Connectez Snowflake à Claude avec MCP

MCP · Flocon de neige à Claude

Demander Claude à propos de votre entrepôt Snowflake, en anglais simple

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.

Environ 10 minutes Claude, ChatGPT, Cursor + 11 autres clients Vos identifiants vous suivent. En lecture seule, toujours

Ce que vous obtiendrez

Claude peut répondre à vos questions sur votre entrepôt Snowflake grâce à des requêtes en lecture seule en temps réel, expliquer la signification des colonnes et vous fournir des informations complémentaires, sans jamais accéder à votre base de données ni modifier votre pare-feu : l’agent, déjà présent sur votre réseau, exécute les requêtes SQL et renvoie uniquement les lignes. Une fois l’agent installé, la connexion à Claude prend environ 90 secondes si vous êtes à l’aise avec une interface de configuration. Voici un exemple :

Claude ChatGPT Curseur Code Claude VS Code planche à voile Gemini CLI JetBrains Manuscrit+5 autresLecture seule

Qu'y a-t-il dans ORDRES Dans mon entrepôt Snowflake ? Montrez-moi quelques lignes et dites-moi ce que signifie chaque colonne.

qs_get_table_schema qs_run_query intelligence de schéma

J'ai d'abord examiné la structure de la table, puis j'ai exécuté une requête en lecture seule via votre agent. Voici trois lignes de la table ORDERS :

numéro_de_commande	nom_client	total de la commande
1042	Commerçants du Vent du Nord	Seattle
1057	Pourvoyeurs alpins	Denver
1063	Harbour Foods	Halifax

numéro_de_commande identifie la ligne. nom_client et total de la commande sont décrites dans votre modèle d'intelligence sémantique, je peux donc les filtrer par nom.

Lesquels trois total de la commande Quelles sont les valeurs qui ont généré le plus de revenus ce trimestre ? Comment cela se compare-t-il au trimestre précédent ? Y a-t-il des points à examiner ?

qs_get_relationships qs_run_query qs_run_query

J'ai rejoint ORDRES à commandes Semantic Intelligence a identifié une relation, puis a effectué une agrégation pour chaque trimestre. Les deux requêtes étaient en lecture seule et ont renvoyé 3 lignes chacune :

total de la commande	Ce trimestre	dernier trimestre	Changement
Denver	184,200	133,900	+38%
Seattle	171,650	168,400	+2%
Halifax	96,300	129,700	−26%

Denver Voici le constat : le chiffre d'affaires a augmenté de 38 % avec un nombre de clients quasiment identique, ce qui a entraîné une hausse de la valeur moyenne des commandes. Halifax Le chiffre d'affaires a chuté de 26 %, et cette baisse concerne deux clients qui passaient commande tous les mois le trimestre dernier et pas du tout ce trimestre ; il serait judicieux de les contacter avant la fin du mois. À Seattle, le chiffre est stable. Pourriez-vous me donner les coordonnées des deux clients d'Halifax ?

Sélection uniquement, vérifiée par l'agent connecté à l'onglet Activité MCP 9 lignes ont été renvoyées en 3 requêtes. Même connexion dans 14 clients MCP

Vous préférez ne pas du tout connecter de client IA ? Concernant le plan d'affaires, 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 stocke vos données dans son propre cloud. Claude, en revanche, s'exécute dans un navigateur ou un terminal et n'en a aucune connaissance. La méthode habituelle consiste à coller un schéma dans le chat et à croiser les doigts, ou à fournir votre mot de passe Snowflake à un serveur MCP open source. Query Streams fonctionne différemment : l'agent déjà installé sur votre entrepôt Snowflake exécute les requêtes SQL écrites par Claude, en lecture seule, et le serveur MCP vérifie, entre les requêtes, qui les effectue et à quelle fréquence. Claude obtient des réponses, mais jamais d'identifiants.

Ce dont vous aurez besoin

Un compte Query Streams

MCP est inclus dans tous les forfaits, même le forfait gratuit. Le forfait gratuit permet une clé ou une application connectée, ce qui est suffisant pour ce guide. Inscrivez-vous sur mon.querystreams.com.

Snowflake connecté via l'agent

L'agent est installé sur n'importe quel ordinateur toujours allumé, avec la connexion Snowflake ajoutée dans les agents de données. Pas encore terminé ? Connectez d'abord Snowflake; cela prend environ dix minutes.

