Apache Hive Server Server

Apache Hive Server（HiveServer2）向けの MCP サーーです。 FastMCP で構築されて、オープンソースの Apache Hive、Cloudera CDP Base、Cloudera CDP Public Cloud（CDW）など、HiveServer2 互換の任意のエンドポイントに接続し、LLM エージェントが呼び出せる読取り専用のツールを2つ公開します。

Project summary

• 概要 — LLM エージェントが Apache Hive をクエリするための Model Context Protocol サーです。テーブル一覧の表示と読取り専用 SQL の実执行ができ、結果は JSON で返されます。

• 機能互換 — Cloudera の Impala/Iceberg MCP server を mirror しています。execute_query と get_schema のツールと構表は同ですが、接続レイヤーが impyla 経由の HiveServer2 に代わっています。

• HiveServer2 が使える場所ならどこでも動作 — オープンソースの ApacheHive、CDPBase（Kerberos/LDAP）、CDP Public Cloud/CDW（Knox/LDAP/HTTPS）に対応。

• デフォルトで安全 — execute_query は読取り専用プレフィクスガード（SELECT/SHOW/DESCRIBE/WITH）を適用ます。書き込み・DDL 文は接続を確立する前に拒否されます。

• トランスポート — MCP_TRANSPORT で stdio（デフォルト）、http、sse を選択します。

• 技術スタック — Python ≥3.10、FastMCP、impyla、uv。ユニットテストの数は11（接続はモック—実際の Hive は不要）。

Related MCP server: Cloudera Iceberg MCP Server

Tools

設定

設定はすべて環境変数（またはプロジェクトルートの .env ファイル）で行います。

.env.example を .env にコピーして、値を設定してください。

Deployment presets

Local / development (Docker HiveServer2)

HIVE_HOST=localhost
HIVE_PORT=10000
HIVE_DATABASE=default
HIVE_AUTH_MECHANISM=NOSASL
MCP_TRANSPORT=stdio

CDP Public Cloud (CDW Virtual Warehouse)

HIVE_HOST=<coordinator-hostname>.dw.cloudera.site
HIVE_PORT=443
HIVE_DATABASE=default
HIVE_USER=<workload-username>
HIVE_PASSWORD=<workload-password>
HIVE_AUTH_MECHANISM=LDAP
HIVE_USE_HTTP_TRANSPORT=true
HIVE_HTTP_PATH=cliservice
HIVE_USE_SSL=true
MCP_TRANSPORT=stdio

CDP Base / on-premises with Kerberos

HIVE_HOST=<hiveserver2-host.example.com>
HIVE_PORT=10000
HIVE_DATABASE=default
HIVE_AUTH_MECHANISM=GSSAPI
HIVE_KERBEROS_SERVICE_NAME=hive
MCP_TRANSPORT=stdio

サーバーを起動する前に Kerberos チケット (kinit) を取得してください。

Running

# Install
pip install -e .
# or with uv:
uv sync

# Copy and edit config
cp .env.example .env

# Start (stdio transport, for use with an MCP host)
uv run hive-mcp-server

MCP client configuration

MCP ホスト（Claude Desktop、Cloudera AI Agent Studio など）は、mcpServers JSON ブロックでサーバーを登録します。uvx はこのサーバーを GitHub から直接実行するため、ローカルインストールや PyPI への公開は不要です。ご利用の環境に合わせて HIVE_* 値を入力してください（Configuration と上記の presets を参照）。

{
    "mcpServers": {
        "Hive": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "--from",
                "git+https://github.com/avelloal/hive-mcp-server@v0.1.0",
                "hive-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "HIVE_HOST": "<coordinator-hostname>.dw.cloudera.site",
                "HIVE_PORT": "443",
                "HIVE_DATABASE": "default",
                "HIVE_USER": "<workload-username>",
                "HIVE_PASSWORD": "<workload-password>",
                "HIVE_AUTH_MECHANISM": "LDAP",
                "HIVE_USE_HTTP_TRANSPORT": "true",
                "HIVE_HTTP_PATH": "cliservice",
                "HIVE_USE_SSL": "true"
            }
        }
    }
}

