Integrarea serverului Gravitino MCP

Ce face serverul “Gravitino” MCP?

Serverul Gravitino MCP este un server Model Context Protocol (MCP) ce oferă integrare fără întreruperi între asistenții AI și serviciile Apache Gravitino (incubating). Prin expunerea API-urilor Gravitino, acest server permite instrumentelor AI externe și fluxurilor de lucru să interacționeze cu componentele de metadate precum cataloage, scheme, tabele și multe altele. Gravitino MCP Server acționează ca o punte puternică, permițând dezvoltatorilor și agenților AI să realizeze operațiuni de metadate, să interogheze informații structurale și să gestioneze roluri de utilizator eficient. Serverul simplifică operațiunile complexe de metadate oferind o interfață standardizată, facilitând integrarea gestionării platformei de date direct în mediile de dezvoltare conduse de AI sau în fluxuri automatizate.

Lista de Prompts

Niciun șablon de prompt nu este menționat explicit în documentația furnizată.

Lista de Resurse

Nu este menționată o listă explicită de resurse în documentație.

Lista de Instrumente

• get_list_of_catalogs: Recuperează o listă de cataloage din instanța Gravitino.
• get_list_of_schemas: Recuperează o listă de scheme din toate cataloagele.
• get_list_of_tables: Recuperează o listă paginată de tabele disponibile în schema/scheme.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Descoperirea metadatelor: Permite dezvoltatorilor și agenților AI să listeze și să exploreze eficient cataloage, scheme și tabele din Apache Gravitino, susținând fluxurile de guvernanță a datelor și documentare.
• Integrare automată a platformei de date: Simplifică conectarea sistemelor externe sau a fluxurilor AI la Gravitino pentru interogări de metadate în timp real, reducând apelurile API manuale.
• Gestionare bazată pe roluri: Prin instrumente de gestionare a utilizatorilor și rolurilor (vezi secțiunea de funcționalități), dezvoltatorii pot integra fluxuri de control al accesului.
• Explorare asistată de AI a datelor: Permite asistenților AI să afișeze structuri de date disponibile, sprijinind sugestii inteligente de cod sau fluxuri de analiză a datelor.
• Automatizare workflow: Integrează operațiuni de metadate în fluxuri automate, precum sincronizarea modificărilor de schemă sau auditarea structurilor de tabele.

Cum se configurează

Windsurf

1. Prerechizite: Asigură-te că ai instalat Node.js și instrumentul uv.
2. Localizează configurația: Deschide fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă Gravitino MCP Server: Inserează următorul fragment JSON în secțiunea 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. Editează variabilele de mediu: Înlocuiește GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD și GRAVITINO_METALAKE cu valorile tale reale.
5. Salvează și repornește: Salvează configurația și repornește Windsurf.
6. Verifică configurarea: Asigură-te că serverul rulează și este accesibil la endpointul configurat.

Notă: Pentru a securiza cheile API sau acreditările sensibile, folosește variabile de mediu în secțiunea env ca în exemplul de mai sus.

Claude

1. Asigură-te că Node.js și uv sunt instalate.
2. Editează fișierul de configurare Claude.
3. Adaugă configurația Gravitino MCP Server (ca mai sus) în secțiunea mcpServers.
4. Actualizează variabilele de mediu pentru implementarea ta.
5. Salvează, repornește Claude și confirmă că serverul este accesibil.

Cursor

1. Prerechizite: Node.js și uv instalate.
2. Deschide configurația Cursor.
3. Inserează fragmentul JSON Gravitino MCP Server (vezi mai sus).
4. Completează variabilele de mediu corecte.
5. Salvează, repornește Cursor și verifică conectivitatea.

Cline

1. Instalează Node.js și uv.
2. Accesează fișierul tău de configurare Cline.
3. Adaugă Gravitino MCP Server folosind structura JSON furnizată.
4. Asigură-te că toate informațiile sensibile sunt securizate în secțiunea env.
5. Salvează și repornește Cline, apoi verifică conexiunea către serverul MCP.

Securizarea cheilor API:
Folosește variabile de mediu în obiectul env pentru a stoca acreditările sensibile precum tokenuri, utilizatori și parole.
Exemplu:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi “Gravitino” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Tabel de prezentare

| Suport Roots | ⛔ | Nu este menționat |

Pe baza tabelelor de mai sus, serverul Gravitino MCP oferă o integrare minimă, dar funcțională, cu instrucțiuni clare de configurare și instrumente expuse, dar lipsesc șabloane de prompt, definiții de resurse și funcționalități MCP avansate precum roots sau sampling.

Opinia noastră

Deși serverul Gravitino MCP este ușor de configurat și expune instrumente utile pentru metadate, documentația și capabilitățile sale serverului sunt limitate din perspectiva funcțiilor MCP precum prompts, resurse și funcții agentice avansate. Este potrivit pentru interacțiuni de bază cu metadatele, dar ar beneficia de o integrare MCP mai cuprinzătoare. Scor MCP: 5/10

Scor MCP