Gravitino MCP Server-integratie

Wat doet de “Gravitino” MCP Server?

De Gravitino MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die zorgt voor naadloze integratie tussen AI-assistenten en Apache Gravitino (incubating) diensten. Door Gravitino API’s beschikbaar te stellen, kunnen externe AI-tools en workflows interageren met metadata-componenten zoals catalogi, schema’s, tabellen en meer. De Gravitino MCP Server fungeert als een krachtige brug, waarmee ontwikkelaars en AI-agenten metadata-operaties kunnen uitvoeren, structurele informatie kunnen opvragen en gebruikersrollen efficiënt kunnen beheren. De server vereenvoudigt complexe metadata-acties door een gestandaardiseerde interface te bieden, zodat integratie van dataplatformbeheer direct in AI-gedreven ontwikkelomgevingen of geautomatiseerde flows makkelijker wordt.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates expliciet genoemd in de aangeleverde documentatie.

Lijst van Resources

Er is geen expliciete lijst van resources in de documentatie opgenomen.

Lijst van Tools

• get_list_of_catalogs: Haal een lijst op van catalogi uit de Gravitino-instantie.
• get_list_of_schemas: Haal een lijst op van schema’s over de catalogi heen.
• get_list_of_tables: Haal een gepagineerde lijst op van tabellen die beschikbaar zijn in het/de schema(’s).

Toepassingen van deze MCP Server

• Metadata-ontdekking: Hiermee kunnen ontwikkelaars en AI-agenten efficiënt catalogi, schema’s en tabellen binnen Apache Gravitino opvragen en verkennen, ter ondersteuning van data governance en documentatieworkflows.
• Geautomatiseerde Data Platform Integratie: Maakt het eenvoudiger om externe systemen of AI-workflows te koppelen aan Gravitino voor realtime metadata-vragen, waardoor handmatige API-calls worden verminderd.
• Rolgebaseerd Toegangsbeheer: Via gebruikers- en rolbeheer-tools (zie features) kunnen ontwikkelaars toegangsbeheer-workflows integreren.
• AI-ondersteunde Data-exploratie: Geeft AI-assistenten de mogelijkheid beschikbare datastructuren te tonen, ter ondersteuning van intelligente code-suggesties of data-analyse pipelines.
• Workflowautomatisering: Integreer metadata-operaties in geautomatiseerde pipelines, zoals het synchroniseren van schemawijzigingen of het auditen van tabellenstructuren.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Vereisten: Zorg dat je Node.js en het uv-hulpmiddel hebt geïnstalleerd.
2. Vind de configuratie: Open je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg Gravitino MCP Server toe: Plaats het volgende JSON-fragment onder je mcpServers-sectie:

   {
     "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. Pas omgevingsvariabelen aan: Vervang GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD en GRAVITINO_METALAKE door je eigen waarden.
5. Opslaan en herstarten: Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
6. Controleer de installatie: Zorg dat de server draait en bereikbaar is via het opgegeven endpoint.

Let op: Om API-sleutels of gevoelige inloggegevens te beveiligen, gebruik je omgevingsvariabelen in de sectie env, zoals hierboven getoond.

Claude

1. Zorg dat Node.js en uv zijn geïnstalleerd.
2. Bewerk het Claude-configuratiebestand.
3. Voeg de Gravitino MCP Server-configuratie (zoals hierboven) toe aan de sectie mcpServers.
4. Werk de omgevingsvariabelen bij voor jouw omgeving.
5. Sla op, herstart Claude en controleer of de server bereikbaar is.

Cursor

1. Vereisten: Node.js en uv geïnstalleerd.
2. Open de Cursor-configuratie.
3. Voeg het Gravitino MCP Server JSON-fragment toe (zie hierboven).
4. Vul de juiste omgevingsvariabelen in.
5. Sla op, herstart Cursor en controleer de verbinding.

Cline

1. Installeer Node.js en uv.
2. Ga naar je Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de Gravitino MCP Server toe met behulp van de opgegeven JSON-structuur.
4. Zorg dat alle gevoelige informatie in de sectie env wordt beveiligd.
5. Sla op en herstart Cline, en controleer daarna de MCP-serververbinding.

API-sleutels beveiligen:
Gebruik omgevingsvariabelen in het object env om gevoelige inloggegevens zoals tokens, gebruikersnamen en wachtwoorden op te slaan.
Voorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

Gebruik van MCP in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je de MCP-component toe aan je flow en koppel je deze aan je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratievenster te openen. In de systeem-MCP-configuratie vul je de details van je MCP-server in met het volgende JSON-formaat:

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

Na het configureren kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “Gravitino” aan te passen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

| Roots-ondersteuning | ⛔ | Niet vermeld |

Op basis van bovenstaande tabellen biedt de Gravitino MCP Server een minimale maar functionele integratie, met duidelijke installatie-instructies en tool-exposure, maar het ontbreken van prompt-templates, resource-definities en geavanceerde MCP-functionaliteit zoals roots of sampling.

Onze mening

Hoewel de Gravitino MCP Server eenvoudig te installeren is en nuttige metadata-tools beschikbaar stelt, zijn de documentatie en servermogelijkheden beperkt qua MCP-features zoals prompts, resources en geavanceerde agentic-functies. Het is geschikt voor basale metadata-interactie, maar zou baat hebben bij een meer uitgebreide MCP-integratie. MCP Score: 5/10

MCP Score