Teradata MCP Sunucusu

“Teradata” MCP Sunucusu ne yapar?

Teradata MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, AI asistanları ile Teradata veritabanları arasında kesintisiz entegrasyon sağlamak için tasarlanmıştır; gelişmiş veritabanı etkileşimi ve iş zekâsı iş akışlarını güçlendirir. AI tabanlı sistemlerin SQL sorguları yürütmesini, veritabanı şemalarını keşfetmesini ve analitik işlemleri doğrudan Teradata veri ambarlarında gerçekleştirmesini mümkün kılar. Sorgulama, şema inceleme ve veri analizi için araçlar sunarak, Teradata MCP Sunucusu geliştiricilere ve AI ajanlarına iş içgörülerini elde etme, büyük veri kümelerini yönetme ve veri odaklı uygulama geliştirme gibi görevleri otomatikleştirme olanağı tanır. Bu işlevsellik, Teradata’da tutulan kurumsal verilere gerçek zamanlı erişime ihtiyaç duyan veri analistleri, mühendisler ve AI sistemleri için artırılmış verimlilik sağlar.

Komut Listesi

Depoda açıkça belirtilmiş komut şablonu bulunmamaktadır.

Kaynak Listesi

Depoda açıkça belgelenmiş kaynak yoktur.

Araç Listesi

• query
  Veritabanından veri okumak için SELECT sorgularını çalıştırır.
  Girdi: query (string) — Çalıştırılacak SELECT SQL sorgusu.
  Çıktı: Sorgu sonuçları nesne dizisi olarak döner.

• list_db
  Teradata sistemindeki tüm veritabanlarını listeler.
  Çıktı: Veritabanı listesi.

• list_objects
  Bir veritabanındaki nesneleri listeler.
  Girdi: db_name (string) — Veritabanı adı.
  Çıktı: Verilen veya kullanıcı varsayılan veritabanındaki nesne listesi.

• show_tables
  Bir veritabanındaki tablolar hakkında ayrıntılı bilgi gösterir.
  Girdi: table_name (string) — Tablo adı.
  Çıktı: Sütun adları ve veri tiplerinden oluşan dizi.

• list_missing_values
  Bir tablodaki en çok eksik değere sahip öznitelikleri listeler.

• list_negative_values
  Bir tablodaki kaç öznitelikte negatif değer olduğunu listeler.

• list_distinct_values
  Tablo içinde bir sütun için kaç farklı kategori olduğunu listeler.

• standard_deviation
  Bir tablodaki bir sütun için ortalama ve standart sapma değerlerini döndürür.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Veritabanı Sorgu Otomasyonu
  query aracını kullanarak iş verisinin çekilmesini otomatikleştirin, AI ajanları veya geliştiricilerin manuel SQL yazmadan karmaşık SELECT işlemleri gerçekleştirmesini sağlayın.

• Şema Keşfi
  list_db, list_objects ve show_tables ile veritabanı yapısını anlayın, mevcut tabloları keşfedin ve sütun tiplerini inceleyin—yeni veri kümeleri ile çalışırken veya veri odaklı uygulama geliştirirken temel bir adımdır.

• Veri Kalitesi Analizi
  list_missing_values ve list_negative_values kullanarak eksik veya hatalı veri girişlerini tespit edin; bu adım, veri ön işleme ve analizde kritiktir.

• Kategorik Veri İçgörüleri
  list_distinct_values ile sütunlardaki benzersiz kategorileri belirleyin; özellik mühendisliği ve iş raporlaması için destek sağlar.

• İstatistiksel Özetler
  standard_deviation aracı ile anahtar istatistiklere (ortalama ve standart sapma) hızlıca erişin; betimsel analiz ve anomali tespiti için uygundur.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

Özel bir kurulum talimatı verilmemiştir.

Claude

1. uv uygulamasının yüklü olduğundan emin olun.
2. mcp-teradata deposunu klonlayın veya indirin.
3. claude_desktop_config.json yapılandırma dosyanızı bulun.
4. Teradata MCP Sunucu yapılandırmasını mcpServers nesnesi altına ekleyin:

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

5. Yapılandırma dosyasını kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.
6. Bağlantıyı test sorgusu çalıştırarak veya günlükleri kontrol ederek doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

Hassas bilgileri (DATABASE_URI gibi) env bölümünde saklayın:

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

Gerektiğinde ortam değişkenleri veya bir gizli yönetim aracı kullanın.

Cursor

Özel bir kurulum talimatı verilmemiştir.

Cline

Özel bir kurulum talimatı verilmemiştir.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız?

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, başlayın ve MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

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

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

Yapılandırdıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. "teradata" ifadesini kendi MCP sunucunuzun adıyla, URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Roots desteği: Belgelenmemiş

Mevcut dokümantasyon ve özellik setine göre, Teradata MCP Sunucusu sağlam veritabanı araçları sunar; ancak kaynaklar, komut şablonları, Roots ve örnekleme desteği için kapsamlı belgelerden yoksundur. Veritabanı görevleri için işlevsel olarak zengindir fakat standart MCP özellikleri ve rehberliği konusunda sınırlıdır.

MCP Puanı

Puan:
Bu MCP sunucusunu 10 üzerinden 5 olarak değerlendiriyorum. Sağlam bir veritabanı araç seti ve açık lisans sunar; ancak komut şablonları, kaynaklar, Roots, örnekleme ve platformdan bağımsız kurulum talimatları için belgeler eksiktir. Teradata ve MCP kavramlarına hâkim teknik kullanıcılar için uygundur.