Teradata

offiziell

Eine Sammlung von Werkzeugen zur Verwaltung der Plattform, zur Adressierung der Datenqualität sowie zum Lesen und Schreiben in die Teradata-Datenbank.

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Was kann man mit Teradata MCP machen?

Datenbanktabellen erkunden und profilieren — Bitten Sie die KI, Tabellen aufzulisten, Schemata zu beschreiben und Datenverteilungen zusammenzufassen, indem Sie die Tools base und qlty verwenden.
Analytische Abfragen in einfachem Englisch ausführen — Beschreiben Sie die benötigte Erkenntnis und lassen Sie den Assistenten SQL über die base-Tools generieren und ausführen.
Abfrageergebnisse als Diagramme visualisieren — Fordern Sie Balkendiagramme, Liniendiagramme oder andere Visualisierungen direkt aus der Abfrageausgabe mit den plot-Tools an.
Datenbanksicherheit und -zugriff verwalten — Verwenden Sie die Tools sec und dba, um Rollen, Berechtigungen und zeilenbasierte Sicherheitsrichtlinien zu überprüfen.
Semantische Suche und RAG-Pipelines erstellen — Speichern und abfragen Sie Vektoreinbettungen für die retrieval-gestützte Generierung mit den Tools rag und tdvs.

Dokumentation

Teradata MCP Server

KI-Agenten direkt mit Teradata verbinden – mit Enterprise-Sicherheit und Erweiterbarkeit.

Teradata MCP Server architecture

Schnellstart (Wählen Sie Ihren Weg)

Client	Am besten geeignet für	Einrichtungszeit
Claude Desktop	Explorative Analyse, Plattform-Administration	5 Min.
VS Code + Copilot	Data Engineering, Agentenentwicklung	5 Min.
Open WebUI	Neue LLMs lokal testen	5 Min.
Code-Beispiele	Eigenen Client erstellen	variiert
Flowise	Visueller Agenten-Builder	10 Min.

Voraussetzungen: Teradata-Datenbank (oder kostenlose Sandbox) + uv

Claude Desktop Einrichtung (Keine Installation)

Fügen Sie dies zu claude_desktop_config.json hinzu (Einstellungen > Entwickler > Konfiguration bearbeiten):

{
  "mcpServers": {
    "teradata": {
      "command": "uvx",
      "args": ["teradata-mcp-server"],
      "env": {
        "DATABASE_URI": "teradata://<USERNAME>:<PASSWORD>@<HOST_URL>:1025/<USERNAME>"
      }
    }
  }
}

Was Sie tun können

Anwendungsfall	Funktionen	Werkzeuge
Abfragen & Analysieren	Tabellen erkunden, Daten profilieren, Ergebnisse erklären, Muster visualisieren – kein SQL nötig	base, dba, qlty, plot
Semantische Schicht	Benutzerdefinierte semantische Schichten und Werkzeuge aus YAML oder mit unserer Agenten-Fertigkeit generieren	Mehr erfahren →
KI- & RAG-Pipelines	Semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation, Vektorspeicherung	rag, tdvs, fs
Datenbank-Administration	Sicherheit verwalten, Kapazität überwachen, Backups automatisieren	dba, sec, bar

Neuigkeiten (Neueste Version)

FastMCP v3 — Garantierte Ressourcenbereinigung mit verbessertem Lebensdauermanagement
Hooks-Funktion — Werkzeugaufrufe für benutzerdefiniertes Monitoring, Audit oder Ratenbegrenzung abfangen
Zeilenschutz — Konfigurierbare Obergrenzen (DEFAULT_ROW_LIMIT, MAX_ROW_LIMIT) verhindern LLM-Token-Überlauf
Erweiterte Sicherheit — VX-Ansichten für granulare Zugriffskontrolle auf Zeilenebene

Erweitern & Bereitstellen

Benutzerdefinierte Logik hinzufügen
Nutzen Sie Hooks, um Werkzeugaufrufe für Monitoring, Audit-Trails oder Validierung abzufangen → Hooks-Anleitung

Semantische Schichten definieren
Erstellen Sie domänenspezifische Werkzeuge, Prompts und Cubes in YAML → Anpassungsanleitung

Überall bereitstellen
Als CLI (uv), HTTP-Server, Docker-Container oder Cloud-Dienst ausführen → Installationsanleitung

In Aktion erleben

Sprach-Agent — Bidirektionales Echtzeit-Audio mit Amazon Nova Sonic
Web-Agent — Interaktive Chat-Benutzeroberfläche mit Google ADK-Framework
Flowise Builder — Visuelle Drag-and-Drop-Workflows
Benutzerdefinierte Middleware — Muster zur Leistungsüberwachung

Mehr erfahren

Vollständige Dokumentation — Installation, Konfiguration, Architektur, Sicherheit
Video-Tutorials — Schritt-für-Schritt-Anleitungen
Entwicklerhandbuch — Erweitern und beitragen
Architektur — Wie die Komponenten zusammenarbeiten

Mitwirken

Wir freuen uns über Beiträge! Lesen Sie unseren Leitfaden für Mitwirkende und das Entwicklerhandbuch, um loszulegen.