MCP 데이터 카탈로그 서버

합성 엔터프라이즈 데이터 카탈로그에 대한 도구를 노출하는 MCP 서버: 구성 가능한 AND/OR 필터 DSL을 사용한 자산 검색, 데이터 계보, 샘플 데이터, 프로파일링, 이력, 품질 규칙, AI 기반 분류(CDE 탐지, PII 태깅, 비즈니스 용어 생성).

전문적인 맥락에서 구축한 시스템 설계를 독립적으로 처음부터 다시 구현한 것입니다 — 합성 카탈로그 데이터, 독점 비즈니스 로직 없음, 포트폴리오/데모 목적. 어떤 고용주나 고객과도 관련이 없으며, 해당 기업의 코드나 데이터를 포함하지 않습니다.

제공 기능

• 구성 가능한 AND/OR 필터 DSL (src/catalog/filter_dsl.py) — 자산 검색은 고정된 쿼리 매개변수 집합 대신 중첩된 {"and": [...]} / {"or": [...]} 필터 트리를 사용하므로, 호출자는 도구 스키마가 사용 사례별로 커지지 않고도 필드 조건의 임의의 부울 조합을 표현할 수 있습니다.

• AI 폴백을 사용한 휴리스틱 우선 분류 (src/catalog/classification.py) — 핵심 데이터 요소(CDE) 탐지는 먼저 저비용 휴리스틱(이름/유형 패턴 매칭)을 실행하고, 휴리스틱이 결정적이지 않을 때만 (스텁된) AI 분류기를 호출합니다. PII 태깅은 자산 메타데이터에서 완전히 AI 기반으로 수행됩니다.

• 거버넌스 휴리스틱으로 검증된 비즈니스 용어 생성 (src/catalog/business_terms.py) — 후보 용어는 임베딩에 대한 코사인 유사도를 통해 카탈로그 자산과 매칭된 다음, 게시를 위해 표시되기 전에 거버넌스 규칙(명명 규칙, 도메인 허용 목록)으로 필터링됩니다.

• MCP 도구 표면 (src/tools/) — 검색, 계보, 샘플 데이터, 프로파일링, 이력, 품질 규칙, CDE 분류, PII 분류 및 비즈니스 용어 생성이 src/server.py의 실제 mcp SDK 서버에 등록되어 있습니다.

Related MCP server: DataHub MCP Server

실행 방법

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # or .venv\Scripts\activate on Windows
pip install -r requirements.txt
python -m src.main

서버는 stdio를 통해 실행되며, 이 디렉터리에서 python -m src.main을 가리키는 MCP 클라이언트(예: Claude Desktop 또는 Claude Code) 구성에 추가할 준비가 되어 있습니다. 모든 카탈로그 데이터는 합성 데이터이며 프로세스 내에서 생성됩니다 — 외부 데이터베이스가 필요 없습니다.

pytest

프로젝트 구조

src/
  main.py               # entrypoint
  server.py              # MCP server + tool registration
  catalog/
    store.py              # in-memory synthetic catalog
    models.py              # Asset, LineageEdge, QualityRule
    filter_dsl.py            # AND/OR filter tree evaluator
    classification.py         # heuristic-first CDE + AI-driven PII
    business_terms.py          # embedding similarity + governance validation
  tools/
    search.py, lineage.py, sample_data.py, profiling.py,
    history.py, quality_rules.py, classification_tools.py,
    business_term_tool.py
tests/