Blog

Cara Menggunakan DuckDB MCP Server

Ashley Innocent

Ashley Innocent

16 June 2025

Cara Menggunakan DuckDB MCP Server

Server DuckDB MCP merevolusi analisis data dengan menjembatani kesenjangan antara DuckDB, database SQL dalam proses berkinerja tinggi, dan alat berbasis AI seperti Claude, Cursor, atau IDE lain yang mendukung Model Context Protocol (MCP). Server ini memungkinkan interaksi tanpa batas antara database Anda dan asisten AI, memungkinkan Anda mengeksekusi kueri SQL, memeriksa skema, dan membangun pipeline data dengan intervensi manual minimal. Baik Anda menganalisis dataset lokal atau memanfaatkan instance MotherDuck berbasis cloud, server DuckDB MCP memberdayakan insinyur data, analis, dan pengembang untuk mempercepat alur kerja dan mendapatkan wawasan lebih cepat.

💡
Untuk menyederhanakan integrasi berbasis API Anda dengan server MCP, unduh Apidog secara gratis. Apidog menyederhanakan pengujian dan pengelolaan API, memastikan komunikasi yang lancar antara alat Anda dan server DuckDB MCP, meningkatkan efisiensi proyek data Anda.
tombol

Memahami Server DuckDB MCP

DuckDB adalah database SQL dalam proses sumber terbuka yang dirancang untuk beban kerja analitik. Database ini mendukung berbagai format data, termasuk CSV, Parquet, dan JSON, dan dapat mengkueri file lokal maupun sumber jarak jauh seperti AWS S3. Server DuckDB MCP, yang dikembangkan oleh tim MotherDuck, memperluas kemampuan DuckDB dengan mengintegrasikannya dengan Model Context Protocol (MCP). Protokol ini memungkinkan alat AI untuk berinteraksi langsung dengan database DuckDB, mendukung operasi seperti kueri, eksplorasi skema, dan pengelolaan tabel melalui antarmuka standar.

Server bertindak sebagai jembatan antara DuckDB dan lingkungan berbasis AI, seperti Cursor atau Claude, memungkinkan alat-alat ini untuk mengeksekusi perintah SQL dan mengembalikan hasil secara real-time. Ini mendukung instance DuckDB lokal dan database MotherDuck berbasis cloud, menawarkan fleksibilitas untuk berbagai kasus penggunaan. Selain itu, server DuckDB MCP menyertakan fitur keamanan seperti mode hanya baca dan token read-scaling, memastikan integrasi yang aman dengan alat pihak ketiga.

Manfaat Utama Server DuckDB MCP

Berikut adalah alasan mengapa server DuckDB MCP adalah pengubah permainan bagi para profesional data:

Fitur-fitur ini menjadikan server DuckDB MCP alat penting untuk rekayasa dan analisis data modern.

Menyiapkan Server DuckDB MCP

Untuk memanfaatkan kekuatan server DuckDB MCP, Anda perlu menginstal dan mengonfigurasinya dengan benar. Bagian ini memandu Anda melalui proses langkah demi langkah.

Prasyarat

Sebelum memulai, pastikan Anda memiliki hal-hal berikut:

Menginstal DuckDB

DuckDB adalah fondasi dari server DuckDB MCP. Instal menggunakan salah satu metode berikut:

Menggunakan Homebrew (macOS):

brew install duckdb

Menggunakan pip (Python):

pip install duckdb

Unduh Biner: Kunjungi halaman instalasi DuckDB untuk biner siap pakai untuk Windows, Linux, atau macOS.

Verifikasi instalasi dengan menjalankan:

duckdb --version

Ini akan menampilkan versi DuckDB, mengonfirmasi pengaturan yang berhasil.

Menginstal Server MCP

Server DuckDB MCP didistribusikan melalui paket mcp-server-motherduck. Instal menggunakan uv (lebih disukai untuk alat CLI Python) atau pip:

Instal uv (Opsional):

pip install uv

Instal Server MCP:

uv pip install mcp-server-motherduck

Atau, dengan pip:

pip install mcp-server-motherduck

Verifikasi Instalasi:

uvx mcp-server-motherduck --version

Perintah ini akan mengembalikan versi server, menunjukkan instalasi yang berhasil.

Mengonfigurasi Server MCP

Untuk mengintegrasikan server DuckDB MCP dengan IDE atau alat AI Anda, konfigurasikan menggunakan file JSON. Di bawah ini adalah contoh untuk Cursor:

Akses Pengaturan Cursor: Navigasi ke Settings > Cursor Settings > MCP > Add a new Global MCP Server.

