Snowflake 推出托管型 MCP 服务器，全面支持安全、可治理的数据智能体部署 | 技术趋势

我们欣然宣布，Snowflake 托管型模型上下文协议（MCP）服务器现已进入公开预览阶段。该服务为 AI 智能体提供了基于开放标准的接口，使其能够无缝连接 Snowflake 中已完成 AI 就绪处理的数据。Snowflake 托管 MCP 服务器有效消除了集成复杂性与管理负担，客户可通过 MCP 连接器将 Snowflake 数据与 Anthropic、CrewAI、Cursor 等厂商的智能体应用相集成，从而构建具备丰富上下文的 AI 智能体与应用。此外，客户还可将《华盛顿邮报》、MSCI、纳斯达克及美联社等合作伙伴的数据纳入其 MCP 服务器。

用户现可依托 Snowflake 数据环境创建托管 MCP 服务器，在保持 Snowflake 安全治理边界的同时，无缝获取结构化和非结构化数据的深度洞察。这一方案显著简化了应用架构——Snowflake 托管的 MCP 服务器使 AI 智能体能够安全地从 Snowflake 账户提取数据，无需部署独立基础设施或构建定制化集成。企业由此得以基于标准化、高安全性及强健治理模式，加速在 Snowflake 数据上部署生成式 AI 应用，并获取更丰富的业务洞察。

此项能力为客户带来以下关键优势：

• 实现与更广泛智能体生态系统的无缝互操作，兼容包括 Anthropic、CrewAI、Cursor、Salesforce 等主流智能体平台及 IDE 插件；

• 提供基于标准化接口的解决方案，使 AI 智能体能够自动发现和调用工具，同时获取结构化与非结构化数据；

• 在 Snowflake 安全边界内实现统一治理，覆盖企业数据、AI 工具及新增的 MCP 服务器；

• 通过 Snowflake 内置 OAuth 服务实现全面身份验证，为 MCP 集成提供基于 OAuth 的认证机制；

• 依托 Snowflake Cortex 知识扩展获取来自顶级内容提供商的可信数据（含规范溯源），助力生成具备领域特异性与情境感知的深度洞察。

通过 Snowflake 托管的 MCP 服务器，开发者可轻松配置 AI 智能体实现互联互通，无需定制化集成或处理异构协议。同时，还能统一管理企业数据与 AI 应用中的治理策略及认证体系。

“企业正在从 AI 试点转向规模化生产，但如何安全地将 AI 连接至专有数据始终是关键障碍，”Anthropic 金融服务行业负责人 Jonathan Pelosi 表示。“我们与 Snowflake 的合作通过采用 MCP 框架，将各企业的受监管数据直接接入 Claude 平台，成功解决了这一难题。客户现可通过 Cortex Analyst 和 Cortex Search，在保持企业级安全标准的同时，运用 Claude 的先进推理能力处理结构化分析与非结构化文档。通过 Claude 与 Snowflake 的协同，我们的共同客户正在将专有数据转化为竞争优势。”

Snowflake 托管的 MCP 服务器

Snowflake 托管的 MCP 服务器允许 AI 智能体从 Snowflake 账户安全检索数据，无需部署独立基础设施。MCP 客户端通过标准化接口发现和调用工具，并获取应用所需数据。首发版本中，Snowflake MCP 服务器集成了 Snowflake Cortex Analyst 和 Snowflake Cortex Search 作为标准工具。Cortex Analyst 能将自然语言请求转换为 SQL 查询，通过受监管数据结构化数据提供洞察；Cortex Search 则支持对 Snowflake 存储或索引的非结构化文档进行语义搜索与检索。客户还可从 Snowflake Marketplace 中的 Cortex 知识扩展获取授权内容，包括来自美联社、华盛顿邮报等顶级出版商的授权内容。

近期我们将在 MCP 服务器中支持 Cortex Agents，使远程应用能够将智能体作为工具调用。客户可根据现有策略和访问控制，在不同数据库模式中定义工具配置，并可在账户内部署多个针对特定用例的 MCP 服务器。这种灵活配置使客户能够在不大幅变更治理模型的情况下，将 MCP 服务器融入 Snowflake AI 数据云体系，提供高精度、高性能的智能体体验。

