Teradata MCP-server

Vad gör “Teradata” MCP-servern?

Teradata MCP (Model Context Protocol)-servern är utformad för att ge smidig integration mellan AI-assistenter och Teradata-databaser, och möjliggör avancerad databashantering samt arbetsflöden för affärsintelligens. Den gör det möjligt för AI-drivna system att köra SQL-frågor, utforska databasscheman och utföra analytiska operationer direkt på Teradatas datalager. Genom att exponera verktyg för frågor, schema-inspektion och dataanalys kan Teradata MCP-servern hjälpa utvecklare och AI-agenter att automatisera uppgifter som att hämta affärsinsikter, hantera stora datamängder och förbättra utvecklingen av datadrivna applikationer. Funktionaliteten stödjer förbättrad produktivitet för dataanalytiker, ingenjörer och AI-system som kräver realtidsåtkomst till företagsdata lagrade i Teradata.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i förrådet.

Lista över resurser

Inga resurser är uttryckligen dokumenterade i förrådet.

Lista över verktyg

• query
  Kör SELECT-frågor för att läsa data från databasen.
  Input: query (string) — SQL SELECT-frågan som ska köras.
  Returns: Frågeresultat som en array av objekt.

• list_db
  Visar alla databaser i Teradata-systemet.
  Returns: Lista över databaser.

• list_objects
  Visar objekt i en databas.
  Input: db_name (string) — Databasnamn.
  Returns: Lista över databasobjekt under angiven eller användarens standarddatabas.

• show_tables
  Visar detaljerad information om tabeller i en databas.
  Input: table_name (string) — Namn på tabellen.
  Returns: Array med kolumnnamn och datatyper.

• list_missing_values
  Visar de viktigaste fälten med saknade värden i en tabell.

• list_negative_values
  Visar hur många fält som har negativa värden i en tabell.

• list_distinct_values
  Visar hur många distinkta kategorier det finns för en kolumn i tabellen.

• standard_deviation
  Returnerar medelvärde och standardavvikelse för en kolumn i en tabell.

Användningsfall för denna MCP-server

• Automatisering av databasfrågor
  Använd verktyget query för att automatisera hämtning av affärsdata, vilket gör det möjligt för AI-agenter eller utvecklare att utföra komplexa SELECT-operationer utan manuell SQL-kodning.

• Schemautforskning
  Använd list_db, list_objects och show_tables för att förstå databassystemets struktur, upptäck tillgängliga tabeller och inspektera kolumntyper – viktigt vid introduktion av nya datamängder eller byggande av datadrivna applikationer.

• Datakvalitetsanalys
  Använd list_missing_values och list_negative_values för att identifiera datakvalitetsproblem, såsom saknade eller felaktiga värden, vilket är viktigt för datapreprocessering och analys.

• Insikter om kategoriska data
  Använd list_distinct_values för att identifiera unika kategorier inom kolumner, vilket stödjer feature engineering och affärsrapportering.

• Statistiska sammanfattningar
  Verktyget standard_deviation möjliggör snabb åtkomst till nyckelstatistik (medelvärde och standardavvikelse), vilket hjälper vid beskrivande analys och avvikelsedetektion.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga specifika installationsinstruktioner tillhandahålls.

Claude

1. Se till att du har uv installerat som förutsättning.
2. Klona eller ladda ner mcp-teradata-förrådet.
3. Leta upp din konfigurationsfil claude_desktop_config.json.
4. Lägg till Teradata MCP-serverns konfiguration under objektet mcpServers:

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

5. Spara konfigurationsfilen och starta om Claude Desktop.
6. Verifiera anslutningen genom att köra en testfråga eller kontrollera loggar.

Säkra API-nycklar

Lagra känslig information (som DATABASE_URI) i sektionen env:

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

Använd miljövariabler eller en hemlighetshanterare vid behov.

Cursor

Inga specifika installationsinstruktioner tillhandahålls.

Cline

Inga specifika installationsinstruktioner tillhandahålls.

Så använder du 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-konfigurationssektion, ange din MCP-serverinformation i detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra "teradata" till vad din MCP-server faktiskt heter och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots-stöd: Ej dokumenterat

Baserat på tillgänglig dokumentation och funktionalitet levererar Teradata MCP-servern solida databasverktyg men saknar omfattande dokumentation om resurser, promptmallar, Roots och samplingstöd. Den är funktionsrik för databasuppgifter men begränsad i standardfunktioner och vägledning för MCP.

MCP-betyg

Betyg:
Jag skulle ge denna MCP-server 5 av 10. Den erbjuder ett robust utbud av databasverktyg och tydlig licensiering, men saknar dokumentation för promptmallar, resurser, Roots och sampling samt plattformsoberoende installationsinstruktioner. Den passar tekniska användare som redan är bekanta med Teradata och MCP-koncept.