StarRocks MCP Server 开源发布：为 AI 应用提供强大分析中枢
过去，开发者要让大模型（LLM）使用数据库查询数据，往往需要开发专属插件、设计复杂的接口或手动构建 Prompt，这不仅费时费力，而且很难在不同模型之间复用。StarRocks MCP Server 提供了一个“通用适配器”接口，让各种 LLM（如 Claude、OpenAI、Gemini）都能标准化地访问 StarRocks，使得模型能够直接执行 SQL 查询并探索数据库内容，无需复杂的配置或集成。
这意味着：
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无需开发专用 Agent 插件
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模型自动发现和调用 StarRocks 暴露的查询/分析工具
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构建数据问答、智能分析、自动报表等应用变得更简单
👉🏻 项目地址：https://github.com/StarRocks/mcp-server-starrocks
什么是 MCP？
首先，我们来了解什么是 MCP。MCP（Model Context Protocol） 是一种用于规范模型与上下文交互的通信协议，旨在标准化模型输入输出的数据结构、元信息传递及上下文管理机制。它通过定义统一的接口协议（如请求/响应格式、状态跟踪、多轮对话标识等），确保模型在复杂应用场景（如多模态交互、长上下文推理）中高效处理上下文依赖关系，同时支持动态上下文更新与历史信息检索。典型应用包括大语言模型（LLM）的对话系统、知识增强推理等。
通俗的来说，MCP 就像 AI 世界的“USB 接口”，它提供了一种通用标准，让各种 AI 模型和智能代理（agents）能够无缝连接、交换信息，就像 USB 让不同品牌的设备（鼠标、键盘、硬盘等）都能即插即用一样。通过 MCP，不同 AI 组件可以像乐高积木一样自由组合，使 AI 变得更加智能、灵活和协作高效。
（MCP 架构示意图）
MCP 核心组件
MCP 的核心是一个简单但强大的客户端-服务器架构，用于将语言模型与现实世界的功能连接起来。
你可以把它想象成一个智能家居中控系统：
MCP Host（宿主） = 智能助手（如小爱同学、Alexa）
MCP Client （客户端）= 控制中枢
MCP Server （服务器）= 各种设备（灯、空调、门锁等）
你对智能助手说“打开空调”，你不需要知道空调的品牌、遥控器协议或者哪个网关。系统会通过统一协议找到正确的设备、下发正确的指令。在 MCP 里，LLM 也是这样发起一个请求，比如“获取销售报表”，Client 就会找到对应的数据源 Server，并返回数据。
这三大组件的作用如下：
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MCP Host：基于 LLM 的应用程序，如 Claude Desktop 或未来集成 AI 的 IDE，用户通过它提出问题或发起操作。
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MCP Client：处理连接逻辑。每个客户端与一个服务器建立连接，负责通信和协调。
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MCP Server：暴露具体能力，如文件访问、天气 API 等。每个服务器通过标准接口提供一组特定的工具、资源或提示。
MCP Server 提供三类核心能力：
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工具（Tools）：模型可以调用的可执行函数，如“获取天气预报”或“运行 shell 命令”。模型可自行决定何时使用。
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资源（Resources）：如文件、日志或 API 响应等。这些是模型可以读取但不能修改的上下文信息。客户端负责决定何时展示哪些资源。
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提示词（Prompts）：预设的模板，引导模型如何互动。例如生成提交信息、进行调试指导。通常由用户选择，而非模型自行决定。
StarRocks MCP 功能介绍
StarRocks MCP Server 充分利用了 MCP 的核心能力，为大语言模型提供了与 StarRocks 数据库进行深度交互的强大工具集和丰富的上下文资源。具体来说，它实现了以下功能：
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工具 (Tools)：这些是模型可以按需调用的“技能”，使其能够主动与 StarRocks 交互：
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db_overview：获取指定数据库中所有表的概览信息。模型可以提供数据库名（若未提供且配置了默认数据库，则使用默认库）。此工具会遍历库中所有表，并为每张表调用table_overview的逻辑获取其详情。同样支持缓存和强制刷新。 -
table_overview：快速获取指定表的概览信息。模型只需提供表名（可包含数据库名，如db_name.table_name；若未指定数据库名且配置了默认数据库，则使用默认库）。此工具会返回表的列定义 (DESCRIBE table)、总行数 (COUNT(*)) 以及少量样本数据 (SELECT * FROM table LIMIT 3)。为了提高效率，该信息会被缓存，并可通过refresh=true参数强制刷新。 -
read_query：执行只读的 SQL 查询（如SELECT语句），并以 CSV 格式返回结果集，包含列名和数据行。这使得模型可以直接获取和分析数据。 -
