Serwer MCP Teradata

Co robi Serwer MCP „Teradata”?

Serwer MCP Teradata (Model Context Protocol) został zaprojektowany, aby zapewnić płynną integrację pomiędzy asystentami AI a bazami danych Teradata, umożliwiając zaawansowaną interakcję z bazą oraz workflow business intelligence. Pozwala systemom opartym na AI wykonywać zapytania SQL, eksplorować schematy baz danych oraz realizować operacje analityczne bezpośrednio na hurtowniach danych Teradata. Dzięki udostępnieniu narzędzi do zapytań, inspekcji schematów i analizy danych, Serwer MCP Teradata pozwala deweloperom i agentom AI automatyzować takie zadania jak pozyskiwanie insightów biznesowych, zarządzanie dużymi zbiorami danych czy rozwijanie aplikacji opartych na danych. Jego funkcjonalność zwiększa produktywność analityków danych, inżynierów i systemów AI wymagających dostępu w czasie rzeczywistym do danych przedsiębiorstwa przechowywanych w Teradata.

Lista promptów

W repozytorium nie wskazano żadnych szablonów promptów.

Lista źródeł

W repozytorium nie udokumentowano żadnych źródeł.

Lista narzędzi

• query
  Wykonuje zapytania SELECT w celu odczytu danych z bazy.
  Wejście: query (string) — Zapytanie SQL SELECT do wykonania.
  Zwraca: Wyniki zapytania jako tablica obiektów.

• list_db
  Wyświetla wszystkie bazy danych w systemie Teradata.
  Zwraca: Listę baz danych.

• list_objects
  Wylistowuje obiekty w wybranej bazie danych.
  Wejście: db_name (string) — Nazwa bazy danych.
  Zwraca: Listę obiektów w podanej lub domyślnej bazie użytkownika.

• show_tables
  Pokazuje szczegółowe informacje o tabelach w bazie.
  Wejście: table_name (string) — Nazwa tabeli.
  Zwraca: Tablicę nazw kolumn i ich typów danych.

• list_missing_values
  Wyświetla główne cechy/tabele z brakującymi wartościami.

• list_negative_values
  Pokazuje, ile cech zawiera wartości ujemne w tabeli.

• list_distinct_values
  Wyświetla liczbę unikalnych kategorii w kolumnie tabeli.

• standard_deviation
  Zwraca średnią i odchylenie standardowe dla kolumny w tabeli.

Przykłady zastosowania tego Serwera MCP

• Automatyzacja zapytań do bazy
  Wykorzystaj narzędzie query do automatycznego pobierania danych biznesowych, umożliwiając agentom AI lub deweloperom wykonywanie złożonych operacji SELECT bez ręcznego pisania SQL.

• Eksploracja schematów bazy
  Użyj list_db, list_objects i show_tables, by zrozumieć strukturę bazy, odkryć dostępne tabele i sprawdzić typy kolumn — niezbędne przy wdrażaniu nowych zbiorów lub budowaniu aplikacji opartych na danych.

• Analiza jakości danych
  Skorzystaj z list_missing_values oraz list_negative_values, aby wykryć problemy jakościowe, takie jak braki czy błędne wpisy — kluczowe w preprocessing’u i analizie danych.

• Wnioski z danych kategorycznych
  Wykorzystaj list_distinct_values do identyfikacji unikalnych kategorii w kolumnach, wspierając feature engineering i raportowanie biznesowe.

• Podsumowania statystyczne
  Narzędzie standard_deviation zapewnia szybki dostęp do kluczowych statystyk (średnia i odchylenie standardowe), wspierając analitykę opisową i wykrywanie anomalii.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak szczegółowych instrukcji konfiguracji.

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowany uv.
2. Sklonuj lub pobierz repozytorium mcp-teradata.
3. Zlokalizuj plik konfiguracyjny claude_desktop_config.json.
4. Dodaj konfigurację Serwera MCP Teradata w sekcji mcpServers:

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

5. Zapisz plik konfiguracyjny i uruchom ponownie Claude Desktop.
6. Zweryfikuj połączenie uruchamiając testowe zapytanie lub sprawdzając logi.

Zabezpieczanie kluczy API

Wrażliwe dane (takie jak DATABASE_URI) przechowuj w sekcji env:

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

W razie potrzeby korzystaj ze zmiennych środowiskowych lub menedżera sekretów.

Cursor

Brak szczegółowych instrukcji konfiguracji.

Cline

Brak szczegółowych instrukcji konfiguracji.

Jak użyć tego MCP w flows

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić "teradata" na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na właściwy adres twojego serwera.

Przegląd

Obsługa Roots: Brak dokumentacji

Na podstawie dostępnej dokumentacji oraz funkcji, Serwer MCP Teradata zapewnia solidne narzędzia bazodanowe, lecz brakuje mu rozbudowanej dokumentacji dotyczącej źródeł, szablonów promptów, Roots i wsparcia sampling. Jest bogaty funkcjonalnie dla zadań bazodanowych, ale ograniczony pod względem standardowych cech MCP i wskazówek wdrożeniowych.

Ocena MCP

Ocena:
Oceniałbym ten serwer MCP na 5/10. Oferuje solidny zestaw narzędzi bazodanowych oraz jasną licencję, ale brakuje dokumentacji szablonów promptów, źródeł, Roots, sampling oraz uniwersalnych instrukcji wdrożenia. Nadaje się dla zaawansowanych użytkowników zaznajomionych z Teradata i koncepcjami MCP.