SNACKAI Coco MCP Server Integration

热传感器MCP服务器客户端

用于与Snowflake MCP服务器交互的Python客户端 THERMAL_SENSOR_SEMANTIC_VIEW_MCP.

概述

此客户端通过Snowflake的模型上下文协议（MCP）服务器提供对热传感器数据的编程访问。它支持通过Cortex Analyst进行自然语言查询和直接执行SQL。

先决条件

• Python 3.9+
• 具有MCP服务器访问权限的Snowflake帐户
• 具有适当权限的个人访问令牌（PAT）

安装

pip install requests

配置

将Snowflake PAT令牌设置为环境变量：

export SNOWFLAKE_PAT_TOKEN="your_pat_token_here"

或者通过直接传递给函数 pat_token 参数。

MCP服务器详细信息

可用工具

用法

运行演示

python3 thermal_sensor_mcp_client.py

作为模块导入

from thermal_sensor_mcp_client import (
    list_tools,
    query_thermal_sensors,
    execute_sql
)

# List available tools
tools = list_tools()

# Natural language query via Cortex Analyst
result = query_thermal_sensors("What is the average temperature?")

# Direct SQL execution
result = execute_sql("SELECT * FROM DEMO.DEMO.THERMAL_SENSORS LIMIT 10")

API 参考

list_tools(pat_token=None)

列出MCP服务器上的所有可用工具。

退货： 带有工具定义的JSON-RPC响应

query_thermal_sensors(question, pat_token=None)

使用自然语言查询热传感器语义视图。

参数：

• question （str）：关于热传感器数据的自然语言问题

退货： 带查询结果的JSON-RPC响应

execute_sql(sql_query, pat_token=None)

对Snowflake执行原始SQL查询。

参数：

• sql_query （str）：要执行的SQL语句

退货： 带查询结果的JSON-RPC响应

call_mcp_server(tool_name, arguments, pat_token=None)

调用任何MCP工具的低级函数。

参数：

• tool_name （str）：MCP工具的名称
• arguments （dict）：工具特定参数

退货： JSON-RPC响应

查询示例

# Temperature analytics
query_thermal_sensors("What is the maximum temperature recorded today?")
query_thermal_sensors("Show me sensors with temperatures above 80 degrees")
query_thermal_sensors("What is the average temperature by sensor location?")

# Direct SQL
execute_sql("SELECT sensor_id, temperature, timestamp FROM DEMO.DEMO.THERMAL_SENSORS ORDER BY timestamp DESC LIMIT 5")

故障排除

许可证

阿帕奇