Delta Lake数据交互服务

CDM MCP服务器

一种基于FastAPI的服务，使AI助手能够通过Spark与存储在MinIO中的Delta Lake表进行交互，实现自然语言数据操作的模型上下文协议（MCP）。

⚠️ 重要警告：

此服务允许任意 read-oriented 对Delta Lake表执行的查询。除非您在本地托管模型，否则查询结果将发送到模型宿主服务器。

❌ 此外，这项服务是 非 批准部署到任何生产环境，包括CI，直到KBase领导层明确批准。仅限于当地开发或评估目的。

文档

有关详细文档，请参阅 用户指南.本指南包括：

• 快速开始 -启动并运行本地服务
• 创建示例增量表 -设置本地测试数据
• 使用API -API直接使用示例
• AI助手集成 -配置和使用MCP主机工具
  • MCP配置 -创建 mcp.json
  • MCP主机设置 -配置MCP主机
  • 示例提示 -自然语言示例

快速开始

1. 克隆存储库：

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   git clone https://github.com/kbase/cdm-mcp-server.git
   cd cdm-mcp-server
   

2. 创建所需目录：

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   mkdir -p cdr/cdm/jupyter/cdm_shared_workspace
   

3. 创建Docker网络：

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   docker network create cdm-jupyterhub-network
   

4. 启动服务：

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   docker-compose up -d --build
   

5. 访问服务：

   • MCP服务器：http://localhost:8000/docs
   • MinIO控制台：http://localhost:9003
   • Spark Master用户界面：http://localhost:8090
   • JupyterHub：http://localhost:4043

测试

# Install dependencies (only required on first run or when the uv.lock file changes)
uv sync --locked

# Run tests
PYTHONPATH=. uv run pytest tests

# Run with coverage
PYTHONPATH=. uv run pytest --cov=src tests/