通过基于开源社区标准提供托管 MCP 服务，Snowflake 使客户能够在自有基础设施上采用 MCP 技术，在扩展选择空间的同时保障安全性。

MCP 在演进企业应用架构中的角色

AI 智能体能够进行推理并动态地辅助解决问题，正在变革应用架构。它摒弃了僵化的 API 契约和限制性用户界面，转而支持灵活的自然语言交互体验，以及基于恰当工具使用的语义接口。这种从刚性微服务到智能体架构的演进，将催生重新定义的用户体验和新型应用。但这类应用的成功取决于其可访问的数据质量。AI 智能体需要从外部系统便捷获取高质量数据以建立准确上下文。MCP 通过开放标准协议实现了这种访问能力，使 AI 智能体与外部系统得以互联互通。对企业而言，这意味着可以更快部署 AI 智能体，连接更多系统，并在整个技术栈中实现一致的治理。

MCP 概述

MCP 采用主机-客户端-服务器架构体系。主机是指 Claude Desktop 等 AI 应用程序，它们为 AI 智能体提供运行环境。客户端是这些主机内部的核心组件，负责维护与服务端的直接连接。服务器则为 AI 智能体提供可调用的工具和资源。工具是指可执行函数，例如查询数据库或执行特定任务。

该设计为连接 AI 智能体与各类记录系统创建了一个可预测的开放接口。通过标准化端点，AI 智能体能够自动发现可用工具，使用结构化输入调用这些工具，并以统一格式接收返回结果。MCP 协议使 AI 智能体在企业环境中实现即插即用，显著简化集成流程并提升系统可靠性。

“任何 AI 编程助手的智能水平从根本上取决于其可访问的上下文环境。”Ricky Doar 表示，他是 Cursor 公司的现场工程负责人。“像 Snowflake 这样托管的 MCP 服务器构成了丰富的实时数据环境，使得 Cursor 这类工具能够获取关键数据上下文，从而编写出更快速、更精准且符合生产就绪标准的安全代码。”

Snowflake 内置 MCP 服务器：更便捷、更完善的数据治理

通过将 MCP 服务器直接嵌入 Snowflake，客户可轻松将 AI 智能体与其受治理的企业数据相连接。其显著优势包括：

原生治理机制：为 MCP 服务器实施与数据管理相同的可信治理策略，涵盖基于角色的访问控制至数据脱敏；

降低集成成本：MCP 服务器实现一次性集成，任何兼容的 AI 智能体均可直接连接，无需额外开发，显著加速部署并降低维护成本；

可扩展框架：为 AI 智能体提供结构化数据与非结构化文档的访问能力，并通过工具优化持续提升智能体与数据的交互效能。

这些优势共同使 Snowflake 的 MCP 服务器成为企业部署 AI 智能体的强大助推器，在确保安全、治理与可信度的同时，将核心要素始终置于首位。

Snowflake MCP 服务器的运行机制

Snowflake MCP 服务器基于开放的 MCP 规范实现，其核心功能是作为工具集成的服务端平台。客户可通过创建 MCP 服务器对象，在服务器配置中定义具体工具及元数据。该服务器无需额外计算资源且不产生独立计费，所有服务器对象均通过 Snowflake 原生的基于角色的访问控制（RBAC）进行统一管理，确保用户与群组权限控制、数据脱敏及安全策略保持一致性。Snowflake 托管的 MCP 服务器严格遵循 MCP 协议要求，完整支持 OAuth 2.0 认证标准。

完成 MCP 服务器认证的客户端即可发现并调用其工具，工具发现与调用流程遵循 MCP 标准规范。AI 智能体通过查询 /tools/list 接口发现可用工具，通过调用 /tools/call 接口执行工具操作。

工具发现通过 tools/list 消息实现：

工具调用通过 tools/call 消息实现：

Snowflake MCP 服务器基于 Snowflake API 执行这些请求并返回结果。通过将标准化接口与 Snowflake 治理框架相结合，Snowflake MCP 服务器提供了可受企业级管理的成熟解决方案。

