StarRocks MCP Server
StarRocks MCP Server
StarRocks MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器,为 AI 客户端提供 StarRocks 数据库的智能诊断和分析能力。
🎯 功能特性
✅ MCP 协议支持: 完整实现 MCP Stdio Server 协议
✅ 数据库连接: 连接 StarRocks 数据库执行 SQL 查询
✅ 多客户端支持: 兼容 Gemini CLI、Claude Code CLI 等 MCP 客户端
✅ 日志系统: 完整的请求/响应日志记录
✅ 安全性: 支持环境变量配置,保护敏感信息
📦 架构
┌─────────────────────┐
│ MCP Client │ (Claude Desktop, Cline, etc.)
│ (AI Application) │
└──────────┬──────────┘
│ MCP Protocol (Stdio)
│
┌──────────▼──────────┐
│ StarRocks MCP Server│ (This Project)
│ - Tool Execution │
│ - SQL Connection │
│ - API Integration │
└──────────┬──────────┘
│
├─────────────────────┐
│ │
┌──────────▼──────────┐ ┌──────▼─────────────┐
│ StarRocks Database │ │ StarRocks Expert │
│ (MySQL Protocol) │ │ (Central API) │
└─────────────────────┘ └────────────────────┘🚀 快速开始
前置要求
Node.js >= 18.0.0
StarRocks 数据库实例
StarRocks Expert 中心服务(可选,用于高级分析)
DeepSeek API Key(可选,用于 LLM 分析)
安装
方法 1: 使用安装脚本(推荐)
# 克隆项目
git clone https://github.com/tracymacding/starrocks-mcp-server.git
cd starrocks-mcp-server
# 运行安装脚本
./install-starrocks-mcp.sh安装脚本会自动:
创建
~/.starrocks-mcp/目录复制所有必要文件
安装 npm 依赖
生成配置文件模板
🔌 MCP 客户端配置
StarRocks MCP Server 支持任何实现了 MCP 协议的客户端。以下是主流客户端的详细配置指南。
方式 1: Claude Code CLI 配置(⭐ 强烈推荐)
Claude Code 是 Anthropic 官方的命令行 AI 编程工具,原生支持 MCP 协议。
为什么强烈推荐 Claude Code:
✅ 最强的代码能力:Claude 在代码理解和生成方面表现卓越
✅ 原生 MCP 支持:无需额外配置即可使用 MCP 工具
✅ 支持 DeepSeek:可配置使用 DeepSeek 模型,大幅降低成本
✅ 交互体验好:流式输出、多轮对话、上下文保持
✅ 跨平台支持:macOS、Linux、Windows 全平台支持
1.1 安装 Claude Code CLI
快速安装:
Claude Code 提供了一键安装脚本,支持 macOS、Linux 和 Windows:
macOS/Linux:
# 一键安装
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bashWindows (PowerShell):
# 一键安装
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex验证安装:
# 检查 Claude Code 是否已安装
claude --version
# 或直接启动
claude1.2 配置 MCP Server
配置文件位置:~/.claude.json
编辑配置文件:
# macOS/Linux
nano ~/.claude.json
# Windows (PowerShell)
notepad "$env:USERPROFILE\.claude.json"添加以下配置(根据实际情况修改):
{
"mcpServers": {
"starrocks-expert": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/starrocks-mcp-server/starrocks-mcp.js"
],
"env": {
"SR_HOST": "localhost",
"SR_USER": "root",
"SR_PASSWORD": "",
"SR_PORT": "9030",
"CENTRAL_API": "http://127.0.0.1:3002",
"CENTRAL_API_TOKEN": "your_api_token_here",
"PROMETHEUS_PROTOCOL": "http",
"PROMETHEUS_HOST": "localhost",
