP 客户端（如 Cursor）测试新工具。\n\n## 贡献\n\n欢迎通过问题或拉取请求做出贡献。\n\n## 执照\n\n本项目遵循 Apache 2.0 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件（如有）。","Chinese","zh-CN","githubUser","locale",{"_84":85,"_86":87,"_13":141,"_146":42,"_147":42,"_148":149,"_152":153,"_175":-5,"_16":176,"_177":178,"_179":180,"_33":34,"_210":166,"_211":-5,"_212":-5,"_213":214,"_215":-5,"_216":217,"_222":-5,"_187":162,"_223":224,"_228":229,"_167":317,"_318":319},"addedAt",["D",1746511398767],"argumentsJsonSchema",{"_88":89,"_138":139,"_93":140},"properties",{"_90":91,"_95":96,"_100":101,"_103":104,"_107":108,"_111":112,"_114":115,"_117":118,"_121":122,"_125":126,"_128":129,"_132":133,"_135":136},"DB_HOST",{"_31":92,"_93":94},"Database 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