Gravitino MCP-Server-Integration

Was macht der “Gravitino” MCP-Server?

Der Gravitino MCP-Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der eine nahtlose Integration zwischen KI-Assistenten und Apache Gravitino (incubating) Services ermöglicht. Durch die Bereitstellung der Gravitino-APIs können externe KI-Tools und Workflows mit Metadatenkomponenten wie Katalogen, Schemata, Tabellen und mehr interagieren. Der Gravitino MCP-Server fungiert als leistungsstarke Brücke, durch die Entwickler und KI-Agenten Metadatenoperationen durchführen, Strukturinformationen abfragen und Benutzerrollen effizient verwalten können. Der Server vereinfacht komplexe Metadatenaufgaben über eine standardisierte Schnittstelle und erleichtert so die Integration von Datenplattform-Management direkt in KI-getriebene Entwicklungsumgebungen oder automatisierte Abläufe.

Liste der Prompts

In der bereitgestellten Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der Dokumentation wird keine explizite Liste von Ressourcen genannt.

Liste der Tools

• get_list_of_catalogs: Ruft eine Liste der Kataloge aus der Gravitino-Instanz ab.
• get_list_of_schemas: Ruft eine Liste der Schemata über alle Kataloge hinweg ab.
• get_list_of_tables: Ruft eine paginierte Liste der in den Schemata verfügbaren Tabellen ab.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Metadatenerkennung: Entwicklern und KI-Agenten wird ermöglicht, Kataloge, Schemata und Tabellen in Apache Gravitino effizient aufzulisten und zu entdecken – zur Unterstützung von Daten-Governance und Dokumentations-Workflows.
• Automatisierte Datenplattform-Integration: Vereinfacht die Anbindung externer Systeme oder KI-Workflows an Gravitino für Echtzeit-Metadatenabfragen und reduziert manuelle API-Aufrufe.
• Rollengesteuertes Zugriffsmanagement: Über Benutzer- und Rollenmanagement-Tools (siehe Features) können Entwickler Zugriffs-Workflows integrieren.
• KI-gestützte Datenexploration: Ermöglicht KI-Assistenten das Bereitstellen verfügbarer Datenstrukturen, z.B. für intelligente Code-Vorschläge oder Analysepipelines.
• Workflow-Automatisierung: Integration von Metadatenoperationen in automatisierte Abläufe, wie z.B. Schemaupdates oder das Auditieren von Tabellenstrukturen.

Einrichtung

Windsurf

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js und das Tool uv installiert sind.
2. Konfiguration suchen: Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Gravitino MCP Server hinzufügen: Fügen Sie im Abschnitt mcpServers folgenden JSON-Schnipsel ein:

   {
     "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. Umgebungsvariablen anpassen: Ersetzen Sie GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD und GRAVITINO_METALAKE durch Ihre eigenen Werte.
5. Speichern und neu starten: Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
6. Setup prüfen: Stellen Sie sicher, dass der Server läuft und über den konfigurierten Endpunkt erreichbar ist.

Hinweis: Um API-Keys oder sensible Zugangsdaten zu sichern, verwenden Sie Umgebungsvariablen wie oben im Abschnitt env dargestellt.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und uv installiert sind.
2. Bearbeiten Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Gravitino MCP Server-Konfiguration (wie oben) im Abschnitt mcpServers hinzu.
4. Aktualisieren Sie die Umgebungsvariablen für Ihre Umgebung.
5. Speichern, Claude neu starten und die Erreichbarkeit des Servers prüfen.

Cursor

1. Voraussetzungen: Node.js und uv installiert.
2. Öffnen Sie die Cursor-Konfiguration.
3. Fügen Sie das Gravitino MCP Server-JSON (siehe oben) ein.
4. Tragen Sie die korrekten Umgebungsvariablen ein.
5. Speichern, Cursor neu starten und die Verbindung prüfen.

Cline

1. Installieren Sie Node.js und uv.
2. Öffnen Sie die Config-Datei von Cline.
3. Fügen Sie den Gravitino MCP Server mithilfe der bereitgestellten JSON-Struktur hinzu.
4. Stellen Sie sicher, dass alle sensiblen Informationen im Abschnitt env gesichert werden.
5. Speichern und Cline neu starten, dann die Verbindung zum MCP-Server prüfen.

API-Keys sichern:
Speichern Sie sensible Zugangsdaten wie Tokens, Benutzernamen und Passwörter als Umgebungsvariablen im Objekt env.
Beispiel:

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

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “Gravitino” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend anzupassen.

Übersicht

| Roots-Unterstützung | ⛔ | Nicht erwähnt |

Auf Basis der obigen Tabellen bietet der Gravitino MCP-Server eine minimale, aber funktionsfähige Integration mit klaren Anweisungen zur Einrichtung und Tool-Bereitstellung, jedoch fehlen Prompt-Vorlagen, Ressourcendefinitionen und erweiterte MCP-Features wie Roots oder Sampling.

Unsere Meinung

Der Gravitino MCP-Server ist leicht einzurichten und stellt nützliche Metadaten-Tools bereit. Dennoch sind Dokumentation und Funktionsumfang in Bezug auf MCP-Funktionen wie Prompts, Ressourcen und fortgeschrittene agentische Features begrenzt. Für grundlegende Metadaten-Interaktionen ist er geeignet, würde aber von einer umfassenderen MCP-Integration profitieren. MCP Score: 5/10

MCP Score