Spark SQL

Spark SQL viene eseguito in locale a partire da un pacchetto Python pubblicato su PyPI: spark-sql-mcp-server, versione 0.1.2. Comunica via MCP su stdio, quindi il client lo avvia come programma e dialoga con esso tramite standard input e standard output. Richiede Python; i client in genere lo avviano con uvx (di uv) o dopo pip install - il comando abituale è uvx spark-sql-mcp-server. Legge queste variabili d’ambiente: SPARK_HOST (obbligatorio), SPARK_PORT, SPARK_DATABASE, SPARK_AUTH, SPARK_USERNAME, SPARK_PASSWORD (segreto) e SPARK_KERBEROS_SERVICE_NAME; vanno impostate nella configurazione del client per questo server.

Nel formato JSON mcpServers, letto da molti client MCP desktop e per editor di codice, la voce si presenta così (segnaposto tra parentesi angolari):

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

Ricavato dalla voce del registro, non testato qui. Cosa fa il server, e a quali condizioni, lo stabilisce il suo editore; prima di concedergli l’accesso ai propri account o file conviene consultarne il repository o il sito web. Come aggiungere un server MCP a un assistente · Prima di collegare un server