YDB МКП
Сервер протокола контекста модели для YDB . Позволяет работать с базами данных YDB из любого LLM , поддерживающего MCP. Эта интеграция позволяет выполнять операции с базами данных на базе ИИ и взаимодействовать с вашими экземплярами YDB на естественном языке.
Использование
Через uvx
uvx , который является аналогом uv run tool
, позволяет запускать различные приложения Python без их явной установки. Ниже приведены примеры того, как настроить YDB MCP с помощью uvx
.
Пример: использование анонимной аутентификации
Пример: использование аутентификации по логину/паролю
Чтобы использовать аутентификацию по имени пользователя и паролю, укажите аргументы --ydb-auth-mode
, --ydb-login
и --ydb-password
:
Через pipx
pipx позволяет запускать различные приложения из PyPI без явной установки каждого из них. Однако сначала его необходимо установить . Ниже приведены примеры того, как настроить YDB MCP с помощью pipx
.
Пример: использование анонимной аутентификации
Пример: использование аутентификации по логину/паролю
Чтобы использовать аутентификацию по имени пользователя и паролю, укажите аргументы --ydb-auth-mode
, --ydb-login
и --ydb-password
:
Через пип
YDB MCP можно установить с помощью pip
, установщика пакетов Python . Пакет доступен на PyPI и включает все необходимые зависимости.
Чтобы начать работу с YDB MCP, вам нужно настроить клиент MCP для связи с экземпляром YDB. Ниже приведены примеры файлов конфигурации, которые вы можете настроить в соответствии с вашей настройкой, а затем добавить в настройки клиента MCP. Путь к интерпретатору Python также может потребоваться настроить на правильную виртуальную среду, в которой установлен пакет ydb-mcp
.
Пример: использование анонимной аутентификации
Пример: использование аутентификации по логину/паролю
Чтобы использовать аутентификацию по имени пользователя и паролю, укажите аргументы --ydb-auth-mode
, --ydb-login
и --ydb-password
:
Доступные инструменты
YDB MCP предоставляет следующие инструменты для взаимодействия с базами данных YDB:
ydb_query
: Выполнение SQL-запроса к базе данных YDB- Параметры:
sql
: строка SQL-запроса для выполнения
- Параметры:
ydb_query_with_params
: запуск параметризованного SQL-запроса с параметрами JSON- Параметры:
sql
: строка запроса SQL с заполнителями параметровparams
: строка JSON, содержащая значения параметров
- Параметры:
ydb_list_directory
: Список содержимого каталога в YDB- Параметры:
path
: путь к каталогу YDB для списка
- Параметры:
ydb_describe_path
: Получить подробную информацию о пути YDB (таблица, каталог и т. д.)- Параметры:
path
: путь YDB для описания
- Параметры:
ydb_status
: Получить текущий статус соединения YDB
Разработка
В качестве основного инструмента разработки проект использует Make , предоставляя единый интерфейс для выполнения общих задач разработки.
Доступные команды создания
Проект включает в себя комплексный Makefile с различными командами для задач разработки. Каждая команда предназначена для оптимизации рабочего процесса разработки и обеспечения качества кода:
make all
: последовательно запустить очистку, линтинг и тестирование (цель по умолчанию)make clean
: удалить все артефакты сборки и временные файлыmake test
: запустить все тесты с помощью pytest- Можно настроить с помощью переменных среды:
LOG_LEVEL
(по умолчанию: WARNING) — контроль детализации выходных данных теста (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)
- Можно настроить с помощью переменных среды:
make unit-tests
: Запускать только модульные тесты с подробным выводом- Можно настроить с помощью переменных среды:
LOG_LEVEL
(по умолчанию: WARNING) — контроль детализации выходных данных теста (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)
- Можно настроить с помощью переменных среды:
make integration-tests
: Запускать только интеграционные тесты с подробным выводом- Можно настроить с помощью переменных среды:
YDB_ENDPOINT
(по умолчанию: grpc://localhost:2136)YDB_DATABASE
(по умолчанию: /local)MCP_HOST
(по умолчанию: 127.0.0.1)MCP_PORT
(по умолчанию: 8989)LOG_LEVEL
(по умолчанию: WARNING) — контроль детализации выходных данных теста (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)
- Можно настроить с помощью переменных среды:
make run-server
: запуск сервера YDB MCP- Можно настроить с помощью переменных среды:
YDB_ENDPOINT
(по умолчанию: grpc://localhost:2136)YDB_DATABASE
(по умолчанию: /local)
- Дополнительные аргументы можно передать с помощью
ARGS="your args"
- Можно настроить с помощью переменных среды:
make lint
: выполнить все проверки линтинга (flake8, mypy, black, isort)make format
: Форматирование кода с использованием черного и isortmake install
: Установить пакет в режиме разработкиmake dev
: установить пакет в режиме разработки со всеми зависимостями разработки
Контроль детализации теста
По умолчанию тесты запускаются с минимальным выводом (уровень WARNING), чтобы вывод был чистым. Вы можете контролировать уровень детализации тестового вывода с помощью переменной среды LOG_LEVEL
:
Доступные уровни журнала:
DEBUG
: показать все отладочные сообщения, полезно для подробного потока тестирования.INFO
: Показывать информационные сообщения и вышеWARNING
: Показывать только предупреждения и ошибки (по умолчанию)ERROR
: Показывать только сообщения об ошибках
You must be authenticated.
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.
Сервер протокола контекстной модели для баз данных YDB, который обеспечивает выполнение операций с базами данных на базе искусственного интеллекта и взаимодействие на естественном языке с экземплярами YDB из любого LLM, поддерживающего MCP.
Related MCP Servers
- -securityFlicense-qualityA generic Model Context Protocol framework for building AI-powered applications that provides standardized ways to create MCP servers and clients for integrating LLMs with support for Ollama and Supabase.Last updated -TypeScript
- -securityAlicense-qualityA Model Context Protocol (MCP) server that wraps the dbt CLI tool, enabling AI coding agents to interact with dbt projects through standardized MCP tools. Developed by Mammoth Growth.Last updated -8PythonMIT License
- -securityAlicense-qualityAn integration server implementing the Model Context Protocol that enables LLM applications to interact with Milvus vector database functionality, allowing vector search, collection management, and data operations through natural language.Last updated -122PythonApache 2.0
- -securityAlicense-qualityA Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with MySQL databases by executing SQL queries and checking database connectivity.Last updated -TypeScriptMIT License