Mcp सर्वर यूनिटीकैटलॉग: एक यूनिटी कैटलॉग Mcp सर्वर

MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग क्या है?

MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग एक मजबूत सर्वर समाधान है जिसे AI मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल को प्रबंधित और सेवा देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह AI मॉडल से संबंधित डेटा को व्यवस्थित, संग्रहीत और पुनः प्राप्त करने के लिए एक केंद्रीकृत मंच प्रदान करता है, यह सुनिश्चित करता है कि डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को AI अनुप्रयोगों को बनाने और तैनात करने के लिए आवश्यक जानकारी तक कुशलता से पहुंच मिल सके।

MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग की विशेषताएँ

• केंद्रीकृत डेटा प्रबंधन: यूनिटी कैटलॉग उपयोगकर्ताओं को एक ही स्थान पर सभी AI मॉडल डेटा को प्रबंधित करने की अनुमति देता है, जिससे डेटा पुनः प्राप्ति और संगठन सरल हो जाता है।
• बेहतर सहयोग: कई उपयोगकर्ता कैटलॉग तक पहुँच सकते हैं और इसमें योगदान कर सकते हैं, AI परियोजनाओं पर काम कर रहे टीमों के बीच सहयोग को बढ़ावा देता है।
• संस्करण नियंत्रण: सर्वर AI मॉडल के संस्करणों का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ता परिवर्तनों को ट्रैक कर सकते हैं और आवश्यकतानुसार पिछले संस्करणों पर लौट सकते हैं।
• उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस: सहज इंटरफ़ेस उपयोगकर्ताओं को कैटलॉग के माध्यम से नेविगेट करना और उन्हें आवश्यक जानकारी जल्दी से खोजने में मदद करता है।
• सुरक्षा और अनुपालन: MCP सर्वर सुनिश्चित करता है कि सभी डेटा सुरक्षित रूप से संग्रहीत किया गया है और संबंधित डेटा सुरक्षा नियमों का पालन करता है।

MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग का उपयोग कैसे करें

1. स्थापना: आधिकारिक रिपॉजिटरी से MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग डाउनलोड करके शुरू करें। दस्तावेज़ में दिए गए स्थापना निर्देशों का पालन करें।
2. कॉन्फ़िगरेशन: स्थापना के बाद, अपने प्रोजेक्ट आवश्यकताओं के अनुसार सर्वर सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करें। इसमें उपयोगकर्ता अनुमतियों और डेटा संग्रहण विकल्पों को सेट करना शामिल है।
3. डेटा अपलोड: अपने AI मॉडल डेटा को कैटलॉग में अपलोड करें। आप डेटा को आसान पहुँच के लिए श्रेणियों में व्यवस्थित कर सकते हैं।
4. डेटा तक पहुँच: विशिष्ट मॉडल या डेटासेट को जल्दी से खोजने के लिए खोज कार्यक्षमता का उपयोग करें। कैटलॉग विभिन्न मानदंडों द्वारा फ़िल्टरिंग की अनुमति देता है ताकि खोज प्रक्रिया को सरल बनाया जा सके।
5. सहयोग: टीम के सदस्यों को कैटलॉग तक पहुँचने और परियोजनाओं पर सहयोग करने के लिए आमंत्रित करें। परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए संस्करण नियंत्रण सुविधा का उपयोग करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग में किस प्रकार का डेटा संग्रहीत किया जा सकता है?

कैटलॉग AI मॉडल से संबंधित विभिन्न प्रकार के डेटा को संग्रहीत कर सकता है, जिसमें मॉडल पैरामीटर, प्रशिक्षण डेटासेट, मूल्यांकन मैट्रिक्स और दस्तावेज़ शामिल हैं।

क्या MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग ओपन-सोर्स है?

हाँ, MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है, जो उपयोगकर्ताओं को इसके विकास में योगदान करने और अपनी आवश्यकताओं के अनुसार इसे अनुकूलित करने की अनुमति देता है।

मैं MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग में कैसे योगदान कर सकता हूँ?

आप रिपॉजिटरी को फोर्क करके, अपने परिवर्तनों को करके और एक पुल अनुरोध सबमिट करके योगदान कर सकते हैं। सुनिश्चित करें कि आप रिपॉजिटरी में उल्लिखित योगदान दिशानिर्देशों का पालन करें।

क्या मैं MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग को अन्य उपकरणों के साथ एकीकृत कर सकता हूँ?

हाँ, कैटलॉग को लचीला बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसे विभिन्न डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग उपकरणों के साथ एकीकृत किया जा सकता है ताकि आपके कार्यप्रवाह को बढ़ाया जा सके।

MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग के उपयोगकर्ताओं के लिए कौन सा समर्थन उपलब्ध है?