write_query：执行数据定义语言 (DDL) 或数据操作语言 (DML) 等写操作，如CREATE TABLE,INSERT,UPDATE,DELETE，并返回操作结果（如影响行数、执行时间）。 -
query_and_plotly_chart：一个强大的分析工具，它首先执行用户提供的 SQL 查询从 StarRocks 获取数据，然后利用该数据和用户指定的 Plotly Express 表达式（一个 Python 函数调用字符串）动态生成图表。图表最终以 Base64 编码的图片形式返回给模型，极大增强了数据洞察的可视化能力。
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资源 (Resources)：这些是模型可以读取的上下文信息，帮助模型理解 StarRocks 的结构和状态：
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starrocks:///databases：列出 StarRocks 集群中的所有数据库名称。 -
starrocks:///{db}/tables：列出指定数据库 ({db}) 中的所有表名。 -
starrocks:///{db}/{table}/schema：获取指定数据库 ({db}) 中特定表 ({table}) 的创建语句 (SHOW CREATE TABLE {db}.{table}的结果），详细展示表的结构信息。 -
proc:///{+path}：访问 StarRocks 内部的/proc路径（如/proc/backends,/proc/dbs/{db_id}），获取集群、节点、数据库、表、事务、作业等详细的运行时状态和元数据信息，类似于 Linux 的/proc文件系统。这为模型提供了深入了解 StarRocks 内部运作的窗口。
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提示词 (Prompts)：目前 StarRocks MCP Server 暂未定义特定的预设提示词。MCP 的设计允许未来根据场景需求灵活添加，以更好地引导模型与 StarRocks 进行特定类型的交互。
通过这些精心设计的工具和资源，StarRocks MCP Server 使大语言模型能够像经验丰富的数据分析师一样，自主地探索数据、执行分析任务，并以多样化的形式（文本、图表）呈现结果，从而将 StarRocks 的强大 OLAP 能力无缝对接到 AI 应用中。
StarRocks MCP Server 应用场景
了解了什么是 MCP 之后，来了解一下 StarRocks MCP Server 能应用在哪些场景中：
1.实时数据分析与 AI 增强决策
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目标：让 AI 模型（如 LLM）能够实时查询 StarRocks 中的业务数据，并结合历史上下文生成更精准的分析报告或建议。
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场景：
金融风控：AI 结合 StarRocks 的实时交易数据，动态评估风险并生成预警。
电商推荐：基于用户实时行为（如浏览、加购）和 StarRocks 的 OLAP 分析，优化个性化推荐策略。
2.自动化数据报表与 BI 增强
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目标：通过 MCP 协议，让 AI 自动生成 SQL 查询、执行聚合计算，并返回可视化报表，减少人工干预。
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场景：
广告投放分析：AI 自动查询 StarRocks 的广告曝光、点击数据，生成优化建议。
运营驾驶舱：结合自然语言交互（如“显示最近7天销售额趋势”），自动从 StarRocks 拉取数据并生成 Dashboard。
3.复杂查询的 AI 优化与加速
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目标：利用 MCP 管理查询上下文，让 AI 辅助优化 StarRocks 的多表 JOIN、聚合计算等复杂操作。
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场景：
用户画像分析：AI 自动构建 Roaring Bitmap 查询，计算用户留存、漏斗分析。
跨业务分析：AI 解析业务需求，自动生成高效 StarRocks SQL，避免全表扫描。
4.统一数据湖与 AI 增强查询
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目标：通过 MCP 让 AI 同时访问 StarRocks 和外部数据源（如 Hive、Elasticsearch），实现联邦查询。
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场景：
混合分析：AI 自动组合 StarRocks 的聚合数据和 Hive 的原始日志，生成完整业务洞察。
知识增强：AI 查询 StarRocks 的业务数据 + 外部知识库（如论文、行业报告），生成深度分析。
StarRocks x MCP 快速上手
StarRocks 是首批通过内置 MCP Server 原生集成 MCP 协议的引擎之一。这使得 StarRocks 不再只是一个高性能查询引擎，而是升级为一个专为智能 Agent 交互优化的分析执行环境。
这一切都构建在 StarRocks 现代化的执行引擎之上——向量化、高并发、C++ 编写，自设计之初就面向低延迟和高并发场景。
通过将面向 Agent 的标准协议（MCP）与面向现代工作负载的执行引擎结合，StarRocks 为从探索到生产部署的 Agent 驱动分析工作流提供了直接路径。你无需重新设计架构，就可以立即开始构建智能分析应用。
