DolphinDB-MCP-Server is a server-side implementation of the Model Context Protocol (MCP), designed to seamlessly bridge AI models with the DolphinDB database. This tool empowers developers to easily access and utilize real-time and historical data stored in DolphinDB for AI model training and inference. By leveraging FastMCP, deployment is streamlined, allowing for quick integration with platforms like Claude Desktop.

Key features include simplified configuration via .env files and a Python-based architecture for ease of use and extensibility. DolphinDB-MCP-Server eliminates the complexities of data retrieval and integration, enabling AI models to directly interact with DolphinDB, thus accelerating development cycles and improving data-driven decision-making. It provides a robust and efficient solution for connecting AI with high-performance time-series data.

DolphinDB 数据集成

dolphindb-mcp-server 的核心功能是将 AI 模型无缝集成到 DolphinDB 数据库中。它允许 AI 模型直接访问 DolphinDB 存储的时序数据和结构化数据，无需复杂的数据转换或中间层。服务器通过 FastMCP 框架与客户端通信，接收来自 AI 模型的请求，并将这些请求转换为 DolphinDB 查询。查询结果随后被格式化并返回给 AI 模型。这种集成简化了 AI 模型的数据访问流程，降低了开发和部署的复杂性。例如，一个量化交易模型可以使用此功能实时获取股票价格数据，进行分析并生成交易信号。技术上，服务器使用 DolphinDB 的 Python API (ddb.py) 来执行查询，并通过环境变量进行配置管理。

实时数据访问

该服务器支持 AI 模型对 DolphinDB 数据库进行实时数据访问。这意味着 AI 模型可以近乎实时地获取最新的数据更新，并基于这些数据进行决策。这对于需要快速响应的应用场景至关重要，例如欺诈检测、异常监控和实时推荐系统。服务器通过建立持久连接或使用流式查询来实现实时数据访问。例如，一个风力发电预测模型可以实时获取风速、风向等数据，并预测未来一段时间内的发电量。服务器端使用 HTTP/SSE 协议向客户端推送数据更新，确保 AI 模型能够及时获取最新信息。

简化部署流程

dolphindb-mcp-server 通过提供简单的安装和配置步骤，显著简化了 AI 模型的部署流程。使用 uv pip install fastmcp dolphindb dotenv 命令可以快速安装所有必要的依赖项。通过 .env 文件进行配置管理，使得服务器的配置变得简单直观。此外，fastmcp install demo.py 命令可以将服务器快速安装到 Claude Desktop 环境中，方便开发者进行测试和验证。这种简化的部署流程降低了 AI 模型部署的技术门槛，使得更多的开发者能够快速上手并使用该服务器。例如，一个新加入团队的开发者可以按照 Quickstart 文档，在几分钟内完成服务器的部署和配置，并开始进行 AI 模型的开发。

技术实现

dolphindb-mcp-server 基于 Python 语言开发，利用 FastMCP 框架实现与 AI 模型的通信。服务器使用 .env 文件进行配置管理，方便用户自定义 DolphinDB 服务器的连接信息。服务器的代码结构清晰，包含示例文件 demo.py，方便开发者快速了解服务器的使用方法。此外，服务器还包含 .gitignore 文件，用于排除不必要的文件，保持代码仓库的整洁。服务器的整体架构简单易懂，方便开发者进行二次开发和定制。