Gravitino MCP-serverintegration

Vad gör “Gravitino” MCP-servern?

Gravitino MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som möjliggör sömlös integration mellan AI-assistenter och Apache Gravitino (inkuberande) tjänster. Genom att exponera Gravitinos API:er gör denna server det möjligt för externa AI-verktyg och arbetsflöden att interagera med metadatakomponenter såsom kataloger, scheman, tabeller och mer. Gravitino MCP-servern fungerar som en kraftfull brygga, som låter utvecklare och AI-agenter utföra metadataoperationer, hämta strukturell information och hantera användarroller effektivt. Servern förenklar komplexa metadataoperationer genom ett standardiserat gränssnitt, vilket gör det lättare att integrera uppgifter för dataplattformshantering direkt i AI-drivna utvecklingsmiljöer eller automatiserade flöden.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i den tillhandahållna dokumentationen.

Lista över resurser

Ingen explicit lista över resurser nämns i dokumentationen.

Lista över verktyg

• get_list_of_catalogs: Hämta en lista över kataloger från Gravitino-instansen.
• get_list_of_schemas: Hämta en lista över scheman över alla kataloger.
• get_list_of_tables: Hämta en paginerad lista över tabeller som finns i schema(n).

Användningsområden för denna MCP-server

• Metadataupptäckt: Gör det möjligt för utvecklare och AI-agenter att effektivt lista och utforska kataloger, scheman och tabeller i Apache Gravitino, vilket stöder datastyrning och dokumentationsarbetsflöden.
• Automatiserad dataplattformsintegration: Förenklar anslutning av externa system eller AI-arbetsflöden till Gravitino för metadatafrågor i realtid, vilket minskar manuella API-anrop.
• Rollbaserad åtkomsthantering: Genom verktyg för användar- och rollhantering (se funktionerna) kan utvecklare integrera åtkomstkontrollarbetsflöden.
• AI-assisterad datautforskning: Låter AI-assistenter exponera tillgängliga datastrukturer, stödjer intelligenta kodförslag eller dataanalysflöden.
• Arbetsflödesautomatisering: Integrera metadataoperationer i automatiserade pipeliner, såsom synkronisering av schemaändringar eller granskning av tabellstrukturer.

Hur du sätter upp det

Windsurf

1. Förutsättningar: Kontrollera att du har Node.js och verktyget uv installerat.
2. Leta upp konfigurationen: Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Gravitino MCP-server: Infoga följande JSON-utdrag under avsnittet 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. Redigera miljövariabler: Byt ut GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD och GRAVITINO_METALAKE mot dina faktiska värden.
5. Spara och starta om: Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Verifiera installationen: Kontrollera att servern körs och är tillgänglig via den konfigurerade endpointen.

Obs: För att skydda API-nycklar eller känsliga autentiseringsuppgifter, använd miljövariabler i avsnittet env enligt ovan.

Claude

1. Kontrollera att Node.js och uv är installerade.
2. Redigera Claude-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Gravitino MCP-serverns konfiguration (som ovan) i avsnittet mcpServers.
4. Uppdatera miljövariabler för din implementation.
5. Spara, starta om Claude och bekräfta att servern är tillgänglig.

Cursor

1. Förutsättningar: Node.js och uv installerade.
2. Öppna Cursors konfiguration.
3. Infoga Gravitino MCP Server JSON-utdraget (se ovan).
4. Fyll i korrekta miljövariabler.
5. Spara, starta om Cursor och kontrollera uppkopplingen.

Cline

1. Installera Node.js och uv.
2. Gå till din Cline-konfigurationsfil.
3. Lägg till Gravitino MCP Server med hjälp av den tillhandahållna JSON-strukturen.
4. Kontrollera att all känslig information är säkrad i avsnittet env.
5. Spara och starta om Cline, verifiera sedan MCP-serveranslutningen.

Skydda API-nycklar:
Använd miljövariabler i objektet env för att lagra känsliga autentiseringsuppgifter såsom token, användarnamn och lösenord.
Exempel:

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

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och anslut den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt anger du dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med åtkomst till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “Gravitino” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

| Roots-stöd | ⛔ | Ej nämnt |

Baserat på ovanstående tabeller erbjuder Gravitino MCP-servern en minimal men funktionell integration, med tydliga installationsinstruktioner och verktygsexponering, men saknar promptmallar, resursdefinitioner och avancerade MCP-funktioner såsom roots eller sampling.

Vår åsikt

Även om Gravitino MCP-servern är enkel att installera och exponerar användbara metadata-verktyg, är dess dokumentation och serverkapacitet begränsad vad gäller MCP-funktioner som prompts, resurser och avancerade agentfunktioner. Den passar för grundläggande metadata-interaktion men skulle dra nytta av mer omfattande MCP-integration. MCP-score: 5/10

MCP-score