Servidor MCP de Clickzetta

Descripción general

Una implementación de servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite la interacción de bases de datos con Clickzetta Lakehouse . Este servidor permite ejecutar consultas SQL con herramientas e interactuar con un memorando de información de datos presentado como un recurso.

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Agregar servidor MCP en Trae

• En la ventana de chat de IA, haga clic en el ícono Configuración > MCP.

• Aparecerá la ventana MCP.

• Haga clic en el botón + Agregar.

• Ingresarás al Marketplace de servidores MCP.

• Haga clic en "Configuración manual". Aparecerá la ventana "Configuración manual". Añada un nuevo servidor MCP pegando la siguiente configuración JSON en el cuadro de entrada y haga clic en el botón "Confirmar". El servidor MCP se añadirá a la lista de MCP.

• CLICKZETTA开头的env参数为必填

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Comience su laboratorio de Jupyter

Empezar por Docker Compose

• crear carpeta

• Cree el archivo config.json y configure su información de inicio de sesión como se muestra a continuación:

Aviso: De esta manera, configure el archivo config.json en la carpeta notebooks. Debe cambiar "query_tag" según sus necesidades, ya que se usa para buscar consultas por etiqueta.

• Descargue docker-compose.yml e inicie Docker Compose

Descargue el archivo Docker Compose desde aquí

Vaya al escritorio de Docker y verifique que Docker Compose se haya iniciado.

• Acceder al servidor de Jupyter Lab

http://localhost:8888/

Token: SU_TOKEN_SEGURO

Luego crea un nuevo cuaderno y cambia el nombre de Untitled.ipynb a notebook.ipynb.

O iniciar servidor local

Agregue el servidor MCP en su Claude Desktop

• En Claude Desktop, vaya a Configuración → Desarrollador → Editar configuración

• Abra claude_desktop_config.json y configure los servidores MCP

Puede obtener información más detallada sobre Zettapark MCP Server desde aquí .

Componentes

Recursos

El servidor expone un único recurso dinámico:

• memo://insights : un memorando de información de datos que se actualiza continuamente y que agrega información descubierta durante el análisis

  • Se actualiza automáticamente a medida que se descubren nuevos conocimientos a través de la herramienta de anexar conocimientos.

Herramientas

El servidor ofrece las siguientes herramientas principales:

Herramientas de consulta

read_query

• Descripción : Ejecutar consultas SELECT para leer datos de la base de datos.

• Aporte :

  • query (cadena): la consulta SQL SELECT que se ejecutará.

• Devuelve : los resultados de la consulta como una matriz de objetos.

write_query (requiere el indicador --allow-write )

• Descripción : Ejecuta consultas INSERT , UPDATE o DELETE para modificar datos.

• Aporte :

  • query (cadena): La consulta de modificación de SQL.

• Devuelve : { affected_rows: number } , que indica la cantidad de filas afectadas.

create_table (requiere el indicador --allow-write )

• Descripción : Crea nuevas tablas en la base de datos.

• Aporte :

  • query (cadena): instrucción SQL CREATE TABLE .

• Devuelve : Confirmación de creación de la tabla.

create_table_with_prompt (requiere el indicador --allow-write )

• Descripción : Crea una nueva tabla solicitando al usuario el nombre de la tabla, las columnas y sus tipos.

• Aporte :

  • table_name (cadena): el nombre de la tabla a crear.

  • columns (cadena): Las columnas y sus tipos en el formato column1:type1,column2:type2 .

• Devuelve : Confirmación de creación de la tabla.

Herramientas de esquema

list_tables

• Descripción : Obtenga una lista de todas las tablas de la base de datos.

• Entrada : No se requiere entrada.

• Devuelve : una matriz de nombres de tablas.

describe_table

• Descripción : Ver información de la columna de una tabla específica.

• Aporte :

  • table_name (cadena): Nombre de la tabla a describir (puede ser completamente calificado).