"PROMETHEUS_PORT": "9092"
}
}
}
}配置说明:
参数 | 说明 | 示例 |
| 执行命令(通常是 |
|
| MCP Server 脚本的完整路径 |
|
| StarRocks 数据库地址 |
|
| StarRocks 查询端口 |
|
| 数据库用户名 |
|
| 数据库密码 | 留空或填写密码 |
| Expert 服务地址(可选) |
|
| API Token(可选) | 向管理员索取 |
| Prometheus 协议 |
|
| Prometheus 地址 |
|
| Prometheus 端口 |
|
查找 MCP Server 路径:
# 定位 starrocks-mcp.js 文件
find ~ -name "starrocks-mcp.js" 2>/dev/null
# 或者,如果你知道安装目录
cd /path/to/starrocks-mcp-server
pwd
# 输出完整路径,例如: /home/user/starrocks-mcp-server1.3 使用 DeepSeek 模型(可选,推荐)
Claude Code 默认使用 Anthropic Claude 模型,但你也可以配置使用 DeepSeek 作为后端模型,成本更低且中文支持更好。
DeepSeek 优势:
✅ 成本低廉(约 ¥1/百万 tokens 输入,比 Claude 便宜 90%+)
✅ DeepSeek-V3 性能优秀
✅ 中文理解和生成能力强
✅ 官方支持 Anthropic API 兼容格式
参考文档:DeepSeek Anthropic API 兼容
配置方式
方式 A: 设置环境变量(推荐)
# 添加到 shell 配置文件(~/.bashrc 或 ~/.zshrc)
cat >> ~/.bashrc <<'EOF'
# DeepSeek 配置 for Claude Code
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-your-deepseek-api-key-here # 替换为你的 DeepSeek API Key
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat
export API_TIMEOUT_MS=600000 # 防止长输出超时
EOF
# 使配置生效
source ~/.bashrc方式 B: 启动时设置
# 每次启动 Claude Code 时设置
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic \
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-your-deepseek-api-key \
ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat \
API_TIMEOUT_MS=600000 \
claude获取 DeepSeek API Key:
注册/登录账号
进入 API Keys 页面创建新的 API Key
复制 API Key(格式为
sk-xxxxxxxx)
DeepSeek 支持的功能
功能 | 支持情况 |
max_tokens | ✅ 支持 |
stop_sequences | ✅ 支持 |
stream | ✅ 支持 |
system prompts | ✅ 支持 |
temperature (0.0-2.0) | ✅ 支持 |
top_p | ✅ 支持 |
tool use (MCP 工具调用) | ✅ 支持 |
thinking mode | ✅ 支持 |
图片内容 | ❌ 不支持 |
文档类型 | ❌ 不支持 |
验证 DeepSeek 配置
# 启动 Claude Code
claude
# 如果配置正确,Claude Code 会使用 DeepSeek 模型
# 可以通过询问模型来验证
> 你是什么模型?
# DeepSeek 会回复类似:我是 DeepSeek...注意:使用 DeepSeek 时,部分 Claude 特有功能(如图片分析)将不可用,但对于代码编写和 StarRocks 诊断等文本任务完全够用。
1.4 验证配置
启动 Claude Code CLI:
# 方式 1: 直接启动 claude # 方式 2: 在项目目录中启动 cd /path/to/your/project claude检查 MCP Server 连接:
在 Claude Code 中输入:
列出所有可用的 MCP 工具或者:
/tools测试 StarRocks 诊断功能:
帮我分析 StarRocks 的存储健康状况或者:
查询最近 1 小时的慢查询预期结果:
Claude Code 应该能够:
✅ 自动连接到 StarRocks MCP Server
✅ 列出所有可用工具(34 个 StarRocks 诊断工具)
✅ 执行 SQL 查询并返回分析结果
✅ 提供专业的诊断建议
1.5 故障排查
问题 1: 提示 "MCP Server not found" 或 "Connection failed"
解决方法:
# 检查配置文件是否存在
cat ~/.claude.json
# 检查配置文件 JSON 格式是否正确
cat ~/.claude.json | jq .
