Integração do Servidor Gravitino MCP

O que faz o Servidor “Gravitino” MCP?

O Servidor Gravitino MCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) que fornece integração fluida entre assistentes de IA e serviços Apache Gravitino (em incubação). Ao expor as APIs do Gravitino, esse servidor permite que ferramentas externas de IA e fluxos de trabalho interajam com componentes de metadados como catálogos, esquemas, tabelas e mais. O Gravitino MCP Server atua como uma ponte poderosa, permitindo a desenvolvedores e agentes de IA realizar operações de metadados, consultar informações estruturais e gerenciar papéis de usuários de forma eficiente. O servidor simplifica operações de metadados complexas ao fornecer uma interface padronizada, facilitando a integração de tarefas de gestão de plataforma de dados diretamente em ambientes de desenvolvimento orientados por IA ou fluxos automatizados.

Lista de Prompts

Não existe template de prompt mencionado explicitamente na documentação fornecida.

Lista de Recursos

Não há lista explícita de recursos mencionada na documentação.

Lista de Ferramentas

• get_list_of_catalogs: Recupera uma lista de catálogos da instância Gravitino.
• get_list_of_schemas: Recupera uma lista de esquemas através dos catálogos.
• get_list_of_tables: Recupera uma lista paginada de tabelas disponíveis nos esquemas.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Descoberta de Metadados: Permite a desenvolvedores e agentes de IA listar e explorar catálogos, esquemas e tabelas no Apache Gravitino, apoiando fluxos de governança de dados e documentação.
• Integração Automatizada de Plataforma de Dados: Simplifica a conexão de sistemas externos ou fluxos de IA ao Gravitino para consultas em tempo real de metadados, reduzindo chamadas manuais à API.
• Gerenciamento de Acesso Baseado em Papéis: Por meio das ferramentas de gerenciamento de usuários e papéis (referenciadas nos recursos), desenvolvedores podem integrar fluxos de controle de acesso.
• Exploração de Dados Assistida por IA: Permite a assistentes de IA apresentar estruturas de dados disponíveis, apoiando sugestões inteligentes de código ou pipelines de análise de dados.
• Automação de Fluxos de Trabalho: Integre operações de metadados em pipelines automatizados, como sincronização de alterações de esquemas ou auditoria de estruturas de tabelas.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de ter o Node.js e a ferramenta uv instalados.
2. Localize a configuração: Abra seu arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Servidor Gravitino MCP: Insira o seguinte trecho JSON na seção mcpServers:

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

4. Edite as variáveis de ambiente: Substitua GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD e GRAVITINO_METALAKE pelos seus valores reais.
5. Salve e reinicie: Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique a configuração: Certifique-se de que o servidor está rodando e acessível pelo endpoint configurado.

Nota: Para proteger chaves de API ou credenciais sensíveis, utilize variáveis de ambiente na seção env como mostrado acima.

Claude

1. Certifique-se de que o Node.js e o uv estão instalados.
2. Edite o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione a configuração do Servidor Gravitino MCP (como acima) na seção mcpServers.
4. Atualize as variáveis de ambiente para sua implantação.
5. Salve, reinicie o Claude e confirme que o servidor está acessível.

Cursor

1. Pré-requisitos: Node.js e uv instalados.
2. Abra a configuração do Cursor.
3. Insira o trecho JSON do Servidor Gravitino MCP (veja acima).
4. Preencha as variáveis de ambiente corretamente.
5. Salve, reinicie o Cursor e verifique a conectividade.

Cline

1. Instale o Node.js e o uv.
2. Vá até o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o Servidor Gravitino MCP usando a estrutura JSON fornecida.
4. Certifique-se de que todas as informações sensíveis estejam seguras na seção env.
5. Salve e reinicie o Cline, depois verifique a conexão com o servidor MCP.

Protegendo chaves de API:
Utilize variáveis de ambiente no objeto env para armazenar credenciais sensíveis como tokens, nomes de usuário e senhas.
Exemplo:

"env": {
  "GRAVITINO_URI": "http://localhost:8090",
  "GRAVITINO_USERNAME": "admin",
  "GRAVITINO_PASSWORD": "admin"
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, adicione o componente MCP ao fluxo e conecte-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP neste formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “Gravitino” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

| Suporte a Roots | ⛔ | Não mencionado |

Com base nas tabelas acima, o servidor Gravitino MCP oferece uma integração mínima porém funcional, com instruções de configuração claras e exposição de ferramentas, mas carece de templates de prompt, definições de recursos e recursos MCP avançados como roots ou amostragem.

Nossa opinião

Embora o servidor Gravitino MCP seja fácil de configurar e exponha ferramentas úteis de metadados, sua documentação e capacidades do servidor são limitadas em relação a recursos MCP como prompts, recursos e funções agenticas avançadas. É adequado para interações básicas com metadados, mas se beneficiaria de uma integração MCP mais abrangente. MCP Score: 5/10

MCP Score