1.部署 StarRocks 集群，准备数据
部署Starrocks集群，假设部署到本地localhost
导入quickstart中的crashdata数据
https://docs.starrocks.io/docs/quick_start/shared-nothing/#new-york-city-crash-data
CREATE TABLE IF NOT EXISTS crashdata (
CRASH_DATE DATETIME,
BOROUGH STRING,
ZIP_CODE STRING,
LATITUDE INT,
LONGITUDE INT,
LOCATION STRING,
ON_STREET_NAME STRING,
CROSS_STREET_NAME STRING,
OFF_STREET_NAME STRING,
CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_1 STRING,
CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_2 STRING,
COLLISION_ID INT,
VEHICLE_TYPE_CODE_1 STRING,
VEHICLE_TYPE_CODE_2 STRING
);
curl --location-trusted -u root \
-T ./NYPD_Crash_Data.csv \
-H "label:crashdata-0" \
-H "column_separator:," \
-H "skip_header:1" \
-H "enclose:\"" \
-H "max_filter_ratio:1" \
-H "columns:tmp_CRASH_DATE, tmp_CRASH_TIME, CRASH_DATE=str_to_date(concat_ws(' ', tmp_CRASH_DATE, tmp_CRASH_TIME), '%m/%d/%Y %H:%i'),BOROUGH,ZIP_CODE,LATITUDE,LONGITUDE,LOCATION,ON_STREET_NAME,CROSS_STREET_NAME,OFF_STREET_NAME,NUMBER_OF_PERSONS_INJURED,NUMBER_OF_PERSONS_KILLED,NUMBER_OF_PEDESTRIANS_INJURED,NUMBER_OF_PEDESTRIANS_KILLED,NUMBER_OF_CYCLIST_INJURED,NUMBER_OF_CYCLIST_KILLED,NUMBER_OF_MOTORIST_INJURED,NUMBER_OF_MOTORIST_KILLED,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_1,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_2,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_3,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_4,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_5,COLLISION_ID,VEHICLE_TYPE_CODE_1,VEHICLE_TYPE_CODE_2,VEHICLE_TYPE_CODE_3,VEHICLE_TYPE_CODE_4,VEHICLE_TYPE_CODE_5" \
-XPUT http://localhost:8030/api/quickstart/crashdata/_stream_load
2.启动 MCP Client
2.1 配置客户端添加 mcp-server-starrocks，客户端使用的是 DeepChat
大家可以使用这个优化过的版本：https://github.com/decster/deepchat
2.2 配置成功后在对话选项中可以添加使用 mcpserver
补充说明：在本次 Demo 中，我们使用的是 DeepChat 作为 MCP Client。除此之外，市面上还有如 Claude Desktop、Cline 等主流客户端，用户可根据个人偏好进行配置。需要注意的是，由于我们期望返回结果包含表格和图片，部分客户端可能不支持图片显示，选择时建议将此因素一并考虑。
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Demo 演示
下面的视频中演示了如何以对话形式对 StarRocks 中的数据集进行可视化分析
https://www.bilibili.com/video/BV195EizWEFT/?vd_source=1cb452610138142d1300dd37a6162a88
最后，我们总结一下 StarRocks MCP server 的核心价值：
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让 AI 具备实时 OLAP 能力，减少人工 SQL 编写和数据分析成本。
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增强决策智能，结合历史数据和实时计算，提供更精准的业务建议。
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统一数据访问层，让 AI 无缝对接结构化数据（StarRocks）与非结构化数据（文档、日志）。
未来，随着 MCP 生态的扩展（如支持更多数据库、BI 工具），这种结合将在 金融、电商、IoT、医疗 等领域发挥更大作用。StarRocks 的朋友们，快来开启更多智能应用！
