프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

OSS Snowflake MCP Server

제작자: Snowflake-Labs버전 1.3.5i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Snowflake-Labs/mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP Server for Snowflake from Snowflake Labs

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 데이터베이스 및 데이터셋
  • 입력해야 할 값: SNOWFLAKE_PASSWORD, SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: SNOWFLAKE_ACCOUNT, SNOWFLAKE_HOST, SNOWFLAKE_USER, SNOWFLAKE_PASSWORD, SNOWFLAKE_ROLE, SNOWFLAKE_WAREHOUSE, SNOWFLAKE_PASSCODE, SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY, SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE, SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE_PWD, SNOWFLAKE_MCP_HOST, SNOWFLAKE_MCP_PORT, SNOWFLAKE_MCP_ENDPOINT

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "snowflake-labs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "snowflake-labs-mcp",
        "--service-config-file",
        "your-value",
        "--authenticator",
        "snowflake",
        "--transport",
        "stdio",
        "--server-host",
        "0.0.0.0",
        "--port",
        "9000",
        "--endpoint",
        "/mcp"
      ],
      "env": {
        "SNOWFLAKE_ACCOUNT": "your-value",
        "SNOWFLAKE_HOST": "your-value",
        "SNOWFLAKE_USER": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PASSWORD": "your-value",
        "SNOWFLAKE_ROLE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_WAREHOUSE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PASSCODE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE_PWD": "your-value",
        "SNOWFLAKE_MCP_HOST": "your-value",
        "SNOWFLAKE_MCP_PORT": "your-value",
        "SNOWFLAKE_MCP_ENDPOINT": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add snowflake-labs --env SNOWFLAKE_ACCOUNT=your-value --env SNOWFLAKE_HOST=your-value --env SNOWFLAKE_USER=your-value --env SNOWFLAKE_PASSWORD=your-value --env SNOWFLAKE_ROLE=your-value --env SNOWFLAKE_WAREHOUSE=your-value --env SNOWFLAKE_PASSCODE=your-value --env SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY=your-value --env SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE=your-value --env SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE_PWD=your-value --env SNOWFLAKE_MCP_HOST=your-value --env SNOWFLAKE_MCP_PORT=your-value --env SNOWFLAKE_MCP_ENDPOINT=your-value -- uvx snowflake-labs-mcp --service-config-file your-value --authenticator snowflake --transport stdio --server-host 0.0.0.0 --port 9000 --endpoint /mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "snowflake-labs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "snowflake-labs-mcp",
        "--service-config-file",
        "your-value",
        "--authenticator",
        "snowflake",
        "--transport",
        "stdio",
        "--server-host",
        "0.0.0.0",
        "--port",
        "9000",
        "--endpoint",
        "/mcp"
      ],
      "env": {
        "SNOWFLAKE_ACCOUNT": "your-value",
        "SNOWFLAKE_HOST": "your-value",
        "SNOWFLAKE_USER": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PASSWORD": "your-value",
        "SNOWFLAKE_ROLE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_WAREHOUSE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PASSCODE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE_PWD": "your-value",
        "SNOWFLAKE_MCP_HOST": "your-value",
        "SNOWFLAKE_MCP_PORT": "your-value",
        "SNOWFLAKE_MCP_ENDPOINT": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "snowflake-labs": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "snowflake-labs-mcp",
        "--service-config-file",
        "your-value",
        "--authenticator",
        "snowflake",
        "--transport",
        "stdio",
        "--server-host",
        "0.0.0.0",
        "--port",
        "9000",
        "--endpoint",
        "/mcp"
      ],
      "env": {
        "SNOWFLAKE_ACCOUNT": "your-value",
        "SNOWFLAKE_HOST": "your-value",
        "SNOWFLAKE_USER": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PASSWORD": "your-value",
        "SNOWFLAKE_ROLE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_WAREHOUSE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PASSCODE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE": "your-value",
        "SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE_PWD": "your-value",
        "SNOWFLAKE_MCP_HOST": "your-value",
        "SNOWFLAKE_MCP_PORT": "your-value",
        "SNOWFLAKE_MCP_ENDPOINT": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • SNOWFLAKE_ACCOUNT env
    Account identifier (e.g. xy12345.us-east-1)
  • SNOWFLAKE_HOST env
    Snowflake host URL
  • SNOWFLAKE_USER env
    Username for authentication
  • SNOWFLAKE_PASSWORD 비밀 env
    Password or programmatic access token
  • SNOWFLAKE_ROLE env
    Role to use for connection
  • SNOWFLAKE_WAREHOUSE env
    Warehouse to use for queries
  • SNOWFLAKE_PASSCODE env
    MFA passcode for authentication
  • SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY 비밀 env
    Private key for key pair authentication
  • SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE env
    Path to private key file
  • SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE_PWD env
    Password for encrypted private key
  • SNOWFLAKE_MCP_HOST env
    Host address to bind the server to (default: 0.0.0.0)
  • SNOWFLAKE_MCP_PORT env
    Port number for the server to listen on (default: 9000)
  • SNOWFLAKE_MCP_ENDPOINT env
    Endpoint path for the MCP server (default: /mcp)

