Teradata MCP-server

Hva gjør “Teradata” MCP-serveren?

Teradata MCP (Model Context Protocol) Server er laget for å gi sømløs integrasjon mellom AI-assistenter og Teradata-databaser, og gir avansert databaseinteraksjon og forretningsintelligens-arbeidsflyter. Den gjør det mulig for AI-drevne systemer å kjøre SQL-spørringer, utforske databaseskjemaer og utføre analytiske operasjoner direkte på Teradata-datalagre. Ved å tilby verktøy for spørringer, skjema-inspeksjon og dataanalyse, lar Teradata MCP-serveren utviklere og AI-agenter automatisere oppgaver som å hente forretningsinnsikt, håndtere store datasett og forbedre datadrevet applikasjonsutvikling. Funksjonaliteten støtter økt produktivitet for dataanalytikere, ingeniører og AI-systemer som krever sanntidstilgang til bedriftsdata lagret i Teradata.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i repoet.

Liste over ressurser

Ingen ressurser er eksplisitt dokumentert i repoet.

Liste over verktøy

• query
  Utfør SELECT-spørringer for å lese data fra databasen.
  Input: query (string) — SELECT-SQL-spørringen som skal kjøres.
  Returnerer: Spørringsresultater som array av objekter.

• list_db
  Lister alle databaser i Teradata-systemet.
  Returnerer: Liste over databaser.

• list_objects
  Lister objekter i en database.
  Input: db_name (string) — Navn på databasen.
  Returnerer: Liste over databaseobjekter under valgt eller brukerens standarddatabase.

• show_tables
  Viser detaljert informasjon om tabeller i en database.
  Input: table_name (string) — Navn på tabellen.
  Returnerer: Array av kolonnenavn og datatyper.

• list_missing_values
  Viser de viktigste feltene med manglende verdier i en tabell.

• list_negative_values
  Viser hvor mange felt som har negative verdier i en tabell.

• list_distinct_values
  Viser hvor mange distinkte kategorier det er for en kolonne i tabellen.

• standard_deviation
  Returnerer gjennomsnitt og standardavvik for en kolonne i en tabell.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert databasespørring
  Bruk query-verktøyet til å automatisere uthenting av forretningsdata, slik at AI-agenter eller utviklere kan utføre komplekse SELECT-operasjoner uten manuell SQL-koding.

• Skjemautforskning
  Bruk list_db, list_objects og show_tables for å forstå databasestrukturen, finne tilgjengelige tabeller og inspisere kolonnertyper – viktig for onboarding av nye datasett eller bygging av datadrevne applikasjoner.

• Datakvalitetsanalyse
  Benytt list_missing_values og list_negative_values for å avdekke datakvalitetsproblemer, som manglende eller feilaktige oppføringer, som er avgjørende for dataprosessering og analyse.

• Kategorisk datainnsikt
  Bruk list_distinct_values til å finne unike kategorier i kolonner, som støtter feature engineering og forretningsrapporter.

• Statistiske sammendrag
  standard_deviation-verktøyet gir rask tilgang til nøkkelstatistikk (gjennomsnitt og standardavvik), som hjelper med beskrivende analyse og avviksdeteksjon.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen spesifikke oppsett-instruksjoner oppgitt.

Claude

1. Sørg for at du har uv installert på forhånd.
2. Klon eller last ned mcp-teradata-repoet.
3. Finn konfigurasjonsfilen claude_desktop_config.json.
4. Legg til Teradata MCP-serverkonfigurasjonen under mcpServers-objektet:

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

5. Lagre konfigurasjonsfilen og start Claude Desktop på nytt.
6. Verifiser tilkoblingen ved å kjøre en testspørring eller sjekke logger.

Sikring av API-nøkler

Lagre sensitiv informasjon (som DATABASE_URI) i env-seksjonen:

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

Bruk miljøvariabler eller en secrets manager etter behov.

Cursor

Ingen spesifikke oppsett-instruksjoner oppgitt.

Cline

Ingen spesifikke oppsett-instruksjoner oppgitt.

Slik bruker du denne MCP-en i arbeidsflyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonen legger du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre "teradata" til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URLen med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Roots-støtte: Ikke dokumentert

Basert på tilgjengelig dokumentasjon og funksjonssett, leverer Teradata MCP-serveren solide databaseverktøy, men mangler omfattende dokumentasjon om ressurser, prompt-maler, Roots og sampling-støtte. Den er funksjonelt rik for databaserelaterte oppgaver, men begrenset på standard MCP-funksjoner og veiledning.

MCP-score

Vurdering:
Jeg vil gi denne MCP-serveren 5 av 10. Den tilbyr et solid sett med databaseverktøy og tydelig lisensiering, men mangler dokumentasjon for prompt-maler, ressurser, Roots og sampling, samt plattformuavhengige oppsett-instruksjoner. Den passer for tekniske brukere som allerede er kjent med Teradata og MCP-konsepter.