Integrazione del Server DataHub MCP

Cosa fa il Server “DataHub” MCP?

Il Server DataHub MCP (Model Context Protocol) agisce come ponte tra assistenti AI e il tuo ecosistema dati DataHub. Espone le potenti API di metadati e contesto di DataHub tramite lo standard MCP, permettendo agli agenti AI di cercare su tutti i tipi di entità, ottenere metadati dettagliati, navigare nella lineage dei dati ed elencare le query SQL associate. Questo migliora notevolmente i workflow di sviluppo consentendo ai modelli AI di accedere a contesti dati aggiornati, eseguire query complesse e automatizzare l’esplorazione dei metadati direttamente dalla tua interfaccia AI preferita. Il Server DataHub MCP supporta sia DataHub Core che DataHub Cloud, risultando una soluzione versatile per le organizzazioni che desiderano integrare la loro piattaforma di metadati con strumenti e assistenti guidati dall’AI.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è dettagliato o menzionato nel repository o nella README.

Elenco delle Risorse

Nessuna primitiva MCP esplicita è descritta nel repository o nella README.

Elenco degli Strumenti

• Ricerca su tutti i tipi di entità e con filtri arbitrari
  Consente ai client di interrogare le entità DataHub (dataset, dashboard, pipeline, ecc.) usando filtri personalizzati.
• Recupero dei metadati per qualsiasi entità
  Recupera metadati completi su una specifica entità DataHub.
• Navigazione del grafo di lineage (a monte e a valle)
  Permette l’esplorazione della lineage dei dati, sia a monte (sorgenti) che a valle (consumatori) per una data entità.
• Elenco delle query SQL associate a un dataset
  Mostra le query SQL collegate a un determinato dataset per auditing e comprensione dell’utilizzo dei dati.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Scoperta Dati Completa
  Sviluppatori e data scientist possono cercare e filtrare su tutte le entità DataHub, accelerando la scoperta dei dati e riducendo il lavoro manuale.
• Recupero Automatico dei Metadati
  Gli agenti AI possono recuperare in modo programmato metadati dettagliati delle entità, supportando documentazione automatica, controlli di qualità o processi di onboarding.
• Analisi della Lineage per la Valutazione dell’Impatto
  Navigando la lineage a monte e a valle, i team possono valutare immediatamente l’impatto dei cambiamenti e migliorare la governance dei dati.
• Verifica delle Query SQL
  Elenca e analizza facilmente le query SQL associate ai dataset, facilitando il monitoraggio della conformità, l’ottimizzazione delle prestazioni e l’accesso ai dati.
• Integrazione con Agenti AI
  Collega senza soluzione di continuità DataHub con moderni assistenti AI per automatizzare attività di gestione ed esplorazione dei dati direttamente da chat o ambienti di codice.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione specifica per Windsurf trovata nel repository.

Claude

1. Installa uv.

2. Individua il percorso completo del comando uvx usando which uvx.

3. Ottieni il tuo URL DataHub e il token di accesso personale.

4. Modifica il file claude_desktop_config.json:

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

5. Salva e (ri)avvia Claude Desktop. Verifica la connessione nell’interfaccia agente.

Cursor

1. Installa uv.

2. Ottieni il tuo URL DataHub e il token di accesso personale.

3. Modifica .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. Salva il file e riavvia Cursor. Controlla il pannello di stato MCP.

Cline

Nessuna istruzione specifica per Cline trovata nel repository.

Client MCP generici/Altri

1. Installa uv.

2. Prepara il tuo URL DataHub e il token di accesso personale.

3. Usa questa configurazione:

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

4. Integra questo comando nella configurazione del tuo client MCP.

Messa in sicurezza delle API Key

Conserva sempre credenziali sensibili come DATAHUB_GMS_TOKEN in variabili d’ambiente, non in file di testo. Nella configurazione, utilizza il campo env come mostrato sopra per iniettare i segreti in modo sicuro.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

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

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

{
  "datahub": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuomcpserver.example/percorsomcp/url"
  }
}

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

Panoramica

Valuterei questo server MCP circa 6/10. Ha una licenza open source chiara, strumenti reali multipli e istruzioni base per setup sicuro, ma mancano template di prompt documentati, primitive di risorsa esplicite e funzionalità MCP avanzate come sampling o roots.

MCP Score