Teradata

官方

一套用於管理平台、處理資料品質以及讀寫Teradata資料庫的工具集。

GitHub
57

你可以用 Teradata MCP 做什麼？

  • 查詢與分析資料 — 以自然語言提問來探索資料表、剖析資料，並視覺化模式，無需撰寫 SQL。
  • 產生語意層 — 透過自訂指南，從 YAML 定義建立特定領域的自訂工具、提示詞與資料立方體。
  • 執行 AI 與 RAG 管線 — 使用 rag、tdvs 與 fs 工具進行語意搜尋、檢索增強生成與向量儲存。
  • 管理資料庫管理作業 — 透過 dba、sec 與 bar 工具套件處理安全性、監控容量，並自動化備份。
  • 執行長時間分析 — 將 tdml_* 分析函式作為背景工作啟動，並輪詢結果，而非阻塞等待。
  • 防範破壞性操作 — 使用 Guard Mode 對 bar_* 與 sec_* 操作進行多步驟確認流程。

文件

Teradata MCP Server

docs release PyPI downloads

直接將 AI 代理連接到 Teradata，具備企業級安全性和擴充性。

Teradata MCP Server architecture

快速開始（選擇您的路徑）

用戶端最適合設定時間
Claude Desktop探索性分析、平台管理5 分鐘
VS Code + Copilot資料工程、代理開發5 分鐘
Open WebUI在本機測試新的 LLM5 分鐘
程式碼範例建置您自己的用戶端視情況而定
Flowise視覺化代理建置器10 分鐘

前置需求： Teradata 資料庫（或免費沙箱）+ uv

Claude Desktop 設定（無需安裝）

將此新增至 claude_desktop_config.json（設定 > 開發人員 > 編輯設定）：

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

您可以做什麼

使用案例功能工具
查詢與分析探索資料表、剖析資料、解釋結果、視覺化模式——無需 SQLbase、dba、qlty、plot
語意層從 YAML 或使用我們的 Agent Skill 產生自訂語意層和工具了解更多 →
AI 與 RAG 管線語意搜尋、檢索增強生成、向量儲存rag、tdvs、fs
資料庫管理管理安全性、監控容量、自動化備份dba、sec、bar

最新消息（最新版本）

  • FastMCP v4 — 無狀態協定、長時間執行分析的背景任務、引數自動完成
  • 回應快取 — 5 分鐘 TTL 訊號可減少多輪對話中的重複資料庫查詢
  • 防護模式 — 破壞性操作（bar_、sec_）的多步驟確認流程
  • 背景任務 — tdml_* 分析函式會傳回任務 ID 供輪詢，而非阻塞
  • 引數自動完成 — 使用者輸入時自動從 schema 建議資料表和欄位名稱
  • Hooks 功能 — 攔截工具呼叫以進行自訂監控、稽核或速率限制
  • 列數限制保護 — 可設定的上限（DEFAULT_ROW_LIMIT、MAX_ROW_LIMIT）防止 LLM token 溢位
  • 增強安全性 — VX 檢視提供精細的列層級存取控制

擴充與部署

新增自訂邏輯
使用 hooks 攔截工具呼叫以進行監控、稽核軌跡或驗證 → Hooks 指南

定義語意層
在 YAML 中建立領域特定的工具、提示和 cubes → 自訂指南

隨處部署
以 CLI（uv）、HTTP 伺服器、Docker 容器或雲端服務執行 → 安裝指南

實際應用

了解更多

貢獻

我們歡迎貢獻！請參閱我們的貢獻指南和開發人員指南以開始使用。