# 手动测试 MCP Server 是否能启动
export SR_HOST=localhost
export SR_PORT=9030
export SR_USER=root
export SR_PASSWORD=
export CENTRAL_API=http://127.0.0.1:3002
export CENTRAL_API_TOKEN=your_token
export PROMETHEUS_PROTOCOL=http
export PROMETHEUS_HOST=localhost
export PROMETHEUS_PORT=9092
node /path/to/starrocks-mcp-server/starrocks-mcp.js
# 应该启动并等待输入问题 2: 工具执行失败
解决方法:
检查 StarRocks 数据库连接:
mysql -h 127.0.0.1 -P 9030 -u root -e "SELECT 1"检查中心 API 服务器(如果使用):
curl http://localhost:80/health
问题 3: 配置文件路径不正确
检查配置文件:
# 检查配置文件是否存在
ls -la ~/.claude.json
# 查看配置文件内容
cat ~/.claude.json方式 2: OpenCode 配置
OpenCode 是一款开源的 AI 编程 Agent,支持终端、桌面应用和 IDE 插件,原生支持 MCP 协议。
2.1 安装 OpenCode
一键安装(推荐):
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash通过 npm 安装:
npm install -g opencode-ai通过 Homebrew 安装(macOS/Linux):
brew install anomalyco/tap/opencode验证安装:
opencode --version2.2 配置 MCP Server
OpenCode 使用 opencode.jsonc 作为配置文件,可放在项目目录或用户主目录下。
编辑或创建配置文件:
# 全局配置(推荐)
nano ~/.config/opencode/opencode.jsonc
# 或在项目目录中创建(仅对该项目生效)
nano opencode.jsonc添加以下配置(根据实际情况修改):
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"starrocks-expert": {
"type": "local",
"command": [
"node",
"/path/to/starrocks-mcp-server/starrocks-mcp.js"
],
"enabled": true,
"environment": {
"SR_HOST": "localhost",
"SR_USER": "root",
"SR_PASSWORD": "",
"SR_PORT": "9030",
"CENTRAL_API": "http://127.0.0.1:3002",
"CENTRAL_API_TOKEN": "your_api_token_here",
"PROMETHEUS_PROTOCOL": "http",
"PROMETHEUS_HOST": "localhost",
"PROMETHEUS_PORT": "9092"
}
}
}
}配置说明:
参数 | 说明 | 示例 |
| 固定填 |
|
| 执行命令 |
|
| MCP Server 脚本完整路径 |
|
| StarRocks 数据库地址 |
|
| StarRocks 查询端口 |
|
| 数据库用户名 |
|
| 数据库密码 | 留空或填写密码 |
| Expert 服务地址(可选) |
|
| API Token(可选) | 向管理员索取 |
| Prometheus 协议 |
|
| Prometheus 地址 |
|
| Prometheus 端口 |
|
2.3 启动 OpenCode 并验证
# 进入项目目录
cd /path/to/your/project
# 启动 OpenCode
opencode在 OpenCode 中验证 MCP 连接:
# 查看所有已连接的 MCP 服务器
opencode mcp list
# 预期输出中应包含:
# ✓ starrocks-expert: node .../starrocks-mcp.js (local) - Connected
# Tools: 342.4 使用 StarRocks 诊断功能
在 OpenCode 对话中直接输入:
帮我分析 StarRocks 的存储健康状况或:
查询最近 1 小时的慢查询OpenCode 会自动调用 StarRocks MCP 工具完成分析。
2.5 故障排查
问题 1: MCP Server 无法连接
# 检查配置文件格式
cat ~/.config/opencode/opencode.jsonc
# 手动测试 MCP Server 能否启动
node /path/to/starrocks-mcp-server/starrocks-mcp.js
# 应该启动并等待输入问题 2: 找不到 MCP 工具
# 检查 enabled 字段是否为 true
# 检查 command 路径是否正确
ls -la /path/to/starrocks-mcp-server/starrocks-mcp.js方式 3: Gemini CLI 配置
Gemini CLI 是 Google 官方的命令行工具,原生支持 MCP 协议。根据是否需要使用 DeepSeek 作为 LLM 提供商,有两种配置方式:
方式 3A: 原生 Gemini CLI(仅支持 Google Gemini)
如果你只需要使用 Google Gemini API,可以安装原生版本。
3A.1 安装原生 Gemini CLI
官方文档: Gemini CLI Installation
# 全局安装 Gemini CLI
npm install -g @google/gemini-cli
# 验证安装
gemini --version参考资源:
NPM 包: @google/gemini-cli
GitHub: google-gemini/gemini-cli
3A.2 配置 Google Gemini API Key
# 设置 API Key(从 https://aistudio.google.com/apikey 获取)
export GOOGLE_API_KEY="your-google-api-key-here"
# 或添加到 shell 配置文件
echo 'export GOOGLE_API_KEY="your-google-api-key-here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc3A.3 配置 MCP Server
