Snowflake MCP (D Jagaty1986)

销售支持聊天机器人

一个基于多代理Snowflake MCP的应用程序，供销售团队从结构化Snowflake数据和非结构化公司PDF文档中获得即时见解。

概述

此应用程序为销售专业人员提供了一个自然语言界面来查询：

• 结构化数据：存储在Snowflake表中的收入、预订、机会、客户信息和财务指标
• 非结构化数据：以PDF文档形式存储的售前提案、SOW、估算、服务选项和GTM材料

建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           Streamlit Frontend                                 │
│                    (Hosted in Snowflake - SiS)                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                     │
                                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Agent 1: Orchestrator                                 │
│  • Understands user intent                                                   │
│  • Applies input guardrails                                                  │
│  • Routes to appropriate agent                                               │
│  • Formats final response                                                    │
│  • Applies output guardrails                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │                       │
                          ▼                       ▼
┌──────────────────────────────────┐  ┌──────────────────────────────────────┐
│     Agent 2: SQL Data Agent      │  │     Agent 3: Document Agent          │
│  • Cortex Analyst integration    │  │  • Cortex Search integration         │
│  • Natural language to SQL       │  │  • Semantic document search          │
│  • Revenue/Customer analytics    │  │  • Service offerings lookup          │
│  • Pipeline & opportunity data   │  │  • Proposal/SOW search               │
└──────────────────────────────────┘  └──────────────────────────────────────┘
                          │                       │
                          ▼                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Snowflake MCP Server (OAuth)                           │
│  ┌───────────────────┐ ┌───────────────────┐ ┌───────────────────┐         │
│  │ CORTEX_ANALYST    │ │ CORTEX_SEARCH     │ │ SYSTEM_EXECUTE    │         │
│  │ _MESSAGE          │ │ _SERVICE_QUERY    │ │ _SQL              │         │
│  └───────────────────┘ └───────────────────┘ └───────────────────┘         │
│  ┌───────────────────┐ ┌───────────────────┐                               │
│  │ CORTEX_AGENT_RUN  │ │ GENERIC (UDFs)    │                               │
│  └───────────────────┘ └───────────────────┘                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                     │
                                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         Snowflake Data Layer                                │
│  ┌─────────────────────────────┐  ┌─────────────────────────────────────┐  │
│  │     Structured Tables       │  │      Document Storage               │  │
│  │  • CUSTOMERS                │  │  • DOCUMENTS                        │  │
│  │  • OPPORTUNITIES            │  │  • DOCUMENT_CONTENT                 │  │
│  │  • REVENUE                  │  │  • SERVICE_OFFERINGS                │  │
│  │  • BOOKINGS                 │  │  • SOLUTION_ACCELERATORS            │  │
│  │  • EXPENSES                 │  │  • CASE_STUDIES                     │  │
│  └─────────────────────────────┘  └─────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

特性

多代理系统

• 编排器代理：了解查询意图和路由到适当的专业代理
• SQL数据代理：使用Cortex Analyst处理结构化数据查询
• 文档代理：使用Cortex搜索处理文档搜索

护栏

• 输入护栏：查询验证、净化、阻止关键字、主题相关性
• 输出护栏：PII编辑、敏感数据过滤、响应格式化
• SQL护栏：查询验证、防止注入、复杂性限制

MCP工具集成

项目结构

SnowflakeMCP/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── streamlit_app.py          # Standard Streamlit app
│   └── snowflake_app.py          # Streamlit in Snowflake (SiS) version
├── config/
│   ├── __init__.py
│   └── settings.py               # Pydantic settings management
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── agents/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base.py               # Base agent class
│   │   ├── orchestrator.py       # Agent 1: Orchestrator
│   │   ├── sql_agent.py          # Agent 2: SQL Data Agent
│   │   └── document_agent.py     # Agent 3: Document Agent
│   ├── guardrails/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── input_guardrails.py   # Input validation
│   │   ├── output_guardrails.py  # Output filtering
│   │   └── sql_guardrails.py     # SQL validation
│   ├── mcp/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── client.py             # Snowflake MCP client
│   │   └── tools.py              # MCP tool definitions
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       ├── logger.py             # Structured logging
│       └── helpers.py            # Utility functions
├── sql/
│   ├── 01_setup_database.sql     # Database and role setup
│   ├── 02_create_tables.sql      # Sales data tables
│   ├── 03_create_document_tables.sql  # Document tables + Cortex Search
│   ├── 04_setup_mcp_server.sql   # MCP server configuration
│   └── 05_insert_sample_data.sql # Sample data for testing
├── tests/
│   └── (test files)
├── .env.example                  # Environment template
├── requirements.txt              # Python dependencies
└── README.md                     # This file

