Gravitino MCP Sunucu Entegrasyonu

“Gravitino” MCP Sunucusu ne yapar?

Gravitino MCP Sunucusu, AI asistanları ile Apache Gravitino (incubating) servisleri arasında kesintisiz entegrasyon sağlayan bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Gravitino API’lerini sunarak, harici AI araçlarının ve iş akışlarının kataloglar, şemalar, tablolar ve daha fazlası gibi metadata bileşenleriyle etkileşimde bulunmasına imkan tanır. Gravitino MCP Sunucusu güçlü bir köprü görevi görerek geliştiricilerin ve AI ajanlarının metadata işlemleri, yapısal sorgular ve kullanıcı rol yönetimini etkin bir şekilde yapmasını sağlar. Sunucu, karmaşık metadata işlemlerini standart bir arayüzle basitleştirir ve veri platformu yönetimi görevlerinin doğrudan AI tabanlı geliştirme ortamları veya otomatik akışlara entegre edilmesini kolaylaştırır.

Prompt Listesi

Sağlanan dokümantasyonda açıkça prompt şablonları belirtilmemiştir.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynak Listesi

Dokümantasyonda açıkça kaynak listesi belirtilmemiştir.

Araçlar Listesi

• get_list_of_catalogs: Gravitino örneğinden katalog listesini alır.
• get_list_of_schemas: Kataloglar arasında şema listesini alır.
• get_list_of_tables: Şema(lar)da mevcut olan tabloların sayfalı listesini alır.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Metadata Keşfi: Geliştiricilerin ve AI ajanlarının Apache Gravitino içinde katalog, şema ve tabloları hızlıca listelemesini ve keşfetmesini sağlar; veri yönetimi ve dokümantasyon iş akışlarını destekler.
• Otomatik Veri Platformu Entegrasyonu: Gerçek zamanlı metadata sorguları için harici sistemlerin veya AI iş akışlarının Gravitino’ya bağlanmasını kolaylaştırır, manuel API çağrılarını azaltır.
• Rol Tabanlı Erişim Yönetimi: Kullanıcı ve rol yönetim araçları sayesinde erişim kontrol iş akışları entegre edilebilir.
• AI Destekli Veri Keşfi: AI asistanlarının mevcut veri yapılarını görünür kılmasına olanak tanır; akıllı kod önerileri veya veri analiz boru hatlarını destekler.
• İş Akışı Otomasyonu: Metadata işlemlerini otomatik boru hatlarına entegre edin; örneğin şema değişikliklerini senkronize edin veya tablo yapılarını denetleyin.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Gereksinimler: Node.js ve uv aracının kurulu olduğundan emin olun.
2. Yapılandırmayı Bulun: Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. Gravitino MCP Sunucusunu Ekleyin: Aşağıdaki JSON kodunu mcpServers bölümüne ekleyin:

   {
     "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. Ortam değişkenlerini düzenleyin: GRAVITINO_URI, GRAVITINO_USERNAME, GRAVITINO_PASSWORD ve GRAVITINO_METALAKE değerlerini kendi bilgilerinizle değiştirin.
5. Kaydedin ve yeniden başlatın: Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
6. Kurulumu doğrulayın: Sunucunun çalıştığından ve yapılandırılan uç nokta üzerinden erişilebilir olduğundan emin olun.

Not: API anahtarlarını veya hassas kimlik bilgilerini güvenli tutmak için yukarıdaki gibi env bölümünde ortam değişkenlerini kullanın.

Claude

1. Node.js ve uv kurulu olduğundan emin olun.
2. Claude yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. Gravitino MCP Sunucu yapılandırmasını (yukarıdaki gibi) mcpServers bölümüne ekleyin.
4. Dağıtımınıza uygun ortam değişkenlerini güncelleyin.
5. Kaydedin, Claude’u yeniden başlatın ve sunucunun ulaşılabilir olduğunu doğrulayın.

Cursor

1. Ön koşullar: Node.js ve uv kurulu.
2. Cursor yapılandırmasını açın.
3. Gravitino MCP Sunucu JSON kodunu ekleyin (yukarıya bakın).
4. Doğru ortam değişkenlerini doldurun.
5. Kaydedin, Cursor’u yeniden başlatın ve bağlantıyı kontrol edin.

Cline

1. Node.js ve uv kurun.
2. Cline yapılandırma dosyasına gidin.
3. Sağlanan JSON yapısı ile Gravitino MCP Sunucusunu ekleyin.
4. Tüm hassas bilgilerin env bölümünde güvenli olduğundan emin olun.
5. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın, ardından MCP sunucu bağlantısını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma:
Hassas kimlik bilgilerini (token, kullanıcı adı, şifre gibi) saklamak için env nesnesinde ortam değişkenlerini kullanın.
Örnek:

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

Bu MCP Nasıl Kullanılır

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, MCP bileşenini akışınıza ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlev ve yetenekleriyle kullanabilir. “Gravitino"yu kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

| Roots Desteği | ⛔ | Bahsedilmemiş |

Yukarıdaki tablolara göre, Gravitino MCP sunucusu minimal fakat işlevsel bir entegrasyon sunar; kurulum talimatları açık ve araç erişimi mevcuttur fakat prompt şablonları, kaynak tanımları ve roots ya da örnekleme gibi gelişmiş MCP özellikleri yoktur.

Bizim görüşümüz

Gravitino MCP sunucusu kolay kurulabilir ve faydalı metadata araçlarını sunar; ancak dokümantasyonu ve sunucu yetenekleri prompt, kaynak ve gelişmiş ajan işlevleri gibi MCP özellikleri açısından sınırlıdır. Temel metadata etkileşimi için uygundur fakat daha kapsamlı MCP entegrasyonu ile geliştirilebilir. MCP Skoru: 5/10

MCP Skoru