스팀파이프 MCP

간단한 Steampipe MCP 서버입니다. AI 모델과 Steampipe 도구를 연결하는 다리 역할을 합니다.

필수 조건

• Python 3.10+ 설치됨.

• uv 설치됨(제가 제일 좋아하는 것) 및 mcp[cli]

• 스팀파이프가 설치되어 작동 중입니다.

• 필수 자격 증명(예: ~/.steampipe/config/github.spc의 토큰)을 사용하여 Steampipe 플러그인이 구성되었습니다(예: github).

• MCP를 지원하는 LLM이 있나요? 저는 Claude Here를 사용합니다.

• Node.js와 npx가 설치되었습니다(MCP Inspector에 필요하며 일부 MCP 서버를 실행하는 데도 필요함).

Related MCP server: mcp-mssql-server

MCP 인터셉터 실행

이것은 MCP 서버가 예상대로 작동하는지 테스트하기 위한 훌륭한 도구입니다.

• Interceptor npx -y @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run steampipe_mcp_server.py

• MCP Inspector UI(일반적으로 http://localhost:XXXX )가 있는 브라우저 창이 열립니다.

• 왼쪽 패널에서 "연결됨" 상태가 될 때까지 기다리세요.

• 도구 탭으로 이동합니다.

• run_steampipe_query 도구와 해당 설명이 나열되어 있어야 합니다.

• 도구 이름을 클릭하세요.

• "인수" JSON 입력 필드에 유효한 Steampipe 쿼리를 입력하세요.

지엑스피1

• JSON 결과를 실행하고 봅니다.

도구 실행

아주 간단합니다. 인터셉터를 실행하고 도구가 디렉터리에서 제대로 작동하는지 확인하세요. 그런 다음 해당 LLM에 서버 구성을 추가하고 LLM에서 도구를 선택하세요.

문제 해결

• 인터셉터에서 도구를 찾을 수 없는 경우 @mcp.tool() 데코레이터에 문제가 있다는 의미입니다.

• 실행 오류 - Inspector의 "결과"와 터미널의 서버 로그(stderr)를 확인하세요. Steampipe가 실행되었나요? SQL 오류가 있었나요? 시간 초과가 발생했나요? JSON 구문 분석 오류가 있었나요? Python 스크립트를 적절히 수정하세요.

tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp.log
tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-steampipe.log

보안 위험 클로드는 이 POC에서 SQL 쿼리를 맹목적으로 실행하므로 구성된 자격 증명을 사용하여 Steampipe를 통해 임의의 SQL 쿼리를 생성하고 실행할 가능성이 있습니다.