集装箱化MCP服务器
一组用于流行数据库和数据平台的容器化模型上下文协议（MCP）服务器。每台服务器都打包成一个独立的Docker容器，可以轻松地在不同的环境中部署。
可用服务器
- 雪花MCP服务器 -连接到Snowflake数据仓库
- \_CHMCP服务器 -连接到copula SQL仓库
- SQL Server MCP服务器 -连接到Microsoft SQL Server数据库
快速开始
先决条件
- Docker已安装在您的系统上
- 目标数据库/平台的有效凭据
运行服务器
每个服务器都可以使用简单的Docker命令运行。以下是如何开始使用这三台服务器中的任何一台：
雪花MCP服务器
docker run -e SNOWFLAKE_ACCOUNT=your-account \
-e SNOWFLAKE_USER=your-username \
-e SNOWFLAKE_PASSWORD=your-password \
-e SNOWFLAKE_DATABASE=your-database \
-e SNOWFLAKE_WAREHOUSE=your-warehouse \
ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest\_CHMCP服务器
docker run -e DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME=your-workspace.databricks.com \
-e DATABRICKS_HTTP_PATH=/sql/1.0/warehouses/your-warehouse-id \
-e DATABRICKS_ACCESS_TOKEN=your-token \
ghcr.io/your-org/databricks-mcp:latestSQL Server MCP服务器
docker run -e SQLSERVER_SERVER=your-server \
-e SQLSERVER_DATABASE=your-database \
-e SQLSERVER_USERNAME=your-username \
-e SQLSERVER_PASSWORD=your-password \
ghcr.io/your-org/sqlserver-mcp:latest使用Docker Compose
为了便于管理，每台服务器都包含一个docker-compose.yml文件：
# Navigate to the server directory
cd snowflake-mcp # or databricks-mcp, sqlserver-mcp
# Copy and edit environment file
cp .env.example .env
# Edit .env with your credentials
# Start the server
docker-compose up -d服务器特定文档
每台服务器都有自己的综合文档：
容器编排示例
Docker Swarm
将任何服务器部署到Docker Swarm集群：
# Create a Docker secret for sensitive data
echo "your-password" | docker secret create db_password -
# Deploy the service
docker service create \
--name snowflake-mcp \
--secret db_password \
--env SNOWFLAKE_ACCOUNT=your-account \
--env SNOWFLAKE_USER=your-username \
--env SNOWFLAKE_PASSWORD_FILE=/run/secrets/db_password \
ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latestKubernetes
Kubernetes基本部署示例：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: snowflake-mcp
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: snowflake-mcp
template:
metadata:
labels:
app: snowflake-mcp
spec:
containers:
- name: snowflake-mcp
image: ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest
env:
- name: SNOWFLAKE_ACCOUNT
value: "your-account"
- name: SNOWFLAKE_USER
value: "your-username"
- name: SNOWFLAKE_PASSWORD
valueFrom:
secretKeyRef:
name: snowflake-secret
key: password云容器服务
AWS ECS
{
"family": "snowflake-mcp",
"taskRoleArn": "arn:aws:iam::account:role/ecsTaskRole",
"containerDefinitions": [
{
"name": "snowflake-mcp",
"image": "ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest",
"memory": 512,
"environment": [
{"name": "SNOWFLAKE_ACCOUNT", "value": "your-account"},
{"name": "SNOWFLAKE_USER", "value": "your-username"}
],
"secrets": [
{
"name": "SNOWFLAKE_PASSWORD",
"valueFrom": "arn:aws:secretsmanager:region:account:secret:snowflake-password"
}
]
}
]
}Azure容器实例
az container create \
--resource-group myResourceGroup \
--name snowflake-mcp \
--image ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest \
--environment-variables \
SNOWFLAKE_ACCOUNT=your-account \
SNOWFLAKE_USER=your-username \
--secure-environment-variables \
SNOWFLAKE_PASSWORD=your-password谷歌云运行
gcloud run deploy snowflake-mcp \
--image ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest \
--set-env-vars SNOWFLAKE_ACCOUNT=your-account,SNOWFLAKE_USER=your-username \
--set-secrets SNOWFLAKE_PASSWORD=snowflake-password:latest \
--platform managed \
--region us-central1从源头构建
构建独立服务器
# Build Snowflake MCP server
cd snowflake-mcp
./build.sh
# Build Databricks MCP server
cd databricks-mcp
./build.sh
# Build SQL Server MCP server
cd sqlserver-mcp
./build.sh构建所有服务器
# Build all servers at once
./scripts/build-all.sh
# Test all servers
./scripts/test-all.sh
# Publish to container registry
./scripts/publish-all.sh --registry ghcr.io --tag v1.0.0配置
环境变量
每台服务器都支持通过环境变量进行配置。常见模式：
- 连接详细信息：服务器主机名、端口、数据库
- 认证：用户名、密码、令牌、密钥文件
- 行为：超时、重试设置、连接池
配置文件
服务器还支持作为卷挂载的YAML配置文件：
docker run -v ./config.yaml:/app/config/config.yaml \
ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest秘密管理
对于生产部署，请使用适当的机密管理：
- Swarm的Docker秘密
- K8s集群的Kubernetes秘密
- AWS ECS机密管理器
- ACI的Azure密钥库
- Google云端运行秘密管理器
健康检查和监测
所有容器都包含内置的健康检查：
# Check container health
docker ps # Look for "healthy" status
# View health check logs
docker inspect container-name | grep Health -A 10监控集成
容器支持结构化日志记录和可选指标：
- 用于日志聚合的JSON格式日志
- 可选的Prometheus指标端点
- 容器资源监控
- 数据库连接健康状况
安全
最佳实践
- 以非root用户身份运行容器
- 对凭据使用机密管理
- 为数据库连接启用TLS/SSL
- 通过自动构建定期进行安全更新
- 容器隔离的网络策略
漏洞扫描
所有映像都会自动扫描CI/CD管道中的漏洞。
故障排除
常见问题
- 连接失败
- 验证与数据库的网络连接 - 检查凭据和权限 - 检查防火墙和安全组设置
- 容器无法启动
- 检查所需的环境变量 - 查看容器日志： docker logs container-name - 验证映像与您的平台的兼容性
- 性能问题
- 监控容器资源使用情况 - 调整连接池设置 - 检查数据库查询性能
获取帮助
- 检查特定于服务器的README文件以了解详细的故障排除
- 查看容器日志中的错误消息
- 根据提供的示例验证配置
贡献
开发设置
- 克隆存储库
- 导航到要处理的服务器目录
- 进行更改
- 本地测试
./build.sh && docker-compose up - 使用以下命令运行测试套件
./run_tests.sh
测试
每台服务器都包括全面的测试：
# Run unit tests
python -m pytest test_server.py
# Run integration tests
python -m pytest test_integration.py
# Run all tests
./run_tests.sh许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。
支持
对于问题和疑问：
- 检查特定于服务器的文档
- 查看故障排除指南
- 在GitHub上打开一个问题