Steampipe MCP

这是一个简单的 Steampipe MCP 服务器。它充当你的 AI 模型和 Steampipe 工具之间的桥梁。

前提条件

• 已安装 Python 3.10+。
• 已安装 uv (我的最爱) 和 mcp[cli]。
• 已安装并正常运行 Steampipe。
• 已配置 Steampipe 插件（例如，github），并具有必要的凭据（例如，~/.steampipe/config/github.spc 中的 token）。
• 任何支持 MCP 的 LLM。我正在使用 Claude。
• 已安装 Node.js 和 npx（MCP Inspector 需要，并且可能需要运行一些 MCP 服务器）。

运行 MCP 拦截器

这是一个很棒的工具，用于测试你的 MCP 服务器是否按预期工作。

• 运行拦截器 npx -y @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run steampipe_mcp_server.py
• 应该会打开一个带有 MCP Inspector UI 的浏览器窗口（通常在 http://localhost:XXXX）。
• 等待左侧面板上的“已连接”状态。
• 转到“工具”选项卡。
• 你应该会看到列出的 run_steampipe_query 工具及其描述。
• 单击工具名称。
• 在“参数”JSON 输入字段中，输入有效的 Steampipe 查询：

{
  "query": "select name, fork_count from github_my_repository "
}

• 执行并查看 json 结果

运行工具

非常简单。只需运行拦截器，并确保该工具可以从目录中工作。然后将服务器配置添加到相应的 LLM，并从 LLM 中选择该工具。

故障排除

• 如果在拦截器中找不到该工具，则意味着 @mcp.tool() 装饰器存在一些问题。
• 执行错误 - 查看 Inspector 中的“结果”以及终端中的服务器日志 (stderr)。Steampipe 是否运行？是否存在 SQL 错误？超时？JSON 解析错误？相应地调整 Python 脚本。

tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp.log
tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-steampipe.log

安全风险 在这个 POC 中，Claude 会盲目地执行你的 sql 查询，因此有可能使用你配置的凭据，通过 Steampipe 生成和执行任意 SQL 查询。