
Grafana MCP Server-integrasjon
Integrer og automatiser Grafana-dashbord, datakilder og overvåkningsverktøy i AI-drevne utviklingsflyter ved hjelp av FlowHunt sin Grafana MCP Server. Aktiver s...
Koble FlowHunt til Apache Gravitino for sanntidsoppdagelse og håndtering av metadata—gi AI-assistentene og automatiseringene dine robuste innsikter fra dataplattformen.
Gravitino MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server som gir sømløs integrasjon mellom AI-assistenter og Apache Gravitino (inkuberende) tjenester. Ved å eksponere Gravitino-API-er muliggjør denne serveren at eksterne AI-verktøy og arbeidsflyter kan samhandle med metadatakomponenter som kataloger, skjemaer, tabeller og mer. Gravitino MCP Server fungerer som en kraftig bro, og lar utviklere og AI-agenter utføre metadataoperasjoner, hente strukturell informasjon og håndtere brukerroller effektivt. Serveren forenkler komplekse metadataoperasjoner ved å tilby et standardisert grensesnitt, noe som gjør det enklere å integrere dataplattformadministrasjon direkte i AI-drevne utviklingsmiljøer eller automatiserte flyter.
Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i den tilgjengelige dokumentasjonen.
Ingen eksplisitt ressursliste er nevnt i dokumentasjonen.
uv
installert.mcpServers
-seksjon:{
"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"
}
}
}
}
GRAVITINO_URI
, GRAVITINO_USERNAME
, GRAVITINO_PASSWORD
og GRAVITINO_METALAKE
med dine faktiske verdier.Merk: For å sikre API-nøkler eller sensitiv legitimasjon, bruk miljøvariabler i
env
-seksjonen som vist over.
uv
er installert.mcpServers
-seksjonen.uv
installert.uv
.env
-seksjonen.Sikring av API-nøkler:
Bruk miljøvariabler i env
-objektet for å lagre sensitive legitimasjoner som tokens, brukernavn og passord.
Eksempel:
"env": {
"GRAVITINO_URI": "http://localhost:8090",
"GRAVITINO_USERNAME": "admin",
"GRAVITINO_PASSWORD": "admin"
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, lim inn dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-formatet:
{
"Gravitino": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “Gravitino” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | |
Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen prompt-maler i dokumentasjonen |
Liste over ressurser | ⛔ | Ikke oppført |
Liste over verktøy | ✅ | get_list_of_catalogs, get_list_of_schemas, get_list_of_tables |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Miljøvariabler i konfigurasjonen |
Sampling-støtte (mindre viktig ved vurdering) | ⛔ | Ikke nevnt |
| Roots-støtte | ⛔ | Ikke nevnt |
Basert på tabellen over tilbyr Gravitino MCP-serveren en minimal, men funksjonell integrasjon, med tydelige oppsettinstruksjoner og verktøyeksponering, men mangler prompt-maler, ressursdefinisjoner og avanserte MCP-funksjoner som roots eller sampling.
Selv om Gravitino MCP-serveren er enkel å sette opp og eksponerer nyttige metadata-verktøy, er dokumentasjonen og serverens funksjonalitet begrenset når det gjelder MCP-funksjoner som prompt-maler, ressurser og avanserte agentfunksjoner. Den egner seg til grunnleggende metadata-interaksjon, men ville hatt nytte av mer omfattende MCP-integrasjon. MCP Score: 5/10
Har en LISENS | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forks | 5 |
Antall stjerner | 17 |
Den lar AI-assistenter og arbeidsflyter koble seg direkte til Apache Gravitino, slik at de kan utforske metadata, håndtere kataloger og skjemaer, og utføre datastyringsoperasjoner via et standardisert API.
Du kan liste kataloger, skjemaer og tabeller i din Gravitino-distribusjon. Rollehåndtering og brukeradgangsarbeidsflyter støttes også via serverens API.
Bruk miljøvariabler i konfigurasjonen under `env`-seksjonen for å lagre sensitiv informasjon som URI-er, brukernavn og passord på en sikker måte.
Vanlige bruksområder inkluderer metadataoppdagelse, integrering av dataplattformhåndtering i AI-arbeidsflyter, automatisering av katalog- og skjema-synkronisering, og eksponering av tilgjengelige datastrukturer for intelligente agenter.
Nei, gjeldende versjon tilbyr ikke prompt-maler eller eksplisitte ressursdefinisjoner. Den fokuserer på å eksponere verktøy for metadataoperasjoner.
Gravitino MCP Server har en MCP Score på 5/10 og er lisensiert under Apache-2.0.
Lås opp kraftig metadatahåndtering og automatisering i FlowHunt ved å koble til din Apache Gravitino-instans med minimal oppsett.
Integrer og automatiser Grafana-dashbord, datakilder og overvåkningsverktøy i AI-drevne utviklingsflyter ved hjelp av FlowHunt sin Grafana MCP Server. Aktiver s...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...
Metoro MCP Server kobler AI-agenter til eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan automatisere arbeidsflyter, standardisere integra...