Teradata MCP Server

Wat doet de “Teradata” MCP Server?

De Teradata MCP (Model Context Protocol) Server is ontworpen om een naadloze integratie te bieden tussen AI-assistenten en Teradata-databases, waarmee geavanceerde database-interactie en business intelligence-workflows mogelijk worden gemaakt. Het stelt AI-gestuurde systemen in staat SQL-query’s uit te voeren, databaseschema’s te verkennen en analytische operaties direct op Teradata-datamagazijnen uit te voeren. Door tools aan te bieden voor query’s, schema-inspectie en data-analyse, maakt de Teradata MCP Server het voor ontwikkelaars en AI-agenten mogelijk om taken te automatiseren zoals het ophalen van bedrijfsinzichten, het beheren van grote datasets en het verbeteren van datagedreven applicatieontwikkeling. De functionaliteit ondersteunt een hogere productiviteit voor data-analisten, engineers en AI-systemen die realtime toegang tot bedrijfsdata in Teradata vereisen.

Lijst met prompts

Er zijn geen prompt-templates expliciet vermeld in de repository.

Lijst met bronnen

Er zijn geen bronnen expliciet gedocumenteerd in de repository.

Lijst met tools

• query
  Voer SELECT-query’s uit om data uit de database te lezen.
  Invoer: query (string) — De SELECT SQL-query die uitgevoerd moet worden.
  Uitvoer: Query-resultaten als array van objecten.

• list_db
  Toont alle databases in het Teradata-systeem.
  Uitvoer: Lijst van databases.

• list_objects
  Toont objecten in een database.
  Invoer: db_name (string) — Naam van de database.
  Uitvoer: Lijst van database-objecten onder de opgegeven of standaard database van de gebruiker.

• show_tables
  Toont gedetailleerde informatie over tabellen in een database.
  Invoer: table_name (string) — Naam van de tabel.
  Uitvoer: Array met kolomnamen en datatypes.

• list_missing_values
  Toont de belangrijkste kenmerken met ontbrekende waarden in een tabel.

• list_negative_values
  Toont hoeveel kenmerken negatieve waarden hebben in een tabel.

• list_distinct_values
  Toont hoeveel verschillende categorieën er zijn voor een kolom in de tabel.

• standard_deviation
  Geeft het gemiddelde en de standaardafwijking voor een kolom in een tabel terug.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Automatisering van database-query’s
  Gebruik de query-tool om het ophalen van bedrijfsgegevens te automatiseren, zodat AI-agenten of ontwikkelaars complexe SELECT-operaties kunnen uitvoeren zonder handmatig SQL te schrijven.

• Schema-verkenning
  Gebruik list_db, list_objects en show_tables om de structuur van databases te begrijpen, beschikbare tabellen te ontdekken en kolomtypes te inspecteren—essentieel voor het onboarden van nieuwe datasets of het bouwen van datagedreven applicaties.

• Data kwaliteitsanalyse
  Gebruik list_missing_values en list_negative_values om datakwaliteitsproblemen te detecteren, zoals ontbrekende of foutieve waarden, wat cruciaal is voor datapreprocessing en analyse.

• Categorische data-inzichten
  Gebruik list_distinct_values om unieke categorieën binnen kolommen te identificeren, wat helpt bij feature engineering en zakelijke rapportages.

• Statistische samenvattingen
  De standard_deviation-tool geeft snel toegang tot kernstatistieken (gemiddelde en standaardafwijking), wat helpt bij beschrijvende analyses en het detecteren van afwijkingen.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen specifieke installatie-instructies beschikbaar.

Claude

1. Zorg dat je uv hebt geïnstalleerd als vereiste.
2. Clone of download de mcp-teradata repository.
3. Zoek je claude_desktop_config.json configuratiebestand.
4. Voeg de Teradata MCP Server-configuratie toe onder het mcpServers object:

   {
     "mcpServers": {
       "teradata": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/Users/MCP/mcp-teradata",
           "run",
           "teradata-mcp"
         ],
         "env": {
           "DATABASE_URI": "teradata://user:passwd@host"
         }
       }
     }
   }
   

5. Sla het configuratiebestand op en herstart Claude Desktop.
6. Controleer de verbinding door een testquery uit te voeren of de logs te bekijken.

API-keys beveiligen

Sla gevoelige informatie (zoals DATABASE_URI) op in de env sectie:

"env": {
  "DATABASE_URI": "teradata://user:passwd@host"
}

Gebruik indien nodig omgevingsvariabelen of een secrets manager.

Cursor

Geen specifieke installatie-instructies beschikbaar.

Cline

Geen specifieke installatie-instructies beschikbaar.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

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

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met het volgende JSON-formaat:

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

Na de configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet "teradata" te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL aan te passen naar die van je eigen MCP-server.

Overzicht

Roots ondersteuning: Niet gedocumenteerd

Op basis van de beschikbare documentatie en functieset levert de Teradata MCP Server solide databasetools, maar ontbreekt het aan uitgebreide documentatie over bronnen, prompt-templates, Roots en sampling-ondersteuning. Het is functioneel rijk voor databasetaken, maar beperkt in standaard MCP-functies en begeleiding.

MCP Score

Beoordeling:
Ik zou deze MCP-server een 5 uit 10 geven. Het biedt een robuuste set databasetools en duidelijke licentie, maar mist documentatie voor prompt-templates, bronnen, Roots en sampling, evenals platform-onafhankelijke installatie-instructies. Het is geschikt voor technische gebruikers die al bekend zijn met Teradata en MCP-concepten.