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mcp-snowflake-server

by isaacwasserman
GitHub
Python
GPL 3.0
76
  • Apple
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Snowflake MCP-Server

Überblick

Eine Model Context Protocol (MCP)-Serverimplementierung, die die Datenbankinteraktion mit Snowflake ermöglicht. Dieser Server ermöglicht die Ausführung von SQL-Abfragen über Tools und stellt Dateneinblicke und Schemakontext als Ressourcen bereit.

Komponenten

Ressourcen

  • memo://insights
    Ein ständig aktualisiertes Memo, das die gewonnenen Datenerkenntnisse zusammenfasst.
    Wird automatisch aktualisiert, wenn neue Erkenntnisse über das Tool append_insight angehängt werden.
  • context://table/{table_name}
    (Wenn Prefetch aktiviert ist) Schemazusammenfassungen pro Tabelle, einschließlich Spalten und Kommentaren, werden als einzelne Ressourcen angezeigt.

Werkzeuge

Der Server stellt die folgenden Tools bereit:

Abfragetools
  • read_query
    Führen Sie SELECT -Abfragen aus, um Daten aus der Datenbank zu lesen.
    Eingang:
    • query (Zeichenfolge): Die auszuführende SELECT SQL-Abfrage
      Gibt zurück: Abfrageergebnisse als Array von Objekten
  • write_query (nur aktiviert mit --allow-write )
    Führen Sie INSERT , UPDATE oder DELETE -Abfragen aus.
    Eingang:
    • query (Zeichenfolge): Die SQL-Änderungsabfrage
      Rückgabe: Anzahl der betroffenen Zeilen oder Bestätigung
  • create_table (nur aktiviert mit --allow-write )
    Erstellen Sie neue Tabellen in der Datenbank.
    Eingang:
    • query (Zeichenfolge): CREATE TABLE SQL-Anweisung
      Rückgabe: Bestätigung der Tabellenerstellung
Schema-Tools
  • list_databases
    Listen Sie alle Datenbanken in der Snowflake-Instanz auf.
    Gibt zurück: Array von Datenbanknamen
  • list_schemas
    Listet alle Schemata innerhalb einer bestimmten Datenbank auf.
    Eingang:
    • database (Zeichenfolge): Name der Datenbank
      Gibt zurück: Array von Schemanamen
  • list_tables
    Listet alle Tabellen innerhalb einer bestimmten Datenbank und eines bestimmten Schemas auf.
    Eingang:
    • database (Zeichenfolge): Name der Datenbank
    • schema (Zeichenfolge): Name des Schemas
      Gibt zurück: Array von Tabellenmetadaten
  • describe_table
    Zeigen Sie Spalteninformationen für eine bestimmte Tabelle an.
    Eingang:
    • table_name (Zeichenfolge): Vollqualifizierter Tabellenname ( database.schema.table )
      Rückgabe: Array von Spaltendefinitionen mit Namen, Typen, Nullbarkeit, Standardwerten und Kommentaren
Analysetools
  • append_insight
    Fügen Sie der Memoressource neue Dateneinblicke hinzu.
    Eingang:
    • insight (Zeichenfolge): Durch Analyse gewonnene Dateneinblicke
      Rücksendungen: Bestätigung der Erkenntnisaufnahme
      Effekt: Löst eine Aktualisierung der Ressource memo://insights aus

Verwendung mit Claude Desktop

Installation über Smithery

So installieren Sie Snowflake Server für Claude Desktop automatisch über Smithery :

npx -y @smithery/cli install mcp_snowflake_server --client claude

Installation über UVX

"mcpServers": { "snowflake_pip": { "command": "uvx", "args": [ "--python=3.12", // Optional: specify Python version <=3.12 "mcp_snowflake_server", "--account", "your_account", "--warehouse", "your_warehouse", "--user", "your_user", "--password", "your_password", "--role", "your_role", "--database", "your_database", "--schema", "your_schema" // Optionally: "--allow_write" // Optionally: "--log_dir", "/absolute/path/to/logs" // Optionally: "--log_level", "DEBUG"/"INFO"/"WARNING"/"ERROR"/"CRITICAL" // Optionally: "--exclude_tools", "{tool_name}", ["{other_tool_name}"] ] } }

Lokale Installation

  1. Installieren Sie die Claude AI Desktop App
  2. Installieren Sie uv :
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  1. Erstellen Sie eine .env Datei mit Ihren Snowflake-Anmeldeinformationen:
SNOWFLAKE_USER="xxx@your_email.com" SNOWFLAKE_ACCOUNT="xxx" SNOWFLAKE_ROLE="xxx" SNOWFLAKE_DATABASE="xxx" SNOWFLAKE_SCHEMA="xxx" SNOWFLAKE_WAREHOUSE="xxx" SNOWFLAKE_PASSWORD="xxx" # Alternatively, use external browser authentication: # SNOWFLAKE_AUTHENTICATOR="externalbrowser"
  1. [Optional] Ändern Sie runtime_config.json , um Ausschlussmuster für Datenbanken, Schemas oder Tabellen festzulegen.
  2. Lokal testen:
uv --directory /absolute/path/to/mcp_snowflake_server run mcp_snowflake_server
  1. Fügen Sie den Server zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:
"mcpServers": { "snowflake_local": { "command": "/absolute/path/to/uv", "args": [ "--python=3.12", // Optional "--directory", "/absolute/path/to/mcp_snowflake_server", "run", "mcp_snowflake_server" // Optionally: "--allow_write" // Optionally: "--log_dir", "/absolute/path/to/logs" // Optionally: "--log_level", "DEBUG"/"INFO"/"WARNING"/"ERROR"/"CRITICAL" // Optionally: "--exclude_tools", "{tool_name}", ["{other_tool_name}"] ] } }

Hinweise

  • Schreibvorgänge sind standardmäßig deaktiviert . Aktivieren Sie sie explizit mit --allow-write .
  • Der Server unterstützt das Herausfiltern bestimmter Datenbanken, Schemata oder Tabellen über Ausschlussmuster.
  • Wenn das Vorablesen aktiviert ist, stellt der Server zusätzliche Kontextressourcen pro Tabelle bereit.
  • Das Tool append_insight aktualisiert die Ressource memo://insights dynamisch.

Lizenz

MIT

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

remote-capable server

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

Snowflake-Integration zur Implementierung von Lese- und (optional) Schreibvorgängen sowie Insight Tracking

  1. Überblick
    1. Komponenten
      1. Ressourcen
      2. Werkzeuge
    2. Verwendung mit Claude Desktop
      1. Installation über Smithery
      2. Installation über UVX
      3. Lokale Installation
    3. Hinweise
      1. Lizenz

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        curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/isaacwasserman/mcp-snowflake-server'

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