Verbinde Snowflake mit Claude mithilfe von MCP

MCP · Snowflake an Claude

Fragen Claude über Ihr Snowflake-Lager, in einfachem Englisch

Connect claude.ai, Claude Desktop, ChatGPT, Cursor or any MCP client to Query Streams once. Your AI client asks; the Agent that already sits with your Snowflake warehouse, its partner inside your network, does the heavy lifting: it runs the SQL read-only, and on paid plans it also sizes, profiles and holds results so follow-ups need no second query. No database password ever reaches the AI. About ten minutes, and the Free plan covers it.

Ungefähr 10 Minuten Claude, ChatGPT, Cursor + 11 weitere Kunden Die Zugangsdaten bleiben bei Ihnen Schreibgeschützt, immer

Was am Ende dabei herauskommt

Ein Agent namens Claude, der Fragen zu Ihrem Snowflake-Data-Warehouse mit Live-Abfragen (nur lesend) beantworten, die Bedeutung der Spalten erklären und bei weiteren Fragen nachfassen kann – ohne Datenbankzugriff und ohne Firewall-Änderungen: Der bereits in Ihrem Netzwerk befindliche Agent führt die SQL-Abfragen aus und sendet nur die Zeilen zurück. Sobald der Agent eingerichtet ist, dauert die Verbindung zu Claude etwa 90 Sekunden, sofern Sie mit den Einstellungen vertraut sind. So geht's:

Claude ChatGPT Cursor Claude Code VS Code Windsurf Gemini CLI JetBrains Kodex+5 weitereSchreibgeschützt

Was ist in BESTELLUNGEN in meinem Snowflake-Warehouse? Zeigen Sie mir ein paar Zeilen und erklären Sie mir die Bedeutung jeder Spalte.

qs_get_table_schema qs_run_query Schema-Intelligenz

Ich habe mir zunächst die Tabellenstruktur angesehen und anschließend eine schreibgeschützte Abfrage über Ihren Agenten ausgeführt. Hier sind drei der Zeilen aus der Tabelle ORDERS:

Bestellnummer	Kundenname	Bestellsumme
1042	Northwind Traders	Seattle
1057	Alpine Outfitters	Denver
1063	Harbour Foods	Halifax

Bestellnummer identifiziert die Zeile. Kundenname und Bestellsumme sind in Ihrem Semantic Intelligence-Modell beschrieben, sodass ich sie anhand ihres Namens filtern kann.

Welche drei Bestellsumme Welche Werte haben in diesem Quartal den größten Umsatz generiert? Wie verhält sich das im Vergleich zum letzten Quartal? Gibt es etwas, das ich mir genauer ansehen sollte?

qs_get_relationships qs_run_query qs_run_query

Ich habe mich angeschlossen BESTELLUNGEN zu Bestellungen Auf Grundlage der von Semantic Intelligence gefundenen Beziehung wurde anschließend für jedes Quartal eine Aggregation durchgeführt. Beide Abfragen waren schreibgeschützt und lieferten jeweils 3 Zeilen zurück:

Bestellsumme	Dieses Quartal	Letztes Quartal	Ändern
Denver	184,200	133,900	+38%
Seattle	171,650	168,400	+2%
Halifax	96,300	129,700	-26 %

Denver Die Geschichte lautet: Der Umsatz stieg um 38 % bei nahezu gleichbleibender Kundenzahl, wodurch der durchschnittliche Bestellwert stieg. Halifax Der Umsatz sank um 26 %, und der Rückgang betrifft zwei Kunden, die im letzten Quartal jeden Monat bestellt hatten, in diesem Quartal aber gar nicht – ein Anruf vor Monatsende lohnt sich. In Seattle blieb alles unverändert. Möchten Sie die beiden Halifax-Konten namentlich nennen?

Nur SELECT, geprüft vom Agenten Im MCP-Aktivitäts-Tab angemeldet 9 Zeilen wurden in 3 Abfragen zurückgegeben. Gleiche Verbindung in 14 MCP-Clients

Lieber gar keinen KI-Client einrichten? Zum Geschäftsplan Nova is the assistant built into Query Streams itself. It uses the same Agent toolset your AI client gets here, plus what an outside client does not: it drafts and validates the SQL against your Semantic Intelligence model, turns the answer into a chart, and saves the result as a query your team can run from Excel, Google Sheets or the REST API — no key, no connector, nothing to install. Use MCP when your people already live in Claude, Cursor or ChatGPT; use Nova when you want the answers inside the Portal.

