项目简介

这是一个基于模型上下文协议（MCP）实现的服务器，旨在让兼容MCP的LLM客户端（如某些AI助手）能够直接与高性能的分析型数据库DuckDB进行交互。通过该服务器，LLM可以利用DuckDB强大的SQL能力来查询、分析本地文件、云存储（如S3）中的各种数据格式（如CSV、Parquet、JSON等）。

主要功能点

SQL查询工具: LLM可以直接向DuckDB发送SQL查询并获取结果。
多源数据访问: 支持直接查询本地文件和云存储（如AWS S3）中的数据，无需预先加载。
数据分析工具: 提供分析文件或表中数据的模式（Schema）和统计信息的能力。
可视化建议: 基于数据内容，服务器可以建议适合的图表类型和对应的查询。
内置文档资源: 提供DuckDB SQL语法、数据导入方法、可视化指南等文档供LLM查阅。
会话管理: 支持管理多个交互会话，保持上下文。
自动连接/配置: 自动处理DuckDB数据库文件创建和连接管理，支持S3凭证配置。

安装步骤

确保您已安装 Python 3.10 或更高版本。然后可以使用 pip 安装：

pip install duckdb-mcp-server

或者从源码安装：

git clone https://github.com/mustafahasankhan/duckdb-mcp-server.git
cd duckdb-mcp-server
pip install -e .

服务器配置

此服务器通过命令行参数进行配置。MCP客户端需要知道如何启动这个服务器。典型的配置是在MCP客户端（如Claude Desktop）的配置文件中添加如下的 JSON 条目：

"mcpServers": {
  "duckdb": {
    "command": "duckdb-mcp-server",
    "args": [
      "--db-path",
      "~/path/to/your/duckdb.db",
      "--readonly", // 可选：如果只需要读取现有数据
      "--s3-region", // 可选：指定S3区域
      "your-s3-region",
      "--s3-profile", // 可选：指定AWS配置档案名称
      "your-aws-profile"
      // ... 其他参数
    ]
  }
}

参数说明:

'command': 'duckdb-mcp-server' (启动服务器的可执行命令)
'args': 一个数组，包含传递给服务器的命令行参数。
- '--db-path <路径>': 必需。指定DuckDB数据库文件的路径。如果文件不存在且非只读模式，将自动创建。支持使用 '~/' 表示用户主目录。
- '--readonly': 可选。以只读模式运行服务器。如果数据库文件不存在，只读模式下会报错。
- '--s3-region <区域>': 可选。指定AWS S3区域。默认尝试使用 'AWS_DEFAULT_REGION' 环境变量。
- '--s3-profile <档案名>': 可选。指定用于S3凭证的AWS配置档案名称。默认尝试使用 'AWS_PROFILE' 环境变量或 'default' 档案。
- '--creds-from-env': 可选。强制从环境变量加载AWS凭证。

基本使用方法

配置完成后，通过兼容的MCP客户端与LLM进行交互。您可以直接用自然语言指示LLM进行数据分析。LLM会根据您的指示，利用可用的MCP工具（查询、分析模式等）和资源（文档），生成并执行相应的DuckDB操作。

示例对话:

用户: "加载 'sales.csv' 文件并展示按收入排名的前5个产品。"
- LLM可能会先请求 'duckdb-ref://data-import' 资源查阅如何加载CSV，然后生成类似 'SELECT product_name, SUM(quantity * price) AS revenue FROM read_csv('sales.csv') GROUP BY product_name ORDER BY revenue DESC LIMIT 5;' 的SQL查询，并通过MCP的 'callTool' 方法发送给服务器执行，最后将结果返回给您。
用户: "分析S3存储桶 's3://my-data-bucket/analytics/*.parquet' 中用户签到的数据模式和统计信息。"
- LLM可能会先请求 'duckdb-ref://data-import' 查阅S3和Parquet导入方法，然后使用 'analyze_schema' 和 'analyze_data' 工具来获取信息。可能会建议将数据缓存到本地临时表以提高后续查询性能。

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