DataHub MCP Sunucusu Entegrasyonu

“DataHub” MCP Sunucusu ne yapar?

DataHub MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, AI asistanları ile DataHub veri ekosisteminiz arasında bir köprü görevi görür. DataHub’ın güçlü meta veri ve bağlam API’larını MCP standardı üzerinden sunarak, AI ajanlarının tüm varlık türlerinde arama yapmasına, ayrıntılı meta verileri çekmesine, veri kökenini incelemesine ve ilişkili SQL sorgularını listelemesine olanak tanır. Bu sayede, AI modelleri güncel veri bağlamına erişebilir, karmaşık sorgular çalıştırabilir ve meta veri keşfini doğrudan tercih ettiğiniz AI arayüzünden otomatikleştirebilir. DataHub MCP Sunucusu hem DataHub Core hem de DataHub Cloud’u destekler; böylece meta veri platformunu AI destekli araçlar ve asistanlarla entegre etmek isteyen kuruluşlar için çok yönlü bir çözüm sunar.

Prompt Listesi

Depoda veya README’de herhangi bir prompt şablonu detaylandırılmamış veya belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda veya README’de açık bir MCP kaynak primi tanımlanmamıştır.

Araç Listesi

• Tüm varlık türlerinde ve keyfi filtrelerle arama
  Müşterilerin DataHub varlıklarında (veri kümeleri, panolar, veri hatları vb.) özel filtrelerle sorgu yapmasını sağlar.
• Herhangi bir varlık için meta veri çekme
  Belirli bir DataHub varlığı hakkında kapsamlı meta verileri getirir.
• Köken grafında gezinme (yukarı ve aşağı akış)
  Bir varlık için yukarı akış (kaynaklar) ve aşağı akış (tüketiciler) dahil olmak üzere veri kökenini keşfetmeye olanak tanır.
• Bir veri kümesiyle ilişkili SQL sorgularını listeleme
  Belirli bir veri kümesiyle ilişkilendirilmiş SQL sorgularını denetim ve veri kullanımı için gösterir.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Kapsamlı Veri Keşfi
  Geliştiriciler ve veri bilimciler tüm DataHub varlıklarında arama ve filtreleme yapabilir, veri keşfini hızlandırır ve manuel çabayı azaltır.
• Otomatik Meta Veri Çekimi
  AI ajanları, ayrıntılı varlık meta verilerini programlı olarak çekebilir; bu da otomatik dokümantasyon, kalite kontrolü veya onboarding iş akışlarını destekler.
• Etki Değerlendirmesi için Köken Analizi
  Yukarı ve aşağı akış kökenini inceleyerek ekipler değişikliklerin etkisini anında değerlendirebilir ve veri yönetişimini iyileştirebilir.
• SQL Sorgu Denetimi
  Veri kümeleriyle ilişkili SQL sorgularını kolayca listeleyip analiz edebilir, uyumluluk izleme, performans iyileştirme ve veri erişimi optimizasyonuna yardımcı olur.
• AI Destekli Ajanlarla Entegrasyon
  DataHub’ı modern AI asistanlarıyla sorunsuz şekilde bağlayarak tekrar eden veri yönetimi ve keşfi görevlerini doğrudan sohbetten veya kod ortamından otomatikleştirin.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

Depoda Windsurf’e özgü bir talimat bulunamadı.

Claude

1. uv‘yi kurun.

2. uvx komutunun tam yolunu which uvx ile bulun.

3. DataHub URL’nizi ve kişisel erişim anahtarınızı edinin.

4. claude_desktop_config.json dosyanızı şu şekilde düzenleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "datahub": {
         "command": "<full-path-to-uvx>",  // ör. /Users/hsheth/.local/bin/uvx
         "args": ["mcp-server-datahub"],
         "env": {
           "DATAHUB_GMS_URL": "<your-datahub-url>",
           "DATAHUB_GMS_TOKEN": "<your-datahub-token>"
         }
       }
     }
   }
   

5. Kaydedin ve Claude Desktop’u (yeniden) başlatın. Bağlantıyı ajan arayüzünden doğrulayın.

Cursor

1. uv‘yi kurun.

2. DataHub URL’nizi ve kişisel erişim anahtarınızı edinin.

3. .cursor/mcp.json dosyasını şu şekilde düzenleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "datahub": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcp-server-datahub"],
         "env": {
           "DATAHUB_GMS_URL": "<your-datahub-url>",
           "DATAHUB_GMS_TOKEN": "<your-datahub-token>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Dosyayı kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın. MCP durum panelini kontrol edin.

Cline

Depoda Cline’a özgü bir talimat bulunamadı.

Genel/Diğer MCP İstemcileri

1. uv‘yi kurun.

2. DataHub URL’nizi ve kişisel erişim anahtarınızı hazırlayın.

3. Şu yapılandırmayı kullanın:

   command: uvx
   args:
     - mcp-server-datahub
   env:
     DATAHUB_GMS_URL: <your-datahub-url>
     DATAHUB_GMS_TOKEN: <your-datahub-token>
   

4. Bu komutu MCP istemcinizin yapılandırmasına entegre edin.

API Anahtarlarını Güvenceye Almak

DATAHUB_GMS_TOKEN gibi hassas kimlik bilgilerini asla düz metin dosyalarında değil, ortam değişkenlerinde saklayın. Yapılandırmanızda yukarıda gösterildiği şekilde env alanını kullanarak sırları güvenli bir şekilde ekleyin.

MCP’yi iş akışlarında 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 detaylarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm fonksiyon ve yetenekleriyle kullanabilir. “datahub” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Bu MCP sunucusuna yaklaşık 6/10 puan verirdim. Açık kaynak lisansına, birden fazla gerçek araca ve temel güvenli kurulum talimatlarına sahip; ancak belgelenmiş prompt şablonları, açık kaynak primitifleri ve örnekleme veya kökler gibi gelişmiş MCP özellikleri eksik.

MCP Puanı