Teradata MCP Server

Teradata MCP-Servervorlage

Überblick

Der Teradata MCP-Server ist ein Open-Source-Projekt. Wir freuen uns über Beiträge über Pull Requests.

Wir bieten drei Werkzeugsätze an

td_base_tools:
- execute_read_query – führt eine Leseabfrage aus
- execute_write_query – führt eine Schreibabfrage aus
- read_table_DDL – gibt die Ergebnisse der Tabellenanzeige zurück
- read_database_list - gibt eine Liste aller Datenbanken zurück
- read_table_list – gibt eine Liste von Tabellen in einer Datenbank zurück
- read_column_description – gibt die Beschreibung der Spalten in einer Tabelle zurück
- read_table_preview - gibt Spalteninformationen und 5 Zeilen aus der Tabelle zurück
td_dba_tools:
- read_sql_list – gibt eine Liste der zuletzt ausgeführten SQL-Befehle für einen Benutzer zurück
- read_table_space – gibt den CurrentPerm-Tabellenbereich zurück
- read_database_space – gibt den zugewiesenen Speicherplatz, den verwendeten Speicherplatz und den verwendeten Prozentsatz für eine Datenbank zurück
- read_database_version – gibt die Datenbankversionsinformationen zurück
td_data_quality_tools:
- missing_values - gibt eine Liste von Spaltennamen mit fehlenden Werten zurück
- negative_values - gibt eine Liste von Spaltennamen mit negativen Werten zurück
- distinct_categories – gibt eine Liste von Kategorien innerhalb einer Spalte zurück
- standard_deviation – gibt den Mittelwert und die Standardabweichung für eine Spalte zurück

Wir haben außerdem einen Abschnitt „custom_tools“ erstellt, der die einfache Hinzufügung der Entwicklung von Kundentools ermöglicht.

Das Testverzeichnis enthält ein einfaches ClientChatBot-Tool zum Testen von Tools.

Umgebungseinrichtung

Schritt 1 – Die Umgebung wurde zusammengestellt, vorausgesetzt, Sie haben das UV-Paket auf Ihrem lokalen Rechner installiert. Installationsanweisungen für UV finden Sie unter https://github.com/astral-sh/uv

Schritt 2 - Klonen Sie das MCP-Server-Repository mit

Unter Windows

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

Auf dem Mac

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

Schritt 3 - Sie müssen die .env-Datei aktualisieren

Benennen Sie die Umgebungsdatei in .env um
Die Datenbank-URI hat das folgende Format: teradata://Benutzername:Passwort@Host:1025/Datenbankname. Verwenden Sie ClearScape Analytics Experience https://www.teradata.com/getting-started/demos/clearscape-analytics
- der Benutzername muss aktualisiert werden
- das Passwort muss aktualisiert werden
- der Teradata-Host muss aktualisiert werden
- der Datenbankname muss aktualisiert werden
LLM-Anmeldeinformationen müssen verfügbar sein, damit der Code /test/pydanticaiBedrock.py funktioniert
SSE-Einstellung
- SSE: Boolescher Wert, um zu bestimmen, ob Ihr Server den SSE-Transport (SSE = True) oder den Standardtransport (SSE = False) verwendet.
- SSE_HOST: IP-Adresse, unter der der Server zu finden ist, Standard sollte 127.0.0.1 sein
- SSE_PORT: Portadresse, unter der der Server gefunden werden kann, Standard sollte 8001 sein

Beispiel einer .env-Datei

############################################
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=

Testen Ihres Servers mit MCP Inspector

Schritt 1 - Starten Sie den Server und geben Sie Folgendes in Ihr Terminal ein

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

HINWEIS: Wenn Sie dies auf einem Windows-Computer ausführen und npx-, npm- oder node.js-Fehler erhalten, installieren Sie die erforderliche node.js-Software von hier: https://github.com/nodists/nodist

Schritt 2 - Öffnen Sie den MCP-Inspektor

Sie sollten das Inspector-Tool öffnen und zu http://127.0.0.1:6274 gehen.
Klicken Sie auf Werkzeuge
Klicken Sie auf Listentools
Klicken Sie auf read_database_list
Klicken Sie auf Ausführen

Testen Sie die anderen Tools. Jedes sollte ein erfolgreiches Ergebnis liefern.

