Dataproc Metastore API MCP Server

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Integrations

  • Provides access to Google's Dataproc Metastore API, enabling management of managed Hive metastore services on Google Cloud Platform, with capabilities for creating, configuring, backing up, and restoring metadata repositories for big data processing frameworks.

MCP-Server

Dieses Projekt ist ein MCP-Server (Multi-Agent Conversation Protocol) für die angegebene OpenAPI-URL – https://api.apis.guru/v2/specs/googleapis.com/metastore/v1beta/openapi.json , automatisch generiert mit dem MCP-Builder von AG2.

Voraussetzungen

  • Python 3.9+
  • Pip und UV

Installation

  1. Klonen Sie das Repository:
    git clone <repository-url> cd mcp-server
  2. Abhängigkeiten installieren: Das Skript .devcontainer/setup.sh übernimmt die Installation von Abhängigkeiten mit pip install -e ".[dev]" . Wenn Sie den Dev-Container nicht verwenden, können Sie diesen Befehl manuell ausführen.
    pip install -e ".[dev]"
    Alternativ können Sie uv verwenden:
    uv pip install --editable ".[dev]"

Entwicklung

Dieses Projekt verwendet ruff zum Lint-Test und Formatieren, mypy zur statischen Typprüfung und pytest zum Testen.

Lintierung und Formatierung

So prüfen Sie, ob Probleme mit der Flusenbildung vorliegen:

ruff check

So formatieren Sie den Code:

ruff format

Diese Befehle sind auch über das Skript scripts/lint.sh verfügbar.

Statische Analyse

So führen Sie eine statische Analyse aus (mypy, bandit, semgrep):

./scripts/static-analysis.sh

Dieses Skript ist auch als Pre-Commit-Hook in .pre-commit-config.yaml konfiguriert.

Ausführen von Tests

So führen Sie Tests mit Abdeckung durch:

./scripts/test.sh

Dadurch wird pytest ausgeführt und ein Abdeckungsbericht generiert. Für einen kombinierten Bericht und eine Bereinigung können Sie Folgendes verwenden:

./scripts/test-cov.sh

Pre-Commit-Hooks

Dieses Projekt verwendet Pre-Commit-Hooks, die in .pre-commit-config.yaml definiert sind. So installieren Sie die Hooks:

pre-commit install

Die Hooks werden vor jedem Commit automatisch ausgeführt.

Ausführen des Servers

Der MCP-Server kann mit dem Skript mcp_server/main.py gestartet werden. Er unterstützt verschiedene Transportmodi (z. B. stdio , sse ).

So starten Sie den Server (z. B. im Standardmodus):

python mcp_server/main.py stdio

Der Server kann mithilfe von Umgebungsvariablen konfiguriert werden:

  • CONFIG_PATH : Pfad zu einer JSON-Konfigurationsdatei (z. B. mcp_server/mcp_config.json ).
  • CONFIG : Eine JSON-Zeichenfolge, die die Konfiguration enthält.
  • SECURITY : Umgebungsvariablen für Sicherheitsparameter (z. B. API-Schlüssel).

Weitere Informationen zum Laden finden Sie im Block if __name__ == "__main__": in mcp_server/main.py .

Die Datei tests/test_mcp_server.py zeigt, wie Sie den Server zum Testen programmgesteuert starten und mit ihm interagieren.

Erstellen und Veröffentlichen

Dieses Projekt verwendet Hatch zum Erstellen und Veröffentlichen. So erstellen Sie das Projekt:

hatch build

So veröffentlichen Sie das Projekt:

hatch publish

Diese Befehle sind auch über das Skript scripts/publish.sh verfügbar.

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

Ein MCP-Server (Multi-Agent Conversation Protocol), der Zugriff auf die Dataproc Metastore-API von Google Cloud bietet und es KI-Agenten ermöglicht, Hive-Metastore-Dienste über natürliche Sprache zu verwalten und mit ihnen zu interagieren.

  1. Voraussetzungen
    1. Installation
      1. Entwicklung
        1. Lintierung und Formatierung
        2. Statische Analyse
        3. Ausführen von Tests
        4. Pre-Commit-Hooks
      2. Ausführen des Servers
        1. Erstellen und Veröffentlichen

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