Snowflake speichert Ihre Daten in seiner eigenen Cloud. Claude hingegen läuft in einem Browser oder Terminal und weiß nichts davon. Üblicherweise wird ein Schema in den Chat eingefügt und auf eine Lösung gehofft oder einem Open-Source-MCP-Server das Snowflake-Passwort übergeben. Query Streams geht anders vor: Der Agent, der bereits mit Ihrem Snowflake-Data-Warehouse verbunden ist, führt die von Claude geschriebenen SQL-Abfragen schreibgeschützt aus. Der MCP-Server prüft zwischenzeitlich, wer die Anfrage stellt, welche Aktionen ausgeführt werden und wie oft. Claude erhält Antworten, aber niemals Zugangsdaten.

Was Sie benötigen

Ein Query Streams-Konto

MCP ist in allen Tarifen enthalten, auch in der kostenlosen Version. Die kostenlose Version erlaubt einen Schlüssel oder eine verbundene App – mehr benötigt dieser Leitfaden nicht. Melden Sie sich an unter mein.querystreams.de.

Snowflake hat sich über den Agenten verbunden.

Der Agent wird auf jedem ständig eingeschalteten Computer installiert, wobei die Snowflake-Verbindung in den Datenagenten hinzugefügt wird. Noch nicht fertig? Verbinden Sie Snowflake zuerst.Es dauert ungefähr zehn Minuten.

MCP ist für Sie aktiviert

Ersteller, Eigentümer und Administratoren haben von Anfang an Zugriff darauf. Alle anderen benötigen einen Administrator, der die Einstellungen ändert. MCP Schalter neben ihrem Namen unter Konto → ZugriffskontrolleBis dahin heißt es auf der MCP-Seite: „MCP ist für Ihr Konto deaktiviert.“

Ein KI-Client

Chat apps such as claude.ai, Claude Desktop and ChatGPT connect with no key. Claude Code, Cursor, VS Code and about ten other tools use a key; the Portal’s Connect an AI client guide sets up each one.

Richten Sie es in vier Schritten ein

1. MCP im Portal öffnen

   Anmelden unter mein.querystreams.de und öffnen Streams → Live → MCPDie Seite hat vier Registerkarten: Verbindungen, Context, Werkzeuge und für Administratoren Aktivität. Check the Semantic Intelligence panel on Verbindungen while you are here: it lists your Snowflake connector and whether Semantic Intelligence has run on it. Complete coverage is what lets Claude write correct Snowflake SQL on the first try.

   MCP öffnen

   Wird die Meldung „MCP ist für Ihr Konto deaktiviert“ angezeigt? Ihre Organisation nutzt MCP, aber Ihr Benutzer ist deaktiviert. Ein Administrator aktiviert es mit dem MCP Schalter neben Ihrem Namen unter Konto → ZugriffskontrolleSchöpfer, Eigentümer und Administratoren sind von Anfang an dabei.

2. Wählen Sie aus, wie Sie die Verbindung herstellen möchten.

   Es gibt zwei Wege hinein, und sie enden am selben Ort:

   Chat-Apps · keine Taste

   claude.ai, Claude Desktop, ChatGPT

   In claude.ai and Claude Desktop, open the Query Streams listing in Anthropic’s Connectors Directory, click Verbinden and approve. Adding it by URL, https://mcp.querystreams.com/mcp, is the fallback. In ChatGPT you add Query Streams from the app (developer mode for now) and sign in with Query Streams. Either way a Query Streams page opens: pick the organization and the permissions and click Verbindung genehmigen. Nothing to copy. The connection appears on the Verbindungen tab and can be revoked there.

   Entwicklertools · ein Schlüssel

   Claude Code, Cursor, VS Code und Freunde

   On the MCP page click Connect an AI client. The guide asks How will your AI client connect?: choose Use a key in a config file, pick your tool, then Generate a key for it: a Schlüsselname, Lesen und Run queries ticked, an Ablauf (Never, 30 days, 90 days or 1 year). Set it up shows the snippet with the key filled in, and Check the connection waits for the first call.

   Beide Methoden verwenden dieselben drei Berechtigungen, die Sie entweder auf dem Zustimmungsbildschirm oder auf dem Schlüssel auswählen:

   Lesen

   Listen Sie Konnektoren auf, durchsuchen Sie Tabellen und Spalten, lesen Sie Ihre gespeicherten Abfragen und Benachrichtigungsregeln. Es werden niemals Zeilendaten zurückgegeben.

