Integrace DataHub MCP Serveru

K čemu slouží “DataHub” MCP Server?

DataHub MCP (Model Context Protocol) Server funguje jako most mezi AI asistenty a vaším datovým ekosystémem DataHubu. Zpřístupněním výkonných metadatových a kontextových API DataHubu přes MCP standard umožňuje tento server AI agentům vyhledávat napříč všemi typy entit, získávat detailní metadata, procházet datovou linii a vypisovat související SQL dotazy. To výrazně zlepšuje vývojářské workflow, protože AI modely mohou přistupovat k aktuálnímu datovému kontextu, provádět složité dotazy a automatizovat průzkum metadat přímo z vašeho oblíbeného AI rozhraní. DataHub MCP Server podporuje jak DataHub Core, tak DataHub Cloud, takže je univerzálním řešením pro organizace, které chtějí propojit svou platformu metadat s AI nástroji a asistenty.

Seznam promptů

V repozitáři ani README nejsou uvedeny žádné prompt šablony.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani README nejsou popsány žádné explicitní MCP resource primitivy.

Seznam nástrojů

• Vyhledávání napříč všemi typy entit s libovolnými filtry
  Umožňuje klientům dotazovat DataHub entity (datasety, dashboardy, pipeline atd.) pomocí vlastních filtrů.
• Získání metadat pro libovolnou entitu
  Načte kompletní metadata konkrétní DataHub entity.
• Procházení grafu linií (upstream i downstream)
  Umožňuje prozkoumávat datovou linii, jak směrem k zdrojům (upstream), tak ke konzumentům (downstream) pro vybranou entitu.
• Výpis SQL dotazů spojených s datasetem
  Zobrazuje SQL dotazy spojené s konkrétním datasetem pro audit a pochopení využití dat.

Případy použití tohoto MCP serveru

• Komplexní objevování dat
  Vývojáři a datoví vědci mohou vyhledávat a filtrovat napříč všemi entitami DataHubu, což urychluje objevování dat a snižuje manuální práci.
• Automatizované získávání metadat
  AI agenti mohou programově získávat detailní metadata entit, což podporuje automatizovanou dokumentaci, kontroly kvality nebo onboarding.
• Analýza linií pro posouzení dopadu
  Procházením upstream i downstream linií mohou týmy okamžitě hodnotit dopad změn a zlepšovat data governance.
• Auditování SQL dotazů
  Jednoduše vypište a analyzujte SQL dotazy spojené s datasety, což pomůže při monitoringu souladu, ladění výkonu a optimalizaci přístupu k datům.
• Integrace s AI asistenty
  Propojte DataHub s moderními AI asistenty a automatizujte rutinní úkoly správy a průzkumu dat přímo z chatu nebo programátorského prostředí.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce specifické pro Windsurf.

Claude

1. Nainstalujte uv.

2. Najděte úplnou cestu ke příkazu uvx pomocí which uvx.

3. Získejte svou DataHub URL a osobní přístupový token.

4. Upravte svůj soubor claude_desktop_config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "datahub": {
         "command": "<full-path-to-uvx>",  // například /Users/hsheth/.local/bin/uvx
         "args": ["mcp-server-datahub"],
         "env": {
           "DATAHUB_GMS_URL": "<your-datahub-url>",
           "DATAHUB_GMS_TOKEN": "<your-datahub-token>"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte a (znovu) spusťte Claude Desktop. Ověřte spojení v rozhraní agenta.

Cursor

1. Nainstalujte uv.

2. Získejte svou DataHub URL a osobní přístupový token.

3. Upravte soubor .cursor/mcp.json:

   {
     "mcpServers": {
       "datahub": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-datahub"],
         "env": {
           "DATAHUB_GMS_URL": "<your-datahub-url>",
           "DATAHUB_GMS_TOKEN": "<your-datahub-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Soubor uložte a restartujte Cursor. Zkontrolujte panel stavu MCP.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce specifické pro Cline.

Ostatní/generičtí MCP klienti

1. Nainstalujte uv.

2. Připravte svou DataHub URL a osobní přístupový token.

3. Použijte tuto konfiguraci:

   command: uvx
   args:
     - mcp-server-datahub
   env:
     DATAHUB_GMS_URL: <your-datahub-url>
     DATAHUB_GMS_TOKEN: <your-datahub-token>
   

4. Integrujte tento příkaz do konfigurace vašeho MCP klienta.

Zabezpečení API klíčů

Vždy ukládejte citlivé údaje, jako je DATAHUB_GMS_TOKEN, do proměnných prostředí, nikoliv do prostého textu v souborech. V konfiguraci použijte pole env, jak je uvedeno výše, pro bezpečné vložení tajných údajů.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt přidejte do svého flow komponent MCP a propojte ji s AI agentem:

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

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “datahub” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na adresu svého MCP serveru.

Přehled

Hodnotil bych tento MCP server přibližně na 6/10. Má jasnou open-source licenci, několik reálných nástrojů a základní bezpečné pokyny k nastavení, ale chybí mu dokumentované prompt šablony, explicitní resource primitivy a pokročilé MCP funkce jako vzorkování či roots.

MCP skóre