Teradata MCP Server

Hvad gør “Teradata” MCP Server?

Teradata MCP (Model Context Protocol) Server er designet til at give en problemfri integration mellem AI-assistenter og Teradata-databaser og muliggør avanceret databaseinteraktion og business intelligence-workflows. Den gør det muligt for AI-drevne systemer at udføre SQL-forespørgsler, udforske databaseskemaer og udføre analytiske operationer direkte på Teradata datalagre. Ved at tilbyde værktøjer til forespørgsler, skemainspektion og dataanalyse, giver Teradata MCP Server udviklere og AI-agenter mulighed for at automatisere opgaver som at hente forretningsindsigt, håndtere store datasæt og styrke udviklingen af datadrevne applikationer. Funktionaliteten understøtter øget produktivitet for dataanalytikere, ingeniører og AI-systemer, der kræver realtidsadgang til virksomhedsdata lagret i Teradata.

Liste over prompts

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit nævnt i repositoryet.

Liste over ressourcer

Ingen ressourcer er eksplicit dokumenteret i repositoryet.

Liste over værktøjer

• query
  Udfør SELECT-forespørgsler for at læse data fra databasen.
  Input: query (string) — Den SELECT SQL-forespørgsel der skal udføres.
  Returnerer: Forespørgselsresultater som et array af objekter.

• list_db
  Lister alle databaser i Teradata-systemet.
  Returnerer: Liste over databaser.

• list_objects
  Lister objekter i en database.
  Input: db_name (string) — Databasens navn.
  Returnerer: Liste over databaseobjekter under den angivne eller brugerens standarddatabase.

• show_tables
  Viser detaljeret information om tabeller i en database.
  Input: table_name (string) — Navn på tabellen.
  Returnerer: Array af kolonnenavne og datatyper.

• list_missing_values
  Lister de vigtigste felter med manglende værdier i en tabel.

• list_negative_values
  Viser hvor mange felter der har negative værdier i en tabel.

• list_distinct_values
  Viser hvor mange unikke kategorier der er for en kolonne i tabellen.

• standard_deviation
  Returnerer gennemsnit og standardafvigelse for en kolonne i en tabel.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Databaseforespørgsels-automatisering
  Udnyt query-værktøjet til at automatisere hentning af forretningsdata, så AI-agenter eller udviklere kan udføre komplekse SELECT-operationer uden manuel SQL-programmering.

• Skemaundersøgelse
  Brug list_db, list_objects og show_tables for at forstå databasestrukturen, opdage tilgængelige tabeller og inspicere kolonnertyper – essentielt ved onboarding af nye datasæt eller udvikling af datadrevne applikationer.

• Analyse af datakvalitet
  Benyt list_missing_values og list_negative_values til at identificere datakvalitetsproblemer, såsom manglende eller fejlagtige værdier, hvilket er vigtigt for databehandling og analyse.

• Indsigt i kategoriske data
  Brug list_distinct_values til at identificere unikke kategorier i kolonner, hvilket understøtter feature engineering og forretningsrapportering.

• Statistiske sammendrag
  standard_deviation-værktøjet giver hurtig adgang til vigtige statistikker (gennemsnit og standardafvigelse), hvilket hjælper med beskrivende analyser og detektion af afvigelser.

Sådan opsættes det

Windsurf

Ingen specifikke installationsvejledninger angivet.

Claude

1. Sørg for at have uv installeret som forudsætning.
2. Klon eller download mcp-teradata-repositoryet.
3. Find din claude_desktop_config.json konfigurationsfil.
4. Tilføj Teradata MCP Server-konfigurationen under mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "teradata": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/Users/MCP/mcp-teradata",
           "run",
           "teradata-mcp"
         ],
         "env": {
           "DATABASE_URI": "teradata://user:passwd@host"
         }
       }
     }
   }
   

5. Gem konfigurationsfilen og genstart Claude Desktop.
6. Bekræft forbindelsen ved at køre en testforespørgsel eller tjekke loggene.

Sikring af API-nøgler

Gem følsomme oplysninger (som DATABASE_URI) i env-sektionen:

"env": {
  "DATABASE_URI": "teradata://user:passwd@host"
}

Brug miljøvariabler eller en secrets manager efter behov.

Cursor

Ingen specifikke installationsvejledninger angivet.

Cline

Ingen specifikke installationsvejledninger angivet.

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 til din AI-agent:

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

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre "teradata" til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP server-URL.

Oversigt

Roots-support: Ikke dokumenteret

Baseret på den tilgængelige dokumentation og funktionssæt leverer Teradata MCP Server solide databaseværktøjer, men mangler omfattende dokumentation om ressourcer, prompt-skabeloner, Roots og sampling-support. Den er funktionsrig til databasetasks, men begrænset i standard MCP-funktioner og vejledning.

MCP-score

Vurdering:
Jeg vil give denne MCP-server 5 ud af 10. Den tilbyder et robust sæt databaseværktøjer og klar licensering, men mangler dokumentation for prompt-skabeloner, ressourcer, Roots og sampling samt platform-uafhængige installationsvejledninger. Den er velegnet til tekniske brugere, der allerede er fortrolige med Teradata og MCP-konceptet.