MCP 아이스버그 카탈로그
Apache Iceberg와 상호 작용하기 위한 MCP(Model Context Protocol) 서버 구현입니다. 이 서버는 Claude Desktop을 통해 Iceberg 테이블을 쿼리하고 관리하기 위한 SQL 인터페이스를 제공합니다.
Iceberg Data Lake 카탈로그로서의 Claude Desktop
Related MCP server: PostgreSQL Query MCP Server
Claude Desktop에 설치하는 방법
Smithery를 통해 설치
Smithery를 통해 Claude Desktop용 MCP Iceberg Catalog를 자동으로 설치하려면:
지엑스피1
필수 조건
Python 3.10 이상
UV 패키지 설치 프로그램(권장) 또는 pip
Iceberg REST 카탈로그 및 S3 호환 스토리지에 액세스
Claude Desktop에 설치하는 방법
claude_desktop_config.json에 다음 구성을 추가합니다.
설계
건축학
MCP 서버는 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
MCP 프로토콜 핸들러
Claude와의 통신을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현합니다.
stdio를 통해 요청/응답 주기를 처리합니다.
서버 수명 주기 및 초기화를 관리합니다.
쿼리 프로세서
sqlparse사용하여 SQL 쿼리를 구문 분석합니다.운영 지원:
테이블 목록
설명 표
선택하다
끼워 넣다
아이스버그 통합
테이블 작업에
pyiceberg사용합니다.효율적인 데이터 처리를 위해 PyArrow와 통합
카탈로그 연결 및 테이블 작업을 관리합니다.
PyIceberg 통합
서버는 PyIceberg를 여러 가지 방법으로 활용합니다.
카탈로그 관리
REST 카탈로그에 연결합니다
테이블 메타데이터를 관리합니다
네임스페이스 작업을 처리합니다
데이터 운영
PyIceberg와 PyArrow 유형 간 변환
PyArrow 테이블을 통해 데이터 삽입을 처리합니다.
테이블 스키마와 필드 유형을 관리합니다.
쿼리 실행
SQL을 PyIceberg 작업으로 변환합니다.
데이터 스캐닝 및 필터링을 처리합니다
결과 집합 변환을 관리합니다
추가 구현이 필요합니다
쿼리 작업
[ ] UPDATE 작업 구현
[ ] DELETE 지원 추가
[ ] 스키마 정의를 사용한 CREATE TABLE 지원
[ ] ALTER TABLE 작업 추가
[ ] 테이블 파티셔닝 지원 구현
데이터 유형
[ ] 복합 유형(배열, 맵, 구조체) 지원
[ ] 시간대 처리에 타임스탬프 추가
[ ] 10진수 형식 지원
[ ] 중첩 필드 지원 추가
성능 개선
[ ] 일괄 삽입 구현
[ ] 쿼리 최적화 추가
[ ] 병렬 스캔 지원
[ ] 자주 액세스되는 데이터에 대한 캐싱 계층 추가
보안 기능
[ ] 인증 메커니즘 추가
[ ] 역할 기반 접근 제어 구현
[ ] 행 수준 보안 추가
[ ] 암호화된 연결 지원
모니터링 및 관리
[ ] 메트릭 수집 추가
[ ] 쿼리 로깅 구현
[ ] 성능 모니터링 추가
[ ] 테이블 유지 관리 작업 지원
오류 처리
[ ] 오류 메시지 개선
[ ] 일시적인 실패에 대한 재시도 메커니즘 추가
[ ] 거래 지원 구현
[ ] 데이터 검증 추가
