mcpField
O
openGauss MCP server build with FastMCP

openGauss MCP server build with FastMCP

本地服务
github.com/HowardQin开发工具171 周前更新

关于 openGauss MCP server build with FastMCP

这是一个基于 FastMCP 2.0 构建的 openGauss MCP 服务,面向需要将 MCP 工作流连接到 openGauss 数据库的客户端。它支持三种传输方式,并允许配置数据库连接和服务参数。

主要功能

  1. 01支持 Stdio、SSE 和 Streamable-HTTP
  2. 02可配置主机、端口和路径
  3. 03通过环境变量或 .env 设置数据库参数

适用场景

  1. 01将 MCP 客户端连接到 openGauss
  2. 02为部署选择传输方式

MCP 相关

该 MCP 服务连接到 openGauss;README 未说明它向客户端提供哪些数据库操作或工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

openGauss 的 Model Context Protocol 服务

功能

  • 使用 FastMCP 2.0 构建。
  • 支持 Stdio、SSE 和 Streamable-Http 传输方式。
  • MCP 服务的传输方式、监听端口、主机和路径均可通过命令行参数配置。
  • openGauss 连接参数可通过环境变量或 .env 文件配置。

部署

注意:需要 uv 和 Python >= 3.12。

git clone https://github.com/HowardQin/fastmcp-opengauss.git
cd fastmcp-opengauss
cp .env.example .env
uv sync

openGauss 连接参数从 .env 文件中加载,例如:

OPENGAUSS_HOST=172.32.148.228
OPENGAUSS_PORT=31001
OPENGAUSS_USER=app
OPENGAUSS_PASSWORD=Postgres1234
OPENGAUSS_DBNAME=app

如果设置了同名环境变量,这些参数可以被覆盖。

在 Claude Desktop 中使用

Claude Desktop 仅支持 Stdio 模式,因此我们在 claude_desktop_config.json 中添加 Stdio 启动命令:

{
    "mcpServers": {
        "openGauss": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "C:\\Users\\qinh\\fastmcp-opengauss",
                "run",
                "server.py",
                "--transport",
                "stdio"
            ]
        }
    }
}

在 CherryStudio 中使用

CherryStudio 支持三种传输模式:Stdio、SSE 和 Streamable-Http

Stdio:

CherryStudio 中的 stdio fastmcp-opengauss 参数:

--directory
C:\Users\qinh\fastmcp-opengauss
run
server.py
--transport=stdio
SSE:

对于 SSE 传输模式,我们需要启动独立的 MCP 服务。在项目根目录中运行以下命令,或在任何目录中使用 --directory 指定项目根目录:

uv --directory C:\Users\qinh\fastmcp-opengauss run .\server.py --transport=sse --port=8000 --path=/sse --host=0.0.0.0

然后配置 CherryStudio 以连接到 SSE MCP 服务: CherryStudio 中的 sse fastmcp-opengauss

Streamable-Http:

对于 Streamable-Http,我们需要启动独立的 MCP 服务。在项目根目录中运行以下命令,或在任何目录中使用 --directory 指定项目根目录:

uv --directory C:\Users\qinh\fastmcp-opengauss run .\server.py --transport=streamable-http --port=8000 --path=/mcp --host=0.0.0.0

然后配置 CherryStudio 以连接到 Streamable-Http MCP 服务: CherryStudio 中的 sse fastmcp-opengauss

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。