上記の例は CDP Public Cloud / CDW 向けです。ローカルまたは Kerberos ターゲットの場合は、上記の presets を参考に env 値を差し替えてください。 @v0.1.0 は固定リリースを指定しています。外すと最新版を追従し、新しいバージョンに上げることもできます。

Cloudera AI Agent Studio の具体的な内容（登録手順、環境変数の取扱い、stdio/uvxの制限）は、examples/agent-studio/ を参照してください。

Smoke test

1. ローカルの HiveServer2 を起動（例: Apache Hive Docker イメージ）:

docker run -d -p 10000:10000 apache/hive:3.1.3

2. 上記のローカル presets で .env を設定。

3. サーバーを起動:

uv run hive-mcp-server

4. 別のターミナルで fastmcp dev inspector を または任意のMCPクライアントを使って、両方のツールを呼び出してください。

   • get_schema() — [] またはテーブル名の一覧が返るはずです。

   • execute_query("SHOW DATABASES") — データベース一覧の JSON 配列が返るはずです。

License

Apache License 2.0 — LICENSE を参照してください。# Apache Hive MCP Server

Apache Hive（HiveServer2）向けの MCP サーバーです。FastMCP で構築されており、オープンソースの Apache Hive、Cloudera CDP Base、Cloudera CDP Public Cloud（CDW）など、HiveServer2 互換の任意のエンドポイントに接続できます。LLM エージェントが呼び出せる読み取り専用ツールを2つ公開します。

Project summary

• 概要 — LLM エージェントが Apache Hive に対してテーブル一覧の取得や読み取り専用 SQL を実行できるようにする Model Context Protocol サーバーです。結果は JSON で返されます。

• 機能互換性 — Cloudera の Impala/Iceberg MCP server をミラーしています。execute_query と get_schema のツールと構造は同じで、接続レイヤーが impyla 経由の HiveServer2 に置き換えられています。

• HiveServer2 が動作場所で動作 — オープンソースの Apache Hive、CDP Base（Kerberos/LDAP）、CDP Public Cloud/CDW（Knox、LDAP over HTTPS）に対応。認証、tランスポート、TLS はすべて HIVE_* 環境変数で制御されます。

• デフォルトで安全 — execute_query は読み取り専用プレフィクスガード（SELECT/SHOW/DESCRIBE/WITH）を適用します。書き込み・DLL 文はコネクションを開く前に拒否されます。

• Transport — MCP_TRANSPORT で選択する stdio（デフォルト）、http、sse のいずれか。

• 技術スタック — Python ≥3.10、FastMCP、impyla、uv。11件のユニットテスト（接続はモック—実 Hive は不要）。

Tools

Configulation

設定はすべて環境変数（またはプロジェクトルートの .env ファイル）で行います。

Copy .env.example to .env and fill in your values.

Deployment presets

Local / development (Docker HiveServer2)

HIVE_HOST=localhost
HIVE_PORT=10000
HIVE_DATABASE=default
HIVE_AUTH_MECHANISM=NOSASL
MCP_TRANSPORT=stdio

CDP Public Cloud (CDW Virtual Warehouse)

HIVE_HOST=<coordinator-hostname>.dw.cloudera.site
HIVE_PORT=443
HIVE_DATABASE=default
HIVE_USER=<workload-username>
HIVE_PASSWORD=<workload-password>
HIVE_AUTH_MECHANISM=LDAP
HIVE_USE_HTTP_TRANSPORT=true
HIVE_HTTP_PATH=cliservice
HIVE_USE_SSL=true
MCP_TRANSPORT=stdio

CDP Base / on-premises with Kerberos

HIVE_HOST=<hiveserver2-host.example.com>
HIVE_PORT=10000
HIVE_DATABASE=default
HIVE_AUTH_MECHANISM=GSSAPI
HIVE_KERBEROS_SERVICE_NAME=hive
MCP_TRANSPORT=stdio

サーバーを起動する前（Kerberos のチケット渡（kinit.

