Integrazione Gravitino MCP Server

Cosa fa il server “Gravitino” MCP?

Il Gravitino MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) che offre un’integrazione fluida tra assistenti AI e i servizi Apache Gravitino (in incubazione). Espone le API di Gravitino, permettendo così a strumenti AI esterni e workflow di interagire con componenti di metadati come cataloghi, schemi, tabelle e altro ancora. Gravitino MCP Server agisce da potente ponte, consentendo a sviluppatori e agenti AI di eseguire operazioni sui metadati, interrogare informazioni strutturali e gestire i ruoli utente in modo efficiente. Il server semplifica operazioni complesse sui metadati fornendo un’interfaccia standardizzata, rendendo più semplice integrare attività di gestione della piattaforma dati direttamente in ambienti di sviluppo guidati da AI o in flussi automatizzati.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nella documentazione fornita.

Elenco delle Risorse

Nessun elenco esplicito di risorse è menzionato nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• get_list_of_catalogs: Recupera un elenco dei cataloghi dall’istanza Gravitino.
• get_list_of_schemas: Recupera un elenco degli schemi attraverso i cataloghi.
• get_list_of_tables: Recupera un elenco paginato delle tabelle disponibili negli schemi.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Scoperta Metadati: Permette a sviluppatori e agenti AI di elencare ed esplorare in modo efficiente cataloghi, schemi e tabelle all’interno di Apache Gravitino, supportando workflow di governance dei dati e documentazione.
• Integrazione Automatica della Piattaforma Dati: Semplifica la connessione di sistemi esterni o workflow AI a Gravitino per interrogazioni di metadati in tempo reale, riducendo le chiamate API manuali.
• Gestione Accessi Basata sui Ruoli: Tramite strumenti di gestione utenti e ruoli (citati nelle funzionalità), gli sviluppatori possono integrare workflow di controllo accessi.
• Esplorazione Dati Assistita da AI: Consente agli assistenti AI di visualizzare le strutture dati disponibili, supportando suggerimenti di codice intelligenti o pipeline di analisi dati.
• Automazione dei Workflow: Integra operazioni sui metadati in pipeline automatizzate, come la sincronizzazione delle modifiche agli schemi o l’audit delle strutture delle tabelle.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisiti: Assicurati di avere Node.js e lo strumento uv installati.
2. Trova la configurazione: Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi Gravitino MCP Server: Inserisci il seguente frammento JSON nella sezione 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. Modifica le variabili d’ambiente: Sostituisci GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD e GRAVITINO_METALAKE con i tuoi valori reali.
5. Salva e riavvia: Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
6. Verifica la configurazione: Assicurati che il server sia in esecuzione e accessibile tramite l’endpoint configurato.

Nota: Per proteggere API key o credenziali sensibili, utilizza le variabili d’ambiente nella sezione env come mostrato sopra.

Claude

1. Assicurati che Node.js e uv siano installati.
2. Modifica il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi la configurazione Gravitino MCP Server (come sopra) nella sezione mcpServers.
4. Aggiorna le variabili d’ambiente per la tua distribuzione.
5. Salva, riavvia Claude e conferma che il server sia raggiungibile.

Cursor

1. Prerequisiti: Node.js e uv installati.
2. Apri la configurazione di Cursor.
3. Inserisci il frammento JSON di Gravitino MCP Server (vedi sopra).
4. Compila le corrette variabili d’ambiente.
5. Salva, riavvia Cursor e controlla la connettività.

Cline

1. Installa Node.js e uv.
2. Vai al file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi Gravitino MCP Server usando la struttura JSON fornita.
4. Assicurati che tutte le informazioni sensibili siano protette nella sezione env.
5. Salva e riavvia Cline, quindi verifica la connessione MCP server.

Protezione delle API Key:
Utilizza le variabili d’ambiente nell’oggetto env per archiviare in modo sicuro credenziali sensibili come token, nomi utente e password.
Esempio:

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

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo MCP server usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come uno strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “Gravitino” con il nome reale del tuo MCP server e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

| Supporto Roots | ⛔ | Non menzionato |

Sulla base delle tabelle sopra, il server Gravitino MCP offre un’integrazione minima ma funzionale, con istruzioni di configurazione chiare e strumenti esposti, ma manca di template di prompt, definizioni di risorse e funzionalità MCP avanzate come roots o sampling.

La nostra opinione

Sebbene il server Gravitino MCP sia facile da configurare ed esponga utili strumenti di gestione metadati, la sua documentazione e le sue capacità risultano limitate in termini di funzionalità MCP come prompt, risorse e funzioni agentiche avanzate. È adatto per l’interazione basilare con i metadati, ma trarrebbe beneficio da un’integrazione MCP più completa. Punteggio MCP: 5/10

Punteggio MCP