
MCP Database Server
Il MCP Database Server consente un accesso sicuro e programmabile ai database più diffusi come SQLite, SQL Server, PostgreSQL e MySQL per assistenti AI e strume...
Potenzia i tuoi agenti AI e i team dati con accesso diretto ai data warehouse Teradata tramite l’integrazione di Teradata MCP Server in FlowHunt.
Il Teradata MCP (Model Context Protocol) Server è progettato per offrire un’integrazione fluida tra assistenti AI e database Teradata, potenziando l’interazione avanzata con il database e i workflow di business intelligence. Consente ai sistemi guidati da AI di eseguire query SQL, esplorare schemi di database ed effettuare operazioni analitiche direttamente sui data warehouse Teradata. Espone strumenti per interrogazione, ispezione dello schema e analisi dei dati, permettendo a sviluppatori e agenti AI di automatizzare attività come il recupero di insight aziendali, la gestione di grandi dataset e lo sviluppo di applicazioni data-driven. Le sue funzionalità supportano una produttività migliorata per analisti dati, ingegneri e sistemi AI che richiedono accesso in tempo reale ai dati enterprise archiviati in Teradata.
Nessun template di prompt esplicitamente menzionato nel repository.
Nessuna risorsa esplicitamente documentata nel repository.
query
Esegue query SELECT per leggere dati dal database.
Input: query
(stringa) — La query SQL SELECT da eseguire.
Restituisce: Risultati della query come array di oggetti.
list_db
Elenca tutti i database presenti nel sistema Teradata.
Restituisce: Elenco dei database.
list_objects
Elenca gli oggetti in un database.
Input: db_name
(stringa) — Nome del database.
Restituisce: Elenco degli oggetti del database specificato o del database predefinito dell’utente.
show_tables
Mostra informazioni dettagliate sulle tabelle di un database.
Input: table_name
(stringa) — Nome della tabella.
Restituisce: Array di nomi di colonne e tipi di dato.
list_missing_values
Elenca le principali feature con valori mancanti in una tabella.
list_negative_values
Elenca quante feature hanno valori negativi in una tabella.
list_distinct_values
Elenca quante categorie distinte sono presenti per una colonna nella tabella.
standard_deviation
Restituisce la media e la deviazione standard per una colonna in una tabella.
Automazione delle Query sul Database
Sfrutta lo strumento query
per automatizzare il recupero di dati aziendali, permettendo ad agenti AI o sviluppatori di eseguire operazioni SELECT complesse senza scripting SQL manuale.
Esplorazione dello Schema
Usa list_db
, list_objects
e show_tables
per comprendere la struttura del database, scoprire le tabelle disponibili e ispezionare i tipi di colonne—essenziale per l’onboarding di nuovi dataset o la creazione di applicazioni data-driven.
Analisi della Qualità dei Dati
Utilizza list_missing_values
e list_negative_values
per rilevare problemi di qualità dei dati, come valori mancanti o errati, fondamentali per il preprocessing e le analisi.
Insight sui Dati Categoriali
Sfrutta list_distinct_values
per identificare le categorie uniche nelle colonne, supportando la feature engineering e la reportistica aziendale.
Sommari Statistici
Lo strumento standard_deviation
consente accesso rapido a statistiche chiave (media e deviazione standard), utili per analytics descrittivi e rilevazione anomalie.
Nessuna istruzione di configurazione specifica fornita.
mcp-teradata
.claude_desktop_config.json
.mcpServers
:{
"mcpServers": {
"teradata": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/MCP/mcp-teradata",
"run",
"teradata-mcp"
],
"env": {
"DATABASE_URI": "teradata://user:passwd@host"
}
}
}
}
Memorizza le informazioni sensibili (come DATABASE_URI
) nella sezione env
:
"env": {
"DATABASE_URI": "teradata://user:passwd@host"
}
Usa variabili di ambiente o un gestore di segreti, se necessario.
Nessuna istruzione di configurazione specifica fornita.
Nessuna istruzione di configurazione specifica fornita.
Utilizzare MCP in FlowHunt
Per integrare MCP server 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 server MCP usando questo formato JSON:
{
"teradata": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/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 "teradata"
con il vero nome del tuo MCP server e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessuno documentato |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessuno documentato |
Elenco degli Strumenti | ✅ | 8 strumenti descritti |
Protezione delle API Key | ✅ | env usato nella config |
Supporto Sampling (meno importante in valutaz.) | ⛔ | Non documentato |
Supporto Roots: Non documentato
In base alla documentazione disponibile e al set di funzionalità, il Teradata MCP Server offre ottimi strumenti per il database ma manca di documentazione completa su risorse, template prompt, Roots e supporto sampling. È ricco di funzionalità per attività di database ma limitato nelle funzionalità MCP standard e nelle guide.
Presenza di LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Almeno uno strumento | ✅ |
Numero di Fork | 1 |
Numero di Stelle | 6 |
Valutazione:
Darei a questo MCP server un 5 su 10. Offre un set robusto di strumenti database e una licenza chiara, ma manca di documentazione su prompt template, risorse, Roots, sampling e istruzioni di setup multipiattaforma. È adatto a utenti tecnici già pratici di Teradata e concetti MCP.
Il Teradata MCP Server consente ai sistemi guidati da AI di interagire direttamente con i database Teradata, automatizzando le query SQL, l’esplorazione degli schemi e l’analisi all’interno dei workflow di FlowHunt.
Fornisce strumenti per eseguire query SELECT (`query`), elencare database (`list_db`), esplorare strutture delle tabelle (`show_tables`), ispezionare la qualità dei dati con valori mancanti o negativi, ottenere conteggi di categorie distinte e calcolare sommari statistici come media e deviazione standard.
I dettagli di connessione sensibili, come `DATABASE_URI`, dovrebbero essere inseriti nella sezione `env` della configurazione o gestiti tramite variabili di ambiente per garantire la sicurezza.
Automatizza il recupero di dati aziendali, esplora gli schemi dei database, analizza la qualità dei dati, riassumi dati categorici e ottieni sommari statistici—tutto direttamente dai tuoi agenti AI o workflow.
Attualmente, istruzioni dettagliate di configurazione sono disponibili solo per Claude Desktop. Per altre piattaforme come Windsurf, Cursor o Cline, consulta la documentazione di sistema o adatta le istruzioni di Claude secondo necessità.
Collega i tuoi agenti AI a database Teradata di livello enterprise per analisi automatizzate, esplorazione degli schemi e analisi della qualità dei dati con l’integrazione Teradata MCP Server di FlowHunt.
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