Blog

DuckDB MCP Sunucusu Nasıl Kullanılır

Ashley Innocent

Ashley Innocent

16 June 2025

DuckDB MCP Sunucusu Nasıl Kullanılır

DuckDB MCP sunucusu, yüksek performanslı işlem içi bir SQL veritabanı olan DuckDB ile Claude, Cursor veya Model Bağlam Protokolü (MCP) destekleyen diğer IDE'ler gibi yapay zeka odaklı araçlar arasındaki boşluğu kapatarak veri analizinde devrim yaratıyor. Bu sunucu, veritabanınız ile yapay zeka asistanları arasında kesintisiz etkileşim sağlayarak, minimum manuel müdahale ile SQL sorguları yürütmenize, şemaları incelemenize ve veri işlem hatları oluşturmanıza olanak tanır. İster yerel veri kümelerini analiz ediyor olun, ister bulut tabanlı MotherDuck örneklerinden yararlanıyor olun, DuckDB MCP sunucusu veri mühendislerini, analistleri ve geliştiricileri iş akışlarını hızlandırmaya ve içgörüleri daha hızlı elde etmeye teşvik eder.

💡
MCP sunucusu ile API odaklı entegrasyonlarınızı kolaylaştırmak için Apidog'u ücretsiz indirin. Apidog, API'leri test etmeyi ve yönetmeyi basitleştirerek araçlarınız ve DuckDB MCP sunucusu arasında sorunsuz iletişim sağlar ve veri projesi verimliliğinizi artırır.
button

DuckDB MCP Sunucusunu Anlama

DuckDB, analitik iş yükleri için tasarlanmış, açık kaynaklı, işlem içi bir SQL veritabanıdır. CSV, Parquet ve JSON dahil olmak üzere çok çeşitli veri formatlarını destekler ve hem yerel dosyaları hem de AWS S3 gibi uzak kaynakları sorgulayabilir. MotherDuck ekibi tarafından geliştirilen DuckDB MCP sunucusu, Model Bağlam Protokolü (MCP) ile entegre ederek DuckDB'nin yeteneklerini genişletir. Bu protokol, yapay zeka araçlarının DuckDB veritabanlarıyla doğrudan etkileşim kurmasını sağlayarak, standartlaştırılmış bir arayüz aracılığıyla sorgulama, şema keşfi ve tablo yönetimi gibi işlemleri destekler.

Sunucu, Cursor veya Claude gibi yapay zeka odaklı ortamlar ile DuckDB arasında bir köprü görevi görerek bu araçların SQL komutlarını yürütmesine ve sonuçları gerçek zamanlı olarak döndürmesine olanak tanır. Hem yerel DuckDB örneklerini hem de bulut tabanlı MotherDuck veritabanlarını destekleyerek çeşitli kullanım durumları için esneklik sunar. Ayrıca, DuckDB MCP sunucusu, salt okunur mod ve okuma ölçeklendirme belirteçleri gibi güvenlik özellikleri içererek üçüncü taraf araçlarla güvenli entegrasyon sağlar.

DuckDB MCP Sunucusunun Temel Faydaları

İşte DuckDB MCP sunucusunun veri profesyonelleri için neden oyunun kurallarını değiştirdiğini gösteren nedenler:

Bu özellikler, DuckDB MCP sunucusunu modern veri mühendisliği ve analizi için temel bir araç haline getirir.

DuckDB MCP Sunucusunu Kurma

DuckDB MCP sunucusunun gücünden yararlanmak için onu doğru şekilde kurmanız ve yapılandırmanız gerekir. Bu bölüm, süreci adım adım açıklar.

Ön Koşullar

Başlamadan önce aşağıdakilere sahip olduğunuzdan emin olun:

DuckDB Kurulumu

DuckDB, DuckDB MCP sunucusunun temelidir. Aşağıdaki yöntemlerden birini kullanarak kurun:

Homebrew Kullanarak (macOS):

brew install duckdb

pip Kullanarak (Python):

pip install duckdb

İkili Dosya İndirme: Windows, Linux veya macOS için önceden oluşturulmuş ikili dosyalar için DuckDB'nin kurulum sayfasını ziyaret edin.

Kurulumu aşağıdaki komutla doğrulayın:

duckdb --version

Bu, DuckDB sürümünü görüntülemeli ve başarılı bir kurulumu onaylamalıdır.

MCP Sunucusunu Kurma

DuckDB MCP sunucusu, mcp-server-motherduck paketi aracılığıyla dağıtılır. uv (Python CLI araçları için tercih edilir) veya pip kullanarak kurun:

uv Kurulumu (İsteğe Bağlı):

pip install uv

MCP Sunucusunu Kurma:

uv pip install mcp-server-motherduck

Veya pip ile:

pip install mcp-server-motherduck

Kurulumu Doğrulama:

uvx mcp-server-motherduck --version

Bu komut, sunucu sürümünü döndürmeli ve başarılı bir kurulumu göstermelidir.

