Intégration du serveur Gravitino MCP

Que fait le serveur “Gravitino” MCP ?

Le serveur Gravitino MCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui permet une intégration transparente entre les assistants IA et les services Apache Gravitino (incubating). En exposant les API Gravitino, ce serveur permet à des outils et workflows IA externes d’interagir avec les composants de métadonnées tels que les catalogues, schémas, tables, etc. Le serveur Gravitino MCP agit comme un pont puissant, permettant aux développeurs et agents IA de réaliser des opérations sur les métadonnées, d’interroger des informations structurelles et de gérer efficacement les rôles utilisateur. Il simplifie les opérations complexes sur les métadonnées en fournissant une interface standardisée, facilitant ainsi l’intégration des tâches de gestion de plateforme de données directement dans des environnements de développement pilotés par l’IA ou des flux automatisés.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans la documentation fournie.

Liste des ressources

Aucune liste explicite de ressources n’est mentionnée dans la documentation.

Liste des outils

• get_list_of_catalogs : Récupère la liste des catalogues de l’instance Gravitino.
• get_list_of_schemas : Récupère la liste des schémas à travers les catalogues.
• get_list_of_tables : Récupère une liste paginée des tables disponibles dans le(s) schéma(s).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Découverte de métadonnées : Permet aux développeurs et agents IA de lister et explorer efficacement les catalogues, schémas et tables dans Apache Gravitino, soutenant la gouvernance des données et les workflows de documentation.
• Intégration automatisée à la plateforme de données : Simplifie la connexion de systèmes externes ou de workflows IA à Gravitino pour des requêtes de métadonnées en temps réel, réduisant les appels API manuels.
• Gestion des accès basée sur les rôles : Grâce aux outils de gestion des utilisateurs et des rôles (référencés dans les fonctionnalités), les développeurs peuvent intégrer des workflows de contrôle d’accès.
• Exploration de données assistée par IA : Permet aux assistants IA de mettre en avant les structures de données disponibles, soutenant la suggestion intelligente de code ou les pipelines d’analyse de données.
• Automatisation des workflows : Intégrez les opérations sur les métadonnées dans des pipelines automatisés, comme la synchronisation des changements de schéma ou l’audit des structures de tables.

Comment l’installer

Windsurf

1. Prérequis : Assurez-vous d’avoir installé Node.js et l’outil uv.
2. Localiser la configuration : Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajouter le serveur Gravitino MCP : Insérez le snippet JSON suivant sous la section mcpServers :

   {
     "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. Modifier les variables d’environnement : Remplacez GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD et GRAVITINO_METALAKE par vos propres valeurs.
5. Enregistrez et redémarrez : Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez l’installation : Assurez-vous que le serveur fonctionne et est accessible via l’endpoint configuré.

Remarque : Pour sécuriser les clés API ou identifiants sensibles, utilisez les variables d’environnement dans la section env comme montré ci-dessus.

Claude

1. Assurez-vous que Node.js et uv sont installés.
2. Modifiez le fichier de configuration Claude.
3. Ajoutez la configuration du serveur Gravitino MCP (comme ci-dessus) à la section mcpServers.
4. Mettez à jour les variables d’environnement pour votre déploiement.
5. Enregistrez, redémarrez Claude et confirmez que le serveur est accessible.

Cursor

1. Prérequis : Node.js et uv installés.
2. Ouvrez la configuration de Cursor.
3. Insérez le snippet JSON du serveur Gravitino MCP (voir ci-dessus).
4. Renseignez les variables d’environnement correctes.
5. Enregistrez, redémarrez Cursor et vérifiez la connectivité.

Cline

1. Installez Node.js et uv.
2. Accédez à votre fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez le serveur Gravitino MCP en utilisant la structure JSON fournie.
4. Assurez-vous que toutes les informations sensibles sont sécurisées dans la section env.
5. Enregistrez et redémarrez Cline, puis vérifiez la connexion au serveur MCP.

Sécurisation des clés API :
Utilisez les variables d’environnement dans l’objet env pour stocker les identifiants sensibles tels que tokens, noms d’utilisateur et mots de passe.
Exemple :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer “Gravitino” par le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

| Prise en charge des roots | ⛔ | Non mentionné |

D’après les tableaux ci-dessus, le serveur Gravitino MCP offre une intégration minimale mais fonctionnelle, avec des instructions de configuration claires et une exposition d’outils, mais sans modèles de prompt, définitions de ressources ni fonctions MCP avancées telles que roots ou l’échantillonnage.

Notre avis

Bien que le serveur Gravitino MCP soit facile à configurer et expose des outils de métadonnées utiles, sa documentation et ses capacités côté serveur sont limitées en termes de fonctionnalités MCP telles que prompts, ressources et fonctions agentiques avancées. Il convient pour une interaction basique avec les métadonnées mais bénéficierait d’une intégration MCP plus complète. Score MCP : 5/10

Score MCP