Сервер протокола контекста модели, позволяющий LLM проверять схемы баз данных Iceberg и выполнять запросы SQL только для чтения с использованием Impala. Он упрощает перечисление схем и выполнение запросов, поддерживая интеграцию ИИ и исследование баз данных.
Добавлено:
Создано:
Apr 21 2025
Сервер протокола контекста модели, позволяющий LLM проверять схемы баз данных Iceberg и выполнять запросы SQL только для чтения с использованием Impala. Он упрощает перечисление схем и выполнение запросов, поддерживая интеграцию ИИ и исследование баз данных.
Добавлено:
Created by:
Apr 21 2025
Peter Ableda
Рекомендуемые
Что такое Cloudera Iceberg MCP Server via Impala?
Этот сервер MCP предлагает безопасный и эффективный способ взаимодействия ИИ-систем с таблицами Iceberg через Apache Impala. Поддерживает выполнение SQL-запросов и извлечение схем базы данных, что делает анализ данных и исследование схем бесшовными для приложений на базе ИИ. Разработан для доступа только для чтения, он повышает прозрачность данных и понимание структуры базы данных ИИ, способствуя более умным взаимодействиям с данными в корпоративных средах.
Кто будет использовать Cloudera Iceberg MCP Server via Impala?
- Данные ученые
- Разработчики ИИ
- Администраторы баз данных
- Аналитики данных
Как использовать Cloudera Iceberg MCP Server via Impala?
- Шаг 1: Установите и настройте сервер с необходимыми переменными окружения.
- Шаг 2: Подключите свою ИИ-структуру или приложение к серверу с использованием предоставленных конечных точек.
- Шаг 3: Используйте функцию `execute_query(query)`, чтобы выполнять команды SQL в Impala.
- Шаг 4: Используйте функцию `get_schema()`, чтобы перечислить доступные таблицы и схемы.
- Шаг 5: По мере необходимости анализируйте данные или схемы для вашего приложения или исследования.
Ключевые Особенности и Преимущества Cloudera Iceberg MCP Server via Impala
Основные функции
- execute_query(query: str): Выполнить SQL в Impala и получить результаты в формате JSON.
- get_schema(): Перечислить все таблицы в текущей базе данных.
Преимущества
- Позволяет ИИ-системам безопасно запрашивать и исследовать таблицы Iceberg.
- Поддерживает проверку схем и извлечение данных для лучшего понимания данных.
- Доступ только для чтения обеспечивает целостность данных.
Основные Сценарии Использования и Приложения Cloudera Iceberg MCP Server via Impala
- Анализ и визуализация данных на основе ИИ
- Исследование схем для управления базами данных
- Интеграция таблиц Iceberg с ИИ-структурами, такими как LangChain
Часто Задаваемые Вопросы о Cloudera Iceberg MCP Server via Impala
Разработчик
- peterableda
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
База данных
Веб-клиент для PostgreSQL, который переводит запросы на естественном языке в SQL через сервер PG-MCP.
Сервер, который упрощает управление схемами баз данных, выполнение запросов и анализ производительности для MySQL/MariaDB.
Высокопроизводительный прокси-сервер, управляющий несколькими клиентами MySQL с балансировкой нагрузки и пулом подключений.
Сервер MCP на основе Python для управления базами данных Dameng с поддержкой множества функциональных возможностей.
Инструмент для синхронизации серверов MCP с официальной торговой площадки Cline для офлайн-управления и обновлений.
Сервер протокола, позволяющий перечислять таблицы, выполнять SQL-запросы только для чтения и показывать структуры таблиц для базы данных Dameng.
Сервер MCP на Python, обеспечивающий обмен данными с базами данных, веб-службами и скриптами через JDBCX.
Сервер MCP на основе Go, обеспечивающий доступ к базе данных через JSON-RPC, поддерживающий связь в реальном времени через SSE и запросы к базе данных.
Серверное приложение на базе Apache Superset REST API, позволяющее функции запроса к базе данных через большие модели.
Предоставляет контекстную информацию о схемах баз данных для крупных баз данных Oracle, что позволяет инструментам ИИ лучше понимать структуру данных.