安装

先决条件

• Python 3.10+
• 启用了Cortex功能的Snowflake帐户
• 访问Snowflake MCP服务器

设置步骤

1. 克隆存储库

   git clone 
   cd SnowflakeMCP

1. 创建虚拟环境

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

1. 安装依赖项

   pip install -r requirements.txt

1. 配置环境

   cp .env.example .env
   # Edit .env with your Snowflake credentials

1. 设置雪花数据库

   -- Run SQL scripts in order
   -- sql/01_setup_database.sql
   -- sql/02_create_tables.sql
   -- sql/03_create_document_tables.sql
   -- sql/04_setup_mcp_server.sql
   -- sql/05_insert_sample_data.sql

1. 运行应用程序

   streamlit run app/streamlit_app.py

配置

环境变量

使用示例

测试查询

1. 结构化数据查询

   Show me the customer details who gave the most opportunities in the last 3 years

→ SQL代理的路由→ 使用Cortex分析师→ 返回客户分析

   Show me a last 5 year revenue growth trend by customer

→ SQL代理的路由→ 生成同比增长趋势分析

1. 文档搜索查询

   What all are the service offerings from Jade's Data and AI Service Line?

→ 文档代理的路径→ 搜索Cortex搜索→ 返回服务目录

   What all are the GTM Solution accelerators Data and AI Service Line has?

→ 文档代理的路径→ 返回加速器文档

部署到Snowflake

雪花中的流光（SiS）

1. 在Snowflake中创建Streamlit应用程序
2. 上传 app/snowflake_app.py 作为主文件
3. 配置应用程序设置
4. 授予必要的权限

-- Create Streamlit app
CREATE STREAMLIT SALES_ENABLEMENT_DB.PUBLIC.SALES_CHATBOT
    ROOT_LOCATION = '@SALES_ENABLEMENT_DB.PUBLIC.STREAMLIT_STAGE'
    MAIN_FILE = 'snowflake_app.py'
    QUERY_WAREHOUSE = 'SALES_ENABLEMENT_WH';

-- Grant access
GRANT USAGE ON STREAMLIT SALES_CHATBOT TO ROLE SALES_ANALYST_ROLE;

安全注意事项

输入护栏

• 最大查询长度：2000个字符
• 被屏蔽的关键字：密码、秘密、凭证、api_key、令牌
• SQL注入预防
• 命令注入预防
• 主题相关性检查

输出护栏

• PII编辑（电子邮件、电话、SSN、信用卡）
• 敏感数据筛选（API密钥、密码、连接字符串）
• 专业语言执行

SQL护栏

• 被阻止的操作：DROP、TRUNCATE、ALTER、CREATE、DELETE、UPDATE
• 最大复杂性限制（连接、子查询、联合）
• 查询长度限制
• 敏感表访问监控

业务建议

1. 数据质量：确保对源表进行定期数据质量检查
2. 文档更新：在Cortex搜索中保持文档内容的最新状态
3. 访问控制：对敏感数据使用基于角色的访问
4. 监控：启用查询审核日志记录以实现合规性
5. 反馈循环：收集用户反馈以改进查询路由

故障排除

常见问题

1. MCP连接错误

- 验证OAuth凭据 - 检查网络连接 - 确认MCP服务器URL

1. 查询超时

- 增加 SNOWFLAKE_MCP_TOOL_TIMEOUT - 优化仓库规模 - 简化复杂的查询

1. 未找到结果

- 检查表中是否存在数据 - 验证Cortex搜索服务是否正在运行 - 查看查询关键字

贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 通过测试进行更改
4. 提交拉取请求

许可证

专有-仅供内部使用

支持

如有任何问题或疑问，请联系销售工程团队。