MCP Sunucusunu Yapılandırma

DuckDB MCP sunucusunu IDE'niz veya yapay zeka aracınızla entegre etmek için bir JSON dosyası kullanarak yapılandırın. Aşağıda Cursor için bir örnek verilmiştir:

Cursor Ayarlarına Erişin: Ayarlar > Cursor Ayarları > MCP > Yeni Bir Global MCP Sunucusu Ekle'ye gidin.

Yapılandırma Oluşturun: Aşağıdaki JSON yapılandırmasını ekleyin:

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

Bulut erişimi için <YOUR_MOTHERDUCK_TOKEN_HERE> yerine MotherDuck belirtecinizi yazın. Yerel veritabanları için şunu kullanın:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "/path/to/your/local.db"
      ]
    }
  }
}

Bellek içi veritabanları için --db-path :memory: kullanın.

Salt Okunur Modu Etkinleştirme (İsteğe Bağlı): Veri değişikliklerini önlemek için --read-only bayrağını ekleyin:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "/path/to/your/local.db",
        "--read-only"
      ]
    }
  }
}

Yapılandırmayı Test Edin: IDE'nizi yeniden başlatın ve bir test sorgusu çalıştırın:

SELECT 1 AS test;

Başarılı olursa, sunucu sonucu döndürerek kurulumu onaylar.

DuckDB MCP Sunucusu İçin Pratik Kullanım Durumları

DuckDB MCP sunucusu, gerçek dünya veri iş akışlarında parlar. Aşağıda, analiz, işlem hattı geliştirme ve şema keşfi için nasıl kullanılabileceğine dair ayrıntılı örnekler bulunmaktadır.

Yapay Zeka Yardımıyla Veri Sorgulama

DuckDB MCP sunucusu, yapay zeka araçlarının SQL sorgularını yürütmesini ve sonuçları dinamik olarak işlemesini sağlar. Örneğin, AWS S3'te satış verilerini içeren bir Parquet dosyanız olduğunu varsayalım. İşte Cursor kullanarak nasıl sorgulayabileceğiniz:

S3 Erişimini Yapılandırın: MCP sunucusu yapılandırmanızın S3 kimlik bilgilerini içerdiğinden veya MotherDuck'ın bulut entegrasyonunu (--db-path md:) kullandığından emin olun.

Yapay Zekayı İstekle Tetikleyin: Cursor'da "s3://my-bucket/sales.parquet adresindeki Parquet dosyamdan gelire göre sıralanmış ilk 10 satış kaydını göster" gibi bir istek girin.

Sorguyu Yürütün: Yapay zeka aşağıdaki sorguyu oluşturur ve çalıştırır:

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

DuckDB MCP sunucusu sorguyu işler ve sonuçları yapay zekaya döndürür, yapay zeka bunları özetleyebilir veya bölgeye göre gruplama gibi ek analizler önerebilir.

Sonuçlar Üzerinde Yineleme Yapın: Yapay zekayı sorguyu iyileştirmesi için istekle tetikleyin, örneğin "Satış verilerini bölgeye göre gruplandır ve toplam geliri hesapla." Yapay zeka aşağıdaki sorguyu oluşturur:

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

Bu iş akışı, manuel sorgu yazımını azaltır ve veri keşfini hızlandırır.

dbt ile Veri İşlem Hatları Oluşturma

DuckDB MCP sunucusu, veri dönüşümü için popüler bir araç olan dbt ile sorunsuz bir şekilde entegre olur. İşte sunucuyu kullanarak dbt modellerini nasıl oluşturup test edebileceğiniz:

Bir dbt Projesi Başlatın: Yeni bir dbt projesi oluşturun ve profiles.yml dosyasını DuckDB veya MotherDuck kullanacak şekilde yapılandırın:

my_project:
  target: dev
  outputs:
    dev:
      type: duckdb
      path: /path/to/your/local.db
      # Veya MotherDuck için:
      # path: md:
      # token: <YOUR_MOTHERDUCK_TOKEN>

Hazırlık Modelleri Oluşturun: Yapay zekayı verilerinize dayalı bir hazırlık modeli oluşturması için istekle tetikleyin. Örneğin:

-- 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';

Testler Ekleyin: Veri kalitesini sağlamak için modelin .yml dosyasında testler tanımlayın:

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

Çalıştırın ve Test Edin: Modeli oluşturmak için dbt run komutunu ve doğrulamak için dbt test komutunu yürütün. DuckDB MCP sunucusu, verimli sorgu yürütmeyi sağlar ve yapay zeka, test sonuçlarına göre optimizasyonlar önerebilir.

Yapay Zeka ile Yineleme Yapın: Modelleri iyileştirmek için yapay zekayı kullanın, örneğin "Yıldan yıla gelir artışı için bir sütun ekle." Yapay zeka, dbt projenize dahil edebileceğiniz gerekli SQL'i oluşturur.

