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Pro: Supporto del protocollo di contesto del modello nativo per i client MCP. Imponi un accesso rigoroso in sola lettura e una convalida dell'input. Esporta risultati come JSON, CSV o tabelle formattate.
Contro: Richiede un ambiente Node.js per il deployment. Funziona solo con client compatibili con MCP per SQL in linguaggio naturale. Non supporta le operazioni INSERT/UPDATE/DELETE.
Pro: Crea endpoint REST in sola lettura da modelli SQL e configurazione YAML. Utilizza DuckDB per analisi ad alta capacità su Parquet, CSV e JSON. Il supporto del server MCP consente ai modelli di linguaggio di interrogare direttamente i dataset. Include l'autenticazione con chiave API, l'hashing delle password, il limite di frequenza e il tracciamento delle richieste.
Contro: Design a sola lettura, nessun endpoint di modifica dei dati. Richiede conoscenze SQL per definire gli endpoint e i risultati attesi. Le prestazioni delle query dipendono dai sistemi sorgente e dalla complessità della query.
Pro: Accesso diretto AI-to-trace per query in linguaggio naturale. Supporta stdio, SSE e trasporti HTTP in streaming. Compatibile con i client MCP come Claude Desktop. Interroga i dati di tracciamento più recenti dal backend di VictoriaTraces.
Contro: Richiede un'istanza attiva di VictoriaTraces o VictoriaMetrics. Richiede un client compatibile con MCP e un runtime Node.js. L'analisi del modello richiede ancora la verifica umana. Nessun controllo esplicito sulla conservazione dei dati descritto.
