Snowflake MCP Server

Snowflake MCP Server

Ligeiramente alterado de https://github.com/isaacwasserman/mcp-snowflake-server

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Visão Geral

Uma implementação de servidor Model Context Protocol (MCP) que fornece interação com banco de dados Snowflake. Este servidor permite executar consultas SQL por meio de ferramentas e expõe insights de dados e contexto de esquema como recursos. Não inclui a capacidade de executar operações de escrita e inclui um prompt de sistema.

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Componentes

Recursos

• memo://insights
  Um memorando continuamente atualizado que agrega insights de dados descobertos.
  Atualizado automaticamente quando novos insights são adicionados por meio da ferramenta append_insight.

• context://table/{table_name}
  (Se a pré-busca estiver habilitada) Resumos de esquema por tabela, incluindo colunas e comentários, expostos como recursos individuais.

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Ferramentas

O servidor expõe as seguintes ferramentas:

Ferramentas de Consulta

• read_query
  Execute consultas SELECT para ler dados do banco de dados.
  Entrada:
  • query (string): A consulta SQL SELECT a ser executada
    Retorna: Resultados da consulta como array de objetos

Ferramentas de Esquema

• list_databases
  Lista todos os bancos de dados na instância Snowflake.
  Retorna: Array de nomes de bancos de dados

• list_schemas
  Lista todos os esquemas dentro de um banco de dados específico.
  Entrada:

  • database (string): Nome do banco de dados
    Retorna: Array de nomes de esquemas

• list_tables
  Lista todas as tabelas dentro de um banco de dados e esquema específicos.
  Entrada:

  • database (string): Nome do banco de dados
  • schema (string): Nome do esquema
    Retorna: Array de metadados de tabela

• describe_table
  Visualiza informações de colunas para uma tabela específica.
  Entrada:

  • table_name (string): Nome totalmente qualificado da tabela (database.schema.table)
    Retorna: Array de definições de colunas com nomes, tipos, nulidade, padrões e comentários

Ferramentas de Análise

• append_insight
  Adiciona novos insights de dados ao recurso de memorando.
  Entrada:
  • insight (string): Insight de dados descoberto a partir da análise
    Retorna: Confirmação da adição do insight
    Efeito: Aciona a atualização do recurso memo://insights

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Uso com Claude Desktop

Instalação via UVX

"mcpServers": {
  "snowflake_pip": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "--python=3.12",  // Optional: specify Python version <=3.12
      "mcp_snowflake_server",
      "--account", "your_account",
      "--warehouse", "your_warehouse",
      "--user", "your_user",
      "--password", "your_password",
      "--role", "your_role",
      "--database", "your_database",
      "--schema", "your_schema"
      // Optionally: "--log_dir", "/absolute/path/to/logs"
      // Optionally: "--log_level", "DEBUG"/"INFO"/"WARNING"/"ERROR"/"CRITICAL"
      // Optionally: "--exclude_tools", "{tool_name}", ["{other_tool_name}"]
    ]
  }
}

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Instalação Local

1. Instale o Claude AI Desktop App

2. Instale uv:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3. Crie um arquivo .env com suas credenciais do Snowflake:

SNOWFLAKE_USER="xxx@your_email.com"
SNOWFLAKE_ACCOUNT="xxx"
SNOWFLAKE_ROLE="xxx"
SNOWFLAKE_DATABASE="xxx"
SNOWFLAKE_SCHEMA="xxx"
SNOWFLAKE_WAREHOUSE="xxx"
SNOWFLAKE_PASSWORD="xxx"
# Alternatively, use external browser authentication:
# SNOWFLAKE_AUTHENTICATOR="externalbrowser"

4. [Opcional] Modifique runtime_config.json para definir padrões de exclusão para bancos de dados, esquemas ou tabelas.

5. Teste localmente:

uv --directory /absolute/path/to/mcp_snowflake_server run mcp_snowflake_server

6. Adicione o servidor ao seu claude_desktop_config.json:

"mcpServers": {
  "snowflake_local": {
    "command": "/absolute/path/to/uv",
    "args": [
      "--python=3.12",  // Optional
      "--directory", "/absolute/path/to/mcp_snowflake_server",
      "run", "mcp_snowflake_server"
      // Optionally: "--log_dir", "/absolute/path/to/logs"
      // Optionally: "--log_level", "DEBUG"/"INFO"/"WARNING"/"ERROR"/"CRITICAL"
      // Optionally: "--exclude_tools", "{tool_name}", ["{other_tool_name}"]
    ]
  }
}

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Notas

• O servidor suporta a filtragem de bancos de dados, esquemas ou tabelas específicos por meio de padrões de exclusão.
• O servidor expõe recursos de contexto adicionais por tabela se a pré-busca estiver habilitada.
• A ferramenta append_insight atualiza o recurso memo://insights dinamicamente.

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Licença

MIT