Spark SQL

Spark SQL se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: spark-sql-mcp-server, versión 0.1.2. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Python; los clientes suelen iniciarlo con uvx (de uv) o tras pip install - el comando habitual es uvx spark-sql-mcp-server. Lee estas variables de entorno: SPARK_HOST (obligatorio), SPARK_PORT, SPARK_DATABASE, SPARK_AUTH, SPARK_USERNAME, SPARK_PASSWORD (secreto) y SPARK_KERBEROS_SERVICE_NAME; hay que definirlas en la configuración del cliente para este servidor.

En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):

{
  "mcpServers": {
    "spark-sql-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "spark-sql-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SPARK_HOST": "<valor>",
        "SPARK_PORT": "<valor>",
        "SPARK_DATABASE": "<valor>",
        "SPARK_AUTH": "<valor>",
        "SPARK_USERNAME": "<valor>",
        "SPARK_PASSWORD": "<secreto>",
        "SPARK_KERBEROS_SERVICE_NAME": "<valor>"
      }
    }
  }
}

Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar