Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP Server for Snowflake from Snowflake Labs
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
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_ENDPOINT비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
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 /mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
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.
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.
SNOWFLAKE_ACCOUNT envSNOWFLAKE_HOST envSNOWFLAKE_USER envSNOWFLAKE_ROLE envSNOWFLAKE_WAREHOUSE envSNOWFLAKE_PASSCODE envSNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE envSNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE_PWD envSNOWFLAKE_MCP_HOST envSNOWFLAKE_MCP_PORT envSNOWFLAKE_MCP_ENDPOINT env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Snowflake-Labs 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
입력해야 할 값: SNOWFLAKE_PASSWORD, SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.3.5)은 12개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
[!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:
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
database_name: schema_name:
database_name: schema_name: search_services: # List all Cortex Search services
database_name: schema_name:
database_name: schema_name: analyst_services: # List all Cortex Analyst semantic models/views
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).
[!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.
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:
Connection parameters can be passed as CLI arguments and/or environment variables:
| Parameter | CLI Arguments | Environment Variable | Description |
|---|---|---|---|
| Account | --account | SNOWFLAKE_ACCOUNT | Account identifier (e.g. xy12345.us-east-1) |
| Host | --host | SNOWFLAKE_HOST | Snowflake host URL |
| User | --user, --username | SNOWFLAKE_USER | Username for authentication |
| Password | --password | SNOWFLAKE_PASSWORD | Password or programmatic access token |
| Role | --role | SNOWFLAKE_ROLE | Role to use for connection |
| Warehouse | --warehouse | SNOWFLAKE_WAREHOUSE | Warehouse to use for queries |
| Passcode in Password | --passcode-in-password | - | Whether passcode is embedded in password |
| Passcode | --passcode | SNOWFLAKE_PASSCODE | MFA passcode for authentication |
| Private Key | --private-key | SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY | Private key for key pair authentication |
| Private Key File | --private-key-file | SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE | Path to private key file |
| Private Key Password | --private-key-file-pwd | SNOWFLAKE_PRIVATE_KEY_FILE_PWD | Password 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-identifierand--pat, as well as the environment variableSNOWFLAKE_PAT, are deprecated and will be removed in a future release. Please use--accountand--password(orSNOWFLAKE_ACCOUNTandSNOWFLAKE_PASSWORD) instead.
The MCP server supports multiple transport mechanisms. For detailed information about MCP transports, see FastMCP Transport Protocols.
| Transport | Description | Use Case |
|---|---|---|
stdio | Standard input/output (default) | Local development, MCP client integration |
sse (legacy) | Server-Sent Events | Streaming applications |
streamable-http | Streamable HTTP transport | Container deployments, remote servers |
# Default stdio transport
uvx snowflake-labs-mcp --service-config-file config.yaml
uvx snowflake-labs-mcp --service-config-file config.yaml --transport streamable-http --endpoint /my-endpoint
uvx snowflake-labs-mcp --service-config-file config.yaml --transport streamable-http --endpoint /snowflake-mcp
Server customizations available for sse and streamable-http transports:
| Parameter | CLI Argument | Environment Variable | Default |
|---|
| 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
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.
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:
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" ] } } }
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.
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