Strg+C, um den Server im Terminal zu stoppen

Hinzufügen Ihres Servers zu einem Agenten mit stdio

Schritt 1 - Bestätigen Sie, dass das SSE-Flag in der .env-Datei auf „False“ gesetzt wurde

SSE=False

Schritt 2 - Ändern Sie das Skript ./test/ClientChatBot.py so, dass es auf den Installationsort des Servers verweist. Dazu müssen Sie die folgende Zeile ändern

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

Schritt 2 – Führen Sie das Skript ./test/ClientChatBot.py aus. Dadurch wird eine interaktive Sitzung mit dem Agenten erstellt, der Zugriff auf den MCP-Server hat.

Von einem Terminal.

uv run ./test/ClientChatBot.py

Bitten Sie den Agenten, die Datenbanken aufzulisten
Bitten Sie den Agenten, die Tabelle in einer Datenbank aufzulisten
Bitten Sie den Agenten, alle Objekte in einer Datenbank anzuzeigen
Stellen Sie dem Agenten eine Frage, für deren Ausführung SQL für eine Tabelle erforderlich ist
Geben Sie zum Beenden „quit“ ein.

Hinzufügen von Tools mit stdio zu Visual Studio Code Co-Pilot

Bestätigen Sie, dass das SSE-Flag in der .env-Datei auf „False“ gesetzt wurde

SSE=False

In VS Code: „Befehle anzeigen und ausführen“
wählen Sie „MCP: Server hinzufügen“
wählen Sie "Command Stdio"
Geben Sie beim Ausführen des Befehls „uv“ ein
Geben Sie den Namen des Servers für die ID ein
Die Datei settings.json sollte geöffnet werden
Ändern Sie den Verzeichnispfad und stellen Sie sicher, dass er auf den Ort verweist, an dem Sie den Server installiert haben
Fügen Sie die Argumente hinzu, sodass es wie folgt aussieht:

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

Sie können den Server aus der Datei „settings.json“ heraus starten oder „MCP: Server starten“ verwenden.

Hinzufügen von Tools mit SSE zu Visual Studio Code Co-Pilot

Bestätigen Sie, dass das SSE-Flag in der .env-Datei auf „False“ gesetzt wurde

SSE=True
SSE_HOST=127.0.0.1
SSE_PORT=8001

Sie müssen den Server von einem Terminal aus starten

uv run ./src/teradata_mcp_server/server.py

In VS Code: „Befehle anzeigen und ausführen“
wählen Sie „MCP: Server hinzufügen“
Wählen Sie „Vom HTTP-Server gesendete Ereignisse“
Geben Sie die URL für den Standort des Servers ein, z. B. http://127.0.0.1:8001/sse
Geben Sie den Namen des Servers für die ID ein
Benutzerbereich auswählen
Die Datei settings.json sollte geöffnet werden
Fügen Sie die Argumente hinzu, sodass es wie folgt aussieht:

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

in der Datei settings.json oder Sie können "MCP: Server starten" verwenden.

Verfügbarmachen von Tools als REST-Endpunkte mit mcpo

Sie können mcpo verwenden, um dieses MCP-Tool als OpenAPI-kompatiblen HTTP-Server verfügbar zu machen.

Beispiel mit uv: uvx mcpo --port 8001 --api-key "top-secret" -- uv run src/teradata_mcp_server/server.py

Ihre Teradata-Tools sind jetzt als lokale REST-Endpunkte verfügbar. Sehen Sie sich die Dokumentation an und testen Sie sie unter http://localhost:8001/docs

Verwenden des Servers mit Open WebUI

Open WebUI ist eine benutzerfreundliche, selbstgehostete KI-Plattform, die vollständig offline betrieben werden kann und verschiedene LLM-Runner wie Ollama unterstützt. Sie bietet eine komfortable Möglichkeit zur Interaktion mit LLMs und MCP-Servern über eine intuitive Benutzeroberfläche. Die Integration in diesen MCP-Server erfolgt über die Komponente mcpo .

Führen Sie zuerst mcpo wie im obigen Abschnitt angegeben aus.

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

Greifen Sie unter http://localhost:8080 auf die Benutzeroberfläche zu. Um die MCP-Tools hinzuzufügen, navigieren Sie zu Einstellungen > Tools > Verbindung hinzufügen und geben Sie Ihre MCPO-Serververbindungsdetails ein (z. B. localhost:8001 , Kennwort = top-secret , wenn Sie die Befehlszeile im MCPO-Abschnitt ausgeführt haben).

Sie sollten die Tools im Abschnitt „Chat-Steuerventile“ auf der rechten Seite sehen und Ihre Modelle dazu bringen können, sie zu verwenden.

Teradata MCP Server

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