Сервер Redshift MCP

Сервер протокола контекста модели (MCP) для Amazon Redshift, позволяющий помощникам на основе искусственного интеллекта взаимодействовать с базами данных Redshift.

Введение

Redshift MCP Server — это реализация Model Context Protocol на Python, которая предоставляет инструменты и ресурсы для взаимодействия с базами данных Amazon Redshift. Она позволяет помощникам ИИ:

• Список схем и таблиц в базе данных Redshift

• Скрипты DDL (язык определения данных) для извлечения таблиц

• Получить статистику таблицы

• Выполнение SQL-запросов

• Анализ таблиц для сбора статистической информации

• Получите планы выполнения для SQL-запросов

Related MCP server: MCP SQL Server

Установка

Предпосылки

• Python 3.13 или выше

• Кластер Amazon Redshift

• Учетные данные Redshift (хост, порт, имя пользователя, пароль, база данных)

Установить из источника

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

# Install dependencies
uv sync

Конфигурация

Для подключения к кластеру Redshift серверу требуются следующие переменные среды:

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"

Вы можете задать эти переменные среды напрямую или использовать файл .env .

Использование

Запуск сервера

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

Интеграция с помощниками на основе искусственного интеллекта

Чтобы использовать этот сервер с помощником на основе искусственного интеллекта, поддерживающим MCP, добавьте следующую конфигурацию в настройки MCP:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Функции

Ресурсы

Сервер предоставляет следующие ресурсы:

• rs:///schemas — список всех схем в базе данных

• rs:///{schema}/tables — выводит список всех таблиц в определенной схеме.

• rs:///{schema}/{table}/ddl — Получает скрипт DDL для определенной таблицы

• rs:///{schema}/{table}/statistic — Получает статистику для определенной таблицы

Инструменты

Сервер предоставляет следующие инструменты:

• execute_sql — выполняет SQL-запрос на кластере Redshift.

• analyze_table — Анализирует таблицу для сбора статистической информации.

• get_execution_plan — получает план выполнения со статистикой времени выполнения для SQL-запроса

Примеры

Схемы листинга

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

Перечисление таблиц в схеме

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

Получение таблицы DDL

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

Выполнение SQL

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

Анализ таблицы

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

Получение плана выполнения

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

Разработка

Структура проекта

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

Зависимости

• mcp[cli]>=1.5.0 - SDK протокола контекста модели

• python-dotenv>=1.1.0 — для загрузки переменных среды из файлов .env

• redshift-connector>=2.1.5 — соединитель Python для Amazon Redshift