项目简介

本项目提供了一个基于Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，它将Trino分布式SQL查询引擎的能力集成到大型语言模型（LLM）应用生态中。通过这个服务器，LLM客户端可以标准化地发现、访问Trino中的数据表，并调用SQL查询工具。

主要功能点

资源暴露： 将配置的Trino目录和模式下的所有数据表列出并作为标准MCP资源提供给客户端。
数据读取： 允许MCP客户端通过资源的URI读取Trino表中数据的前100行。
工具注册： 注册一个名为 'execute_sql' 的MCP工具，使LLM客户端能够执行任意Trino SQL查询。
查询执行： 当客户端调用 'execute_sql' 工具时，服务器将执行指定的SQL，并返回结果或状态信息。
连接配置： Trino连接信息（如主机、端口、用户、目录、模式）通过环境变量进行配置。
协议支持： 支持通过Stdio标准输入/输出流进行MCP协议通信，方便与各种MCP客户端集成。

安装步骤

确保您的系统已安装 Python 3.9 或更高版本，以及 'uv' 包管理器（推荐，安装命令：'pip install uv'）。

克隆此GitHub仓库到本地：

git clone https://github.com/Dataring-engineering/mcp-server-trino.git

进入项目目录：
```
cd mcp-server-trino
```
使用 'uv' 安装项目依赖：
```
uv sync
```

服务器配置

此MCP服务器通过环境变量获取Trino的连接详情。在MCP客户端的配置中，您需要指定如何启动这个服务器进程，并设置相应的环境变量。

以下是MCP客户端配置文件中针对此服务器的典型配置片段示例（通常位于 'mcpServers' 部分）：

{
  "mcpServers": {
    "trino": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<path_to_mcp_server_trino_repo>",
        "run",
        "mcp_server_trino"
      ],
      "env": {
        "TRINO_HOST": "<Trino服务器主机名或IP>",
        "TRINO_PORT": "<Trino服务器端口，例如 8080>",
        "TRINO_USER": "<连接Trino所需的用户名，必需>",
        "TRINO_PASSWORD": "<连接Trino所需的密码，可选，取决于您的Trino认证设置>",
        "TRINO_CATALOG": "<要访问的默认Trino Catalog名称，例如 hive, tpch，必需>",
        "TRINO_SCHEMA": "<要访问的默认Trino Schema名称，例如 default, public，必需>"
      }
    }
  }
}

请将示例中 '<...>' 部分替换为您的实际值。'command' 和 'args' 指示您的MCP客户端如何执行并启动 'mcp_server_trino' 应用，而 'env' 部分则为该进程设置运行所需的Trino连接环境变量。

基本使用方法

配置完成后，启动您的MCP客户端。客户端将自动启动并连接到Trino MCP服务器。之后，LLM即可通过MCP协议与服务器交互：

LLM可以通过调用服务器的 'list_resources' 方法来发现Trino中的表资源列表。
LLM可以通过调用 'read_resource' 方法并提供表的URI（格式如 'trino://table_name/data'）来获取表的数据样本。
LLM可以通过调用 'list_tools' 方法来发现可用的 'execute_sql' 工具。
LLM可以通过调用 'call_tool' 方法，指定工具名为 'execute_sql' 并在参数中提供 '{"query": "SELECT * FROM my_table LIMIT 10"}' 来执行SQL查询。

服务器负责与Trino建立连接、执行请求的操作并将结果（如表数据、查询结果或错误信息）通过MCP协议返回给客户端。

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基本使用方法

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