data-marketplace-mcp-server
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@data-marketplace-mcp-serversearch for certified data products about customer churn in DACH region"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Internal Data Marketplace MCP Server
MCP-Agent für einen internen Data Marketplace (Data Mesh Store / Internal Data Portal) — optimiert für Cloudera AI Workbench.
Der Fokus liegt auf Kollaboration, Governance und Systemintegration: Datensilos aufbrechen, damit Teams Daten self-service finden, prüfen und freigeben lassen können — ohne monatelange IT-Tickets.
Basisfunktionen
Bereich | Funktion | MCP-Tool |
Discovery | Unternehmensweiter Datenkatalog |
|
Discovery | Metadaten & Ownership |
|
UX | Vorschau & Profiling |
|
Governance | Business Glossary |
|
Governance | Data Lineage |
|
Access | Zugriff anfordern („Warenkorb“) |
|
Access | Anfragen verwalten |
|
Access | Genehmigen / Ablehnen |
|
Publishing | Datenprodukt anbieten |
|
Trust | Zertifizierungs-Badge |
|
Feedback | Sterne-Bewertung |
|
Demo-Szenario (Sarah & Thomas)
Suche:
search_data_products(query="Kundenhistorie Kündigungen", region="DACH", certified_only=true)Prüfung:
get_data_product("DP-SALES-CHURN-HIST"),preview_data_product(...),get_product_lineage(...)Zugriff:
request_data_access(...)mit Nutzungszweck und ZielumgebungGenehmigung: Thomas ruft
approve_access_request(...)auf → automatisches ProvisioningFeedback:
submit_product_feedback(...)nach Nutzung
Lokale Entwicklung
cd data-marketplace-mcp-server
uv sync
uv run python -m pytest tests/ -q
uv run run-marketplace # stdio MCP (Cursor / Claude Desktop)Cloudera AI Workbench Deployment
Option A: Docker Application
Build & push image:
docker build -t data-marketplace-mcp:0.1.0 .In Cloudera AI Workbench eine neue Application anlegen:
Runtime: Docker
Port:
8080Env: siehe
cai-workbench/app.yaml
Persistent volume auf
/datamounten (MARKETPLACE_DATA_DIR).
Option B: HTTP MCP für Workbench Agents
export MCP_TRANSPORT=http
export MCP_HOST=0.0.0.0
export MCP_PORT=8080
export MARKETPLACE_DATA_DIR=/data
run-marketplaceWorkbench-Agents verbinden sich per MCP Streamable HTTP auf Port 8080.
Konfiguration
Variable | Default | Beschreibung |
|
|
|
|
| Bind-Adresse (HTTP) |
|
| Port (HTTP) |
|
| Persistenz für Produkte & Anfragen |
| — | Optional: Atlas-Katalog anreichern |
| — | Knox/Atlas Auth |
| — | Optional: Ranger/Entra-ID Automation |
Atlas-Integration (CDP)
Wenn ATLAS_* gesetzt ist:
search_data_productsliefert zusätzlich Atlas-Treffer (hive_table,iceberg_table)get_product_lineagenutzt Atlas Lineage APIsearch_glossarydurchsucht Atlas Business Glossary
Provisioning (Erweiterung)
Standardmäßig simuliert approve_access_request das Provisioning (Gruppenzuweisung, Zugriff freischalten).
Für echte Automation einen Webhook setzen:
export MARKETPLACE_PROVISIONING_WEBHOOK=https://your-provisioner/ranger-or-entraDer Webhook erhält JSON mit request und product und kann Ranger Policies oder Entra-ID-Gruppen steuern.
MCP in Cursor konfigurieren
{
"mcpServers": {
"data-marketplace": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/data-marketplace-mcp-server", "run-marketplace"],
"env": {
"ATLAS_GATEWAY_URL": "https://<host>/<topology>/cdp-proxy-api/atlas/api/atlas/",
"ATLAS_USER": "<user>",
"ATLAS_PASS": "<pass>"
}
}
}
}Lizenz
Apache-2.0
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/frothkoetter/data-marketplace-mcp-server'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server