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Glama

单店 MCP 服务器

MIT许可证 PyPI 下载 锻造工艺

模型上下文协议(MCP) 是一种标准化协议,旨在管理大型语言模型 (LLM) 与外部系统之间的上下文。此存储库为 Singlestore 提供了安装程序和 MCP 服务器,可实现无缝集成。

通过 MCP,您可以使用 Claude Desktop、Cursor 或任何兼容的 MCP 客户端通过自然语言与 SingleStore 进行交互,从而更轻松地执行复杂的操作。

要求

  • Python >= v3.11.0

  • uvx安装在你的 Python 环境中

  • Claude Desktop、Cursor 或其他受支持的 LLM 客户端

Related MCP server: MCP Server Example

客户端设置

1. Init 命令

设置 MCP 服务器最简单的方法是使用初始化命令:

uvx singlestore-mcp-server init

此命令将:

  1. 验证用户身份

  2. 自动定位适合您平台的配置文件

  3. 创建或更新配置以包含 SingleStore MCP 服务器

  4. 提供启动服务器的说明

您还可以明确传递<SINGLESTORE_API_KEY>

uvx singlestore-mcp-server init <SINGLESTORE_API_KEY>

要指定客户端(例如, claudecursor ),请使用--client标志:

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

2.通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动安装mcp-server-singlestore

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

根据需要将<client>替换为claudecursor

3.手动配置

Claude 桌面和光标

  1. 将以下配置添加到您的客户端配置文件中:

  • 克劳德桌面

  • 光标

    { "mcpServers": { "singlestore-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "singlestore-mcp-server", "start", "<SINGLESTORE_API_KEY>" ] } } }
  1. 更改配置后重新启动客户端。

成分

工具

该服务器实现了以下工具:

  • workspace_groups_info :检索有关用户可访问的工作区组的详细信息

    • 无需任何参数

    • 返回工作区组的详细信息

  • jobs_info :检索有关特定工作区组中的工作区的详细信息

    • 参数: workspaceGroupID (字符串)

    • 返回工作区的详细信息

  • organization_info :检索有关用户当前组织的详细信息

    • 无需任何参数

    • 返回组织的详细信息

  • list_of_regions :检索支持用户工作区的所有区域的列表

    • 无需任何参数

    • 返回区域列表

  • 执行SQL 操作:在连接的工作区上执行 SQL 操作

    • 参数: workspace_group_identifierworkspace_identifierusernamepassworddatabasesql_query

    • 以结构化格式返回 SQL 查询的结果

  • list_virtual_workspaces :列出用户可访问的所有启动工作区

    • 无需任何参数

    • 返回可用启动工作区的详细信息

  • create_virtual_workspace :为用户创建一个新的启动工作区

    • 参数:

      • name :启动工作区的名称

      • database_name :要创建的数据库的名称

      • username :访问工作区的用户名

      • password :用户密码

      • workspace_group :包含name (可选)和cellID (强制)的对象

    • 返回已创建的工作区和用户的详细信息

  • execute_sql_on_virtual_workspace :在虚拟工作区上执行 SQL 操作

    • 参数: virtual_workspace_idusernamepasswordsql_query

    • 以结构化格式返回 SQL 查询的结果,包括数据、行数、列和状态

  • list_notebook_samples :列出 SingleStore Spaces 中可用的所有笔记本示例

    • 无需任何参数

    • 返回可用笔记本样本的详细信息

  • create_notebook :在用户个人空间创建一个新的笔记本

    • 参数: notebook_namecontent (可选)

    • 返回已创建笔记本的详细信息

  • list_personal_files :列出用户个人空间中的所有文件

    • 无需任何参数

    • 返回用户个人空间中所有文件的详细信息

  • create_scheduled_job :创建一个新的计划作业来运行笔记本

    • 参数:

      • name :工作名称

      • notebook_path :要执行的笔记本的路径

      • schedule_mode :一次或重复

      • execution_interval_minutes :执行间隔分钟数(可选)

      • start_at :何时开始工作(可选)

      • description :工作描述(可选)

      • create_snapshot :是否创建笔记本快照(可选)

      • runtime_name :运行时环境的名称

      • parameters :作业的参数(可选)

      • target_config :作业的目标配置(可选)

    • 返回已创建作业的详细信息

  • get_job_details :获取特定工作的详细信息

    • 参数: job_id

    • 返回指定作业的详细信息

  • list_job_executions :列出特定作业的执行历史记录

    • 参数: job_idstart (可选)、 end (可选)

    • 返回指定作业的执行历史记录

Docker化

构建 Docker 镜像

要为 MCP 服务器构建 Docker 镜像,请在项目根目录中运行以下命令:

docker build -t mcp-server-singlestore .

运行 Docker 容器

要运行 Docker 容器,请使用以下命令:

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

使用 Docker Secrets

为了安全地将机密传递给容器,请创建 Docker 机密并挂载它:

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

然后,使用秘密运行容器:

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

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

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

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