AlibabaCloud DataWorks MCP Server

AlibabaCloud DataWorks MCP Server

Cloud Alibaba Cloud DataWorks AI Integration

K čemu slouží “AlibabaCloud DataWorks” MCP Server?

AlibabaCloud DataWorks MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který umožňuje AI agentům a asistentům bezproblémově komunikovat s DataWorks Open API od Alibaba Cloud. Díky poskytování standardizovaného rozhraní k Aliyun Open API umožňuje tento server AI spravovat a ovládat cloudové zdroje, jako je orchestraci datových pipeline, dotazování na datová aktiva a automatizaci cloudových workflow. Jeho hlavním účelem je propojit AI asistenty s externími cloudovými službami a umožnit úkoly jako je správa zdrojů, operace se soubory a spouštění workflow v rámci ekosystému DataWorks. To zlepšuje pracovní postupy vývojářů tím, že automatizace cloudu a správa zdrojů jsou dostupné prostřednictvím standardizovaných nástrojů využívajících LLM.

Seznam promptů

Žádné konkrétní šablony promptů nejsou v dokumentaci ani ve zdrojovém kódu popsány.

Seznam zdrojů

Žádné explicitní definice MCP zdrojů nejsou v dostupné dokumentaci nebo repozitáři uvedeny.

Seznam nástrojů

  • Server poskytuje nástroje pro správu DataWorks zdrojů prostřednictvím Open API. V dokumentaci (přes proměnné prostředí nebo konfiguraci) jsou zmíněny následující:
    • ListProjects: Nástroj pro výpis všech projektů v DataWorks.
    • Nástroje lze filtrovat pomocí TOOL_CATEGORIES a TOOL_NAMES, což naznačuje, že server zpřístupňuje více nástrojů pro DataWorks, ale výslovně je zmíněn pouze ListProjects.

Příklady využití tohoto MCP serveru

  • Správa cloudových zdrojů: Umožňuje vývojářům programově spravovat DataWorks zdroje (projekty, workflow, datová aktiva) prostřednictvím AI asistentů.
  • Automatizované datové operace: Usnadňuje automatizaci operací v datových pipeline, což umožňuje AI agentům plánovat, monitorovat a řídit ETL úlohy.
  • Integrace s LLM vývojářskými nástroji: Lze integrovat do AI-poháněných vývojových prostředí pro rozšíření workflow o realtime cloudová data a informace o zdrojích.
  • Bezpečná API interakce: Zajišťuje, že citlivé přístupové klíče jsou spravovány pomocí proměnných prostředí, což podporuje bezpečný provoz na infrastruktuře Alibaba Cloud.

Jak nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js (v16+).
  2. Globálně nainstalujte balíček:
    npm install -g alibabacloud-dataworks-mcp-server
  3. Otevřete konfigurační soubor Windsurf.
  4. Přidejte konfiguraci MCP Serveru do objektu mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
          "command": "npx",
          "args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
          "env": {
            "REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
            "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your_alibaba_cloud_access_key_id",
            "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your_alibaba_cloud_access_key_secret"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf pro aplikaci změn.
  6. Ověřte, že MCP server běží a je v platformě dostupný.

Claude

  1. Nainstalujte Node.js (v16+) a balíček MCP Server:
    npm install -g alibabacloud-dataworks-mcp-server
  2. Najděte konfigurační soubor Claude pro MCP servery.
  3. Přidejte položku serveru následovně:
    {
      "mcpServers": {
        "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
          "command": "npx",
          "args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
          "env": {
            "REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
            "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your_alibaba_cloud_access_key_id",
            "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your_alibaba_cloud_access_key_secret"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte Claude.
  5. Potvrďte, že je server rozpoznán a funkční.

Cursor

  1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js (v16+).
  2. Nainstalujte balíček globálně:
    npm install -g alibabacloud-dataworks-mcp-server
  3. Otevřete MCP konfiguraci Cursor.
  4. Přidejte následující JSON blok:
    {
      "mcpServers": {
        "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
          "command": "npx",
          "args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
          "env": {
            "REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
            "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your_alibaba_cloud_access_key_id",
            "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your_alibaba_cloud_access_key_secret"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Uložte a restartujte Cursor.
  6. Zkontrolujte úspěšnou registraci serveru.

Cline

  1. Nainstalujte Node.js (v16+) a balíček MCP serveru:
    npm install -g alibabacloud-dataworks-mcp-server
  2. Upravte konfiguraci MCP serveru Cline.
  3. Vložte následující konfiguraci:
    {
      "mcpServers": {
        "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
          "command": "npx",
          "args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
          "env": {
            "REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
            "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your_alibaba_cloud_access_key_id",
            "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your_alibaba_cloud_access_key_secret"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Uložte soubor a restartujte Cline.
  5. Ověřte funkčnost přes rozhraní platformy.

