
Serwer Databricks MCP
Serwer Databricks MCP łączy asystentów AI ze środowiskami Databricks, umożliwiając autonomiczną eksplorację, zrozumienie i interakcję z metadanymi Unity Catalog...
Automatyzuj i zarządzaj funkcjami Unity Catalog za pomocą Unity Catalog MCP Server, zapewniając płynne operacje katalogu danych i przepływy pracy wspierane przez AI w Twojej organizacji.
Unity Catalog MCP Server działa jako warstwa Model Context Protocol (MCP) dla Unity Catalog, umożliwiając asystentom AI programową interakcję z funkcjami zarządzania danymi Unity Catalog. Udostępniając funkcje Unity Catalog jako narzędzia zgodne z MCP, ten serwer pozwala deweloperom i agentom AI wykonywać operacje takie jak listowanie, zapytania, tworzenie i usuwanie funkcji bazy danych w ustandaryzowany sposób. Znacznie usprawnia to procesy rozwojowe poprzez automatyzację zadań katalogu danych, płynną integrację z przepływami i agentami oraz wsparcie dla dynamicznego dostępu do metadanych schematów i funkcji. Serwer został zaprojektowany z myślą o środowiskach, gdzie kluczowe jest programowe zarządzanie, odkrywanie i manipulowanie funkcjami danych, takich jak inżynieria danych, analityka czy rozwój wspierany AI.
W repozytorium ani dokumentacji nie znajduje się żadna lista szablonów promptów.
W repozytorium ani README nie udokumentowano żadnych jawnych zasobów MCP.
name
(string).name
(string), script
(string). API eksperymentalne.name
(string).Dodatkowo, wszystkie funkcje Unity Catalog zarejestrowane w Unity Catalog są dostępne jako narzędzia.
Brak instrukcji specyficznych dla platformy Windsurf.
uv
lub Python.claude_desktop_config.json
:{
"mcpServers": {
"unity-catalog": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"mcp-server-unitycatalog",
"--uc_server", "<UNITY_CATALOG_URL>",
"--uc_catalog", "<CATALOG_NAME>",
"--uc_schema", "<SCHEMA_NAME>",
"--uc_token", "${UC_TOKEN}"
]
}
}
}
Przykład zabezpieczenia kluczy API:
{
"mcpServers": {
"unity-catalog": {
"command": "uv",
"args": [ "run", "mcp-server-unitycatalog", "--uc_server", "...", "--uc_token", "${UC_TOKEN}" ],
"env": {
"UC_TOKEN": "your_secret_token"
},
"inputs": {
"UC_TOKEN": "env"
}
}
}
}
Brak instrukcji specyficznych dla platformy Cursor.
uv
.cline_config.json
:{
"mcpServers": {
"unity-catalog": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"mcp-server-unitycatalog",
"--uc_server", "<UNITY_CATALOG_URL>",
"--uc_catalog", "<CATALOG_NAME>",
"--uc_schema", "<SCHEMA_NAME>",
"--uc_token", "${UC_TOKEN}"
]
}
}
}
Przykład zabezpieczenia kluczy API: (patrz wyżej)
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź dane serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"unity-catalog": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia, uzyskując dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby "unity-catalog"
zamienić na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP i podmienić URL na adres własnego serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Przegląd dostępny w README.md |
Lista promptów | ⛔ | Brak udokumentowanych szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak jawnych zasobów MCP |
Lista narzędzi | ✅ | Szczegóły w README.md |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przykład w README.md |
Wsparcie dla sampling (mniej istotne) | ⛔ | Brak informacji o funkcji sampling |
Unity Catalog MCP Server jest dobrze udokumentowany pod względem dostępnych narzędzi oraz konfiguracji dla platform Claude i Cline, z jasno określoną licencją i podstawowymi instrukcjami bezpieczeństwa (klucz API). Brakuje jednak dokumentacji dotyczącej szablonów promptów oraz zasobów MCP, jak również informacji o zaawansowanych funkcjach MCP, takich jak roots czy sampling. Ogólnie to solidna, skoncentrowana integracja z Unity Catalog, którą można ulepszyć dodając dodatkową dokumentację i wsparcie szerszych funkcji MCP.
Posiada LICENCJĘ | ✅ (MIT) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba Forków | 6 |
Liczba Gwiazdek | 14 |
Umożliwia programowe zarządzanie funkcjami bazy danych Unity Catalog poprzez zgodne z MCP API, pozwalając agentom AI i deweloperom na listowanie, tworzenie, usuwanie i zapytania funkcji katalogu, usprawniając procesy inżynierii danych i analityki.
Udostępnia standardowe narzędzia takie jak uc_list_functions, uc_get_function, uc_create_function i uc_delete_function, a także dostęp do wszystkich funkcji zarejestrowanych w Unity Catalog.
Możesz przekazać swój token dostępu Unity Catalog jako zmienną środowiskową w konfiguracji serwera MCP. Przykład: { \"mcpServers\": { \"unity-catalog\": { \"command\": \"uv\", \"args\": [\"run\", \"mcp-server-unitycatalog\", \"--uc_token\", \"${UC_TOKEN}\"], \"env\": { \"UC_TOKEN\": \"your_secret_token\" }, \"inputs\": { \"UC_TOKEN\": \"env\" } } } }
Dodaj serwer MCP do konfiguracji MCP w swoim przepływie. Po skonfigurowaniu, agenci AI w FlowHunt mają dostęp do wszystkich narzędzi i funkcji Unity Catalog za pośrednictwem ustandaryzowanego interfejsu MCP.
Automatyczne zarządzanie funkcjami, eksploracja katalogów i schematów, programowa rejestracja funkcji oraz bezpieczna, oparta na tokenach kontrola dostępu do przepływów danych.
Wzmocnij swoje przepływy danych integrując Unity Catalog MCP Server z FlowHunt. Automatyzuj zadania katalogu danych, usprawniaj inżynierię i wspieraj rozwój oparty o AI.
Serwer Databricks MCP łączy asystentów AI ze środowiskami Databricks, umożliwiając autonomiczną eksplorację, zrozumienie i interakcję z metadanymi Unity Catalog...
Unity MCP Server łączy edytor Unity z klientami modeli AI, takimi jak Claude Desktop, Windsurf i Cursor, umożliwiając automatyzację, inteligentną asystę oraz us...
UnityMCPIntegration łączy agentów AI z silnikiem gry Unity, umożliwiając sterowanie w czasie rzeczywistym, automatyczne testowanie, generowanie proceduralnej za...