• Devuelve : una matriz de definiciones de columnas con nombres y tipos.

show_object_list

• Descripción : Obtenga la lista de tipos de objetos específicos en el espacio de trabajo actual, como catálogos, esquemas, tablas, etc.

• Aporte :

  • object_type (cadena): el tipo de objeto a mostrar.

• Devuelve : Una lista de objetos.

desc_object

• Descripción : Obtenga información detallada sobre un objeto específico, como un catálogo, un esquema o una tabla.

• Aporte :

  • object_type (cadena): el tipo del objeto.

  • object_name (cadena): El nombre del objeto.

• Devuelve : Información detallada sobre el objeto.

Herramientas de análisis

append_insight

• Descripción : Agregue nuevos conocimientos de datos al recurso de notas.

• Aporte :

  • insight (cadena): información sobre los datos obtenida a partir del análisis.

• Devoluciones : Confirmación de la adición de información.

• Desencadenantes : actualiza el recurso memo://insights .

Herramientas de importación de datos

import_data_into_table_from_url

• Descripción : Importa datos a una tabla desde una URL (incluidas rutas de archivo o URL HTTP/HTTPS). Si la tabla de destino no existe, se creará automáticamente.

• Aporte :

  • from_url (cadena): La URL de la fuente de datos.

  • dest_table (cadena): la tabla a la que se importarán los datos.

• Devuelve : Confirmación de importación exitosa de datos.

import_data_into_table_from_database

• Descripción : Conéctese a una base de datos, ejecute una consulta e importe los resultados a una tabla de Clickzetta. Compatible con MySQL, PostgreSQL, SQLite y otros tipos de bases de datos comunes.

• Aporte :

  • db_type (cadena): el tipo de base de datos (por ejemplo, mysql , postgresql , sqlite ).

  • host (cadena): el nombre de host o la dirección IP del servidor de base de datos (no requerido para SQLite).

  • port (entero): el número de puerto del servidor de base de datos (no requerido para SQLite).

  • database (cadena): el nombre de la base de datos a la que conectarse (para SQLite, esta es la ruta del archivo de base de datos).

  • username (cadena): el nombre de usuario para la autenticación (no requerido para SQLite).

  • password (cadena): la contraseña para la autenticación (no requerida para SQLite).

  • source_table (cadena): el nombre de la tabla de origen.

  • dest_table (cadena): el nombre de la tabla de destino.

• Devuelve : Confirmación de importación exitosa de datos.

Herramientas de búsqueda similares

vector_search

• Descripción : Realice una búsqueda vectorial en una tabla usando una pregunta y devuelva las 5 respuestas más cercanas.

• Aporte :

  • table_name (cadena): el nombre de la tabla.

  • content_column_name (cadena): La columna que almacena el contenido.

  • embedding_column_name (cadena): La columna que almacena las incrustaciones.

  • partition_scope (cadena): código SQL para definir el alcance de la partición como parte de la condición WHERE .

  • question (cadena): La pregunta a buscar.

• Devuelve : Resultados de la búsqueda.

match_all

• Descripción : Realice una búsqueda utilizando la función "coincidir con todos" en una tabla con una pregunta y devuelva las 5 principales respuestas.

• Aporte :

  • table_name (cadena): el nombre de la tabla.

  • content_column_name (cadena): La columna que almacena el contenido.

  • partition_scope (cadena): código SQL para definir el alcance de la partición como parte de la condición WHERE .

  • question (cadena): La pregunta a buscar.

• Devuelve : Resultados de la búsqueda.

Herramientas de búsqueda de conocimiento

get_knowledge_about_how_to_do_something

• Descripción : Proporciona orientación sobre cómo realizar tareas específicas, como analizar consultas lentas, crear tablas o administrar conexiones de almacenamiento.

• Aporte :

  • to_do_something (cadena): La tarea a realizar. Las tareas admitidas incluyen:

    • analyze_slow_query

    • analyze_table_with_small_file

    • create_table_syntax

    • how_to_create_vcluster

    • how_to_create_index

    • how_to_alter_table_and_column

    • how_to_create_storage_connection

    • how_to_create_external_volume

• Devoluciones : Guía detallada sobre la tarea especificada.

