Servidor Teradata MCP

O que faz o Servidor “Teradata” MCP?

O Servidor Teradata MCP (Model Context Protocol) foi desenvolvido para fornecer integração transparente entre assistentes de IA e bancos de dados Teradata, potencializando a interação avançada com bancos de dados e fluxos de trabalho de inteligência de negócios. Ele permite que sistemas orientados por IA executem consultas SQL, explorem esquemas de banco de dados e realizem operações analíticas diretamente sobre data warehouses Teradata. Ao expor ferramentas para consultas, inspeção de esquemas e análise de dados, o Servidor Teradata MCP permite que desenvolvedores e agentes de IA automatizem tarefas como obtenção de insights de negócios, gerenciamento de grandes volumes de dados e aprimoramento do desenvolvimento de aplicações orientadas a dados. Sua funcionalidade favorece produtividade aprimorada para analistas de dados, engenheiros e sistemas de IA que necessitam de acesso em tempo real aos dados corporativos armazenados no Teradata.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso é explicitamente documentado no repositório.

Lista de Ferramentas

• query
  Executa consultas SELECT para ler dados do banco de dados.
  Entrada: query (string) — A consulta SQL SELECT a ser executada.
  Retorna: Resultados da consulta como array de objetos.

• list_db
  Lista todos os bancos de dados no sistema Teradata.
  Retorna: Lista de bancos de dados.

• list_objects
  Lista objetos em um banco de dados.
  Entrada: db_name (string) — Nome do banco de dados.
  Retorna: Lista de objetos do banco de dados sob o banco informado ou padrão do usuário.

• show_tables
  Mostra informações detalhadas sobre tabelas em um banco de dados.
  Entrada: table_name (string) — Nome da tabela.
  Retorna: Array com nomes de colunas e tipos de dados.

• list_missing_values
  Lista as principais features com valores ausentes em uma tabela.

• list_negative_values
  Lista quantas features possuem valores negativos em uma tabela.

• list_distinct_values
  Lista quantas categorias distintas existem para uma coluna na tabela.

• standard_deviation
  Retorna a média e o desvio padrão para uma coluna em uma tabela.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Automação de Consultas a Banco de Dados
  Aproveite a ferramenta query para automatizar a recuperação de dados de negócios, permitindo que agentes de IA ou desenvolvedores realizem operações SELECT complexas sem precisar escrever SQL manualmente.

• Exploração de Esquema
  Use list_db, list_objects e show_tables para compreender a estrutura do banco de dados, descobrir tabelas disponíveis e inspecionar tipos de colunas — essencial para onboarding de novos conjuntos de dados ou construção de aplicações orientadas a dados.

• Análise de Qualidade de Dados
  Utilize list_missing_values e list_negative_values para detectar problemas de qualidade de dados, como entradas ausentes ou errôneas, o que é crucial para pré-processamento e análise de dados.

• Insights de Dados Categóricos
  Utilize list_distinct_values para identificar categorias únicas em colunas, auxiliando em engenharia de features e relatórios de negócios.

• Resumos Estatísticos
  A ferramenta standard_deviation permite acesso rápido a estatísticas-chave (média e desvio padrão), auxiliando em análise descritiva e detecção de anomalias.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução específica de configuração fornecida.

Claude

1. Certifique-se de que o uv esteja instalado como pré-requisito.
2. Clone ou baixe o repositório mcp-teradata.
3. Localize o arquivo de configuração claude_desktop_config.json.
4. Adicione a configuração do Servidor Teradata MCP no objeto mcpServers:

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

5. Salve o arquivo de configuração e reinicie o Claude Desktop.
6. Verifique a conexão executando uma consulta de teste ou analisando os logs.

Protegendo as Chaves de API

Armazene informações sensíveis (como DATABASE_URI) na seção env:

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

Use variáveis de ambiente ou um gerenciador de segredos conforme necessário.

Cursor

Nenhuma instrução específica de configuração fornecida.

Cline

Nenhuma instrução específica de configuração fornecida.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

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

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar "teradata" pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Suporte a Roots: Não documentado

Com base na documentação disponível e no conjunto de funcionalidades, o Servidor Teradata MCP oferece boas ferramentas para bancos de dados, mas carece de documentação abrangente sobre recursos, templates de prompt, Roots e suporte a amostragem. É funcionalmente rico para tarefas de bancos de dados, mas limitado em funcionalidades padrão MCP e orientações.

Pontuação MCP

Avaliação:
Eu avaliaria este servidor MCP com 5 de 10. Ele oferece um conjunto robusto de ferramentas para banco de dados e licenciamento claro, mas carece de documentação para templates de prompt, recursos, Roots e amostragem, além de instruções de configuração independentes de plataforma. É adequado para usuários técnicos já familiarizados com Teradata e conceitos MCP.