Spark SQL

Spark SQL רץ באופן מקומי מתוך חבילת Python שפורסמה ב-PyPI: spark-sql-mcp-server, גרסה 0.1.2. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Python; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם uvx (מתוך uv) או אחרי pip install - הפקודה המקובלת היא uvx spark-sql-mcp-server. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: SPARK_HOST (חובה), SPARK_PORT, SPARK_DATABASE, SPARK_AUTH, SPARK_USERNAME, SPARK_PASSWORD (סודי) ו-SPARK_KERBEROS_SERVICE_NAME; יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה.

בפורמט ה-JSON של mcpServers, שלקוחות MCP רבים לדסקטופ ולעורכי קוד קוראים, הרשומה נראית כך (מצייני מקום בסוגריים זוויתיים):

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

נגזר מהרשומה במרשם, ולא נבדק כאן. מה השרת עושה, ובאילו תנאים, נקבע על ידי המפרסם שלו; כדאי לבדוק את מאגר הקוד או את האתר שלו לפני שנותנים לו גישה לחשבונות או לקבצים שלך. איך מוסיפים שרת MCP לעוזר AI · לפני שמתחברים