Elementary MCP Server

oficial

Expor observabilidade de dados, linhagem, resultados de testes e incidentes para agentes de IA via MCP

Documentação

Servidor MCP Elementary

O Servidor MCP Elementary permite conectar seu ambiente Elementary a qualquer cliente que suporte MCP (Model Context Protocol). Isso possibilita que agentes de IA, copilotos ou interfaces de linguagem natural consultem e atuem sobre sua pilha de dados usando contexto ao vivo.

O que é MCP?

MCP (Model Context Protocol) é um protocolo aberto introduzido pela Anthropic. Ele define uma forma de sistemas de IA recuperarem contexto e acionarem ações de ferramentas externas de maneira estruturada.

O Servidor MCP Elementary expõe uma interface para consultar partes-chave do seu ambiente de dados — incluindo:

  • Modelos
  • Testes
  • Incidentes
  • Cobertura de testes
  • Linhagem (dbt + BI), incluindo nível de coluna
  • Incidentes

Isso viabiliza fluxos de trabalho como:

  • Perguntar “Qual é o status do modelo que alimenta o dashboard de receita?”
  • Criar automaticamente um teste de atualização para uma coluna
  • Navegar pela linhagem para encontrar causas raiz de problemas
  • Acionar atualizações ou sincronizações sem abrir uma interface

Como funciona

O Servidor MCP é executado como um serviço remoto e é exposto por meio de um único endpoint autenticado. Ele é compatível com qualquer cliente habilitado para MCP, como Claude, Cursor IDE e agentes personalizados e copilotos de LLM.

Operações suportadas

Você pode usar o Servidor MCP Elementary para:

  • Detalhes completos de ativos - Metadados, definições de colunas e cobertura de testes
  • Linhagem - Explorar linhagem em nível de tabela e coluna entre dbt e ferramentas de BI
  • Incidentes - Visualizar incidentes abertos e seu contexto
  • Testes - Navegar e adicionar testes usando o catálogo de testes
  • Modelos - Inspecionar metadados e status de modelos
  • Histórico de execução - Visualizar execuções históricas e detalhes de desempenho

Em breve

Estamos expandindo o suporte para incluir:

  • Resumos de saúde dos dados
  • Métricas de volume e atualização
  • Gatilhos de sincronização
  • Atualizações de configuração de testes na nuvem