Integrace Gravitino MCP Serveru

Co dělá “Gravitino” MCP Server?

Gravitino MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který zajišťuje bezproblémovou integraci mezi AI asistenty a službami Apache Gravitino (incubating). Díky zpřístupnění Gravitino API umožňuje tento server externím AI nástrojům a workflow pracovat s komponentami metadat, jako jsou katalogy, schémata, tabulky a další. Gravitino MCP Server funguje jako výkonný most, který vývojářům a AI agentům umožňuje provádět operace s metadaty, dotazovat se na strukturu a efektivně spravovat uživatelské role. Server zjednodušuje složité operace s metadaty díky standardizovanému rozhraní, což usnadňuje integraci správy datové platformy přímo do AI vývojových prostředí nebo automatizovaných toků.

Seznam promptů

V poskytnuté dokumentaci nejsou výslovně uvedeny žádné šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

V dokumentaci není uveden explicitní seznam zdrojů.

Seznam nástrojů

• get_list_of_catalogs: Získání seznamu katalogů z instance Gravitino.
• get_list_of_schemas: Získání seznamu schémat napříč katalogy.
• get_list_of_tables: Získání stránkovaného seznamu tabulek dostupných ve schématech.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Objevování metadat: Umožňuje vývojářům a AI agentům efektivně vypsat a prozkoumat katalogy, schémata a tabulky v Apache Gravitino, podporuje správu dat a dokumentační workflow.
• Automatizovaná integrace datové platformy: Usnadňuje propojení externích systémů nebo AI workflow s Gravitino pro dotazy na metadata v reálném čase, snižuje ruční volání API.
• Správa přístupových práv podle rolí: Prostřednictvím nástrojů pro správu uživatelů a rolí (viz funkce) lze integrovat workflow pro řízení přístupů.
• AI-asistovaný průzkum dat: Umožňuje AI asistentům zpřístupnit dostupné datové struktury, podporuje inteligentní návrhy kódu či datové analytické pipeline.
• Automatizace workflow: Integrace operací s metadaty do automatizovaných pipeline, např. synchronizace změn schémat nebo auditování struktury tabulek.

Jak nastavit

Windsurf

1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a nástroj uv.
2. Najděte konfiguraci: Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Gravitino MCP Server: Vložte následující JSON útržek do sekce 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. Upravte proměnné prostředí: Nahraďte GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD a GRAVITINO_METALAKE svými skutečnými hodnotami.
5. Uložte a restartujte: Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
6. Ověřte nastavení: Ujistěte se, že server běží a je dostupný na zadaném endpointu.

Poznámka: Pro zabezpečení API klíčů nebo citlivých údajů použijte proměnné prostředí v sekci env dle výše uvedeného vzoru.

Claude

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a uv.
2. Upravte konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte konfiguraci Gravitino MCP Serveru (viz výše) do sekce mcpServers.
4. Aktualizujte proměnné prostředí pro vaše nasazení.
5. Uložte, restartujte Claude a ověřte dostupnost serveru.

Cursor

1. Předpoklady: Node.js a uv jsou nainstalovány.
2. Otevřete konfiguraci Cursor.
3. Vložte JSON útržek Gravitino MCP Serveru (viz výše).
4. Vyplňte správné proměnné prostředí.
5. Uložte, restartujte Cursor a ověřte připojení.

Cline

1. Nainstalujte Node.js a uv.
2. Přejděte do konfiguračního souboru Cline.
3. Přidejte Gravitino MCP Server pomocí poskytnuté JSON struktury.
4. Zajistěte, aby veškeré citlivé informace byly uloženy v sekci env.
5. Uložte a restartujte Cline, poté ověřte připojení MCP serveru.

Zabezpečení API klíčů:
Použijte proměnné prostředí v objektu env k uložení citlivých údajů jako jsou tokeny, uživatelská jména a hesla.
Příklad:

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

Jak tento MCP použít v tocích

Použití MCP ve FlowHunt

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

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po nastavení může AI agent používat tento MCP jako nástroj s přístupem ke všem jeho funkcím a schopnostem. Nezapomeňte změnit “Gravitino” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresu vaší vlastní MCP URL.

Přehled

| Podpora roots | ⛔ | Není zmíněno |

Na základě výše uvedených tabulek nabízí Gravitino MCP server minimalistickou, ale funkční integraci s jasnými instrukcemi pro nastavení a zpřístupněnými nástroji, avšak bez šablon promptů, definic zdrojů a pokročilých MCP funkcí jako roots či vzorkování.

Náš názor

Gravitino MCP server se snadno nastavuje a zpřístupňuje užitečné nástroje pro práci s metadaty, jeho dokumentace a schopnosti serveru jsou však omezené co do MCP funkcí, jako jsou prompty, zdroje a pokročilé agentní funkce. Hodí se pro základní práci s metadaty, ale pro plnohodnotnou MCP integraci by bylo vhodné jeho možnosti rozšířit. MCP skóre: 5/10

MCP skóre