Running

# Install
pip install -e .
# or with uv:
uv sync

# Copy and edit config
cp .env.example .env

# Start (stdio transport, for use with an MCP host)
uv run hive-mcp-server

MCP クライアント設定

MCP ホス（Claude Desktop、Cloudera AI Agent Studio, etc.）サーバーを mcpServers JSON ブブロックで登録します。uvx はこのサーバーを GitHub から直接実行できます。ローカルインストールや PyPI 公開は不要です。環境に合わせて HIVE_* の値を住めてください（設定 と上記のプリセットを参照）。

{
    "mcpServers": {
        "Hive": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "--from",
                "git+https://github.com/avelloal/hive-mcp-server@v0.1.0",
                "hive-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "HIVE_HOST": "<coordinator-hostname>.dw.cloudera.site",
                "HIVE_PORT": "443",
                "HIVE_DATABASE": "default",
                "HIVE_USER": "<workload-username>",
                "HIVE_PASSWORD": "<workload-password>",
                "HIVE_AUTH_MECHANISM": "LDAP",
                "HIVE_USE_HTTP_TRANSPORT": "true",
                "HIVE_HTTP_PATH": "cliservice",
                "HIVE_USE_SSL": "true"
            }
        }
    }
}

上記の例は CDP Public Cloud / CDW 向けです。ローカルまたは Kerberos ターゲットでは、上記のプリセット を参照して env 値を差し替えてください。 @v0.1.0 は固定リーすを指定します。外すと最新版を追従し、新しバージョンに上げられます。

Cloudera AI ng Agent Studio 固有の手順（登録手順、環境変数処理、stdio/uvx 制限）は、examples/agent-studio/ を参照。

Smoke test

1. ローカル HiveServer2 を起動（例： Apache Hive Docker イメージ）:

   docker run -d -p 10000:10000 apache/hive:3.1.3

2. 上記のローカルプリセットで .env を設定します。

3. サーバーを起動:

   uv run hive-mcp-server

4. 別のターミナルで fastmcp デB inspector または任意 MCP クライアントを使って両ツールを呼び出します:

   • get_schema() — [] またはテーブル名の一覧が返るはずです。

   • execute_query("SHOW DATABASES") — データベース一覧の JSON 配列が返るはずです。

License

Apache License 2.0 — LICENSE を参してください。# Apache Hive MCP Server

Apache Hive（HiveServer2）向けの MCP サーバーです。FastMCP で構築されており、オープンソースの Apache Hive、Cloudera CDP Base、Cloudera CDP Public Cloud（CDW）など、HiveServer2 互換の任意のエンドポイントに接続できます。LLM エージェントが呼び出せる読み取り専用ツールを2つ公開します。

Project summary

• 概要 — LLM エージェントが Apache Hive に対してテーブル一覧の取得や読み取り専用 SQL を実行できるようにする Model Context Protocol サーバーです。結果は JSON で返されます。

• 機能互換性 — Cloudera の Impala/Iceberg MCP server をミラーしています。execute_query と get_schema のツールと構造は同じで、接続レイヤーが impyla 経由の HiveServer2 に置き換えられています。

• HiveServer2 が動作する環境ならどこでも動作 — オープンソースの Apache Hive、CDP Base（Kerberos/LDAP）、CDP Public Cloud / CDW（Knox、LDAP over HTTPS）に対応しています。認証、トランスポート、TLS はすべて HIVE_* 環境変数で制御されます。

• デフォルトで安全 — execute_query は読み取り専用プレフィクスガード（SELECT/SHOW/DESCRIBE/WITH）を適用します。書き込み・DLL 文はコネクションを開く前に拒否されます。

