Шаблон сервера Teradata MCP

Обзор

Сервер Teradata MCP — это проект с открытым исходным кодом, и мы приветствуем любые предложения через запросы на включение внесенных изменений.

Мы предоставляем три набора инструментов и соответствующие полезные подсказки.

1. td_base_tools:

   • execute_read_query — запускает запрос на чтение

   • execute_write_query — запускает запрос на запись

   • read_table_DDL - возвращает результаты показа таблицы

   • read_database_list - возвращает список всех баз данных

   • read_table_list — возвращает список таблиц в базе данных

   • read_column_description - возвращает описание столбцов в таблице

   • read_table_preview - возвращает информацию о столбце и 5 строках из таблицы

   • read_table_affinity — получает таблицы, которые часто используются вместе

   • read_table_usage — измерение использования таблицы и представлений пользователями в заданной схеме.

   • prompt_general - Создание SQL-запроса к базе данных

   • prompt_table_business_description - формирует бизнес-описание таблицы

   • prompt_database_business_description - формирует бизнес-описание базы данных на основе таблиц

2. td_dba_tools:

   • read_user_sql_list — возвращает список недавно выполненных SQL для пользователя

   • read_table_sql_list — возвращает список недавно выполненных SQL для таблицы

   • read_table_space - возвращает табличное пространство CurrentPerm

   • read_database_space — возвращает выделенное пространство, использованное пространство и процент использования для базы данных

   • read_database_version — возвращает информацию о версии базы данных

   • read_resuage_summary — получение сводных показателей использования системы Teradata по дням недели и часам для каждого типа рабочей нагрузки и уровня сложности запроса.

   • read_flow_control — получение метрик управления потоком данных системы Teradata по дням и часам

   • read_feature_usage — Получить метрики использования функций пользователя

   • read_user_delay — получение метрик задержки пользователя Teradata.

   • prompt_table_archive — создание стратегии архивации таблиц для таблиц базы данных.

   • prompt_database_lineage — создает направленную карту происхождения таблиц в базе данных.

3. инструменты_качества_данных_td:

   • missing_values — возвращает список имен столбцов с отсутствующими значениями

   • negative_values — возвращает список имен столбцов с отрицательными значениями

   • distinct_categories — возвращает список категорий в столбце

   • standard_deviation — возвращает среднее значение и стандартное отклонение для столбца

Вы можете добавить пользовательские инструменты "query" в файл custom_tools.yaml или в любой файл, заканчивающийся на _tools.yaml . Просто укажите имя инструмента, описание и SQL-запрос для выполнения. На данный момент параметры не поддерживаются.

Каталог Test содержит простой инструмент ClientChatBot для тестирования инструментов.

Настройка среды

Шаг 1 - Окружение было собрано, предполагая, что у вас установлен пакет uv на локальной машине. Инструкции по установке uv можно найти на https://github.com/astral-sh/uv

Шаг 2 — Клонируйте репозиторий mcp-server с помощью

В Windows

mkdir MCP
cd MCP
git clone https://github.com/Teradata/teradata-mcp-server.git
cd teradata-mcp-server
uv sync
.venv/Scripts/activate

На Mac/Linux

mkdir MCP
cd MCP
git clone https://github.com/Teradata/teradata-mcp-server.git
cd teradata-mcp-server
uv sync
source .venv/bin/activate

Шаг 3 — Вам необходимо обновить файл .env

• Переименуйте env-файл в .env

• URI базы данных будет иметь следующий формат teradata://имя пользователя:пароль@хост:1025/имя базы данных, используйте ClearScape Analytics Experience https://www.teradata.com/getting-started/demos/clearscape-analytics

  • имя пользователя нуждается в обновлении

  • пароль необходимо обновить

  • хост Teradata нуждается в обновлении

  • имя базы данных нуждается в обновлении

• Для работы кода /test/pydanticaiBedrock.py должны быть доступны учетные данные LLM.

