Gravitino MCPサーバー統合

「Gravitino」MCPサーバーとは？

Gravitino MCPサーバーは、AIアシスタントとApache Gravitino（インキュベーティング）サービス間のシームレスな連携を実現するModel Context Protocol（MCP）サーバーです。GravitinoのAPIを公開することで、外部AIツールやワークフローがカタログ、スキーマ、テーブル等のメタデータコンポーネントと連携できます。Gravitino MCPサーバーは強力なブリッジとして機能し、開発者やAIエージェントがメタデータ操作や構造情報の取得、ユーザーロール管理などを効率的に行うことを可能にします。標準化されたインターフェースを提供することで、AI駆動開発環境や自動化フローへのデータプラットフォーム管理タスクの統合を容易にします。

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リソース一覧

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ツール一覧

• get_list_of_catalogs: Gravitinoインスタンスからカタログのリストを取得します。
• get_list_of_schemas: カタログ全体のスキーマ一覧を取得します。
• get_list_of_tables: スキーマ内の利用可能なテーブルをページネーション付きで取得します。

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このMCPサーバーのユースケース

• メタデータ探索: 開発者やAIエージェントがApache Gravitino内のカタログ、スキーマ、テーブルを効率的にリスト化・探索し、データガバナンスやドキュメントワークフローをサポートします。
• 外部データプラットフォームとの自動連携: 外部システムやAIワークフローとGravitinoをリアルタイムで接続し、メタデータクエリを自動化、APIコールの手間を削減します。
• ロールベースアクセス管理: ユーザー・ロール管理ツール（機能一覧参照）を使い、アクセス制御のワークフローを統合できます。
• AI支援のデータ探索: AIアシスタントによる利用可能なデータ構造の提示や、インテリジェントなコード補完やデータ分析パイプラインを支援します。
• ワークフロー自動化: スキーマ変更の同期やテーブル構造の監査など、メタデータ操作を自動化パイプラインへ統合できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件: Node.jsとuvツールがインストールされていることを確認します。
2. 設定ファイルを開く: Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. Gravitino MCPサーバーを追加: 下記のJSONスニペットをmcpServersセクションに挿入します。

   {
     "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. 環境変数を編集: GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD, GRAVITINO_METALAKE を実際の値に置き換えます。
5. 保存・再起動: 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
6. 動作確認: サーバーが起動し、設定したエンドポイントでアクセスできることを確認します。

注意: APIキーや機密情報は、上記のようにenvセクションの環境変数を利用して安全に管理してください。

Claude

1. Node.jsとuvがインストールされていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを編集します。
3. mcpServersセクションにGravitino MCPサーバーの設定（上記参照）を追加します。
4. デプロイ用の環境変数を更新します。
5. 保存してClaudeを再起動し、サーバーへの接続を確認します。

Cursor

1. 前提：Node.jsとuvがインストール済みであること。
2. Cursorの設定を開きます。
3. Gravitino MCPサーバーのJSONスニペット（上記参照）を挿入します。
4. 正しい環境変数を入力します。
5. 保存後にCursorを再起動し、接続確認を行います。

Cline

1. Node.jsとuvをインストールします。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. 指定のJSON構造でGravitino MCPサーバーを追加します。
4. envセクションで機密情報が安全に格納されていることを確認します。
5. 保存しClineを再起動、MCPサーバーへの接続を確認します。

APIキーの安全な管理:
トークンやユーザー名、パスワードなどの機密認証情報はenvオブジェクトの環境変数で管理してください。
例:

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

Flow内でこのMCPを利用する方法

FlowHuntでMCPを利用する

FlowHuntワークフローへMCPサーバーを組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、下記のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPの全機能・ツールにアクセスできるようになります。なお、「Gravitino」は実際のMCPサーバー名に、URLはあなたのMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

上記の通り、Gravitino MCPサーバーは最小限ながら実用的な統合であり、明確なセットアップ手順とツール公開はされていますが、プロンプトテンプレートやリソース定義、rootやサンプリング等の高度なMCP機能はありません。

総評

Gravitino MCPサーバーはセットアップが容易で有用なメタデータツールを公開しますが、ドキュメントやサーバー機能はプロンプトやリソース、高度なエージェント機能などMCP的な面で限定的です。基本的なメタデータ連携用途には十分ですが、さらなるMCP統合推進が望まれます。MCPスコア: 5/10

MCPスコア