Snowflake mit ChatGPT verbinden — über MCP

💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Snowflake klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein git clone, kein lokaler Server.

Snowflake + ChatGPT

Stell deine Fragen an Snowflake-Daten aus Claude, ChatGPT oder Copilot über den offiziellen, von Snowflake verwalteten MCP-Server: Cortex Agents, semantische Views für Cortex Analyst, Cortex Search und deine eigenen Funktionen, geregelt über deine Snowflake-Rollen.

Voraussetzungen

Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:

SNOWFLAKE_ACCOUNT_HOST, SNOWFLAKE_DATABASE, SNOWFLAKE_SCHEMA, SNOWFLAKE_MCP_SERVER, SNOWFLAKE_PAT

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

AnythingMCP bindet den von Snowflake verwalteten MCP-Server an, Snowflakes offiziellen MCP-Server, der in deinem eigenen Snowflake-Account läuft. Du legst in einer Datenbank und einem Schema ein MCP-Server-Objekt an, und es stellt die Tools bereit, die du darin definierst: Cortex Agents, semantische Views für Cortex Analyst, Cortex-Search-Services, SQL-Ausführung sowie eigene UDFs und Stored Procedures. AnythingMCP verbindet sich mit einem Programmatic Access Token (PAT).

Die Tools sind die, die du definierst. Dein Server-Objekt legt fest, welche Tools es gibt (höchstens 50 pro Server) und wie sie heißen. Bei der Installation fragt AnythingMCP den Server nach seiner Liste, du bekommst also genau deine Tools. Die fünf Tools in der Tabelle unten sind die Beispiele aus Snowflakes Dokumentation, eines pro Tool-Typ; sie werden nur verwendet, wenn der Server bei der Installation nicht erreichbar ist. Nachdem du das Server-Objekt geändert hast (CREATE OR REPLACE MCP SERVER mit neuer Spezifikation), öffne den Connector und klicke auf Discover tools.

Die Einrichtung dauert etwa 15 Minuten und braucht einen Snowflake-Admin (ACCOUNTADMIN oder einen delegierten Admin).

1. Lege in einem Worksheet das MCP-Server-Objekt in der Datenbank und dem Schema an, in denen es liegen soll. Snowflake empfiehlt, für geregelte Geschäftsfragen einen Cortex Agent bereitzustellen:

   CREATE OR REPLACE MCP SERVER analytics_db.mcp.business_mcp
     FROM SPECIFICATION $$
     tools:
       - name: "business_data_agent"
         type: "CORTEX_AGENT_RUN"
         identifier: "analytics_db.mcp.sales_agent"
         title: "Governed business data agent"
         description: "Use this agent for governed business data questions."
     $$;
   

   Die anderen Tool-Typen sind CORTEX_ANALYST_MESSAGE (eine semantische View), CORTEX_SEARCH_SERVICE_QUERY (ein Cortex-Search-Service), SYSTEM_EXECUTE_SQL (direktes SQL, standardmäßig nur lesend) und GENERIC (eine UDF oder Stored Procedure mit einem input_schema).
2. Lege eine Rolle mit minimalen Rechten an und gib ihr nur, was die Tools brauchen:

   GRANT USAGE ON MCP SERVER analytics_db.mcp.business_mcp TO ROLE mcp_access;
   

   Dazu USAGE auf Datenbank, Schema und Warehouse, USAGE auf jeden Agent, jeden Cortex-Search-Service, jede Funktion oder Prozedur, SELECT auf jede semantische View und für Agents die Datenbankrolle SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER. Zugriff auf den Server gibt noch keinen Zugriff auf seine Tools: Jedes Tool braucht seinen eigenen Grant. Gib die Rolle dem Benutzer, mit dem AnythingMCP sich verbindet, am besten einem Service-User (TYPE = SERVICE), und gib diesem Benutzer ein Default-Warehouse.
3. Erstelle den Token, beschränkt auf diese Rolle und mit Ablaufdatum, und kopiere token_secret (Snowflake zeigt ihn nur einmal):

   ALTER USER mcp_service ADD PROGRAMMATIC ACCESS TOKEN amcp_token
     ROLE_RESTRICTION = 'MCP_ACCESS' DAYS_TO_EXPIRY = 90;
   