• Настройка SSE

  • SSE: логическое значение, определяющее, будет ли ваш сервер использовать транспорт SSE (SSE = True) или транспорт stdio (SSE=False)

  • SSE_HOST: IP-адрес, по которому можно найти сервер, по умолчанию должен быть 127.0.0.1

  • SSE_PORT: Адрес порта, по которому может быть найден сервер, по умолчанию должен быть 8001.

Пример файла .env

############################################
DATABASE_URI=teradata://username:password@host:1025/databasename
SSE=False
SSE_HOST=127.0.0.1
SSE_PORT=8001

############################################
aws_access_key_id=
aws_secret_access_key=
aws_session_token=
aws_region_name=

############################################
OPENAI_API_KEY=

Тестирование вашего сервера с помощью MCP Inspector

Шаг 1 — Запустите сервер, введите в терминале следующее

uv run mcp dev ./src/teradata_mcp_server/server.py

ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы запускаете это на компьютере с Windows и получаете ошибки npx, npm или node.js, установите необходимое программное обеспечение node.js отсюда: https://github.com/nodists/nodist

Шаг 2 — Откройте MCP Inspector

• Вам следует открыть инструмент инспектора, перейти по адресу http://127.0.0.1:6274

• Нажмите на инструменты

• Нажмите на список инструментов

• Нажмите на read_database_list

• Нажмите «Выполнить»

Протестируйте другие инструменты, каждый из них должен дать успешный результат.

Control+c для остановки сервера в терминале

Запуск сервера

Вы можете просто запустить сервер с помощью: uv run teradata-mcp-server

Добавление вашего сервера к агенту с помощью stdio

Вариант 1 - чат-бот pydanticai

шаг 1 — убедитесь, что флаг SSE в файле .env установлен на значение False

SSE=False

Шаг 2 — Измените скрипт ./test/ClientChatBot.py так, чтобы он указывал на место установки сервера. Для этого вам нужно будет изменить следующую строку:

 td_mcp_server = MCPServerStdio('uv', ["--directory", "/Users/Daniel.Tehan/Code/MCP/teradata-mcp-server", "run", "teradata-mcp-server"])

Шаг 3 - запустите скрипт ./test/ClientChatBot.py, это создаст интерактивный сеанс с агентом, имеющим доступ к серверу MCP. Из терминала.

uv run ./test/ClientChatBot.py

• Попросите агента составить список баз данных.

• Попросите агента внести таблицу в базу данных.

• Попросите агента показать все объекты в базе данных.

• Задайте агенту вопрос, требующий выполнения SQL-запроса по таблице.

• Для выхода введите «quit».

Вариант 2 — чат-бот ADK

шаг 1 — убедитесь, что флаг SSE в файле .env установлен на значение False

SSE=False

Шаг 2 — перейдите в каталог teradata_mcp_server/test из терминала.

cd test
adk web

Шаг 3 — откройте веб-сервер ADK

Шаг 4 — чат с td_agent

Вариант 3 - mcp_chatbot

шаг 0 — Измените server_config.json в тестовом каталоге, убедитесь, что путь указан правильно.

шаг 1 — убедитесь, что флаг SSE в файле .env установлен на значение False

SSE=False

Шаг 2 — перейдите в каталог teradata_mcp_server из терминала и запустите mcp_chatbot

uv run test/mcp_chatbot.py

Шаг 3 — выведите список подсказок, введя /prompts

Query: /prompts

Шаг 4 — запуск запроса на описание базы данных

Query: /prompt database_business_description database_name=demo_user

Добавление инструментов с помощью stdio в Visual Studio Code Co-pilot

• убедитесь, что флаг SSE в файле .env установлен на значение False

SSE=False

• В VS Code «Показать и выполнить команды»

• выберите «MCP: Добавить сервер»

• выберите «Командный Stdio»

• введите «uv» в команду для запуска

• введите имя сервера для идентификатора

• файл settings.json должен открыться

• измените путь к каталогу и убедитесь, что он указывает на место, где установлен сервер.

• добавьте аргументы так, чтобы это выглядело так:

Примечание: вам нужно будет изменить путь к каталогу в args для вашей системы, это должен быть полный путь. Вам также может понадобиться полный путь к uv в команде.