   Run queries

   Run read-only SQL and saved queries through your Agent and return the rows. Without it your AI client can describe your data but not answer from it.

   Analysieren

   Profiltabellen werden erstellt, Beziehungen erkannt und ein Lauf der semantischen Intelligenz in die Warteschlange gestellt. Dies verbraucht Nova-KI-Credits und Datenvolumen, sodass die Zustimmungsabfrage diese Option nicht vorauswählt.

   Schlüssel verloren? It is listed on the Verbindungen tab: Reveal full key shows it again and Vollständigen Schlüssel kopieren Kopiert es. Entzieht es dort, wenn ein Laptop verloren geht; jeder Client, der es benutzt, schlägt beim nächsten Anruf innerhalb von etwa fünf Minuten fehl.

3. Verbinde dich mit Claude

   Wählen Sie das Rezept für den Claude, den Sie verwenden möchten. Die Serveradresse ist überall gleich: https://mcp.querystreams.com/mcp.

   Claude im Web, Claude Desktop und Mobilgeräte kein Schlüssel

   1. Öffnen Sie die Query Streams listing in Anthropic’s Connectors Directory and click Verbinden. In Desktop it then sits under + → Connectoren.
   2. Fallback, if your organization hides directory connectors: Settings → Connectors → Add custom connector, name Abfrageströme, URL https://mcp.querystreams.com/mcp, OAuth fields empty, Hinzufügen; then in a chat + → Abfrageströme → Verbinden.
   3. Es öffnet sich ein Tab „Abfrageströme“. Melden Sie sich gegebenenfalls an, wählen Sie die Organisation aus und überprüfen Sie die Abfrage. Lesen und Run queriesoptional Beschränkung auf bestimmte Anschlüsseund klicken Sie Verbindung genehmigen.
   4. Zurück in Claude sehen Sie „Mit Abfrageströmen verbunden“. Wenn Claude zum ersten Mal ein Tool verwendet, werden Sie gefragt; wählen Sie Immer erlauben.

   Wenn Sie es manuell in Claude Desktop hinzufügen, verwenden Sie Einstellungen → Konnektoren → Hinzufügennicht der Chat Marktplatz hinzufügen Diese Option erfordert ein Git-Repository. Konnektoren werden mit Ihrem Claude-Konto synchronisiert, sodass die mobilen Apps und die Desktop-Version es automatisch erkennen. Die Menünamen stammen von Anthropic und können geändert werden.

   Claude Code Schlüssel

   One command, with your key from the Connections tab:

   Terminal

   claude mcp add --transport http querystreams https://mcp.querystreams.com/mcp \ --header "X-MCP-Key: qsmcp_PASTE_YOUR_KEY_HERE"

   Das schreibt das aktuelle Projekt. .mcp.json. Hinzufügen --scope Benutzer Query Streams in jedem Projekt haben. Ausführen /mcp Im Claude-Code sehen Sie, ob die Verbindung besteht.

   Cursor Schlüssel

   Öffnen Cursor-Einstellungen → MCP → Neuen MCP-Server hinzufügenoder bearbeiten .cursor/mcp.json im Stammverzeichnis Ihres Arbeitsbereichs:

   .cursor/mcp.json

   { "mcpServers": { "querystreams": { "url": "https://mcp.querystreams.com/mcp", "headers": { "X-MCP-Key": "qsmcp_PASTE_YOUR_KEY_HERE" } } } }

   Cursor neu starten oder ausführen MCP: Server neu starten; A Abfrageströme Das Symbol erscheint in der MCP-Statusleiste.

   Etwas anderes verwenden? The Portal’s Connect an AI client guide enthält sofort einsatzbereite Rezepte für ChatGPT, VS Code, Visual Studio, OpenAI Codex CLI, Gemini CLI, Windsurf, Zed, Cline, Continue.dev und JetBrains AI sowie ein Einfügen und Zusammenführen Werkzeug, das die Abfrageströme Eintrag in eine bereits vorhandene Konfigurationsdatei. Jeder Client, der MCP über HTTP unterstützt, funktioniert: Server https://mcp.querystreams.com/mcp, Kopfzeile X-MCP-Schlüssel (ein Autorisierung: Inhaber (Auch eine Kopfzeile mit demselben Schlüssel funktioniert.)