Şema İncelemesi ve Veri Keşfi

DuckDB MCP sunucusu, şema incelemesini destekleyerek yapay zeka araçlarının veritabanı yapınızı anlamasını sağlar. Örneğin:

Yapay Zekayı İstekle Tetikleyin: "sales.db'deki tablolarımın şemasını tanımla" diye sorun.

Oluşturulan Sorgu: Yapay zeka aşağıdaki sorguyu çalıştırır:

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

Sunucu, yapay zekanın dönüşümler, birleştirmeler veya toplama işlemleri önermek için kullandığı sütun adlarını, veri türlerini ve kısıtlamaları döndürür.

İlişkileri Keşfedin: Yapay zekayı ilişkileri tanımlaması için istekle tetikleyin, örneğin "Veritabanımda customer_id sütunu olan tabloları bul." Sunucu, tablolar arasında bir dizi DESCRIBE sorgusu yürütür ve yapay zeka sonuçları derler.

Bu yetenek, karmaşık veri kümelerini anlamak ve dönüşümleri planlamak için paha biçilmezdir.

DuckDB MCP Sunucusunun Gelişmiş Özellikleri

DuckDB MCP sunucusu, performansı, güvenliği ve esnekliği artırmak için gelişmiş özellikler sunar.

Salt Okunur Mod ve Güvenlik

Hassas verileri korumak için DuckDB MCP sunucusunu --read-only bayrağını kullanarak salt okunur modda çalıştırın. Bu, yapay zeka araçlarının INSERT, UPDATE veya DELETE sorgularını yürütmesini engelleyerek veri bütünlüğünü sağlar. MotherDuck kullanıcıları için, okuma ölçeklendirme belirteçleri, birden çok kullanıcı için performansı iyileştiren en fazla dört eşzamanlı okuma kopyasına izin verir. Bunu JSON dosyanızda yapılandırın:

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

SaaS modu, yerel dosyalara ve uzantılara erişimi kısıtlayarak güvenli bulut dağıtımları için idealdir.

Bulut Depolama Entegrasyonu

DuckDB MCP sunucusu, AWS S3, Google Cloud Storage veya Cloudflare R2 gibi bulut depolama platformlarından veri sorgulamayı destekler. Örneğin, bir S3 dosyasını sorgulamak için:

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

Sunucu, kimlik doğrulama ve veri alımını yöneterek yapay zeka araçlarının manuel kurulum olmadan sonuçları işlemesine olanak tanır.

Kısa Ömürlü Bağlantılar

Birden çok araç (örneğin, dbt, Cursor ve Jupyter not defterleri) içeren iş akışları için, DuckDB MCP sunucusu salt okunur modda kısa ömürlü bağlantıları destekler. Her sorgu geçici bir bağlantı oluşturur, yürütülür ve kapanır, kilit çakışmalarını önler ve eşzamanlılığı iyileştirir. Bu, özellikle yinelemeli keşif veya çok kullanıcılı ortamlar için kullanışlıdır.

Özel Uzantılar

DuckDB, tam metin arama veya coğrafi sorgular gibi gelişmiş işlevler için uzantıları destekler. DuckDB MCP sunucusu, veritabanınızla uyumlu olmaları koşuluyla bu uzantıları yükleyebilir. Örneğin, S3 erişimi için httpfs uzantısını etkinleştirmek için:

INSTALL httpfs;
LOAD httpfs;

Gerekirse sunucuyu, uzantıları --extensions bayrağına dahil edecek şekilde yapılandırın.

DuckDB MCP Sunucusu ile Performansı Optimize Etme

DuckDB MCP sunucusunun verimli performans göstermesini sağlamak için şu optimizasyonları göz önünde bulundurun:

Yaygın Sorunları Giderme

DuckDB MCP sunucusu ile ilgili sorunlarla karşılaşırsanız, şu çözümleri deneyin:

Sonuç

DuckDB MCP sunucusu, yapay zeka odaklı iş akışlarını DuckDB'nin yüksek performanslı veritabanıyla entegre etmek için güçlü bir araçtır. Yapay zeka araçları ve veritabanları arasında kesintisiz iletişim sağlayarak veri analizini, işlem hattı geliştirmeyi ve şema keşfini basitleştirir. Bu kılavuz, sunucuyu etkili bir şekilde kullanmanıza yardımcı olmak için kurulum, yapılandırma, pratik kullanım durumları, gelişmiş özellikler ve en iyi uygulamaları kapsamıştır.

API odaklı entegrasyonlarla deneyiminizi geliştirmek için Apidog'u ücretsiz indirin. Apidog, API'leri test etmeyi ve yönetmeyi kolaylaştırarak DuckDB MCP sunucusu kurulumunuzun sorunsuz çalışmasını sağlar. Veri iş akışlarınızı dönüştürmek ve yapay zeka destekli analiz için yeni olanakların kilidini açmak için sunucuyu bugün keşfetmeye başlayın.

button

API Tasarım-Öncelikli Yaklaşımı Apidog'da Uygulayın

API'leri oluşturmanın ve kullanmanın daha kolay yolunu keşfedin

Ücretsiz Kaydolİndir