从 Claude.ai 连接至 Snowflake MCP 服务器

Claude.ai 是由 Anthropic 构建的新一代 AI 助手，经过训练具备安全性、准确性和可靠性，可有效提升工作效率。该 AI 智能体能够在关键数据分析等任务中提供专家级协作支持。

若要在 Claude.ai 中添加 Snowflake MCP 服务器，请点击"添加自定义连接器"并导航至组织连接器界面。随后将 Snowflake MCP 服务器作为自定义连接器进行配置。

建立连接后，您即可通过 Claude.ai 直接与 Snowflake 数据进行交互操作。

通过与 Snowflake 数据平台对接，Claude 能够安全地获取结构化和非结构化数据——无需手动上传文件或重复提供业务与产品背景信息。借助 Snowflake MCP 服务器，Claude 可直接为您提供这些洞察，节省大量人工处理时间，使团队能专注于战略规划而非信息收集。

“下一代企业级 AI 的发展关键在于协调由专业化 AI 智能体组成的协作团队，以实现复杂流程的自动化。要使这些智能体工作流在企业环境中成功落地，必须将其建立在安全、高质量的数据基础之上。”CrewAI 联合创始人兼首席执行官 João Moura 表示，“Snowflake 推出托管式 MCP 服务器，为我们的 AI 智能体团队访问、分析并基于 AI 数据云中受治理的数据采取行动提供了至关重要的安全通道。对于我们的共同客户而言，此次合作使得多智能体系统从理论概念转变为可实际部署的企业级解决方案，我们非常荣幸能作为首发合作伙伴参与其中。”

在您的 MCP 服务器中使用 Cortex 知识扩展功能

Snowflake Cortex 知识扩展功能能够为 AI 智能体应用提供来自第三方供应商与出版商的专有上下文及知识库，同时确保内容所有者的知识产权保护与规范署名。该扩展服务已上线于 Snowflake Marketplace，汇聚了包括 The Associated Press、The Washington Post、Gannett | USA TODAY Network、Stack Overflow、Packt Publishing 以及 Snowflake 官方发布的 PubMed 等顶级内容提供商。

当 Cortex 知识扩展功能在您的 Snowflake 账户中完成部署后，即可作为 Cortex 搜索服务工具集成至您的 MCP 服务器中。

Snowflake MCP 服务器入门指南

Snowflake MCP 服务器现已开放公开预览，并提供了丰富的入门资源帮助用户快速上手。搭建该服务器主要包含以下四个步骤：

• 创建工具并配置所需权限；

• 按照规范列出的工具清单创建 MCP 服务器对象；

• 通过安全集成功能设置认证体系，并为客户端配置访问密钥；

• 使用 Claude.ai 等客户端连接 Snowflake MCP 服务器端点。

现在您可以通过 Cortex Analyst 处理自然语言查询，或借助 Cortex Search 实现文档检索。多数客户会从简单的只读用例切入，随后逐步拓展到包含用户自定义函数（UDF）或存储过程的标准化操作流程。

了解更多

Snowflake 的 MCP 服务器是构建于 Snowflake 之上的 AI 应用在智能体架构演进中的重要里程碑。它提供了一个受治理的开放标准接口，使得 AI 智能体能够轻松连接 Snowflake 平台上的 AI 就绪数据。客户可利用这些经过治理的结构化与非结构化数据获取更丰富的洞察，并加速生成式 AI 应用的交付进程。

我们建议客户立即开始探索：

• 通过本快速入门指南，20分钟内即可部署您的首个Snowflake MCP服务器；

• 探索现有Cortex知识扩展功能，将其集成至您的 AI 应用程序中；

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借助 Snowflake MCP，您的 Snowflake AI 数据云将成为可信 AI 的基石，助力组织提升运营效率、增强适应能力，最终交付具有实际影响力的 AI 驱动型应用。

原文地址：https://www.snowflake.com/en/blog/managed-mcp-servers-secure-data-agents/

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