MCP activé pour vous

Les créateurs, propriétaires et administrateurs y ont accès dès le départ. Tous les autres ont besoin d'un administrateur pour activer le contrôle parental. MCP interrupteur à côté de leur nom sous Compte → Contrôle d'accèsEn attendant, la page MCP indique « MCP est désactivé pour votre compte ».

Un client IA

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.

Configurez-le en quatre étapes

1. Ouvrez MCP dans le portail

   Connectez-vous à mon.querystreams.com et ouvert Flux → En direct → MCPLa page comporte quatre onglets : Connexions, Context, Outils et, pour les administrateurs, Activité. Check the Semantic Intelligence panel on Connexions 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.

   Open MCP

   Vous voyez le message « MCP est désactivé pour votre compte » ? Votre organisation dispose de MCP, mais votre compte utilisateur est désactivé. Un administrateur l'active à l'aide de la commande suivante : MCP interrupteur à côté de votre nom sous Compte → Contrôle d'accèsLes créateurs, les propriétaires et les administrateurs sont présents dès le début.

2. Choisissez votre mode de connexion

   Il y a deux entrées, et elles mènent au même endroit :

   Applications de messagerie instantanée · sans clé

   claude.ai, Claude Desktop, ChatGPT

   In claude.ai and Claude Desktop, open the Query Streams listing in Anthropic’s Connectors Directory, click Connecter 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 Approuver la connexion. Nothing to copy. The connection appears on the Connexions tab and can be revoked there.

   Outils de développement · une clé

   Claude Code, Curseur, VS Code et amis

   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 Nom de la clé, Lire et Run queries ticked, an Expiration (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.

   Les deux méthodes utilisent les mêmes trois autorisations, que vous choisissez sur l'écran de consentement ou sur la clé :

   Lire

   Consultez les connecteurs, parcourez les tables et les colonnes, lisez vos requêtes enregistrées et vos règles d'alerte. Ne renvoie jamais les données des lignes.

   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.

   Analyser

   Créez des profils de tables, découvrez les relations et lancez une analyse d'intelligence sémantique. Cette opération consomme des crédits Nova AI et des données ; l'écran de consentement n'est donc jamais pré-coché.

   Vous avez perdu la clé ? It is listed on the Connexions tab: Reveal full key shows it again and Copier la clé complète Il est copié. Révoquez-le à cet endroit si un ordinateur portable est perdu ; chaque client l’utilisant échoue à son prochain appel, dans un délai d’environ cinq minutes.

3. Connectez-vous à Claude

   Choisissez la recette du Claude que vous utilisez. L'adresse du serveur est la même partout : https://mcp.querystreams.com/mcp.

   Claude sur le web, Claude Desktop et mobile pas de clé

   1. Ouvrez le Query Streams listing in Anthropic’s Connectors Directory and click Connecter. In Desktop it then sits under + → Connecteurs.
   2. Fallback, if your organization hides directory connectors: Settings → Connectors → Add custom connector, name Flux de requêtes, URL https://mcp.querystreams.com/mcp, OAuth fields empty, Ajouter; then in a chat + → Flux de requêtes → Connecter.
   3. Un onglet Flux de requêtes s'ouvre. Connectez-vous si nécessaire, sélectionnez l'organisation et consultez. Lire et Run queries, éventuellement Limiter à des connecteurs spécifiques, et cliquez Approuver la connexion.
   4. De retour dans Claude, vous voyez « Connecté aux flux de requêtes ». La première fois que Claude utilise un outil, il vous demande de choisir. Toujours permettre.

   Si vous l'ajoutez manuellement dans Claude Desktop, utilisez Paramètres → Connecteurs → Ajouter, pas le chat intégré Ajouter une place de marché Cette option nécessite un dépôt Git. Les connecteurs se synchronisent avec votre compte Claude, ce qui permet aux applications mobiles et à l'application de bureau de la prendre en charge automatiquement. Les noms des menus sont ceux d'Anthropic et peuvent être déplacés.

   Code Claude clé

   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"

   Cela décrit le projet actuel .mcp.json. Ajouter --scope utilisateur Pour avoir des flux de requêtes dans chaque projet. Exécuter /mcp À l'intérieur du code Claude, pour voir le lien.

