Redshift MCP-Server

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

Einführung

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

• Auflisten von Schemata und Tabellen in einer Redshift-Datenbank

• Abrufen von Tabellen-DDL-Skripten (Data Definition Language)

• Tabellenstatistiken abrufen

• Ausführen von SQL-Abfragen

• Analysieren Sie Tabellen, um statistische Informationen zu sammeln

• Abrufen von Ausführungsplänen für SQL-Abfragen

Related MCP server: MongoDB MCP Server

Installation

Voraussetzungen

• Python 3.13 oder höher

• Amazon Redshift-Cluster

• Redshift-Anmeldeinformationen (Host, Port, Benutzername, Passwort, Datenbank)

Von der Quelle installieren

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

# Install dependencies
uv sync

Konfiguration

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

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

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

Verwendung

Starten des Servers

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

Integration mit KI-Assistenten

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

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

Merkmale

Ressourcen

Der Server stellt die folgenden Ressourcen bereit:

• rs:///schemas - Listet alle Schemata in der Datenbank auf

• rs:///{schema}/tables - Listet alle Tabellen in einem bestimmten Schema auf

• rs:///{schema}/{table}/ddl - Ruft das DDL-Skript für eine bestimmte Tabelle ab

• rs:///{schema}/{table}/statistic - Ruft Statistiken für eine bestimmte Tabelle ab

Werkzeuge

Der Server stellt die folgenden Tools bereit:

• execute_sql – Führt eine SQL-Abfrage im Redshift-Cluster aus

• analyze_table - Analysiert eine Tabelle, um statistische Informationen zu sammeln

• get_execution_plan - Ruft den Ausführungsplan mit Laufzeitstatistiken für eine SQL-Abfrage ab

Beispiele

Auflisten von Schemata

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

Auflisten von Tabellen in einem Schema

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

Tabellen-DDL abrufen

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

Ausführen von SQL

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

Analysieren einer Tabelle

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

Ausführungsplan abrufen

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

Entwicklung

Projektstruktur

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

Abhängigkeiten

• mcp[cli]>=1.5.0 - Modellkontextprotokoll-SDK

• python-dotenv>=1.1.0 – Zum Laden von Umgebungsvariablen aus .env-Dateien

• redshift-connector>=2.1.5 – Python-Connector für Amazon Redshift