Notas de uso

• Asegúrese de que la marca --allow-write esté habilitada al utilizar herramientas que modifican datos (por ejemplo, write_query , create_table ).

• Proporcione los parámetros de entrada correctos para cada herramienta como se describe anteriormente.

Uso con Claude Desktop

Instalación como servidor MCP local (este método ha sido probado y verificado en MacOS)

Clonar este repositorio:

Instalar el paquete:

Credenciales de configuración

Cree un archivo .env basado en .env.example con sus credenciales de Clickzetta Lakehouse:

Uso

Corriendo con uv

Después de instalar el paquete, puede ejecutar el servidor directamente con:

Si es la primera vez que ejecuta el servidor, puede ejecutar el siguiente comando para acelerar la instalación del paquete:

Esto iniciará el servidor MCP basado en stdio, que se puede conectar a Claude Desktop o a cualquier cliente MCP que admita la comunicación stdio.

Debería ver un resultado similar a este:

Integración de escritorio de Claude

comando:docker

El servidor MCP (que se ejecuta en Docker) lee su configuración de las variables de entorno transferidas mediante la configuración del cliente MCP (p. ej., claude_desktop_config.json ). Variables clave:

comando:uv

• En Claude Desktop, vaya a Configuración → Servidores MCP

• Agregue un nuevo servidor con la ruta completa a su ejecutable uv:

• Puedes encontrar tu ruta uv ejecutando which uv en tu terminal

• Guardar la configuración del servidor

Consultas de ejemplo

Al usar Claude, puedes hacer preguntas como:

• "¿Puedes enumerar todos los esquemas en mi cuenta de Clickzetta?"

• "Enumerar todas las vistas en el esquema PÚBLICO"

• "Describa la estructura de la vista CUSTOMER_ANALYTICS en el esquema SALES"

• "Muéstrame datos de muestra de la vista INGRESOS POR REGIÓN en el esquema FINANZAS"

• Ejecute esta consulta SQL: SELECT customer_id, SUM(order_total) as total_spend FROM SALES.ORDERS GROUP BY customer_id ORDER BY total_spend DESC LIMIT 10

• Consulta la base de datos de MARKETING para encontrar las 5 campañas con mejor rendimiento según su tasa de conversión.

• "帮我从Clickzetta中读取数据，分析下在public这个schema下git "hub_users"

• "帮我从Clickzetta中读取数据，分析下在public这个schema下github_event_issuesevent表里有多少条记录？"

Ejemplo de resultado

• '帮我从Clickzetta数据源中读取数据，先分析基于public这个s chema下github_users表里的数据可以做哪些分析？包括指标、统计、趋势、以及各种经典的用户分析模型比如用户价值分析、用户生命周期分析、用户segmento等，然后根据这些分析内容生成一个分析报告的dashboard'

• El resultado de "帮我从Clickzetta中读取数据，分析下在public这个schema下gith ub_users表里每个公司的用户数。请用中文返回结果，并对结果进行数据可视化展现":

• El resultado de "帮我从Clickzetta中读取数据，分析下在public这个schema下github_users表里每个位置"

Consideraciones de seguridad

Este servidor:

• Aplica operaciones de solo lectura (solo se permiten declaraciones SELECT)

• Agrega automáticamente cláusulas LIMIT para evitar conjuntos de resultados grandes

• Utiliza la autenticación de cuenta de servicio para conexiones seguras

• Valida las entradas para evitar la inyección de SQL

• ⚠️ Importante: Mantén tu archivo .env seguro y nunca lo envíes al control de versiones. El archivo .gitignore está configurado para excluirlo.

Instalación mediante Smithery (este método debe probarse y verificarse)

Para instalar Clickzetta Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

Instalación mediante UVX (este método debe probarse y verificarse)