   In Snowsight findest du dasselbe unter Governance & security > Users & roles > der Benutzer > Programmatic access tokens > Generate new token, mit One specific role.
4. Gib das Netzwerk frei. Standardmäßig funktioniert ein PAT nur für einen Benutzer mit Network Policy, und diese Policy muss die Adresse zulassen, von der AnythingMCP aufruft. Bei AnythingMCP Cloud nennt dir der Support die aktuelle Ausgangs-IP:

   CREATE NETWORK RULE amcp_ingress MODE = INGRESS TYPE = IPV4 VALUE_LIST = ('<egress IP>');
   ALTER NETWORK POLICY <your_policy> ADD ALLOWED_NETWORK_RULE_LIST = ('amcp_ingress');
   

5. Installiere in AnythingMCP Snowflake aus dem Katalog und fülle aus:
   • SNOWFLAKE_ACCOUNT_HOST: den Account-Host ohne https://, zum Beispiel myorg-myaccount.snowflakecomputing.com. Nimm Bindestriche, keine Unterstriche: Ein Host wie myorg-my_account verbindet nicht, schreib stattdessen myorg-my-account.
   • SNOWFLAKE_DATABASE, SNOWFLAKE_SCHEMA und SNOWFLAKE_MCP_SERVER: wo das Server-Objekt liegt und wie es heißt (SHOW MCP SERVERS IN ACCOUNT listet sie auf).
   • SNOWFLAKE_PAT: den Token aus Schritt 3. Er wird verschlüsselt gespeichert und als Bearer-Token mit X-Snowflake-Authorization-Token-Type: PROGRAMMATIC_ACCESS_TOKEN gesendet.

Sicherheit: Die Rolle ist die echte Grenze, die KI sieht alles, was diese Rolle sieht. Nimm lieber einen Cortex Agent oder Cortex Analyst als rohes SQL; Snowflake rät, ein SYSTEM_EXECUTE_SQL-Tool auf einen eigenen Server mit eigener, minimaler Rolle zu legen. Das Beispiel für SQL-Ausführung (snowflake_sql_exec_tool) ist nach der Installation ausgeschaltet; wenn dein Server so ein Tool hat, lass read_only: true in seiner Konfiguration, bevor du es einschaltest. Die Tools laufen auf deinem Warehouse, und Cortex-Aufrufe verbrauchen Snowflake-Credits. Den Token kannst du jederzeit widerrufen mit ALTER USER mcp_service REMOVE PROGRAMMATIC ACCESS TOKEN amcp_token;

Erste Aufrufe: Stell einem Agent- oder Cortex-Analyst-Tool eine einfache Frage in message (Cortex Analyst liefert auch das erzeugte SQL); gib einem Cortex-Search-Tool eine query und ein limit. Antworten von SQL-Ausführung und eigenen Tools werden bei 250 KB abgeschnitten, wähle also weniger Spalten oder Zeilen; Agent-Antworten können groß werden, weil sie Denkschritte und Quellen enthalten.

Wenn etwas nicht klappt: 401 heißt, der Token ist falsch oder abgelaufen, oder die Network Policy blockiert den Aufruf; fehlen Tools in der Liste, fehlt der Rolle USAGE auf dem MCP-Server; scheitert ein gelistetes Tool, fehlt der Rolle der Grant auf das zugrunde liegende Objekt oder dem Benutzer ein Default-Warehouse.

Schritt 2 — Adapter installieren

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in ChatGPT hinzufügen

Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

ChatGPT verbindet MCP-Server als eigene Apps im Entwicklermodus (Developer mode). Den gibt es in den kostenpflichtigen Tarifen, nicht im kostenlosen. In Business- und Enterprise-Workspaces muss ihn eventuell erst ein Admin freigeben.

1. Öffne in ChatGPT Settings → Security and login und aktiviere Developer mode.
2. Geh zu chatgpt.com/plugins und klicke auf +.
3. Gib einen Namen und eine kurze Beschreibung ein, z. B. Name: Snowflake.
4. Trag unter Connection die MCP-Server-URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID ein und erstelle die Verbindung.
5. Wenn ChatGPT danach fragt, meldest du dich bei AnythingMCP an (OAuth) und erlaubst den Zugriff.

Verfügbare Tools

FAQ

Funktioniert der kostenlose ChatGPT-Tarif mit eigenen MCP-Connectors? Nein. Eigene MCP-Verbindungen brauchen den Entwicklermodus, und den gibt es nur in kostenpflichtigen Tarifen.

Nächste Schritte

• Connector-Startseite
• Mit Claude verbinden
• Mit Cursor verbinden
• Mit Gemini verbinden
• Mit Meta Muse verbinden