DataHub MCP Server-integratie

Wat doet de “DataHub” MCP Server?

De DataHub MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als brug tussen AI-assistenten en jouw DataHub-data-ecosysteem. Door de krachtige metadata- en context-API’s van DataHub beschikbaar te stellen via de MCP-standaard, stelt deze server AI-agenten in staat om over alle entiteitstypen te zoeken, gedetailleerde metadata op te halen, data lineage te doorlopen en gekoppelde SQL-queries te tonen. Dit verbetert ontwikkelworkflows drastisch doordat AI-modellen toegang krijgen tot actuele datacontext, complexe queries kunnen uitvoeren en metadata-exploratie kunnen automatiseren, direct vanuit je favoriete AI-interface. DataHub MCP Server ondersteunt zowel DataHub Core als DataHub Cloud en is daarmee een veelzijdige oplossing voor organisaties die hun metadata-platform willen integreren met AI-gedreven tools en assistenten.

Lijst van Prompts

Er zijn geen prompt-templates gedetailleerd of genoemd in de repository of README.

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete MCP resource-primitives beschreven in de repository of README.

Lijst van Tools

• Zoeken over alle entiteitstypen met willekeurige filters
  Maakt het mogelijk voor clients om DataHub-entiteiten (datasets, dashboards, pipelines, enz.) te bevragen met eigen filters.
• Metadata ophalen van elke entiteit
  Haalt uitgebreide metadata op over een specifieke DataHub-entiteit.
• Lijninformatiegrafiek doorlopen (upstream en downstream)
  Biedt de mogelijkheid om data lineage te verkennen, zowel upstream (bronnen) als downstream (afnemers) voor een gegeven entiteit.
• SQL-queries tonen die gekoppeld zijn aan een dataset
  Toont SQL-queries die aan een bepaalde dataset zijn gekoppeld, voor auditing en inzicht in datagebruik.

Use Cases van deze MCP Server

• Uitgebreide Data-ontdekking
  Ontwikkelaars en dataspecialisten kunnen over alle DataHub-entiteiten zoeken en filteren, waardoor data sneller wordt gevonden en handmatig werk afneemt.
• Geautomatiseerde Metadata-opvraging
  AI-agenten kunnen programmatisch gedetailleerde entity-metadata ophalen, bijvoorbeeld voor automatische documentatie, kwaliteitscontroles of onboarding-workflows.
• Lijnanalyse voor impactbepaling
  Door upstream en downstream lineage te doorlopen, kunnen teams meteen de impact van wijzigingen inschatten en datagovernance verbeteren.
• SQL-query-auditing
  Toon en analyseer eenvoudig SQL-queries die aan datasets zijn gekoppeld; handig voor compliance, performance tuning en data-access optimalisatie.
• Integratie met AI-gedreven agenten
  Koppel DataHub naadloos met moderne AI-assistenten om repetitieve data management- en exploratietaken direct vanuit chat- of codeomgevingen te automatiseren.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen Windsurf-specifieke instructies gevonden in de repository.

Claude

1. Installeer uv .

2. Lokaliseer het volledige pad naar het uvx-commando via which uvx.

3. Verkrijg je DataHub-URL en persoonlijke toegangstoken.

4. Bewerk je claude_desktop_config.json-bestand:

   {
     "mcpServers": {
       "datahub": {
         "command": "<volledig-pad-naar-uvx>",  // bijv. /Users/hsheth/.local/bin/uvx
         "args": ["mcp-server-datahub"],
         "env": {
           "DATAHUB_GMS_URL": "<jouw-datahub-url>",
           "DATAHUB_GMS_TOKEN": "<jouw-datahub-token>"
         }
       }
     }
   }
   

5. Sla op en (her)start Claude Desktop. Controleer de verbinding in de agentinterface.

Cursor

1. Installeer uv .

2. Verkrijg je DataHub-URL en persoonlijke toegangstoken.

3. Bewerk .cursor/mcp.json:

   {
     "mcpServers": {
       "datahub": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-datahub"],
         "env": {
           "DATAHUB_GMS_URL": "<jouw-datahub-url>",
           "DATAHUB_GMS_TOKEN": "<jouw-datahub-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sla het bestand op en herstart Cursor. Controleer het MCP-statuspaneel.

Cline

Geen Cline-specifieke instructies gevonden in de repository.

Generiek/Andere MCP-clients

1. Installeer uv .

2. Bereid je DataHub-URL en persoonlijke toegangstoken voor.

3. Gebruik deze configuratie:

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

4. Integreer dit commando in de configuratie van je MCP-client.

Beveilig API-sleutels

Sla gevoelige credentials zoals DATAHUB_GMS_TOKEN altijd op in omgevingsvariabelen, niet in platte tekstbestanden. Gebruik in je configuratie het veld env zoals hierboven getoond om geheimen veilig te injecteren.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

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

Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

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

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

Overzicht

Ik zou deze MCP-server beoordelen met ongeveer 6/10. Het heeft een duidelijke open-source licentie, meerdere echte tools en basisinstructies voor beveiligde setup, maar mist gedocumenteerde prompt-templates, expliciete resource-primitives en geavanceerde MCP-functies zoals sampling of roots.

MCP-score