雪花 MCP 服务器

概述

一个模型上下文协议（MCP）服务器实现，提供与 Snowflake 数据库的交互。该服务器使您能够通过工具运行 SQL 查询，并公开数据见解和模式上下文作为资源。

组件

资源

• memo://insights
  一个持续更新的备忘录，汇总已发现的数据见解。
  当新的见解通过 append_insight 工具添加时，自动更新。

• context://table/{table_name}
  （如果启用了预取）每个表的上下文资源，公开有关表的信息。

安装方式

1. 通过 Smithery 安装

访问 smithery.ai 下载并安装 MCP 雪花服务器。

2. 使用 UVX 安装

步骤如下：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-username/mcp-snowflake-server.git
   cd mcp-snowflake-server
   

2. 创建并激活虚拟环境（可选但推荐）：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在 Unix/MacOS 中
   # 或者
   .\venv\Scripts\activate  # 在 Windows 中
   

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 运行服务器：

   python run.py
   

使用说明

1. 配置环境变量

在运行服务器之前，确保设置以下环境变量：

• SNOWFLAKE_ACCOUNT
• SNOWFLAKE_USER
• SNOWFLAKE_PASSWORD
• SNOWFLAKE_DATABASE
• SNOWFLAKE_SCHEMA
• SNOWFLAKE_WAREHOUSE

2. 启动服务器

运行以下命令启动 MCP 雪花服务器：

uv --directory /absolute/path/to/mcp_snowflake_server run mcp_snowflake_server

3. 在 Claude Desktop 中配置

在 claude_desktop_config.json 文件中添加以下内容：

"mcpServers": {
  "snowflake_local": {
    "command": "/absolute/path/to/uv",
    "args": [
      "--python=3.12",  // 可选参数
      "--directory", "/absolute/path/to/mcp_snowflake_server",
      "run", "mcp_snowflake_server"
      // 其他可选参数：
      // --allow-write
      // --log_dir, /absolute/path/to/logs
      // --log_level, DEBUG/INFO/WARNING/ERROR/CITICAL
    ]
  }
}

注意事项

• 默认情况下，写入操作被禁用。请通过 --allow-write 显式启用。
• 服务器支持通过排除模式过滤特定数据库、模式或表。
• 如果启用了预取功能，服务器会公开额外的每个表上下文资源。
• append_insight 工具会动态更新 memo://insights 资源。

许可证

MIT