KDB+MCP服务器
一种模型上下文协议（MCP）服务器，通过PyKX向LLM提供KDB+数据库功能。该服务器使Claude等AI助手能够执行KDB+查询、管理连接和分析时间序列数据。
特性
- KDB+查询执行：执行KDB+查询并接收格式化结果
- 连接管理：具有自动重新连接功能的强大连接处理
- 数据格式：将KDB+结果转换为JSON可序列化格式
- 错误处理：通过信息性消息进行全面的错误处理
- 语法验证：执行前验证KDB+语法
- 帮助系统：KDB+功能和概念的内置帮助
- 日志记录：用于调试和监控的可配置日志记录
安装
- 先决条件:
- Python 3.8+ - KDB+实例正在运行且可访问（默认值：localhost:4000） - PyKX许可证（KDB+连接所需）
- 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt- 配置:
为KDB+连接设置环境变量：
export KDB_HOST=localhost
export KDB_PORT=4000
export KDB_USERNAME= # Optional
export KDB_PASSWORD= # Optional
export KDB_TIMEOUT=10 # Connection timeout in seconds或者创建一个 .env 使用这些设置的文件。
用法
运行服务器
启动MCP服务器：
python kdb_server.py或者以特定模式运行：
python kdb_server.py --server # Start server mode (waits for client connections)
python kdb_server.py --test # Run connection tests备注：在服务器模式下运行时，进程将等待MCP客户端连接。这是正常行为-请参阅 用法.md 了解详情。
与Claude Desktop集成
添加到您的Claude Desktop MCP配置中：
"kdb-server": {
"command": "/opt/miniconda3/bin/conda",
"args": ["run", "-n", "env" ,"--no-capture-output", "python","/.../kdb-mcp-server/kdb_server.py", "--server"],
"env": {
"KDB_HOST": "localhost",
"KDB_PORT": "4000"
}
}MCP工具
服务器向LLM公开以下工具：
execute_query(query: str)
执行KDB+查询并返回格式化的结果。
示例:
execute_query("select from trades where price > 100")connection_status()
检查当前KDB+连接状态。
syntax_check(query: str)
在不执行的情况下验证KDB+查询语法。
help_info(topic: str)
获取有关KDB+函数、语法或概念的帮助。
可用主题: select （更多主题待添加）
建筑
组件
- KDB+连接：使用PyKX直接连接到KDB+
- FastMCP服务器：处理MCP协议通信
- JSON格式：将PyKX结果转换为JSON可序列化格式
- 环境配置：基于环境变量的配置
数据流
- LLM通过MCP协议发送查询
- 服务器在KDB上验证并执行查询+
- 结果被格式化并返回为JSON
- LLM接收结构化数据进行分析
配置
环境变量
| 变量 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
KDB_HOST | 本地主机 | KDB+主机地址 |
KDB_PORT | 4000 | KDB+端口号 |
KDB_USERNAME | KDB+用户名（可选） | |
KDB_PASSWORD | KDB+密码（可选） | |
KDB_TIMEOUT | 10 | 连接超时（秒） |
MCP_SERVER_NAME | kdb-mcp服务器 | mcp服务器名称 |
LOG_LEVEL | 信息 | 日志记录级别 |
工作流示例
- 连接到KDB+:
# LLM uses the connection status tool
connection_status()- 验证查询:
# LLM validates syntax before execution
syntax_check("select avg price by sym from trades")- 执行查询:
# LLM executes the validated query
execute_query("select avg price by sym from trades")- 分析结果:
LLM接收结构化的JSON数据，可以提供见解、创建可视化或建议优化。
错误处理
服务器提供全面的错误处理：
- 连接错误：自动重新连接尝试
- 查询错误：带有行号的详细错误消息
- 语法错误：执行前验证，及早发现问题
- 超时错误：可配置超时，处理优雅
发展
项目结构
kdb-mcp-server/
├── kdb_server.py # Main server implementation
├── requirements.txt # Python dependencies
├── pyproject.toml # Project metadata
├── README.md # This file
├── USAGE.md # Usage guide and examples
└── claude.md # AI assistant context添加新工具
要添加新的MCP工具：
- 定义工具功能
@mcp.tool()装饰器 - 添加适当的类型提示和文档字符串
- 实施错误处理
- 返回JSON可序列化结果
测试
测试服务器连接和功能：
python kdb_server.py --test该测试：
- KDB+连接
- 基本查询执行（1+1）
- 连接状态报告
许可证
MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。
贡献
- 分叉存储库
- 创建要素分支
- 添加新功能的测试
- 确保所有测试通过
- 提交拉取请求
故障排除
常见问题
- 服务器似乎挂起：这很正常-服务器正在等待MCP客户端连接。使用
--test标记以测试功能。
- 连接失败:
- 确保KDB+在指定的主机/端口上运行 - 检查防火墙设置 - 验证PyKX许可证是否有效
- 导入错误：安装依赖项
pip install -r requirements.txt
有关更多详细信息，请参阅 用法.md.