Steampipe MCP 服务器

这是一个简单的 Steampipe MCP 服务器。它充当您 AI 模型与 Steampipe 工具之间的桥梁。

先决条件

• 安装 Python 3.10 或更高版本。
• 安装 uv（我的最爱）和 mcp[cli]。
• 安装并配置好 Steampipe 并使其正常运行。
• 配置 Steampipe 插件（例如 github 插件），并准备好相关凭据（例如将令牌放在 ~/.steampipe/config/github.spc 中）。
• 使用支持 MCP 的任何 LLM。这里使用的是 Claude。
• 安装 Node.js 和 npx（用于运行 MCP 检查器和可能的某些 MCP 服务器）。

运行 MCP 检查器

这是一个很棒的工具，用于测试您的 MCP 服务器是否正常工作

• 运行检查器： npx -y @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run steampipe_mcp_server.py
• 浏览器窗口会打开 MCP 检查器 UI（通常在 http://localhost:XXXX）。
• 等待左侧面板显示“已连接”状态。
• 转到工具选项卡。
• 您应该会在工具列表中看到 run_steampipe_query 工具及其描述。
• 点击工具名称。
• 在“参数”JSON 输入字段中，输入一个有效的 Steampipe 查询：

{
  "query": "select name, fork_count from github_my_repository"
}

• 执行并查看 JSON 结果。

运行工具

非常简单。只需运行检查器并确保工具正常工作即可。然后将服务器配置添加到相应的 LLM 并从 LLM 中选择工具。

故障排除

• 如果工具在检查器中未找到，则表示 @mcp.tool() 装饰器有问题。
• 执行错误 - 查看检查器中的“结果”以及服务器日志（stderr）。Steampipe 是否运行？是否有 SQL 错误？超时？JSON 解析错误？调整 Python 脚本。

安全风险 Claude 盲目执行您的 SQL 查询，因此在此 POC 中可能存在任意 SQL 查询生成和执行的可能。