उपयोगकर्ता फोरम और GitHub चर्चाओं के माध्यम से सामुदायिक समर्थन तक पहुँच सकते हैं। इसके अतिरिक्त, सेटअप और समस्या निवारण में सहायता के लिए दस्तावेज़ प्रदान किया गया है।

MCP सर्वर यूनिटी कैटलॉग का लाभ उठाकर, टीमें अपने AI विकास प्रक्रियाओं को सरल बना सकती हैं, सहयोग को बढ़ा सकती हैं, और डेटा प्रबंधन को सुनिश्चित कर सकती हैं।

mcp-server-unitycatalog: An Unity Catalog MCP server

<p align="center" float="left"> <img width="256" src="https://raw.githubusercontent.com/ognis1205/mcp-server-unitycatalog/main/docs/vscode1.webp" /> <img width="256" src="https://raw.githubusercontent.com/ognis1205/mcp-server-unitycatalog/main/docs/vscode2.webp" /> <img width="256" src="https://raw.githubusercontent.com/ognis1205/mcp-server-unitycatalog/main/docs/vscode3.webp" /> </p>

Overview

A Model Context Protocol server for Unity Catalog. This server provides Unity Catalog Functions as MCP tools.

Tools

You can use all Unity Catalog Functions registered in Unity Catalog alongside the following predefined Unity Catalog AI tools:

1. uc_list_functions

   • Lists functions within the specified parent catalog and schema.
   • Returns: A list of functions retrieved from Unity Catalog.

2. uc_get_function

   • Gets a function within a parent catalog and schema.
   • Input:
     • name (string): The name of the function (not fully-qualified).
   • Returns: A function details retrieved from Unity Catalog.

3. uc_create_function

   • Creates a function within a parent catalog and schema. WARNING: This API is experimental and will change in future versions.
   • Input:
     • name (string): The name of the function (not fully-qualified).
     • script (string): The Python script including the function to be registered.
   • Returns: A function details created within Unity Catalog.

4. uc_delete_function

   • Deletes a function within a parent catalog and schema.
   • Input:
     • name (string): The name of the function (not fully-qualified).
   • Returns: None.

Installation

Using uv

When using uv no specific installation is needed. We will use uvx to directly run mcp-server-git.

Configuration

These values can also be set via CLI options or .env environment variables. Required arguments are the Unity Catalog server, catalog, and schema, while the access token and verbosity level are optional. Run uv run mcp-server-unitycatalog --help for more detailed configuration options.

| Argument | Environment Variable | Description | Required/Optional | |-|-||-| | -u, --uc_server | UC_SERVER | The base URL of the Unity Catalog server. | Required | | -c, --uc_catalog | UC_CATALOG | The name of the Unity Catalog catalog. | Required | | -s, --uc_schema | UC_SCHEMA | The name of the schema within a Unity Catalog catalog. | Required | | -t, --uc_token | UC_TOKEN | The access token used to authorize API requests to the Unity Catalog server. | Optional | | -v, --uc_verbosity | UC_VERBOSITY | The verbosity level for logging. Default: warn. | Optional | | -l, --uc_log_directory | UC_LOG_DIRECTORY | The directory where log files will be stored. Default: .mcp_server_unitycatalog. | Optional |

Usage with Claude Desktop or VSCode Cline

Add this to your claude_desktop_config.json (or cline_mcp_settings.json):

<details> <summary>Using uv</summary>

{
  "mcpServers": {
    "unitycatalog": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/<path to your local git repository>/mcp-server-unitycatalog",
        "run",
        "mcp-server-unitycatalog",
        "--uc_server",
        "<your unity catalog url>",
        "--uc_catalog",
        "<your catalog name>",
        "--uc_schema",
        "<your schema name>"
      ]
    }
  }
}

</details> <details> <summary>Using docker</summary>

• Note: replace '/Users/username' with the a path that you want to be accessible by this tool

{
  "mcpServers": {
    "unitycatalog": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "mcp/unitycatalog",
        "--uc_server",
        "<your unity catalog url>",
        "--uc_catalog",
        "<your catalog name>",
        "--uc_schema",
        "<your schema name>"
      ]
    }
  }
}

</details>

Building

Docker:

docker build -t mcp/unitycatalog .   

Future Plans

• Implement support for list_functions.
• Implement support for get_function.
• Implement support for create_python_function.
• Implement support for execute_function.
• Implement support for delete_function.
• Implement semantic catalog explorer tools.
• Add Docker image.
• Implement use_xxx methods. In the current implementation, catalog and schema need to be defined when starting the server. However, they will be implemented as use_catalog and use_schema functions, dynamically updating the list of available functions when the use_xxx is executed.

License

This MCP server is licensed under the MIT License. This means you are free to use, modify, and distribute the software, subject to the terms and conditions of the MIT License. For more details, please see the LICENSE file in the project repository.