4. Stelle deine erste Frage

   Beginnen Sie mit einer Frage, deren Antwort Sie bereits kennen, damit Sie sehen können, wie Claude das richtige Werkzeug auswählt. Drei Beispiele, die gut mit Ihrem Snowflake-Warehouse funktionieren:

   „Welche Daten befinden sich in meinem Snowflake-Warehouse?“

   Claude listet die Tabellen auf, die er sehen kann, teilt Ihnen mit, welche Tabellen über semantische Intelligenz verfügen, und fragt Sie, was Sie sich ansehen möchten.

   „Zeigen Sie mir zehn Zeilen aus der Tabelle ORDERS und erklären Sie jede Spalte.“

   Claude reads the table structure first (Read), then runs one SELECT through your Agent (Run queries) and describes what customer_name and order_total mean.

   „Wie viele Zeilen enthält ORDERS pro order_total? Welche order_total hat die meisten?“

   Claude schreibt die GROUP BY-Klausel in Snowflakes Sprache, führt sie aus und antwortet mit einem Satz und einer kleinen Tabelle. Die weitere Kommunikation erfolgt im selben Chat, um den Kontext zu erhalten.

   Um die Verkabelung zu überprüfen, fragen Sie „Welche Query Streams-Konnektoren habe ich?“Claude ruft an qs_list_connectors, the Portal guide’s Check the connection step says Verbunden, and the key or app on the Verbindungen tab shows its Zuletzt verwendet time within a few seconds.

Was Claude tun kann, sobald er verbunden ist

Your AI client sees the Query Streams tools; it picks the right one for your question. The Portal’s Werkzeuge Registerkarte lists all 38 tools and modes with what your plan includes. On every plan, Free included:

The Analytic toolset. On paid plans the Agent does the groundwork where your Snowflake warehouse lives, so your AI client spends its attention on the thinking. Free works as it always has.

The defaults live on the Context Registerkarte: text cell limit, schema view, result size, analysis defaults and held results.

Warum semantische Intelligenz hier wichtig ist

Jede Antwort, die Claude erhält, wird mit dem Hinweis versehen, woher die Struktur stammt, und Claude passt an, wie sehr er dem Gesehenen vertraut.

Wenn eine Datenbank wichtig ist, führen Sie Semantic Intelligence einmalig darauf aus. Nova → Intelligenz. Der Verbindungen Die Registerkarte zeigt ein Abdeckungsfeld pro Anschluss an. Wie semantische Intelligenz funktioniert.

Was die Pläne erlauben

MCP is on every plan, including Free, with no separate fee. What each plan sets is how many keys or connected apps you can hold and how many calls a minute your AI client may make:

A connected app counts as a key. On top of the per-minute figure, any one key may run at most 10 queries a minute. A query runs for up to 60 seconds unless your AI client asks for more, up to five minutes. Your plan also sets how many rows one query returns and, with the Analytic toolset, how long and how large a held result may be; the full MCP guide lists every plan. The rows your AI client receives count against your Data Realm allowance, the same pool your Excel and Sheets queries use, and MCP is measured the same way as your spreadsheet queries. Semantic Intelligence runs started from Claude spend Nova AI credits, exactly as they do from the Portal. Siehe die Preisseite für die Zulagen.

Es sicher aufbewahren

Gute nächste Schritte

• Speichern Sie die Abfragen, die Sie als kanonisch betrachten. Im Abfrage-Generator greift Claude zuerst auf gespeicherte Abfragen zu, daher bedeutet „aktive Kunden“ genau das, was Ihr Team darunter versteht.
• Verwenden Sie ein Claude-Projekt mit angehängten Query Streams und fügen Sie Ihre Hausregeln in die Anweisungen ein: welche Snowflake-Datenbank standardmäßig verwendet werden soll, welche gespeicherten Abfragen die offiziellen Definitionen sind.
• Grant Analyze, wenn Sie tiefergehende Antworten wünschen. Die Profilerstellung einer Spalte vor dem Filtern ist der Unterschied zwischen dem Raten eines Statuscodes und der Verwendung des richtigen. Dies verbraucht Nova-KI-Credits und ist daher deaktiviert, bis Sie es explizit anordnen.
• Bitten Sie um eine Übersicht. claude.ai erstellt Diagramme aus den Zeilen, die Claude zurückerhält.

Wenn etwas nicht funktioniert

Fragen, die Menschen stellen

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