Zabezpečení API klíčů pomocí proměnných prostředí

Vždy ukládejte citlivé údaje do proměnných prostředí. Příklad konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
      "env": {
        "REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "${ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID}",
        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "${ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET}"
      }
    }
  }
}

Nahraďte ${ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID} a ${ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET} skutečnými názvy vašich proměnných prostředí.

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a jejím propojením s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent využívat MCP jako nástroj se všemi dostupnými funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “alibabacloud-dataworks-mcp-server” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vaší vlastní adresou MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
PřehledUvedeno v README a popisu repozitáře
Seznam promptůV dokumentaci ani kódu nebyly nalezeny šablony promptů
Seznam zdrojůNenalezeny explicitní definice MCP zdrojů
Seznam nástrojůNástroje pro DataWorks; ListProjects je výslovně zmíněn
Zabezpečení API klíčůDetailně ukázáno v příkladech konfigurace přes proměnné prostředí
Podpora sampling (méně důležité pro hodnocení)Není zmíněno

Na základě výše uvedených tabulek je AlibabaCloud DataWorks MCP server solidní v dokumentaci nastavení, bezpečnosti a zpřístupněných nástrojích, ale postrádá detaily týkající se promptů, zdrojů a pokročilých MCP funkcí. Technický základ je silný pro vývojáře potřebující DataWorks integraci, ale některé MCP-specifické funkce nejsou dostatečně zdokumentovány.


MCP skóre

Má LICENSE✅ (Apache-2.0)
Obsahuje alespoň jeden nástroj
Počet Forků3
Počet Hvězdiček16

Hodnocení:
Tuto MCP implementaci hodnotím 6/10. Je dobře strukturovaná pro svůj hlavní účel a bezpečnost, ale postrádá komplexní dokumentaci MCP-specifických funkcí jako jsou prompty, zdroje, kořeny a podpora sampling. To omezuje její srozumitelnost pro integraci v širších MCP-podporovaných platformách.

Často kladené otázky

K čemu slouží AlibabaCloud DataWorks MCP Server?

Poskytuje standardizované MCP rozhraní, přes které mohou AI agenti komunikovat s Alibaba Cloud DataWorks. Umožňuje správu cloudových zdrojů, orchestraci datových pipeline a automatizaci datových workflow prostřednictvím Open API.

Jaké nástroje jsou s tímto MCP serverem dostupné?

Server zpřístupňuje nástroje pro správu DataWorks zdrojů, například 'ListProjects'. Další operace DataWorks mohou být dostupné dle konfigurace, ale 'ListProjects' je výslovně dokumentován.

Jak bezpečně nastavit API klíče při konfiguraci serveru?

Vždy používejte proměnné prostředí pro ukládání citlivých údajů. Konfigurace serveru umožňuje bezpečně nastavit region a přístupové klíče přes proměnné prostředí, abyste se vyhnuli hardcodování tajných údajů.

Mohu tento server použít ve workflows FlowHunt?

Ano. Přidejte MCP komponentu do vašeho workflow ve FlowHunt, nastavte ji s údaji vašeho serveru a váš AI agent bude mít přístup k nástrojům DataWorks poskytovaným tímto MCP serverem.

Jaké jsou hlavní případy využití?

Typické případy použití zahrnují správu cloudových zdrojů, automatizované datové operace (plánování a monitoring ETL úloh), bezpečné API interakce a integraci s LLM nástroji pro vývoj pro získávání dat v reálném čase.

Propojte FlowHunt s AlibabaCloud DataWorks

Povolte inteligentní správu cloudových zdrojů a automatizaci integrací MCP Serveru AlibabaCloud DataWorks do vašich AI workflow ve FlowHunt.

Zjistit více

Alibaba Cloud RDS OpenAPI MCP Server
Alibaba Cloud RDS OpenAPI MCP Server

Alibaba Cloud RDS OpenAPI MCP Server

Alibaba Cloud RDS OpenAPI MCP Server propojuje AI asistenty s databázemi Alibaba Cloud RDS přes OpenAPI, umožňuje automatizovanou správu databází, bezpečné zpra...

4 min čtení
Cloud Automation AI Integration +5
Alibaba Cloud Ops MCP Server
Alibaba Cloud Ops MCP Server

Alibaba Cloud Ops MCP Server

Alibaba Cloud Ops MCP Server umožňuje bezproblémovou integraci s API Alibaba Cloud, což umožňuje AI agentům automatizovat správu zdrojů, monitoring a DevOps wor...

4 min čtení
MCP Server Alibaba Cloud +3
Integrace DataHub MCP Serveru
Integrace DataHub MCP Serveru

Integrace DataHub MCP Serveru

DataHub MCP Server propojuje FlowHunt AI agenty s platformou metadata DataHub a umožňuje pokročilé vyhledávání dat, analýzu linií, automatizované získávání meta...

4 min čtení
AI Metadata +6