• Transport — MCP_TRANSPORT で選択する stdio（デフォルト）、http、sse。

• 技術スタック — Python ≥3.10、FastMCP、impyla、uv。ユニットテストは11件（接続はモック — 実 Live Hive は不要）。

Tools

Configuration

設定はすべて環境変数（または、プロジェクトルートの .env ファイル）で行います。

.env.example を.env にコピーして値を記入してください。

デプロイメントプリセット

ローカル / 開発（Docker HiveServer2)

HIVE_HOST=localhost
HIVE_PORT=10000
HIVE_DATABASE=default
HIVE_AUTH_MECHANISM=NOSASL
MCP_TRANSPORT=stdio

CDP Public Cloud（CDW Virtual Warehouse）

HIVE_HOST=<coordinator-hostname>.dw.cloudera.site
HIVE_PORT=443
HIVE_DATABASE=default
HIVE_USER=<workload-username>
HIVE_PASSWORD=<workload-password>
HIVE_AUTH_MECHANISM=LDAP
HIVE_USE_HTTP_TRANSPORT=true
HIVE_HTTP_PATH=cliservice
HIVE_USE_SSL=true
MCP_TRANSPORT=stdio

CDP Base / オンプレミス（Kerberos）

HIVE_HOST=<hiveserver2-host.example.com>
HIVE_PORT=10000
HIVE_DATABASE=default
HIVE_AUTH_MECHANISM=GSSAPI
HIVE_KERBEROS_SERVICE_NAME=hive
MCP_TRANSPORT=stdio

サーバーを起動する前には Kerberos チケット（kinit）を取得しておいてください。

実行

# Install
pip install -e .
# or with uv:
uv sync

# Copy and edit config
cp .env.example .env

# Start (stdio transport, for use with an MCP host)
uv run hive-mcp-server

MCP クライアント設定

MCP ホスト（Claude Desktop、CAStudio など）は mcpServers JSON ブブロックでサーバーを登録します。uvx はこのサーバーを GitHub から直接実行できます。ローカルインストールや PyPI 公開は不要です。環境に合わせて HIVE_* 値を記入してください（設定 と上記のプリセットを参照）。

{
    "mcpServers": {
        "Hive": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "--from",
                "git+https://github.com/avelloal/hive-mcp-server@v0.1.0",
                "hive-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "HIVE_HOST": "<coordinator-hostname>.dw.cloudera.site",
                "HIVE_PORT": "443",
                "HIVE_DATABASE": "default",
                "HIVE_USER": "<workload-username>",
                "HIVE_PASSWORD": "<workload-password>",
                "HIVE_AUTH_MECHANISM": "LDAP",
                "HIVE_USE_HTTP_TRANSPORT": "true",
                "HIVE_HTTP_PATH": "cliservice",
                "HIVE_USE_SSL": "true"
            }
        }
    }
}

上記の例は CDP Public Cloud / CDW 向けです。ローカルや Kerberos の場合は、上記のプリセット を参照社 env の値を差し替ええてください。@v0.1.0 で固定リリースを指します。外れせば最新版を追従し、バージョンを上て新しいバージョンにできます。

Cloudera AI Agent Studio 固有の手続き（登録手順、env-var の取り扱い、stdio/uvx の制限）は、examples/agent-studio/ を参照してください。

Smoke test

1. ローカルの HiveServer2 を起動（例: Apach Hive Docker イメージ）:

   docker run -d -p 10000:10000 apache/hive:3.1.3

2. 上記のローカルプリセットで .env を設定。

3. サーバーを起動:

   uv run hive-mcp-server

4. 二番目のターミナルで fastmcp デブ・インスペクターまたは任意の MCP クライアントを使っつ、両方の tool を呼び出してください:

   • get_schema() — [] またはテーブル名の一覧を返すはず。

   • execute_query("SHOW DATABASES") — データベースの JSON 配列を返すはず。

ライセンス

Apache License 2.0 — LICENSE を参照してください。