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Snowflake-Labs 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 952개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 952개 중 1%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 952개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

OSS Snowflake MCP Server, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: SNOWFLAKE_PASSWORD, SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.3.5)은 12개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Supabase

제작자: supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

컴퓨터 또는 클라우드★ 2,993Apache-2.0오늘 업데이트
설치

MongoDB MCP Server

제작자: mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

내 컴퓨터에서 실행★ 1,157Apache-2.0그저께 업데이트
설치

Elasticsearch MCP Server

제작자: cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

내 컴퓨터에서 실행★ 315Apache-2.014개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

[DEPRECATED] Snowflake Cortex AI Model Context Protocol (MCP) Server

[!CAUTION]

This project is deprecated and no longer maintained. Please migrate to the official Snowflake MCP Server. The official server is actively developed, fully supported by Snowflake, and continues to add new features.

This community MCP server previously provided tooling for Snowflake Cortex AI, object management, and SQL orchestration. It is no longer supported. For all new and existing use cases, please use the official Snowflake MCP Server instead.


Legacy documentation (for reference only)

The MCP server supported the below capabilities:

  • [Cortex Search](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/cortex-search/cortex-search-overview): Query unstructured data in Snowflake as commonly used in Retrieval Augmented Generation (RAG) applications.
  • [Cortex Analyst](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/cortex-analyst): Query structured data in Snowflake via rich semantic modeling.
  • [Cortex Agent](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/cortex-agents): Agentic orchestrator across structured and unstructured data retrieval
  • Object Management: Perform basic operations against Snowflake's most common objects such as creation, dropping, updating, and more.
  • SQL Execution: Run LLM-generated SQL managed by user-configured permissions.
  • [Semantic View Querying](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/views-semantic/overview): Discover and query Snowflake Semantic Views

Getting Started

Service Configuration

A simple configuration file is used to drive all tooling. An example can be seen at services/configuration.yaml and a template is below. The path to this configuration file will be passed to the server and the contents used to create MCP server tools at startup.

Cortex Services

Many Cortex Agent, Search, and Analyst services can be added. Ideal descriptions are both highly descriptive and mutually exclusive. Only the explicitly listed Cortex services will be available as tools in the MCP client.

Other Services

Other services include tooling for object management, query execution, and semantic view usage. These groups of tools can be enabled by setting them to True in the other_services section of the configuration file.

SQL Statement Permissions

The sql_statement_permissions section ensures that only approved statements are executed across any tools with access to change Snowflake objects. The list contains SQL expression types. Those marked with True are permitted while those marked with False are not permitted. Please see SQL Execution for examples of each expression type.

agent_services: # List all Cortex Agent services
  • service_name: description: > # Describe contents of the agent service

database_name: schema_name:

  • service_name: description: > # Describe contents of the agent service

database_name: schema_name: search_services: # List all Cortex Search services

  • service_name: description: > # Describe contents of the search service

database_name: schema_name:

  • service_name: description: > # Describe contents of the search service

database_name: schema_name: analyst_services: # List all Cortex Analyst semantic models/views

  • service_name: # Create descriptive name for the service semantic_model: # Fully-qualify semantic YAML model or Semantic View description: > # Describe contents of the analyst service
  • service_name: # Create descriptive name for the service semantic_model: # Fully-qualify semantic YAML model or Semantic View description: > # Describe contents of the analyst service

other_services: # Set desired tool groups to True to enable tools for that group object_manager: True # Perform basic operations against Snowflake's most common objects such as creation, dropping, updating, and more. query_manager: True # Run LLM-generated SQL managed by user-configured permissions. semantic_manager: True # Discover and query Snowflake Semantic Views and their components. sql_statement_permissions: # List SQL statements to explicitly allow (True) or disallow (False).

- All: True # To allow everything, uncomment and set All: True.

  • Alter: True
  • Command: True
  • Comment: True
  • Commit: True
  • Copy: True
  • Create: True
  • Delete: True
  • Describe: True
  • Drop: True
  • Insert: True
  • Merge: True
  • Rollback: True
  • Select: True
  • Transaction: True
  • TruncateTable: True
  • Unknown: False # To allow unknown or unmapped statement types, set Unknown: True.
  • Update: True
  • Use: True

[!NOTE]

Previous versions of the configuration file supported specifying explicit values for columns and limit for each Cortex Search service. Instead, these are now exclusively dynamic based on user prompt. If not specified, a search service's default search_columns will be returned with a limit of 10.

