DataHub MCP -palvelimen integrointi

Mitä “DataHub” MCP -palvelin tekee?

DataHub MCP (Model Context Protocol) -palvelin toimii sillanrakentajana AI-avustajien ja DataHub-tietoekosysteemisi välillä. Paljastamalla DataHubin tehokkaat metatieto- ja konteksti-API:t MCP-standardin kautta tämä palvelin mahdollistaa AI-agenttien haun kaikista entiteettityypeistä, yksityiskohtaisten metatietojen noudon, tietojen juurien seurannan sekä niihin liittyvien SQL-kyselyjen listaamisen. Tämä parantaa kehitystyönkulkuja huomattavasti sallimalla AI-mallien käyttää ajantasaisia tietokonteksteja, suorittaa monimutkaisia kyselyitä ja automatisoida metatietojen tutkimista suoraan valitsemastasi AI-käyttöliittymästä. DataHub MCP Server tukee sekä DataHub Corea että DataHub Cloudia, joten se on monipuolinen ratkaisu organisaatioille, jotka haluavat yhdistää metatietoalustansa tekoälypohjaisiin työkaluihin ja avustajiin.

Prompt-listaus

Ei prompt-pohjia kuvattu tai mainittu repositoriossa tai README:ssä.

Resurssilistaus

Repositoriossa tai README:ssä ei ole kuvattu nimenomaisia MCP-resurssiprimitiiivejä.

Työkalulistaus

• Haku kaikista entiteettityypeistä sekä käyttäen mielivaltaisia suodattimia
  Mahdollistaa asiakkaiden tehdä hakuja DataHub-entiteeteistä (datalähteet, dashboardit, putket, ym.) mukautetuilla suodattimilla.
• Metatietojen nouto mille tahansa entiteetille
  Noutaa kattavat metatiedot tietystä DataHub-entiteetistä.
• Juurigraafin (upstream ja downstream) tutkiminen
  Mahdollistaa datan juurten tutkimisen sekä lähteisiin (upstream) että käyttäjiin (downstream) nähden valitulle entiteetille.
• Datasettiin liittyvien SQL-kyselyiden listaaminen
  Näyttää SQL-kyselyt, jotka liittyvät tiettyyn datasettiin auditointia ja datan käytön ymmärtämistä varten.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Kattava tiedon löydettävyys
  Kehittäjät ja data-analyytikot voivat hakea ja suodattaa kaikista DataHub-entiteeteistä, nopeuttaen tiedon löytämistä ja vähentäen manuaalista työtä.
• Automaattinen metatietojen haku
  AI-agentit voivat ohjelmallisesti noutaa yksityiskohtaiset entiteettien metatiedot, tukien automaattista dokumentointia, laadun tarkistusta tai perehdytysprosesseja.
• Juurianalyysi vaikutusten arviointiin
  Tutkimalla juuria ylä- ja alavirtaan tiimit voivat arvioida muutosten vaikutuksia välittömästi ja parantaa datanhallintaa.
• SQL-kyselyiden auditointi
  Listaa ja analysoi helposti datasetteihin liittyviä SQL-kyselyitä, mikä auttaa vaatimustenmukaisuuden valvonnassa, suorituskyvyn optimoinnissa ja datan käytön kehittämisessä.
• Integraatio tekoälypohjaisiin agenteihin
  Yhdistä DataHub modernien AI-avustajien kanssa ja automatisoi rutiininomainen tiedon hallinta ja tutkimus suoraan keskustelusta tai koodausympäristöstä.

Miten asennat sen

Windsurf

Ei Windsurf-kohtaisia ohjeita löytynyt repositoriosta.

Claude

1. Asenna uv.

2. Paikanna uvx-komennon täydellinen polku komennolla which uvx.

3. Hanki DataHub-osoitteesi ja henkilökohtainen käyttöoikeustunnus.

4. Muokkaa tiedostoa claude_desktop_config.json:

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

5. Tallenna ja (käynnistä) Claude Desktop uudelleen. Varmista yhteys agenttinäkymässä.

Cursor

1. Asenna uv.

2. Hanki DataHub-osoitteesi ja henkilökohtainen käyttöoikeustunnus.

3. Muokkaa tiedostoa .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. Tallenna tiedosto ja käynnistä Cursor uudelleen. Tarkista MCP-tilapaneeli.

Cline

Ei Cline-kohtaisia ohjeita löytynyt repositoriosta.

Yleinen/ muut MCP-asiakkaat

1. Asenna uv.

2. Valmistele DataHub-osoitteesi ja henkilökohtainen käyttöoikeustunnus.

3. Käytä tätä kokoonpanoa:

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

4. Integroi tämä komento MCP-asiakkaasi konfiguraatioon.

API-avainten suojaaminen

Tallenna aina arkaluonteiset tunnukset kuten DATAHUB_GMS_TOKEN ympäristömuuttujiin, ei selväkielisiin tiedostoihin. Käytä konfiguraatiossa yllä esitettyä env-kenttää syöttääksesi salaisuudet turvallisesti.

MCP:n käyttö työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHuntin työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentin ja liittämällä sen AI-agenttiisi:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-asetuksissa lisää MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, AI-agenttisi voi käyttää tätä MCP:ta työkaluna kaikilla sen toiminnoilla. Muista vaihtaa “datahub” oman MCP-palvelimesi nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Arvioisin tämän MCP-palvelimen noin arvosanalla 6/10. Sillä on selkeä avoimen lähdekoodin lisenssi, useita todellisia työkaluja ja perusohjeet tietoturvaan, mutta siitä puuttuvat dokumentoidut prompt-pohjat, eksplisiittiset resurssiprimitiiivit sekä kehittyneet MCP-ominaisuudet kuten näytteenotto tai root-tuki.

MCP-pisteet