   Curseur clé

   Ouvrir Paramètres du curseur → MCP → Ajouter un nouveau serveur MCP, ou modifier .cursor/mcp.json à la racine de votre espace de travail :

   .cursor/mcp.json

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

   Redémarrez le curseur ou exécutez MCP : Redémarrer les serveurs; un flux de requêtes Le badge apparaît dans la barre d'état du MCP.

   Vous utilisez autre chose ? The Portal’s Connect an AI client guide contient des recettes prêtes à l'emploi pour ChatGPT, VS Code, Visual Studio, OpenAI Codex CLI, Gemini CLI, Windsurf, Zed, Cline, Continue.dev et JetBrains AI, ainsi qu'un Coller et fusionner l'outil qui laisse tomber le flux de requêtes Ajoutez cette entrée à un fichier de configuration existant. Tout client compatible MCP sur HTTP fonctionne : serveur https://mcp.querystreams.com/mcp, en-tête Clé X-MCP (un Autorisation : Porteur L'en-tête avec la même clé fonctionne également).

4. Posez votre première question

   Commencez par une question dont vous connaissez déjà la réponse, afin de voir Claude utiliser l'outil adéquat. Voici trois outils qui fonctionnent bien avec votre entrepôt Snowflake :

   « Quelles données sont stockées dans mon entrepôt Snowflake ? »

   Claude liste les tables qu'il peut consulter, vous indique lesquelles possèdent une intelligence sémantique et vous demande ce que vous souhaitez examiner.

   « Montrez-moi dix lignes de la table COMMANDES et expliquez-moi chaque colonne. »

   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.

   « Combien de lignes la table ORDERS comporte-t-elle par total de commande ? Quel total de commande en comporte le plus ? »

   Claude écrit la clause GROUP BY dans le langage Snowflake, l'exécute et répond par une phrase accompagnée d'un petit tableau. Il poursuit la conversation dans le même ordre ; cela permet de conserver le contexte.

   Pour confirmer le câblage, demandez « De quels connecteurs Query Streams ai-je accès ? »Claude appelle qs_list_connectors, the Portal guide’s Check the connection step says Connecté, and the key or app on the Connexions tab shows its Dernière utilisation time within a few seconds.

Ce que Claude peut faire une fois connecté

Your AI client sees the Query Streams tools; it picks the right one for your question. The Portal’s Outils onglet 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 onglet: text cell limit, schema view, result size, analysis defaults and held results.

Pourquoi l'intelligence sémantique est importante ici

Chaque réponse que reçoit Claude est étiquetée avec l'origine de la structure, et Claude ajuste son degré de confiance envers ce qu'il voit.

Si une base de données est importante, exécutez l'analyse sémantique une seule fois. Nova → Intelligence. Le Connexions L'onglet affiche un panneau de couverture par connecteur. Comment fonctionne l'intelligence sémantique.

Ce que les plans permettent

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. Consultez la page des prix pour les indemnités.

Le garder en sécurité

Bonnes prochaines étapes

• Enregistrez les requêtes que vous considérez comme canoniques Dans Query Builder, Claude utilise d'abord les requêtes enregistrées ; par conséquent, « clients actifs » signifie ce que votre équipe définit.
• Utiliser un projet Claude avec les flux de requêtes connectés et intégrez vos règles internes dans ses instructions : quelle base de données Snowflake utiliser par défaut, quelles requêtes enregistrées constituent les définitions officielles.
• Grant Analyze vous permet d'obtenir des réponses plus approfondies. Le profilage d'une colonne avant le filtrage fait toute la différence entre deviner un code d'état et utiliser le bon. Cette opération consomme des crédits Nova AI ; elle est donc désactivée par défaut.
• Demandez un graphique. claude.ai génère des graphiques à partir des lignes renvoyées par Claude.

Quand quelque chose ne fonctionne pas

Questions que se posent les gens

Guides associés

• Connectez Microsoft SQL Server à Claude avec MCP
• Connectez PostgreSQL à Claude avec MCP
• Connectez MySQL à Claude avec MCP
• Connectez Microsoft Access à Claude avec MCP
• Connexion des flux de requêtes à Claude via MCP : configuration, autorisations et dépannage
• Comment connecter Snowflake à Google Sheets
• Tous les guides MCP