MCP Iceberg Catalog

Catálogo Iceberg MCP

Implementación de un servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) para interactuar con Apache Iceberg. Este servidor proporciona una interfaz SQL para consultar y gestionar tablas de Iceberg a través del escritorio Claude.

Claude Desktop como su catálogo de Iceberg Data Lake

Cómo instalar en Claude Desktop

Instalación mediante herrería

Para instalar MCP Iceberg Catalog para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

1. Prerrequisitos
   • Python 3.10 o superior
   • Instalador de paquetes UV (recomendado) o pip
   • Acceso a un catálogo REST de Iceberg y almacenamiento compatible con S3
2. Cómo instalar en Claude Desktop Agregue la siguiente configuración a claude_desktop_config.json :

Diseño

Arquitectura

El servidor MCP se basa en tres componentes principales:

1. Manejador de protocolo MCP
   • Implementa el Protocolo de Contexto Modelo para la comunicación con Claude
   • Maneja ciclos de solicitud/respuesta a través de stdio
   • Gestiona el ciclo de vida y la inicialización del servidor.
2. Procesador de consultas
   • Analiza consultas SQL usando sqlparse
   • Apoya operaciones:
     • LISTA DE TABLAS
     • DESCRIBIR TABLA
     • SELECCIONAR
     • INSERTAR
3. Integración de Iceberg
   • Utiliza pyiceberg para operaciones de tabla
   • Se integra con PyArrow para un manejo eficiente de datos.
   • Administra las conexiones del catálogo y las operaciones de tabla.

Integración de PyIceberg

El servidor utiliza PyIceberg de varias maneras:

1. Gestión de catálogos
   • Se conecta a catálogos REST
   • Administra los metadatos de la tabla
   • Maneja operaciones de espacio de nombres
2. Operaciones de datos
   • Convierte entre tipos PyIceberg y PyArrow
   • Maneja la inserción de datos a través de tablas de PyArrow
   • Administra esquemas de tablas y tipos de campos
3. Ejecución de consultas
   • Traduce SQL a operaciones de PyIceberg
   • Maneja el escaneo y filtrado de datos
   • Gestiona la conversión del conjunto de resultados

Se necesita mayor implementación

1. Operaciones de consulta
   • [ ] Implementar operaciones UPDATE
   • [ ] Agregar soporte para ELIMINAR
   • [ ] Soporte para CREATE TABLE con definición de esquema
   • [ ] Agregar operaciones ALTER TABLE
   • [ ] Implementar soporte para particionamiento de tablas
2. Tipos de datos
   • [ ] Soporte para tipos complejos (matrices, mapas, estructuras)
   • [ ] Agregar marca de tiempo con manejo de zona horaria
   • [ ] Soporte para tipos decimales
   • [ ] Agregar soporte para campos anidados
3. Mejoras de rendimiento
   • [ ] Implementar inserciones por lotes
   • [ ] Agregar optimización de consultas
   • [ ] Soporte para escaneos paralelos
   • [ ] Agregar capa de almacenamiento en caché para datos a los que se accede con frecuencia
4. Características de seguridad
   • [ ] Agregar mecanismos de autenticación
   • [ ] Implementar control de acceso basado en roles
   • [ ] Agregar seguridad a nivel de fila
   • [ ] Soporte para conexiones cifradas
5. Monitoreo y gestión
   • [ ] Agregar colección de métricas
   • [ ] Implementar el registro de consultas
   • [ ] Agregar supervisión del rendimiento
   • [ ] Soporte para operaciones de mantenimiento de tablas
6. Manejo de errores
   • [ ] Mejorar los mensajes de error
   • [ ] Agregar mecanismos de reintento para fallas transitorias
   • [ ] Implementar soporte para transacciones
   • [ ] Agregar validación de datos