mcp-server-trino 是一个 MCP 服务器，旨在通过 Trino 实现 AI 模型与大数据分析的无缝集成。它将 Trino 表格以 MCP 资源的形式暴露，使 AI 模型能够轻松访问和查询 Trino 中的数据。开发者可以通过 MCP 协议读取表格内容，并利用内置工具执行任意 SQL 查询。该服务器使用 Trino 的 Python 客户端连接到 Trino 主机，并通过环境变量进行灵活配置，简化了集成过程。核心价值在于它为 AI 模型提供了安全、高效的方式来利用 Trino 的强大数据分析能力，加速数据驱动的 AI 应用开发。通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 等传输机制，mcp-server-trino 实现了与 AI 模型的无缝交互，为开发者提供了一个强大的数据桥梁。

Trino表资源发现

mcp-server-trino的核心功能之一是将Trino中的表以MCP资源的形式暴露出来。这意味着AI模型可以通过MCP协议发现Trino中可用的数据表，而无需直接连接Trino数据库或了解其内部结构。服务器会连接到Trino，检索可用的catalog和schema，并将每个表注册为MCP资源。每个资源都包含表的元数据，例如列名和数据类型，这使得AI模型能够理解数据的结构。

例如，一个AI模型需要分析客户的购买行为。通过mcp-server-trino，模型可以轻松发现Trino中存储客户交易数据的表，并获取表的结构信息，从而为后续的数据查询和分析做好准备。这种资源发现能力简化了AI模型与Trino数据源的集成过程，降低了开发复杂性。技术上，服务器使用Trino的Python客户端trino.dbapi连接到Trino，并使用MCP协议将表信息注册为资源。

数据内容读取

该服务器允许通过MCP协议读取Trino表的内容。AI模型可以通过发送请求到mcp-server-trino，指定要读取的表，服务器会执行相应的查询，并将结果以标准化的格式返回。这种数据访问方式简化了AI模型获取数据的流程，无需模型直接处理Trino的连接和查询细节。

例如，一个AI模型需要训练一个预测模型，需要从Trino表中读取历史数据。通过mcp-server-trino，模型可以发送一个请求，指定要读取的表和列，服务器会将数据以JSON或其他格式返回，模型可以直接使用这些数据进行训练。这种数据读取能力降低了AI模型与数据源的耦合度，提高了模型的灵活性和可移植性。在技术实现上，服务器接收到读取数据的请求后，会使用trino.dbapi执行SELECT查询，并将结果转换为MCP兼容的格式。

SQL查询执行

mcp-server-trino提供了一个工具，允许通过MCP协议执行任意SQL查询。这使得AI模型可以灵活地从Trino中提取所需的数据，而不仅仅局限于读取整个表。AI模型可以构建复杂的SQL查询，例如聚合、过滤和连接操作，以满足特定的数据需求。服务器接收到SQL查询请求后，会将其发送到Trino执行，并将结果返回给AI模型。

例如，一个AI模型需要分析特定时间段内的销售数据，并按地区进行分组。通过mcp-server-trino，模型可以构建一个包含WHERE子句和GROUP BY子句的SQL查询，服务器会执行该查询，并将结果返回给模型。这种SQL查询执行能力极大地扩展了AI模型的数据访问能力，使其能够处理各种复杂的数据分析任务。在技术实现上，服务器使用trino.dbapi执行SQL查询，并将结果转换为MCP兼容的格式。服务器会对SQL查询进行一定的安全检查，以防止恶意代码注入。