Buat Konfigurasi: Tambahkan konfigurasi JSON berikut:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "md:",
        "--motherduck-token",
        "<GANTI_DENGAN_TOKEN_MOTHERDUCK_ANDA>"
      ]
    }
  }
}

Ganti <GANTI_DENGAN_TOKEN_MOTHERDUCK_ANDA> dengan token MotherDuck Anda untuk akses cloud. Untuk database lokal, gunakan:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "/path/ke/database/lokal/anda.db"
      ]
    }
  }
}

Untuk database dalam memori, gunakan --db-path :memory:.

Aktifkan Mode Hanya Baca (Opsional): Untuk mencegah modifikasi data, tambahkan flag --read-only:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "/path/ke/database/lokal/anda.db",
        "--read-only"
      ]
    }
  }
}

Uji Konfigurasi: Restart IDE Anda dan jalankan kueri pengujian:

SELECT 1 AS test;

Jika berhasil, server mengembalikan hasilnya, mengonfirmasi pengaturan.

Kasus Penggunaan Praktis untuk Server DuckDB MCP

Server DuckDB MCP bersinar dalam alur kerja data dunia nyata. Di bawah ini adalah contoh rinci tentang cara memanfaatkannya untuk analisis, pengembangan pipeline, dan eksplorasi skema.

Mengkueri Data dengan Bantuan AI

Server DuckDB MCP memungkinkan alat AI untuk mengeksekusi kueri SQL dan memproses hasil secara dinamis. Misalnya, misalkan Anda memiliki file Parquet yang disimpan di AWS S3 berisi data penjualan. Berikut cara mengkuerinya menggunakan Cursor:

Konfigurasi Akses S3: Pastikan konfigurasi server MCP Anda menyertakan kredensial S3 atau menggunakan integrasi cloud MotherDuck (--db-path md:).

Berikan Prompt ke AI: Di Cursor, masukkan prompt seperti, "Tampilkan 10 catatan penjualan teratas dari file Parquet saya di s3://my-bucket/sales.parquet, diurutkan berdasarkan pendapatan."

Eksekusi Kueri: AI menghasilkan dan menjalankan:

SELECT * FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 10;

Server DuckDB MCP memproses kueri dan mengembalikan hasil ke AI, yang dapat merangkumnya atau menyarankan analisis lebih lanjut, seperti pengelompokan berdasarkan wilayah.

Ulangi Hasil: Berikan prompt ke AI untuk menyempurnakan kueri, misalnya, "Kelompokkan data penjualan berdasarkan wilayah dan hitung total pendapatan." AI menghasilkan:

SELECT region, SUM(revenue) AS total_revenue
FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
GROUP BY region;

Alur kerja ini mengurangi penulisan kueri manual dan mempercepat eksplorasi data.

Membangun Pipeline Data dengan dbt

Server DuckDB MCP berintegrasi mulus dengan dbt, alat populer untuk transformasi data. Berikut cara membangun dan menguji model dbt menggunakan server:

Inisialisasi Proyek dbt: Buat proyek dbt baru dan konfigurasikan file profiles.yml untuk menggunakan DuckDB atau MotherDuck:

my_project:
  target: dev
  outputs:
    dev:
      type: duckdb
      path: /path/ke/database/lokal/anda.db
      # Atau untuk MotherDuck:
      # path: md:
      # token: <GANTI_DENGAN_TOKEN_MOTHERDUCK_ANDA>

Buat Model Staging: Berikan prompt ke AI untuk menghasilkan model staging berdasarkan data Anda. Contoh:

-- models/staging/stg_sales.sql
SELECT
  order_id,
  customer_id,
  sale_date,
  revenue
FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
WHERE sale_date >= '2025-01-01';

Tambahkan Pengujian: Definisikan pengujian dalam file .yml model untuk memastikan kualitas data:

version: 2
models:
  - name: stg_sales
    columns:
      - name: order_id
        tests:
          - not_null
          - unique
      - name: revenue
        tests:
          - positive_values

Jalankan dan Uji: Eksekusi dbt run untuk membangun model dan dbt test untuk memvalidasinya. Server DuckDB MCP memastikan eksekusi kueri yang efisien, dan AI dapat menyarankan optimasi berdasarkan hasil pengujian.

Ulangi dengan AI: Gunakan AI untuk menyempurnakan model, misalnya, "Tambahkan kolom untuk pertumbuhan pendapatan tahun ke tahun." AI menghasilkan SQL yang diperlukan, yang dapat Anda masukkan ke dalam proyek dbt Anda.

Inspeksi Skema dan Eksplorasi Data

Server DuckDB MCP mendukung inspeksi skema, memungkinkan alat AI untuk memahami struktur database Anda. Misalnya:

Berikan Prompt ke AI: Tanyakan, "Jelaskan skema tabel saya di sales.db."

