StarRocks Data Agent
🌟 StarRocks Data Agent：智能数据分析与治理 AI 智能体
感兴趣的可以查看 StarRocks官网
StarRocks 官方MCP Server 项目地址：https://github.com/StarRocks/mcp-server-starrocks
🧩 一、什么是 MCP（Modular Capability Protocol）
MCP（模块化能力协议） 是一种开放标准，
用于让 AI 模型（如 LLM 或 Agent）能与外部系统进行交互和调用。
它的核心理念是：“AI 不再只是对话，而是能 感知、决策、执行。”
✅ MCP 的核心功能
| 模块 | 功能说明 |
|---|---|
| Server（MCP Server） | 提供一组可被 AI 调用的工具（Tools），比如查询数据库、执行命令等。 |
| Client（AI Agent） | 作为调用方（如 ChatGPT、Claude、LangChain Agent），通过 MCP 协议调用服务端暴露的能力。 |
| Capability Registry（能力注册中心） | 定义和描述每个 tool 的输入输出、权限与描述信息。 |
通过 MCP，AI Agent 不再局限于语言推理，而能主动调用数据库、执行运维、生成图表、分析日志等。
🧠 二、StarRocks MCP Server：AI 的分析中枢
StarRocks 官方的 MCP Server 让 AI 可以直接与 StarRocks 数据仓库交互，
它本质上是一个为智能体提供“数据库操作能力”的插件。
⚙️ 核心结构
| 模块名 | 功能 |
|---|---|
| write_query | 执行 DDL/DML 等不返回结果集的 SQL（如 CREATE、INSERT、ALTER）。 |
| query_and_plotly_chart | 执行查询，并用 Plotly 生成交互式可视化图表。 |
| table_overview | 获取指定表的结构与采样数据。 |
| db_overview | 获取整个数据库的表结构概览。 |
| analyze_query | 分析 SQL 执行计划与性能 Profile。 |
🧠 三、StarRocks Data Agent：智能体化功能拓展
“我基于 StarRocks 官方 MCP 项目，做了功能拓展。”
| materialized_view_dependencies_table | 查询物化视图依赖关系。 |
| compare_table_fields | 跨库/跨 Catalog 比对表字段是否一致（支持外部 JDBC catalog）。 |
| user_management_query | 用户与权限管理查询（SHOW USERS、SHOW GRANTS 等）。 |
| cluster_management_query | 集群与节点状态管理（SHOW FRONTENDS、SHOW BACKENDS、SHOW BROKER 等）。 |
🔧 StarRocks Data Agent 的三层架构
| 层级 | 模块 | 功能说明 |
|---|---|---|
| 1️⃣ 感知层（Perception） | - 调用 db_overview、cluster_management_query、analyze_query 等工具感知系统状态- 从 SQL 日志、Profile、节点健康信息中提取数据- 多模态输入（文本指令 + 度量指标 + 表结构） | |
| 2️⃣ 决策层（Decision-making） | - 通过 LLM（如 GPT、Claude）解析用户自然语言需求- 基于上下文与系统状态决定执行何种操作（查询/修复/优化）- 自动生成 SQL、选择合适的工具调用 | |
| 3️⃣ 执行层（Action） | - 使用 MCP 的 write_query、compare_table_fields、user_management_query 等完成执行- 执行后自动回传结果并生成图表（Plotly）- 形成闭环反馈：结果 → 决策 → 优化 |
🌈 四、AI Agent 的多模态特征在此的体现
| 模态类型 | 示例 | 数据类型 |
|---|---|---|
| 🗣️ 文本模态 | 用户指令，如“查下 huajia_jdbc_catalog 与 ods 库中 task 表字段是否一致” | 自然语言 |
| 📊 结构化数据模态 | SQL 结果集、表结构、字段元数据 | 表格数据 |
| ⚙️ 系统状态模态 | 集群状态、节点健康、Profile 数据 | 数值/结构化 JSON |
| 📈 可视化模态 | 由 Plotly 生成的图表 | 图像 / HTML 渲染 |
| 🧩 知识模态 | AI 内部的规则与上下文记忆（上次分析的结果） | 语义向量数据 |
AI 通过融合这些模态，能够理解复杂的数据环境并进行自主推理与决策。
这就是 多模态智能体（Multi-modal AI Agent） 的核心能力。
🚀 五、StarRocks Data Agent 的应用场景
| 场景 | 智能体行为 |
|---|---|
| 🔍 数据治理 | 自动扫描不同库的表结构是否一致、字段注释缺失、主键不匹配。 |
| 📊 智能分析 | 根据自然语言生成 SQL + 图表（query_and_plotly_chart）。 |
| ⚙️ 性能优化 | 调用 analyze_query 分析性能瓶颈，自动生成优化建议。 |
| 🧩 资源管理 | 查看集群状态、节点负载、执行修复任务。 |
| 👤 权限管理 | 查看/调整用户角色与授权策略。 |
| 🧠 异常诊断 | 综合日志、指标、查询历史生成异常报告。 |
💡 六、功能实践
1，下载官方项目 https://github.com/StarRocks/mcp-server-starrocks
2，安装deepchat，并启动MCP Server 并添加mcp server
💡 七、总结一句话
StarRocks Data Agent = AI + MCP + StarRocks 数据仓库
它是一个具备 多模态感知、智能决策与自动执行 能力的
“智能数据分析与治理 Agent”，
既能理解人类自然语言，又能自动执行数据库操作与图表分析。