 "mcp": {
 "servers": {
 "TeradataStdio": {
 "type": "stdio",
 "command": "uv",
 "args": [
 "--directory",
 "/Users/Daniel.Tehan/Code/MCP/teradata-mcp-server",
 "run",
 "teradata-mcp-server"
 ]
 }
 }
 }

• Вы можете запустить сервер из файла settings.json или с помощью «MCP: Start Server»

Добавление инструментов с использованием SSE в Visual Studio Code Co-pilot

• убедитесь, что флаг SSE в файле .env установлен на значение False

SSE=True
SSE_HOST=127.0.0.1
SSE_PORT=8001

• вам нужно запустить сервер из терминала

uv run teradata-mcp-server

• В VS Code «Показать и выполнить команды»

• выберите «MCP: Добавить сервер»

• выберите «События, отправленные HTTP-сервером»

• введите URL-адрес местоположения сервера, например http://127.0.0.1:8001/sse

• введите имя сервера для идентификатора

• выберите пользовательское пространство

• файл settings.json должен открыться

• добавьте аргументы так, чтобы это выглядело так:

 "mcp": {
 "servers": {
 "TeradataSSE": {
 "type": "sse",
 "url": "http://127.0.0.1:8001/sse"
 }
 }
 }

• в файле settings.json или вы можете "MCP: Запустить сервер"

Добавление MCP-сервера в Claude Desktop

Вы можете добавить этот сервер Claude Desktop, добавив эту запись в ваш файл конфигурации claude_desktop_config.json :

Примечание: вам нужно будет изменить путь к каталогу в args для вашей системы, это должен быть полный путь. Вам также может понадобиться полный путь к uv в команде.

Примечание: для этого необходимо, чтобы uv был доступен Клоду в системном пути или был установлен глобально в вашей системе (например, uv был установлен с помощью brew для пользователей Mac OS).

{
 "mcpServers": {
 "teradata": {
 "command": "uv",
 "args": [
 "--directory",
 "/path_to_code/teradata-mcp-server",
 "run",
 "teradata-mcp-server"
 ],
 "env": {
 "DATABASE_URI": "teradata://demo_user:teradata-demo@test-vikzqtnd0db0nglk.env.clearscape.teradata.com:1025/demo_user"
 }
 }
 }
}

Представление инструментов как конечных точек REST с помощью mcpo

Вы можете использовать mcpo , чтобы представить этот инструмент MCP как HTTP-сервер, совместимый с OpenAPI.

Например, используя uv: uvx mcpo --port 8001 --api-key "top-secret" -- uv run teradata-mcp-server

Ваши инструменты Teradata теперь доступны как локальные конечные точки REST, просмотрите документацию и протестируйте ее по адресу http://localhost:8001/docs

Использование сервера с Open WebUI

Open WebUI — это удобная для пользователя самостоятельная платформа ИИ, разработанная для работы полностью в автономном режиме, поддерживающая различные LLM-бегунки, такие как Ollama. Она обеспечивает удобный способ взаимодействия с LLM и серверами MCP из интуитивно понятного графического интерфейса. Она может быть интегрирована с этим сервером MCP с помощью компонента mcpo .

Сначала запустите mcpo, как указано в разделе выше .

python -m venv ./env
source ./env/bin/activate
pip install open-webui 
open-webui serve

Откройте пользовательский интерфейс по адресу http://localhost:8080 . Чтобы добавить инструменты MCP, перейдите в Настройки > Инструменты > Добавить подключение и введите данные подключения к серверу mcpo (например, localhost:8001 , пароль = top-secret если вы выполнили командную строку в разделе mcpo).

Вы должны увидеть инструменты в разделе «Клапаны управления чатом» справа и настроить свои модели для их использования.

Сертификация

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
Need Help?
• Reddit Discussion
Related Servers

Tools

• base_columnDescriptionA
• base_columnMetadataA
• base_databaseListA
• base_readQueryA
• base_saveDDLB
• base_tableAffinityA
• base_tableDDLB
• base_tableListA