创建或编辑 ~/.gemini/settings.json 文件:
mkdir -p ~/.gemini
nano ~/.gemini/settings.json添加以下配置(根据实际情况修改路径和连接信息):
{
"mcpServers": {
"starrocks-expert": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/starrocks-mcp-server/starrocks-mcp.js"
],
"env": {
"SR_HOST": "localhost",
"SR_USER": "root",
"SR_PASSWORD": "",
"SR_PORT": "9030",
"CENTRAL_API": "http://127.0.0.1:3002",
"CENTRAL_API_TOKEN": "your_api_token_here",
"PROMETHEUS_PROTOCOL": "http",
"PROMETHEUS_HOST": "localhost",
"PROMETHEUS_PORT": "9092"
}
}
}
}3A.4 验证配置
# 启动 Gemini CLI
gemini
# 检查 MCP 连接状态
> /mcp list
# 预期输出:
# ✓ starrocks-expert: node .../starrocks-mcp.js (stdio) - Connected
# Tools: 34
# 测试工具
> 帮我查看 StarRocks 的存储健康状况注意:原生 Gemini CLI 仅支持 Google Gemini API,不支持 DeepSeek 等其他 LLM 提供商。如需使用 DeepSeek,请使用方式 2B。
方式 3B: 定制版 Gemini CLI(支持 DeepSeek,推荐)
定制版 Gemini CLI 扩展了原生版本,支持 DeepSeek 等多种 LLM 提供商,成本更低且性能优秀。
3B.1 安装定制版 Gemini CLI
# 克隆定制版 Gemini CLI 项目
git clone https://github.com/tracymacding/gemini-cli.git
cd gemini-cli
# 安装依赖
npm install
# 构建项目
npm run build
# 全局链接(方便直接使用 gemini 命令)
npm link3B.2 验证安装
gemini --version
# 应该显示版本号,例如: 0.8.03B.3 配置 DeepSeek API Key
DeepSeek 优势:
✅ 比 Google Gemini 便宜约 90%(¥1/百万 tokens 输入)
✅ 性能优秀(DeepSeek-V3)
✅ 中文支持更好
方式 A: 使用 .env 文件(推荐)
cd gemini-cli
# 创建 .env 文件
cat > .env <<'EOF'
# DeepSeek API Key
# 获取地址: https://platform.deepseek.com/
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-api-key-here
EOF方式 B: 设置环境变量
# 临时设置(当前终端有效)
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-deepseek-api-key-here"
# 永久设置(添加到 shell 配置)
echo 'export DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-deepseek-api-key-here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc3B.4 配置 MCP Server
创建或编辑 ~/.gemini/settings.json 文件:
mkdir -p ~/.gemini
nano ~/.gemini/settings.json添加以下配置(根据实际情况修改路径和连接信息):
{
"mcpServers": {
"starrocks-expert": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/starrocks-mcp-server/starrocks-mcp.js"
],
"env": {
"SR_HOST": "localhost",
"SR_USER": "root",
"SR_PASSWORD": "",
"SR_PORT": "9030",
"CENTRAL_API": "http://127.0.0.1:3002",
"CENTRAL_API_TOKEN": "your_api_token_here",
"PROMETHEUS_PROTOCOL": "http",
"PROMETHEUS_HOST": "localhost",
"PROMETHEUS_PORT": "9092"
}
}
}
}配置说明:
参数 | 说明 | 示例 |
| MCP Server 脚本的完整路径 |
|
| StarRocks 数据库地址 |
|
| StarRocks 查询端口 |
|
| 数据库用户名 |
|
| 数据库密码 | 留空或填写实际密码 |
| Expert 服务地址(可选) |
|
| API 认证 Token(可选) | 向管理员索取 |
| Prometheus 协议 |
|
| Prometheus 地址 |
|
| Prometheus 端口 |
|
3B.5 验证配置
使用启动脚本(推荐):
cd gemini-cli
./start-gemini-cli.sh或手动启动:
# 启动 Gemini CLI 并使用 DeepSeek
gemini --provider deepseek -m deepseek-chat
# 检查 MCP 连接状态
> /mcp list
# 预期输出:
# ✓ starrocks-expert: node .../starrocks-mcp.js (stdio) - Connected
# Tools: 34
# 查看可用工具
> /tools
# 测试工具
> 帮我分析 StarRocks 的存储健康状况预期输出示例:
🤖 启动 Gemini CLI (DeepSeek + MCP)
====================================
✅ 已加载 .env 配置
✅ DeepSeek API Key: sk-76b76...
📡 检查中心 API 服务器...
✅ API 服务器运行正常
🔧 检查 MCP 配置...
✅ MCP 服务器已连接
🚀 启动 Gemini CLI...
