MCP Server 7v1
M

MCP Server 7v1

Firebolt MCP Server是一个实现模型上下文协议的服务,可将LLM(大型语言模型)与Firebolt数据仓库连接,使AI助手能够直接查询数据、生成洞察并访问文档资源。
2.5分
7.3K

什么是Firebolt MCP Server?

Firebolt MCP Server是基于Model Context Protocol(MCP)的实现,它作为桥梁连接您的大型语言模型(如Claude、Copilot等)与Firebolt数据仓库。通过这个服务,您的AI助手可以直接访问数据库、执行SQL查询并获取文档资料,从而提供更准确的数据分析和洞察。

如何使用Firebolt MCP Server?

使用非常简单,只需配置好Firebolt服务账号,然后通过Docker或二进制文件运行服务,最后在您喜欢的AI客户端(如Claude、Copilot等)中进行简单配置即可开始使用。

适用场景

当您需要让AI助手帮助分析存储在Firebolt中的数据、生成SQL查询或解释Firebolt功能时,MCP Server是最佳选择。它特别适合数据分析师、商业智能专家和需要快速获取数据洞察的团队。

主要功能

LLM与Firebolt集成
直接将AI助手连接到Firebolt数据仓库,使它们能够自主查询数据并生成洞察
SQL查询执行
支持多种查询类型和执行模式,提供对Firebolt数据库的直接访问
文档访问
为LLM提供全面的Firebolt文档、SQL参考和函数列表访问权限
账户管理
使用Firebolt服务账户无缝认证,连接到不同的引擎和工作区
多平台支持
可在支持Go二进制文件的任何地方运行,提供官方Docker镜像便于部署
优势
无缝连接AI助手与数据仓库,提升工作效率
支持多种流行的AI客户端(Claude、Copilot、Cursor等)
提供全面的文档访问,增强AI回答的准确性
灵活的部署选项(Docker或原生二进制)
局限性
需要Firebolt服务账户才能使用
目前仅支持Firebolt数据仓库
需要基本的配置知识

如何使用

获取Firebolt服务账户
在Firebolt控制台创建服务账户,获取客户端ID和密钥
安装MCP Server
选择Docker或二进制方式安装
配置AI客户端
在您使用的AI客户端(如Claude)中配置MCP Server连接
开始使用
现在您可以直接向AI助手询问Firebolt相关问题和数据查询

使用案例

数据查询与分析
让AI助手直接查询数据库并分析结果
SQL语法帮助
获取特定Firebolt SQL函数的用法说明
性能优化建议
获取查询性能优化的专业建议

常见问题

我需要什么权限才能使用MCP Server?
支持哪些AI客户端?
数据传输是否安全?
可以同时连接多个Firebolt账户吗?
如何更新到最新版本?

相关资源

Firebolt官方文档
Firebolt数据仓库的完整文档
Model Context Protocol官网
MCP协议的官方说明和规范
GitHub仓库
MCP Server的源代码和问题追踪
Claude MCP快速入门
Claude集成MCP的详细指南
服务账户管理指南
如何创建和管理Firebolt服务账户

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
{
      "mcpServers": {
        "firebolt": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "-e", "FIREBOLT_MCP_CLIENT_ID",
            "-e", "FIREBOLT_MCP_CLIENT_SECRET",
            "ghcr.io/firebolt-db/mcp-server:0.3.0"
          ],
          "env": {
            "FIREBOLT_MCP_CLIENT_ID": "your-client-id",
            "FIREBOLT_MCP_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
          }
        }
      }
    }

{
      "mcpServers": {
        "firebolt": {
          "command": "/path/to/firebolt-mcp-server",
          "env": {
            "FIREBOLT_MCP_CLIENT_ID": "your-client-id",
            "FIREBOLT_MCP_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
          }
        }
      }
    }
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

K
Klavis
Klavis AI是一个开源项目,提供在Slack、Discord和Web平台上简单易用的MCP(模型上下文协议)服务,包括报告生成、YouTube工具、文档转换等多种功能,支持非技术用户和开发者使用AI工作流。
TypeScript
9.2K
5分
D
Devtools Debugger MCP
Node.js调试器MCP服务器,提供基于Chrome DevTools协议的完整调试功能,包括断点设置、单步执行、变量检查和表达式评估等
TypeScript
6.4K
4分
M
Mcpjungle
MCPJungle是一个自托管的MCP网关,用于集中管理和代理多个MCP服务器,为AI代理提供统一的工具访问接口。
Go
0
4.5分
N
Nexus
Nexus是一个AI工具聚合网关,支持连接多个MCP服务器和LLM提供商,通过统一端点提供工具搜索、执行和模型路由功能,支持安全认证和速率限制。
Rust
0
4分
Z
Zen MCP Server
Zen MCP是一个多模型AI协作开发服务器,为Claude和Gemini CLI等AI编码助手提供增强的工作流工具和跨模型上下文管理。它支持多种AI模型的无缝协作,实现代码审查、调试、重构等开发任务,并能保持对话上下文在不同工作流间的延续。
Python
18.9K
5分
O
Opendia
OpenDia是一款开源浏览器扩展工具,允许AI模型直接控制用户浏览器,利用现有登录状态、书签等数据进行自动化操作,支持多种浏览器和AI模型,注重隐私保护。
JavaScript
12.1K
5分
N
Notte Browser
已认证
Notte是一个开源的全栈网络AI代理框架,提供浏览器会话、自动化LLM驱动的代理、网页观察与操作、凭证管理等功能,旨在将互联网转化为代理友好的环境,并通过自然语言描述网站结构,降低LLM的认知负担。
21.6K
4.5分
B
Bing Search MCP
一个用于集成微软Bing搜索API的MCP服务器,支持网页、新闻和图片搜索功能,为AI助手提供网络搜索能力。
Python
20.3K
4分
F
Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
56.9K
4.5分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
97.5K
5分
D
Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
57.3K
4.3分
E
Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
40.2K
5分
M
Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
46.6K
4.8分
B
Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
39.0K
4.5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
24.6K
4.8分
C
Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
73.0K
4.7分
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