Gravitino MCP Server-integration

Hvad laver “Gravitino” MCP Server?

Gravitino MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der sikrer problemfri integration mellem AI-assistenter og Apache Gravitino (incubating)-tjenester. Ved at eksponere Gravitino API’er gør denne server det muligt for eksterne AI-værktøjer og workflows at interagere med metadatakomponenter som kataloger, skemaer, tabeller og meget mere. Gravitino MCP Server fungerer som en stærk bro, der gør det muligt for udviklere og AI-agenter at udføre metadataoperationer, forespørge strukturel information og håndtere brugerroller effektivt. Serveren forenkler komplekse metadataoperationer ved at tilbyde et standardiseret interface, hvilket gør det lettere at integrere dataplatformshåndtering direkte i AI-drevne udviklingsmiljøer eller automatiserede flows.

Liste over prompts

Ingen promptskabeloner er eksplicit nævnt i den tilgængelige dokumentation.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicit liste over ressourcer er nævnt i dokumentationen.

Liste over værktøjer

• get_list_of_catalogs: Hent en liste over kataloger fra Gravitino-instansen.
• get_list_of_schemas: Hent en liste over skemaer på tværs af katalogerne.
• get_list_of_tables: Hent en pagineret liste over tabeller, der er tilgængelige i skema(erne).

Anvendelsesmuligheder for denne MCP-server

• Metadataopdagelse: Gør det muligt for udviklere og AI-agenter effektivt at liste og udforske kataloger, skemaer og tabeller i Apache Gravitino og understøtter datastyring og dokumentationsworkflows.
• Automatiseret dataplatformsintegration: Forenkler forbindelsen mellem eksterne systemer eller AI-workflows og Gravitino for realtids metadataforespørgsler og reducerer manuelle API-kald.
• Rollebasseret adgangsstyring: Via bruger- og rollehåndteringsværktøjer (omtalt i funktionerne) kan udviklere integrere adgangskontrol-workflows.
• AI-assisteret dataudforskning: Gør det muligt for AI-assistenter at synliggøre tilgængelige datastrukturer, hvilket understøtter intelligente kodeforslag eller dataanalyse-pipelines.
• Workflow-automatisering: Integrér metadataoperationer i automatiserede pipelines, såsom synkronisering af skemaændringer eller revision af tabelstrukturer.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Forudsætninger: Sørg for, at du har Node.js og værktøjet uv installeret.
2. Find konfiguration: Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Gravitino MCP Server: Indsæt følgende JSON-udsnit under din mcpServers sektion:

   {
     "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. Rediger miljøvariabler: Udskift GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD og GRAVITINO_METALAKE med dine egne værdier.
5. Gem og genstart: Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Verificér opsætning: Sørg for, at serveren kører og er tilgængelig via det konfigurerede endpoint.

Bemærk: For at sikre API-nøgler eller følsomme legitimationsoplysninger, brug miljøvariabler i env-sektionen som vist ovenfor.

Claude

1. Sørg for, at Node.js og uv er installeret.
2. Rediger Claude-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Gravitino MCP Server-konfigurationen (som ovenfor) til mcpServers sektionen.
4. Opdater miljøvariabler for din installation.
5. Gem, genstart Claude, og bekræft at serveren er tilgængelig.

Cursor

1. Forudsætninger: Node.js og uv installeret.
2. Åbn Cursors konfiguration.
3. Indsæt Gravitino MCP Server JSON-udsnittet (se ovenfor).
4. Udfyld de korrekte miljøvariabler.
5. Gem, genstart Cursor og tjek forbindelsen.

Cline

1. Installer Node.js og uv.
2. Gå til din Cline-konfigurationsfil.
3. Tilføj Gravitino MCP Server ved at bruge den angivne JSON-struktur.
4. Sørg for, at alle følsomme oplysninger er sikret i env sektionen.
5. Gem og genstart Cline, og verificér MCP-serverforbindelsen.

Sikring af API-nøgler:
Brug miljøvariabler i env-objektet til at gemme følsomme legitimationsoplysninger som tokens, brugernavne og adgangskoder.
Eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dets funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “Gravitino” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

| Roots Support | ⛔ | Ikke nævnt |

Baseret på ovenstående tabeller leverer Gravitino MCP-serveren en minimal men funktionel integration med klare opsætningsinstruktioner og værktøjsadgang, men mangler promptskabeloner, ressource-definitioner og avancerede MCP-funktioner som roots eller sampling.

Vores vurdering

Mens Gravitino MCP-serveren er nem at sætte op og eksponerer nyttige metadata-værktøjer, er dokumentation og serverfunktionalitet begrænset mht. MCP-funktioner som prompts, ressourcer og avancerede agentfunktioner. Den egner sig til basal metadata-interaktion, men ville have fordel af mere omfattende MCP-integration. MCP Score: 5/10

MCP Score