Servidor MCP de DuckDB

Una implementación de servidor de Protocolo de contexto de modelo (MCP) que permite a los asistentes de IA como Claude interactuar con DuckDB para obtener potentes capacidades de análisis de datos.

🌟¿Qué es DuckDB MCP Server?

El servidor MCP de DuckDB conecta los asistentes de IA con DuckDB , una base de datos analítica de alto rendimiento, mediante el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) . Esto permite a los modelos de IA:

• Consulta datos directamente desde varias fuentes como CSV, Parquet, JSON, etc.

• Acceda a datos desde el almacenamiento en la nube (S3, etc.) sin una configuración compleja

• Realice análisis de datos sofisticados utilizando SQL

• Generar información sobre datos con el contexto y la comprensión adecuados

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🚀 Características principales

• Herramienta de consulta SQL : ejecute cualquier consulta SQL con la potente sintaxis de DuckDB

• Múltiples fuentes de datos : consulta directamente desde:

  • Archivos locales (CSV, Parquet, JSON, etc.)

  • Cubos S3 y almacenamiento en la nube

  • bases de datos SQLite

  • Todas las demás fuentes de datos compatibles con DuckDB

• Gestión de conexión automática : creación automática de archivos de base de datos y gestión de conexiones

• Manejo inteligente de credenciales : gestión fluida de credenciales de AWS/S3

• Recursos de documentación : Referencia de importación de datos y SQL de DuckDB integrada para asistentes de IA

📋 Requisitos

• Python 3.10+

• Un cliente compatible con MCP (Claude Desktop, Cursor, VS Code con Copilot, etc.)

💻 Instalación

Usando pip

pip install duckdb-mcp-server

De la fuente

git clone https://github.com/yourusername/duckdb-mcp-server.git
cd duckdb-mcp-server
pip install -e .

🔧 Configuración

Opciones de línea de comandos

duckdb-mcp-server --db-path path/to/database.db [options]

Parámetros requeridos:

• --db-path - Ruta al archivo de base de datos DuckDB (se creará si no existe)

Parámetros opcionales:

• --readonly - Ejecutar en modo de solo lectura (generará un error si la base de datos no existe)

• --s3-region : región de AWS S3 (predeterminado: utiliza la variable de entorno AWS_DEFAULT_REGION)

• --s3-profile : perfil de AWS para credenciales S3 (predeterminado: usa AWS_PROFILE o 'predeterminado')

• --creds-from-env : utiliza las credenciales de AWS de las variables de entorno

🔌 Configuración con Claude Desktop

1. Instalar Claude Desktop desde claude.ai/download

2. Editar el archivo de configuración de Claude Desktop:

   macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   Ventanas : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

3. Agregar configuración del servidor DuckDB MCP:

{
  "mcpServers": {
    "duckdb": {
      "command": "duckdb-mcp-server",
      "args": [
        "--db-path",
        "~/claude-duckdb/data.db"
      ]
    }
  }
}

📊 Ejemplo de uso

Una vez configurado, puedes pedirle a tu asistente de IA que analice datos usando DuckDB:

"Load the sales.csv file and show me the top 5 products by revenue"

La IA generará y ejecutará el SQL apropiado:

-- Load and query the CSV data
SELECT 
    product_name,
    SUM(quantity * price) AS revenue
FROM read_csv('sales.csv')
GROUP BY product_name
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 5;

Trabajar con datos S3

Consultar datos directamente desde los buckets S3:

"Analyze the daily user signups from our analytics data in S3"

La IA generará SQL apropiado para consultar S3:

SELECT 
    date_trunc('day', signup_timestamp) AS day,
    COUNT(*) AS num_signups
FROM read_parquet('s3://my-analytics-bucket/signups/*.parquet')
GROUP BY day
ORDER BY day DESC;

🌩️ Autenticación de almacenamiento en la nube

El servidor MCP de DuckDB maneja la autenticación de AWS en este orden:

1. Credenciales explícitas (si --creds-from-env está habilitado)

2. Credenciales de perfil con nombre (a través de --s3-profile )

3. Cadena de credenciales predeterminada (entorno, archivo de credenciales compartidas, etc.)

🛠️ Desarrollo

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/duckdb-mcp-server.git
cd duckdb-mcp-server

# Set up a virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install in development mode
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

📜 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

🙏 Contribuyendo

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