使用说明

项目简介

Snowflake MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在使 AI 助手（如 Claude）能够通过自然语言与 Snowflake 数据库进行交互。它充当一个桥梁，使得 AI 助手可以通过标准化的 MCP 协议，安全、便捷地访问和操作 Snowflake 中的数据。

主要功能点

自然语言查询 Snowflake: 允许用户使用自然语言提问，服务器将其转换为 SQL 查询并在 Snowflake 数据库上执行。
SQL 查询执行: 支持直接执行 SQL 查询，以获取 Snowflake 数据库中的数据。
数据库信息检索: 提供工具列出数据库中的表，并获取指定表的结构信息（Schema）。
连接管理: 自动处理与 Snowflake 数据库的连接，包括建立、重连和关闭连接。
结果格式化: 将数据库查询结果格式化为易于阅读的文本，方便 AI 助手理解和呈现。

安装步骤

克隆仓库

git clone https://github.com/peterdonaghey/snowflake-mcp.git
cd snowflake-mcp

安装依赖 确保你的 Python 环境满足要求 (Python 3.8+)，然后安装项目依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```

配置 Snowflake 数据库连接信息 复制 '.env.sample' 文件并重命名为 '.env'，然后编辑 '.env' 文件，填入你的 Snowflake 数据库连接凭据：

SNOWFLAKE_USER=你的Snowflake用户名
SNOWFLAKE_PASSWORD=你的Snowflake密码
SNOWFLAKE_ACCOUNT=你的Snowflake账户名  # 例如：xy12345.us-east-2
SNOWFLAKE_DATABASE=你的Snowflake数据库名
SNOWFLAKE_WAREHOUSE=你的Snowflake仓库名
SNOWFLAKE_SCHEMA=你的Snowflake Schema名  # 可选，默认为 PUBLIC
SNOWFLAKE_ROLE=你的Snowflake角色名  # 可选，默认为用户的默认角色

服务器配置

对于 MCP 客户端（例如 Claude Desktop），你需要配置 MCP 服务器的启动命令。以下是针对 Claude Desktop 的配置示例，你需要将此配置添加到 'claude_desktop_config.json' 文件中：

{
  "mcpServers": {
    "snowflake": {
      "command": "/path/to/python",
      "args": ["/path/to/snowflake-mcp/src/server.py"]
    }
  }
}

配置参数说明:

'"snowflake"': 服务器名称，可以自定义，用于在 Claude Desktop 中标识该服务器。
'"command"': Python 解释器的完整路径。你需要将其替换为你系统中 Python 解释器的实际路径，例如 '/usr/bin/python3' 或 'C:\Python39\python.exe'。
'"args"': 启动 'snowflake-mcp' 服务器的参数，这里指定了服务器脚本 'src/server.py' 的完整路径。你需要将其替换为你克隆的 'snowflake-mcp' 仓库中 'src/server.py' 文件的实际路径。

注意: MCP 客户端通常会自动发现本地运行的 MCP 服务器，但如果需要手动配置，则需要提供上述启动命令和参数。

基本使用方法

启动服务器 在仓库根目录下，你可以使用以下命令启动 Snowflake MCP Server：
```
python src/server.py
```
或者，如果安装了 'mcp' Python SDK，可以使用 'mcp run src/server.py' 命令。
连接 MCP 客户端 配置好 MCP 客户端（如 Claude Desktop 或 Cursor IDE）后，客户端应该能够自动或手动连接到正在运行的 Snowflake MCP Server。
使用 AI 助手查询 Snowflake 在连接成功后，你可以通过 AI 助手的界面，使用自然语言提出关于 Snowflake 数据库的问题，例如 "List all tables in the database" 或 "Show me the schema of table customers"。服务器会将请求转发给 Snowflake 数据库，并将结果返回给 AI 助手。你也可以直接使用 SQL 查询。

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