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MCP Server · AI代理

Dataplus MCP

基于Model Context Protocol的Trino SQL查询服务器,支持多种数据源连接。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
SQL查询Python本地部署

快速开始

作者 / 组织
Pandas886
提供方
Pandas886
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Dataplus MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run mcp-server

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

DataPlus MCP

Trino MCP Server - 基于 Model Context Protocol 的 Trino SQL 查询服务器。

快速开始

1. 启动 Docker Compose

首先启动 Trino 数据库引擎:

docker-compose up -d

2. 启动 MCP Server

进入 mcp-server 目录并启动服务器:

cd mcp-server
uv run mcp-server

本地开发

如果需要进行本地开发,请先同步依赖:

cd mcp-server
uv sync

然后运行开发服务器:

uv run mcp-server

项目结构

  • mcp-server/ - MCP 服务器代码

- trino_fastmcp.py - 主服务器文件 - pyproject.toml - 项目配置

  • trino-etc/ - Trino 配置文件

- catalog/ - 数据源连接器配置目录

  • docker-compose.yml - Docker Compose 配置

数据源配置

在 trino-etc/catalog/ 目录中可以添加各种数据源的连接器配置文件(.properties 格式):

示例配置

PostgreSQL 连接 (pg_db.properties):

connector.name=postgresql
connection-url=jdbc:postgresql://host.docker.internal:5432/your_database
connection-user=your_username
connection-password=your_password

MySQL 连接 (mysql_db.properties):

connector.name=mysql
connection-url=jdbc:mysql://host.docker.internal:3306/your_database
connection-user=your_username
connection-password=your_password

MongoDB 连接 (mongo_db.properties):

connector.name=mongodb
mongodb.seeds=host.docker.internal:27017

任何放置在此目录中的 .properties 文件都会被 Trino 自动加载为可用的数据源 catalog。

依赖

  • Python >= 3.11
  • Docker & Docker Compose
  • uv (Python 包管理器)

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

SQL查询Python本地部署数据源连接TrinoMCP协议

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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Server Everything (everything)

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Dataplus MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run mcp-server,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Dataplus MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Dataplus MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Dataplus MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Dataplus MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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