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SingleStore MCP 서버

MIT 라이센스 파이파이 다운로드 대장간

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 시스템 간의 컨텍스트를 관리하도록 설계된 표준화된 프로토콜입니다. 이 저장소는 Singlestore용 설치 프로그램과 MCP 서버를 제공하여 원활한 통합을 지원합니다.

MCP를 사용하면 Claude Desktop, Cursor 또는 호환되는 모든 MCP 클라이언트를 사용하여 자연어로 SingleStore와 상호 작용할 수 있으므로 복잡한 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

요구 사항

  • 파이썬 >= v3.11.0

  • 파이썬 환경에 uvx가 설치되어 있습니다

  • Claude Desktop, Cursor 또는 다른 지원되는 LLM 클라이언트

Related MCP server: MCP Server Example

클라이언트 설정

1. Init 명령

MCP 서버를 설정하는 가장 간단한 방법은 초기화 명령을 사용하는 것입니다.

지엑스피1

이 명령은 다음을 수행합니다.

  1. 사용자 인증

  2. 플랫폼에 맞는 구성 파일을 자동으로 찾습니다.

  3. SingleStore MCP 서버를 포함하도록 구성을 생성하거나 업데이트합니다.

  4. 서버 시작에 대한 지침을 제공합니다

<SINGLESTORE_API_KEY> 명시적으로 전달할 수도 있습니다.

uvx singlestore-mcp-server init <SINGLESTORE_API_KEY>

클라이언트(예: claude 또는 cursor )를 지정하려면 --client 플래그를 사용합니다.

uvx singlestore-mcp-server init <SINGLESTORE_API_KEY> --client=<client>

2. Smithery를 통한 설치

Smithery 를 통해 mcp-server-singlestore 자동으로 설치하려면:

npx -y @smithery/cli install @singlestore-labs/mcp-server-singlestore --client=<client>

필요에 따라 <client> claudecursor 로 바꾸세요.

3. 수동 구성

클로드 데스크탑과 커서

  1. 클라이언트 구성 파일에 다음 구성을 추가합니다.

  • 클로드 데스크탑 :

  • 커서

    { "mcpServers": { "singlestore-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "singlestore-mcp-server", "start", "<SINGLESTORE_API_KEY>" ] } } }
  1. 구성을 변경한 후 클라이언트를 다시 시작합니다.

구성 요소

도구

서버는 다음 도구를 구현합니다.

  • workspace_groups_info : 사용자가 액세스할 수 있는 작업 공간 그룹에 대한 세부 정보를 검색합니다.

    • 인수가 필요하지 않습니다

    • 작업 공간 그룹의 세부 정보를 반환합니다.

  • workspaces_info : 특정 작업 공간 그룹의 작업 공간에 대한 세부 정보를 검색합니다.

    • 인수: workspaceGroupID (문자열)

    • 작업 공간의 세부 정보를 반환합니다.

  • organization_info : 사용자의 현재 조직에 대한 세부 정보를 검색합니다.

    • 인수가 필요하지 않습니다

    • 조직의 세부 정보를 반환합니다.

  • list_of_regions : 사용자의 작업 공간을 지원하는 모든 지역 목록을 검색합니다.

    • 인수가 필요하지 않습니다

    • 지역 목록을 반환합니다.

  • execute_sql : 연결된 작업 공간에서 SQL 작업 실행

    • 인수: workspace_group_identifier , workspace_identifier 식별자, username , password , database , sql_query

    • 구조화된 형식으로 SQL 쿼리 결과를 반환합니다.

  • list_virtual_workspaces : 사용자가 액세스할 수 있는 모든 시작 작업 공간을 나열합니다.

    • 인수가 필요하지 않습니다

    • 사용 가능한 시작 작업 공간의 세부 정보를 반환합니다.

  • create_virtual_workspace : 사용자로 새로운 시작 작업 공간을 만듭니다.

    • 인수:

      • name : 스타터 작업 공간의 이름

      • database_name : 생성할 데이터베이스의 이름

      • username : 작업 공간에 액세스하기 위한 사용자 이름

      • password : 사용자의 비밀번호

      • workspace_group : name (선택 사항)과 cellID (필수)를 포함하는 객체

    • 생성된 작업 공간 및 사용자의 세부 정보를 반환합니다.

  • execute_sql_on_virtual_workspace : 가상 작업 공간에서 SQL 작업 실행

    • 인수: virtual_workspace_id , username , password , sql_query

    • 데이터, 행 수, 열 및 상태를 포함하는 구조화된 형식으로 SQL 쿼리 결과를 반환합니다.

  • list_notebook_samples : SingleStore Spaces에서 사용 가능한 모든 노트북 샘플을 나열합니다.

    • 인수가 필요하지 않습니다

    • 사용 가능한 노트북 샘플의 세부 정보를 반환합니다.

  • create_notebook : 사용자의 개인 공간에 새로운 노트북을 생성합니다.

    • 인수: notebook_name , content (선택 사항)

    • 생성된 노트북의 세부 정보를 반환합니다.

  • list_personal_files : 사용자 개인 공간에 있는 모든 파일을 나열합니다.

    • 인수가 필요하지 않습니다

    • 사용자의 개인 공간에 있는 모든 파일의 세부 정보를 반환합니다.

  • create_scheduled_job : 노트북을 실행하기 위한 새로운 예약된 작업을 생성합니다.

    • 인수:

      • name : 직업 이름

      • notebook_path : 실행할 notebook의 경로

      • schedule_mode : 한 번 또는 반복

      • execution_interval_minutes : 실행 간 간격(분) (선택 사항)

      • start_at : 작업을 시작할 시점(선택 사항)

      • description : 직무 설명 (선택 사항)

      • create_snapshot : 노트북 스냅샷을 생성할지 여부(선택 사항)

      • runtime_name : 런타임 환경의 이름

      • parameters : 작업에 대한 매개변수(선택 사항)

      • target_config : 작업에 대한 대상 구성(선택 사항)

    • 생성된 작업의 세부 정보를 반환합니다.

  • get_job_details : 특정 직업에 대한 세부 정보를 가져옵니다.

    • 인수: job_id

    • 지정된 작업에 대한 자세한 정보를 반환합니다.

  • list_job_executions : 특정 작업에 대한 실행 기록을 나열합니다.

    • 인수: job_id , start (선택 사항), end (선택 사항)

    • 지정된 작업에 대한 실행 기록을 반환합니다.

도커화

Docker 이미지 빌드

MCP 서버용 Docker 이미지를 빌드하려면 프로젝트 루트에서 다음 명령을 실행하세요.

docker build -t mcp-server-singlestore .

Docker 컨테이너 실행

Docker 컨테이너를 실행하려면 다음 명령을 사용하세요.

docker run -d \ -p 8080:8080 \ --name mcp-server \ mcp-server-singlestore

Docker Secrets 사용

컨테이너에 비밀을 안전하게 전달하려면 Docker 비밀을 생성하고 마운트하세요.

echo "your-secret-value" | docker secret create mcp_secret -

그런 다음 비밀을 사용하여 컨테이너를 실행합니다.

docker service create \ --name mcp-server \ --secret mcp_secret \ mcp-server-singlestore

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/singlestore-labs/mcp-server-singlestore'

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