Этот MCP построен на основе Apache Superset REST API, предоставляя возможности запросов к базе данных, такие как запросы к таблицам и полям, а также выполнение SQL-команд с использованием больших моделей для интеллектуального анализа данных.
Добавлено:
Создано:
Apr 03 2025
Этот MCP построен на основе Apache Superset REST API, предоставляя возможности запросов к базе данных, такие как запросы к таблицам и полям, а также выполнение SQL-команд с использованием больших моделей для интеллектуального анализа данных.
Добавлено:
Created by:
Apr 03 2025
MCP Mirror
Рекомендуемые
Что такое superset-mcp-server?
Серверное приложение MCP позволяет пользователю выполнять основные операции с базой данных, включая запросы к базам данных, таблицам и полям, а также выполнение SQL-заявлений. Созданное с использованием Node.js и TypeScript, оно интегрируется с Apache Superset для упрощения изучения и анализа данных. Оно разработано для беспрепятственного развертывания, поддерживает настройки окружения, взаимодействия с API через Swagger и соответствует стандартам кодирования. Его основная цель - дать возможность пользователям использовать большие модели для улучшенного запроса данных и получения инсайтов в рамках надежной серверной платформы.
Кто будет использовать superset-mcp-server?
- Аналитики данных
- Разработчики
- Датасайентисты
- Специалисты по бизнес-аналитике
- Администраторы баз данных
Как использовать superset-mcp-server?
- Шаг 1: Установить среду Node.js (версия >=14.0.0)
- Шаг 2: Клонировать репозиторий с GitHub
- Шаг 3: Установить зависимости с помощью 'npm install'
- Шаг 4: Настроить параметры базы данных и API в каталоге конфигурации
- Шаг 5: Запустить сервис с помощью 'npm start'
- Шаг 6: Получить доступ к документации API для инструкций по использованию
- Шаг 7: Выполнить запросы и выполнить SQL через API
Ключевые Особенности и Преимущества superset-mcp-server
Основные функции
- Запросы к базам данных
- Запросы к таблицам
- Запросы к полям
- Выполнение SQL
Преимущества
- Обеспечивает запрос данных на основе больших моделей
- Облегчает эффективный анализ данных
- Предоставляет REST API для интеграции
- Поддерживает гибкость развертывания
Основные Сценарии Использования и Приложения superset-mcp-server
- Автоматизация анализа данных для предприятий
- Создание интеллектуальных систем запроса данных
- Интеграция с платформами данных фронтенда
- Автоматизированное управление и запросы к базе данных
Часто Задаваемые Вопросы о superset-mcp-server
Разработчик
- MCP-Mirror
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
База данных
Веб-клиент для PostgreSQL, который переводит запросы на естественном языке в SQL через сервер PG-MCP.
Сервер, который упрощает управление схемами баз данных, выполнение запросов и анализ производительности для MySQL/MariaDB.
Высокопроизводительный прокси-сервер, управляющий несколькими клиентами MySQL с балансировкой нагрузки и пулом подключений.
Сервер MCP на основе Python для управления базами данных Dameng с поддержкой множества функциональных возможностей.
Инструмент для синхронизации серверов MCP с официальной торговой площадки Cline для офлайн-управления и обновлений.
Сервер протокола, позволяющий перечислять таблицы, выполнять SQL-запросы только для чтения и показывать структуры таблиц для базы данных Dameng.
Предоставляет доступ только для чтения к таблицам Iceberg через Impala для проверки схемы и выполнения запросов.
Сервер MCP на Python, обеспечивающий обмен данными с базами данных, веб-службами и скриптами через JDBCX.
Сервер MCP на основе Go, обеспечивающий доступ к базе данных через JSON-RPC, поддерживающий связь в реальном времени через SSE и запросы к базе данных.
Предоставляет контекстную информацию о схемах баз данных для крупных баз данных Oracle, что позволяет инструментам ИИ лучше понимать структуру данных.