MCP Data Catalog Server
MCP Data Catalog Server
Сервер MCP, предоставляющий инструменты для работы с синтетическим корпоративным каталогом данных: поиск активов с помощью компонуемого AND/OR DSL-фильтра, происхождение данных, образцы данных, профилирование, история, правила качества и классификация на основе ИИ (обнаружение CDE, разметка PII, генерация бизнес-терминов).
Независимая реализация с нуля системного проекта, который я создал в профессиональном контексте — синтетические данные каталога, без проприетарной бизнес-логики, для портфолио/демонстрационных целей. Не связана и не содержит кода или данных от какого-либо работодателя или клиента.
Что демонстрирует
Компонуемый AND/OR DSL-фильтр (
src/catalog/filter_dsl.py) — поиск активов принимает вложенное дерево фильтров{"and": [...]}/{"or": [...]}вместо фиксированного набора параметров запроса, поэтому вызывающие могут выражать произвольные логические комбинации предикатов полей без расширения схемы инструмента под каждый случай использования.Эвристическая классификация с запасным вариантом на ИИ (
src/catalog/classification.py) — обнаружение критических элементов данных (CDE) сначала выполняет дешёвые эвристики (сопоставление шаблонов имени/типа) и только при неоднозначном результате вызывает (заглушенный) ИИ-классификатор; разметка PII полностью управляется ИИ на основе метаданных активов.Генерация бизнес-терминов, проверенная на соответствие эвристикам управления (
src/catalog/business_terms.py) — кандидатные термины сопоставляются с активами каталога через косинусное сходство по эмбеддингам, затем фильтруются через правила управления (соглашение об именовании, список разрешённых доменов) перед публикацией.Поверхность инструментов MCP (
src/tools/) — поиск, происхождение данных, образцы данных, профилирование, история, правила качества, классификация CDE, классификация PII и генерация бизнес-терминов, зарегистрированные на реальном сервере SDKmcpвsrc/server.py.
Related MCP server: Glossary MCP Server
Запуск
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # or .venv\Scripts\activate on Windows
pip install -r requirements.txt
python -m src.mainСервер работает через stdio и готов к добавлению в конфигурацию MCP-клиента (например, Claude Desktop или Claude Code), указывающую на python -m src.main в этом каталоге. Все данные каталога синтетические и генерируются в процессе выполнения — внешняя база данных не требуется.
pytestСтруктура проекта
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/This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Governed data discovery, exact queries, decisions, simulations, and runtime utilities over MCP.
Cross-tool context for your data stack. Search, lineage, and impact across warehouse and BI tools.
Software component catalog: search your org's services, docs, APIs, dependencies, and ownership.
Search, sample and query open reproducible datasets published as immutable Parquet with schemas.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables AI agents to search, explore data lineage, understand business context, and generate SQL queries across an organization's data ecosystem.Apache 2.0
- -licenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceEnables semantic search and exploration of a business glossary knowledge graph, allowing users to query terms, expand related concepts, trace dependencies, and resolve physical table mappings.-
- AlicenseBqualityCmaintenanceEnables discovery, governance, access, and publishing of data products in an internal data marketplace, with integration for Cloudera AI Workbench and Apache Atlas.16Apache 2.0
- AlicenseAqualityCmaintenanceEnables querying Tableau lineage through the Metadata API via MCP, supporting impact analysis, where-used lookups, and content search. Provides read-only tools for answering natural-language questions about workbooks, datasources, fields, and dependencies.71MIT