Connecting to Snowflake

The MCP server uses the Snowflake Python Connector for all authentication and connection methods. Please refer to the official Snowflake documentation for comprehensive authentication options and best practices.

The MCP server honors the RBAC permissions assigned to the specified role (as passed in the connection parameters) or default role of the user (if no role is passed to connect).

Connection parameters can be passed as CLI arguments and/or environment variables. The server supports all authentication methods available in the Snowflake Python Connector, including:

  • Username/password authentication
  • Key pair authentication
  • OAuth authentication
  • Single Sign-On (SSO)
  • Multi-factor authentication (MFA)
Connection Parameters

Connection parameters can be passed as CLI arguments and/or environment variables:

ParameterCLI ArgumentsEnvironment VariableDescription
Account--accountSNOWFLAKE_ACCOUNTAccount identifier (e.g. xy12345.us-east-1)
Host--hostSNOWFLAKE_HOSTSnowflake host URL
User--user, --usernameSNOWFLAKE_USERUsername for authentication
Password--passwordSNOWFLAKE_PASSWORDPassword or programmatic access token
Role--roleSNOWFLAKE_ROLERole to use for connection
Warehouse--warehouseSNOWFLAKE_WAREHOUSEWarehouse to use for queries
Passcode in Password--passcode-in-password-Whether passcode is embedded in password
Passcode--passcodeSNOWFLAKE_PASSCODEMFA passcode for authentication
Private Key--private-keySNOWFLAKE_PRIVATE_KEYPrivate key for key pair authentication
Private Key File--private-key-fileSNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILEPath to private key file
Private Key Password--private-key-file-pwdSNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE_PWDPassword for encrypted private key
Authenticator--authenticator-Authentication type (default: snowflake)
Connection Name--connection-name-Name of connection from connections.toml (or config.toml) file

[!WARNING]

Deprecation Notice: The CLI arguments --account-identifier and --pat, as well as the environment variable SNOWFLAKE_PAT, are deprecated and will be removed in a future release. Please use --account and --password (or SNOWFLAKE_ACCOUNT and SNOWFLAKE_PASSWORD) instead.

Transport Configuration

The MCP server supports multiple transport mechanisms. For detailed information about MCP transports, see FastMCP Transport Protocols.

TransportDescriptionUse Case
stdioStandard input/output (default)Local development, MCP client integration
sse (legacy)Server-Sent EventsStreaming applications
streamable-httpStreamable HTTP transportContainer deployments, remote servers

Usage

# Default stdio transport

uvx snowflake-labs-mcp --service-config-file config.yaml

HTTP transport with custom endpoint

uvx snowflake-labs-mcp --service-config-file config.yaml --transport streamable-http --endpoint /my-endpoint

For containers (uses streamable-http on port 9000)

uvx snowflake-labs-mcp --service-config-file config.yaml --transport streamable-http --endpoint /snowflake-mcp

Transport Customizations

Server customizations available for sse and streamable-http transports:

ParameterCLI ArgumentEnvironment VariableDefault

| Host | --server-host | SNOWFLAKE_MCP_HOST | "0.0.0.0" | Port | --port | SNOWFLAKE_MCP_PORT | 9000 | Endpoint | --endpoint | SNOWFLAKE_MCP_ENDPOINT | /mcp | Debug Logging | --verbose | SNOWFLAKE_MCP_VERBOSE | false

Example:

export SNOWFLAKE_MCP_ENDPOINT="/my-mcp"

uvx snowflake-labs-mcp --service-config-file config.yaml --transport streamable-http

Using with MCP Clients

The MCP server is client-agnostic and will work with most MCP Clients that support basic functionality for MCP tools and (optionally) resources. Below are examples for local installation. For connecting to containerized deployments, see Connecting MCP Clients to Containers.

Claude Desktop

To integrate this server with Claude Desktop as the MCP Client, add the following to your app's server configuration. By default, this is located at:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Set the path to the service configuration file and configure your connection method:

{

"mcpServers": { "mcp-server-snowflake": { "command": "uvx", "args": [ "snowflake-labs-mcp", "--service-config-file", " /tools_config.yaml", "--connection-name", "default" ] } } }

Cursor

Register the MCP server in Cursor by opening Cursor and navigating to Settings -> Cursor Settings -> MCP. Add the below:

{

"mcpServers": { "mcp-server-snowflake": { "command": "uvx", "args": [ "snowflake-labs-mcp", "--service-config-file", " /tools_config.yaml", "--connection-name", "default" ] } } }

Add the MCP server as context in the chat.

For troubleshooting Cursor server issues, view the logs by opening the Output panel and selecting Cursor MCP from the dropdown menu.

fast-agent

Update the fastagent.config.yaml mcp server section with the configuration file path and connection name:

# MCP Servers

mcp: servers: mcp-server-snowflake: command: "uvx" args: ["snowflake-labs-mcp", "--service-config-file", " /tools_c

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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