💡 使用的功能:
• DeepSeek 模型 (deepseek-chat)
• MCP 工具 (StarRocks 诊断)🔄 多集群运维
StarRocks MCP Server 支持在单个进程中管理多个集群,通过 use_cluster / list_clusters 工具实现运行时切换。
配置集群
在 MCP Server 同级目录创建 clusters.json 文件(可参考 clusters.example.json):
{
"prod": {
"name": "生产集群",
"sr_host": "192.168.51.111",
"sr_port": 9030,
"sr_user": "root",
"sr_password": "your_password",
"prometheus_protocol": "http",
"prometheus_host": "192.168.51.100",
"prometheus_port": 30090,
"ssh_user": "admin",
"ssh_jump_host": "192.168.51.101",
"central_api": "http://127.0.0.1:80",
"central_api_token": "your_token"
},
"staging": {
"name": "测试集群",
"sr_host": "10.0.1.50",
"sr_port": 9030,
"sr_user": "root",
"sr_password": "",
"prometheus_host": "10.0.1.60",
"prometheus_port": 9090,
"central_api": "http://127.0.0.1:80",
"central_api_token": "your_token"
}
}也可通过环境变量 CLUSTERS_CONFIG 指定配置文件路径。
注意:
clusters.json包含数据库密码等敏感信息,已默认加入.gitignore,请勿提交到仓库。
配置项说明
字段 | 必填 | 说明 | 默认值 |
| 否 | 集群显示名称 | 使用 key 作为名称 |
| 是 | StarRocks FE 地址 |
|
| 否 | StarRocks 查询端口 |
|
| 否 | 数据库用户名 |
|
| 否 | 数据库密码 | 空 |
| 否 | Prometheus 协议 |
|
| 否 | Prometheus 地址 |
|
| 否 | Prometheus 端口 |
|
| 否 | SSH 用户名 | 当前系统用户 |
| 否 | SSH 跳板机地址 | 空(直连) |
| 否 | SSH 私钥路径 | 空(使用 agent) |
| 否 | 中心 API 地址 | 继承环境变量 |
| 否 | 中心 API Token | 继承环境变量 |
| 否 | 手动指定架构类型( | 自动检测 |
使用方式
查看集群列表:
帮我看看当前有哪些集群MCP Server 会调用 list_clusters 工具,返回所有已配置集群的信息,包括架构类型和当前激活状态。
切换集群:
帮我切换到测试集群MCP Server 会调用 use_cluster("staging"),切换后:
自动重置所有连接(数据库、SSH、Prometheus)
自动检测集群架构(shared_data / shared_nothing)
后续所有工具调用将使用新集群的配置
架构检测:
切换集群时,MCP Server 会自动检测集群架构类型。当前所有诊断工具仅支持 shared-data(存算分离) 架构:
shared_data:正常使用所有工具shared_nothing:工具调用会被拦截,提示切换到 shared-data 集群检测失败(如网络不通):默认放行,不阻断使用
兼容性
场景 | 行为 |
无 | 完全退化为单集群模式,从环境变量读取配置,不注册集群管理工具 |
| 同上 |
配置 1 个集群 | 启动时自动激活该集群 |
配置 N 个集群 | 启动时自动激活第一个集群,支持 |
配置验证清单
完成配置后,使用以下清单验证:
MCP Server 能成功启动(没有报错)
客户端显示 "Connected" 状态
可以看到工具列表(通常 30+ 个工具)
能成功执行一个测试工具(例如查询数据库版本)
日志文件正常生成(
./logs/目录)
故障排查
如果连接失败,请按顺序检查:
检查 Node.js 版本:
node --version # 必须 >= 18.0.0检查文件路径:
ls -la /path/to/starrocks-mcp.js # 文件必须存在检查数据库连接:
mysql -h $SR_HOST -P $SR_PORT -u $SR_USER -p查看日志:
tail -f /path/to/starrocks-mcp-server/logs/starrocks-mcp-*.log手动测试 MCP Server:
cd /path/to/starrocks-mcp-server node starrocks-mcp.js # 应该启动并等待 MCP 协议输入
🐛 故障排查
MCP Server 无法连接
检查 Node.js 版本:
node --version(需要 >= 18)检查环境变量:
cat .env查看日志:
tail -f logs/starrocks-mcp-*.log
数据库连接失败
测试数据库连接:
mysql -h $SR_HOST -P $SR_PORT -u $SR_USER -p检查防火墙规则
确认数据库用户权限
工具执行失败
检查日志中的错误信息
确认 StarRocks Expert 服务是否运行
验证 API Token 是否正确
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/tracymacding/starrocks-mcp-server'
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