Kueri yang Dihasilkan: AI menjalankan:

DESCRIBE SELECT * FROM 'sales.db'.sales_table;

Server mengembalikan nama kolom, tipe data, dan batasan, yang digunakan AI untuk menyarankan transformasi, join, atau agregasi.

Jelajahi Hubungan: Berikan prompt ke AI untuk mengidentifikasi hubungan, misalnya, "Temukan tabel dalam database saya dengan kolom customer_id." Server mengeksekusi serangkaian kueri DESCRIBE di seluruh tabel, dan AI mengkompilasi hasilnya.

Kemampuan ini sangat berharga untuk memahami dataset kompleks dan merencanakan transformasi.

Fitur Lanjutan Server DuckDB MCP

Server DuckDB MCP menawarkan fitur lanjutan untuk meningkatkan kinerja, keamanan, dan fleksibilitas.

Mode Hanya Baca dan Keamanan

Untuk melindungi data sensitif, jalankan server DuckDB MCP dalam mode hanya baca menggunakan flag --read-only. Ini mencegah alat AI mengeksekusi kueri INSERT, UPDATE, atau DELETE, memastikan integritas data. Untuk pengguna MotherDuck, token read-scaling memungkinkan hingga empat replika baca bersamaan, meningkatkan kinerja untuk banyak pengguna. Konfigurasikan ini dalam file JSON Anda:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "md:",
        "--motherduck-token",
        "<GANTI_DENGAN_TOKEN_READ_SCALING_ANDA>",
        "--saas-mode"
      ]
    }
  }
}

Mode SaaS membatasi akses ke file dan ekstensi lokal, menjadikannya ideal untuk deployment cloud yang aman.

Integrasi Penyimpanan Cloud

Server DuckDB MCP mendukung kueri data dari platform penyimpanan cloud seperti AWS S3, Google Cloud Storage, atau Cloudflare R2. Misalnya, untuk mengkueri file S3:

SELECT
  customer_id,
  AVG(revenue) AS avg_revenue
FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
GROUP BY customer_id;

Server menangani otentikasi dan pengambilan data, memungkinkan alat AI memproses hasil tanpa pengaturan manual.

Koneksi Berumur Pendek

Untuk alur kerja yang melibatkan banyak alat (misalnya, dbt, Cursor, dan notebook Jupyter), server DuckDB MCP mendukung koneksi berumur pendek dalam mode hanya baca. Setiap kueri membuat koneksi sementara, mengeksekusi, dan menutup, mencegah konflik kunci dan meningkatkan konkurensi. Ini sangat berguna untuk eksplorasi berulang atau lingkungan multi-pengguna.

Ekstensi Kustom

DuckDB mendukung ekstensi untuk fungsionalitas lanjutan, seperti pencarian teks lengkap atau kueri geospasial. Server DuckDB MCP dapat memuat ekstensi ini, asalkan kompatibel dengan database Anda. Misalnya, untuk mengaktifkan ekstensi httpfs untuk akses S3:

INSTALL httpfs;
LOAD httpfs;

Konfigurasikan server untuk menyertakan ekstensi dalam flag --extensions jika diperlukan.

Mengoptimalkan Kinerja dengan Server DuckDB MCP

Untuk memastikan server DuckDB MCP berkinerja efisien, pertimbangkan optimasi berikut:

Pemecahan Masalah Umum

Jika Anda mengalami masalah dengan server DuckDB MCP, coba solusi berikut:

Kesimpulan

Server DuckDB MCP adalah alat yang ampuh untuk mengintegrasikan alur kerja berbasis AI dengan database DuckDB yang berkinerja tinggi. Dengan memungkinkan komunikasi tanpa batas antara alat AI dan database, ini menyederhanakan analisis data, pengembangan pipeline, dan eksplorasi skema. Panduan ini telah mencakup instalasi, konfigurasi, kasus penggunaan praktis, fitur lanjutan, dan praktik terbaik untuk membantu Anda memanfaatkan server secara efektif.

Untuk meningkatkan pengalaman Anda dengan integrasi berbasis API, unduh Apidog secara gratis. Apidog menyederhanakan pengujian dan pengelolaan API, memastikan pengaturan server DuckDB MCP Anda berjalan lancar. Mulai jelajahi server hari ini untuk mengubah alur kerja data Anda dan membuka kemungkinan baru untuk analisis yang dibantu AI.

tombol

Mengembangkan API dengan Apidog

Apidog adalah alat pengembangan API yang membantu Anda mengembangkan API dengan lebih mudah dan efisien.

Daftar gratisUnduh