Containerized MCP Servers

集装箱化MCP服务器

一组用于流行数据库和数据平台的容器化模型上下文协议（MCP）服务器。每台服务器都打包成一个独立的Docker容器，可以轻松地在不同的环境中部署。

可用服务器

• 雪花MCP服务器 -连接到Snowflake数据仓库
• \_CHMCP服务器 -连接到copula SQL仓库
• SQL Server MCP服务器 -连接到Microsoft SQL Server数据库

快速开始

先决条件

• Docker已安装在您的系统上
• 目标数据库/平台的有效凭据

运行服务器

每个服务器都可以使用简单的Docker命令运行。以下是如何开始使用这三台服务器中的任何一台：

雪花MCP服务器

docker run -e SNOWFLAKE_ACCOUNT=your-account \
           -e SNOWFLAKE_USER=your-username \
           -e SNOWFLAKE_PASSWORD=your-password \
           -e SNOWFLAKE_DATABASE=your-database \
           -e SNOWFLAKE_WAREHOUSE=your-warehouse \
           ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest

\_CHMCP服务器

docker run -e DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME=your-workspace.databricks.com \
           -e DATABRICKS_HTTP_PATH=/sql/1.0/warehouses/your-warehouse-id \
           -e DATABRICKS_ACCESS_TOKEN=your-token \
           ghcr.io/your-org/databricks-mcp:latest

SQL Server MCP服务器

docker run -e SQLSERVER_SERVER=your-server \
           -e SQLSERVER_DATABASE=your-database \
           -e SQLSERVER_USERNAME=your-username \
           -e SQLSERVER_PASSWORD=your-password \
           ghcr.io/your-org/sqlserver-mcp:latest

使用Docker Compose

为了便于管理，每台服务器都包含一个docker-compose.yml文件：

# Navigate to the server directory
cd snowflake-mcp  # or databricks-mcp, sqlserver-mcp

# Copy and edit environment file
cp .env.example .env
# Edit .env with your credentials

# Start the server
docker-compose up -d

服务器特定文档

每台服务器都有自己的综合文档：

• 雪花MCP服务器
• \_CHMCP服务器
• SQL Server MCP服务器

容器编排示例

Docker Swarm

将任何服务器部署到Docker Swarm集群：

# Create a Docker secret for sensitive data
echo "your-password" | docker secret create db_password -

# Deploy the service
docker service create \
  --name snowflake-mcp \
  --secret db_password \
  --env SNOWFLAKE_ACCOUNT=your-account \
  --env SNOWFLAKE_USER=your-username \
  --env SNOWFLAKE_PASSWORD_FILE=/run/secrets/db_password \
  ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest

Kubernetes

Kubernetes基本部署示例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: snowflake-mcp
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: snowflake-mcp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: snowflake-mcp
    spec:
      containers:
      - name: snowflake-mcp
        image: ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest
        env:
        - name: SNOWFLAKE_ACCOUNT
          value: "your-account"
        - name: SNOWFLAKE_USER
          value: "your-username"
        - name: SNOWFLAKE_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: snowflake-secret
              key: password

云容器服务

AWS ECS

{
  "family": "snowflake-mcp",
  "taskRoleArn": "arn:aws:iam::account:role/ecsTaskRole",
  "containerDefinitions": [
    {
      "name": "snowflake-mcp",
      "image": "ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest",
      "memory": 512,
      "environment": [
        {"name": "SNOWFLAKE_ACCOUNT", "value": "your-account"},
        {"name": "SNOWFLAKE_USER", "value": "your-username"}
      ],
      "secrets": [
        {
          "name": "SNOWFLAKE_PASSWORD",
          "valueFrom": "arn:aws:secretsmanager:region:account:secret:snowflake-password"
        }
      ]
    }
  ]
}

Azure容器实例

az container create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name snowflake-mcp \
  --image ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest \
  --environment-variables \
    SNOWFLAKE_ACCOUNT=your-account \
    SNOWFLAKE_USER=your-username \
  --secure-environment-variables \
    SNOWFLAKE_PASSWORD=your-password

谷歌云运行

gcloud run deploy snowflake-mcp \
  --image ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest \
  --set-env-vars SNOWFLAKE_ACCOUNT=your-account,SNOWFLAKE_USER=your-username \
  --set-secrets SNOWFLAKE_PASSWORD=snowflake-password:latest \
  --platform managed \
  --region us-central1

从源头构建

构建独立服务器

# Build Snowflake MCP server
cd snowflake-mcp
./build.sh

# Build Databricks MCP server  
cd databricks-mcp
./build.sh

# Build SQL Server MCP server
cd sqlserver-mcp
./build.sh

构建所有服务器

# Build all servers at once
./scripts/build-all.sh

# Test all servers
./scripts/test-all.sh

# Publish to container registry
./scripts/publish-all.sh --registry ghcr.io --tag v1.0.0

配置

环境变量

每台服务器都支持通过环境变量进行配置。常见模式：

• 连接详细信息：服务器主机名、端口、数据库
• 认证：用户名、密码、令牌、密钥文件
• 行为：超时、重试设置、连接池

配置文件

服务器还支持作为卷挂载的YAML配置文件：

docker run -v ./config.yaml:/app/config/config.yaml \
           ghcr.io/your-org/snowflake-mcp:latest

秘密管理

对于生产部署，请使用适当的机密管理：

• Swarm的Docker秘密
• K8s集群的Kubernetes秘密
• AWS ECS机密管理器
• ACI的Azure密钥库
• Google云端运行秘密管理器

健康检查和监测

所有容器都包含内置的健康检查：

# Check container health
docker ps  # Look for "healthy" status

# View health check logs
docker inspect container-name | grep Health -A 10

监控集成

容器支持结构化日志记录和可选指标：

• 用于日志聚合的JSON格式日志
• 可选的Prometheus指标端点
• 容器资源监控
• 数据库连接健康状况

安全

最佳实践

• 以非root用户身份运行容器
• 对凭据使用机密管理
• 为数据库连接启用TLS/SSL
• 通过自动构建定期进行安全更新
• 容器隔离的网络策略

漏洞扫描

所有映像都会自动扫描CI/CD管道中的漏洞。

故障排除

常见问题

1. 连接失败

- 验证与数据库的网络连接 - 检查凭据和权限 - 检查防火墙和安全组设置

1. 容器无法启动

- 检查所需的环境变量 - 查看容器日志： docker logs container-name - 验证映像与您的平台的兼容性

1. 性能问题

- 监控容器资源使用情况 - 调整连接池设置 - 检查数据库查询性能

获取帮助

• 检查特定于服务器的README文件以了解详细的故障排除
• 查看容器日志中的错误消息
• 根据提供的示例验证配置

贡献

开发设置

1. 克隆存储库
2. 导航到要处理的服务器目录
3. 进行更改
4. 本地测试 ./build.sh && docker-compose up
5. 使用以下命令运行测试套件 ./run_tests.sh

测试

每台服务器都包括全面的测试：

# Run unit tests
python -m pytest test_server.py

# Run integration tests  
python -m pytest test_integration.py

# Run all tests
./run_tests.sh

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

支持

对于问题和疑问：

• 检查特定于服务器的文档
• 查看故障排除指南
• 在GitHub上打开一个问题