关于 Redshift MCP Server
Redshift MCP Server 是供 AI 助手访问 Amazon Redshift 数据库的 Python MCP 服务,将数据库元数据资源与 SQL 执行、表分析和查询计划工具结合起来。
主要功能
- 01列出架构和表
- 02获取表 DDL 与统计信息
- 03执行 SQL 查询
- 04分析数据表
- 05获取查询执行计划
适用场景
- 01检查 Redshift 架构和数据表
- 02查看表定义与统计信息
- 03通过 AI 助手运行查询
- 04查看查询计划和运行时统计
MCP 相关
该服务向 MCP 客户端提供架构、数据表、DDL 和统计信息资源,以及 SQL 执行、表分析和查询计划工具。
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。
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
Redshift MCP 服务
一个用于 Amazon Redshift 的模型上下文协议(MCP)服务,可让 AI 助手与 Redshift 数据库交互。
简介
Redshift MCP 服务是基于 Python 实现的模型上下文协议,提供用于与 Amazon Redshift 数据库交互的工具和资源。它可以让 AI 助手:
- 列出 Redshift 数据库中的架构和表
- 获取表的 DDL(数据定义语言)脚本
- 获取表统计信息
- 执行 SQL 查询
- 分析表以收集统计信息
- 获取 SQL 查询的执行计划
安装
先决条件
- Python 3.13 或更高版本
- Amazon Redshift 集群
- Redshift 凭据(主机、端口、用户名、密码、数据库)
从源代码安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/Moonlight-CL/redshift-mcp-server.git
cd redshift-mcp-server
# Install dependencies
uv sync
配置
服务需要以下环境变量才能连接到 Redshift 集群:
RS_HOST=your-redshift-cluster.region.redshift.amazonaws.com
RS_PORT=5439
RS_USER=your_username
RS_PASSWORD=your_password
RS_DATABASE=your_database
RS_SCHEMA=your_schema # Optional, defaults to "public"
你可以直接设置这些环境变量,也可以使用 .env 文件。
用法
启动服务
# Start the server
uv run --with mcp python-dotenv redshift-connector mcp
mcp run src/redshift_mcp_server/server.py
与 AI 助手集成
要将此服务用于支持 MCP 的 AI 助手,请将以下配置添加到 MCP 设置中:
{
"mcpServers": {
"redshift": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "src/redshift_mcp_server", "run", "server.py"],
"env": {
"RS_HOST": "your-redshift-cluster.region.redshift.amazonaws.com",
"RS_PORT": "5439",
"RS_USER": "your_username",
"RS_PASSWORD": "your_password",
"RS_DATABASE": "your_database",
"RS_SCHEMA": "your_schema"
}
}
}
}
功能
资源
该服务提供以下资源:
rs:///schemas- 列出数据库中的所有架构rs:///{schema}/tables- 列出指定架构中的所有表rs:///{schema}/{table}/ddl- 获取指定表的 DDL 脚本rs:///{schema}/{table}/statistic- 获取指定表的统计信息
工具
该服务提供以下工具:
execute_sql- 在 Redshift 集群上执行 SQL 查询analyze_table- 分析表以收集统计信息get_execution_plan- 获取 SQL 查询的执行计划及运行时统计信息
示例
列出架构
access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///schemas")
列出架构中的表
access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///public/tables")
获取表 DDL
access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///public/users/ddl")
执行 SQL
use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "execute_sql", {"sql": "SELECT * FROM public.users LIMIT 10"})
分析表
use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "analyze_table", {"schema": "public", "table": "users"})
获取执行计划
use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "get_execution_plan", {"sql": "SELECT * FROM public.users WHERE user_id = 123"})
开发
项目结构
redshift-mcp-server/
├── src/
│ └── redshift_mcp_server/
│ ├── __init__.py
│ └── server.py
├── pyproject.toml
└── README.md
依赖项
mcp[cli]>=1.5.0- 模型上下文协议 SDKpython-dotenv>=1.1.0- 用于从 .env 文件加载环境变量redshift-connector>=2.1.5- Amazon Redshift 的 Python 连接器
评论
支持 Markdown
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。