تكامل خادم Gravitino MCP

ما الذي يفعله خادم “Gravitino” MCP؟

خادم Gravitino MCP هو خادم Model Context Protocol (MCP) يوفر تكاملاً سلساً بين المساعدين الذكاء الاصطناعي وخدمات Apache Gravitino (قيد الحضانة). من خلال إتاحة واجهات Gravitino API، يمكّن هذا الخادم الأدوات الخارجية وسير العمل من التفاعل مع مكونات بيانات التعريف مثل الكتالوجات، المخططات، الجداول، وأكثر. يعمل خادم Gravitino MCP كجسر قوي، يسمح للمطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي بتنفيذ عمليات بيانات التعريف، واستعلام معلومات الهيكلية، وإدارة أدوار المستخدمين بكفاءة. يبسط الخادم العمليات المعقدة لبيانات التعريف من خلال واجهة موحدة، مما يجعل من السهل دمج مهام إدارة منصة البيانات مباشرة داخل بيئات التطوير المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أو التدفقات المؤتمتة.

قائمة الأسئلة (Prompts)

لم يتم ذكر قوالب أسئلة صريحة في الوثائق المقدمة.

قائمة الموارد (Resources)

لم يتم ذكر قائمة صريحة للموارد في الوثائق.

قائمة الأدوات (Tools)

• get_list_of_catalogs: جلب قائمة الكتالوجات من مثيل Gravitino.
• get_list_of_schemas: جلب قائمة المخططات عبر الكتالوجات.
• get_list_of_tables: جلب قائمة الجداول المتوفرة في المخطط (مع دعم التصفح).

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• اكتشاف بيانات التعريف: يمكّن المطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي من سرد واستكشاف الكتالوجات والمخططات والجداول بكفاءة داخل Apache Gravitino، ويدعم حوكمة البيانات وسير العمل التوثيقي.
• تكامل منصة البيانات المؤتمتة: يبسط ربط الأنظمة الخارجية أو سير عمل الذكاء الاصطناعي بـ Gravitino لاستعلامات بيانات التعريف في الوقت الفعلي، ويقلل من استدعاءات API اليدوية.
• إدارة الوصول بناء على الأدوار: من خلال أدوات إدارة المستخدمين والأدوار (المشار إليها في الميزات)، يمكن للمطورين دمج سير عمل التحكم بالوصول.
• استكشاف البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي: يسمح للمساعدين الذكاء الاصطناعي بإظهار هياكل البيانات المتاحة، مما يدعم اقتراحات الشيفرة الذكية أو خطوط تحليل البيانات.
• أتمتة سير العمل: دمج عمليات بيانات التعريف في خطوط عمل مؤتمتة، مثل مزامنة تغييرات المخطط أو تدقيق هياكل الجداول.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. المتطلبات الأساسية: تأكد من تثبيت Node.js وأداة uv.
2. تحديد ملف الإعدادات: افتح ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
3. إضافة خادم Gravitino MCP: أدخل مقطع JSON التالي تحت قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "Gravitino": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/mcp-server-gravitino",
           "run",
           "--with",
           "fastmcp",
           "--with",
           "httpx",
           "--with",
           "mcp-server-gravitino",
           "python",
           "-m",
           "mcp_server_gravitino.server"
         ],
         "env": {
           "GRAVITINO_URI": "http://localhost:8090",
           "GRAVITINO_USERNAME": "admin",
           "GRAVITINO_PASSWORD": "admin",
           "GRAVITINO_METALAKE": "metalake_demo"
         }
       }
     }
   }
   

4. تعديل متغيرات البيئة: استبدل GRAVITINO_URI، وGRAVITINO_USERNAME، وGRAVITINO_PASSWORD، وGRAVITINO_METALAKE بقيمك الفعلية.
5. احفظ وأعد التشغيل: احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
6. تحقق من الإعداد: تأكد من أن الخادم يعمل وقابل للوصول عبر نقطة النهاية التي تم إعدادها.

ملاحظة: لتأمين مفاتيح API أو بيانات الاعتماد الحساسة، استخدم متغيرات البيئة في قسم env كما هو موضح أعلاه.

Claude

1. تأكد من تثبيت Node.js و uv.
2. حرر ملف إعدادات Claude.
3. أضف إعدادات خادم Gravitino MCP (كما أعلاه) إلى قسم mcpServers.
4. حدث متغيرات البيئة لنشر الخدمة الخاص بك.
5. احفظ، أعد تشغيل Claude، وتأكد من إمكانية الوصول إلى الخادم.

Cursor

1. المتطلبات: تثبيت Node.js و uv.
2. افتح إعدادات Cursor.
3. أدخل مقطع JSON الخاص بخادم Gravitino MCP (انظر أعلاه).
4. أدخل متغيرات البيئة الصحيحة.
5. احفظ، أعد تشغيل Cursor، وتحقق من الاتصال.

Cline

1. قم بتثبيت Node.js و uv.
2. انتقل إلى ملف إعدادات Cline.
3. أضف خادم Gravitino MCP باستخدام الهيكلية JSON المقدمة.
4. تأكد من تأمين جميع المعلومات الحساسة في قسم env.
5. احفظ وأعد تشغيل Cline، ثم تحقق من اتصال الخادم MCP.

تأمين مفاتيح API:
استخدم متغيرات البيئة في كائن env لتخزين بيانات الاعتماد الحساسة مثل الرموز، وأسماء المستخدمين، وكلمات السر.
مثال:

"env": {
  "GRAVITINO_URI": "http://localhost:8090",
  "GRAVITINO_USERNAME": "admin",
  "GRAVITINO_PASSWORD": "admin"
}

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP النظامية، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:

{
  "Gravitino": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا الخادم MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “Gravitino” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بالرابط الخاص بخادمك.

نظرة عامة

| دعم الجذور (Roots) | ⛔ | غير مذكور |

استنادًا إلى الجداول أعلاه، يوفر خادم Gravitino MCP تكاملاً بسيطًا لكنه فعال، مع تعليمات إعداد واضحة وإتاحة للأدوات، ولكنه يفتقر إلى قوالب الأسئلة، تعريفات الموارد، وميزات MCP المتقدمة مثل الجذور أو دعم العينات.

رأينا

بينما من السهل إعداد خادم Gravitino MCP ويتيح أدوات بيانات التعريف المفيدة، إلا أن وثائقه وقدراته محدودة من حيث ميزات MCP مثل الأسئلة، الموارد، والوظائف الذكية المتقدمة. هو مناسب للتفاعل الأساسي مع بيانات التعريف، لكنه سيستفيد من دمج أوسع لميزات MCP. تقييم MCP: 5/10

تقييم MCP