Trino MCP

🚀 使用 Trino MCP 訪問《bullshit 數據集》

Trino 的《bullshit 數據集》藉助 MCP（機器學習平臺）提供了 REST API 接口，用戶能通過 SQL 查詢直接訪問數據。本文將詳細介紹如何利用該接口進行數據查詢，還會給出一個簡單的 Python 示例。

🚀 快速開始

安裝 Docker 環境

要運行 Trino MCP 服務，需確保系統已安裝 Docker 且 Docker 已啟動。接著，使用以下命令拉取必要的鏡像並啟動服務：

docker-compose up -d trino-mcp

📦 安裝指南

為了能順利使用 Trino MCP 服務，需要在系統中安裝 Docker 並啟動它，然後執行上述拉取鏡像和啟動服務的命令。

💻 使用示例

基礎用法

您可以通過發送 POST 請求到 Trino MCP 的 API 端點來執行 SQL 查詢。以下是一個 Python 示例代碼：

import requests
import json

# 設置 API 端點地址（默認 Docker 容器的 9097 端口）
api_url = "http://localhost:9097/api/query"

# 定義您的 SQL 查詢
query_data = {
    "query": "SELECT * FROM memory.bullshit.real_bullshit_data LIMIT 5",
    "catalog": "memory",
    "schema": "bullshit"
}

# 發送 POST 請求
response = requests.post(api_url, json=query_data)

# 處理響應結果
if response.status_code == 200:
    results = response.json()
    if results["success"]:
        print(f"查詢成功，返回 {results['results']['row_count']} 行數據")
        for row in results['results']['rows']:
            print(row)
    else:
        print(f"查詢失敗：{results.get('message', '未知錯誤')}")
else:
    print(f"HTTP 請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

📚 詳細文檔

支持的 API 端點

Trino MCP 提供以下兩個主要 API 端點：

1. Docker 容器 API（端口 9097）

import requests
import json

# 設置 API 端點地址（默認 Docker 容器的 9097 端口）
api_url = "http://localhost:9097/api/query"

# 定義您的 SQL 查詢
query_data = {
    "query": "SELECT * FROM memory.bullshit.real_bullshit_data LIMIT 5",
    "catalog": "memory",
    "schema": "bullshit"
}

# 發送 POST 請求
response = requests.post(api_url, json=query_data)

# 處理響應結果
if response.status_code == 200:
    results = response.json()
    if results["success"]:
        print(f"查詢成功，返回 {results['results']['row_count']} 行數據")
        for row in results['results']['rows']:
            print(row)
    else:
        print(f"查詢失敗：{results.get('message', '未知錯誤')}")
else:
    print(f"HTTP 請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

2. 獨立 Python API（端口 8008）

# 同樣的代碼，但使用不同的端口
api_url = "http://localhost:8008/query"

這兩個 API 提供以下功能：

• GET /api：獲取 API 文檔和使用示例。
• POST /api/query：執行針對 Trino 的 SQL 查詢。 這些 API 通過直接調用 REST 接口去除了包裝腳本的需求，使得集成到 Claude、GPT 等 AI 系統中變得更加簡單。

常見問題解答

1. API 返回 503 服務不可用錯誤

如果 Docker 容器的 API 返回 503 錯誤，請按照以下步驟排查：

解決方法

• 重建容器：

docker-compose stop trino-mcp
docker-compose rm -f trino-mcp
docker-compose up -d trino-mcp

• 檢查容器日誌：

docker logs trino_mcp_trino-mcp_1

• 驗證 Trino 運行狀態：

curl -s http://localhost:9095/v1/info | jq

2. 端口衝突問題

如果獨立 API 使用的默認端口（8008）出現佔用，請按照以下步驟解決：

解決方法

• 修改代碼中的端口號： 打開 llm_trino_api.py 文件，找到最後一行並修改為所需的端口。

uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8009)

• 運行修改後的服務：

python llm_trino_api.py

總結

通過 Trino MCP 的 API 接口，用戶能夠方便地訪問《bullshit 數據集》，進行 SQL 查詢。在使用過程中遇到的常見問題，如 503 錯誤和端口衝突，都有相應的解決辦法。