Honeydew Semantic Layer

官方

Honeydew 語意層提供一個受治理且對業務友善的資料模型，統一跨來源的指標、維度與關係，實現一致的自助式分析與 AI 驅動的資料存取。

造訪 honeydew.ai試用此 MCP贊助

你可以用 Honeydew Semantic Layer MCP 做什麼？

  • 探索倉庫中繼資料 — 讓您的助理探索倉庫中的資料表、結構描述與語意模型定義。
  • 管理語意模型 — 透過自然對話建立並維護您的語意模型，包括使用 create_workspace_branch 建立工作區分支。
  • 以對話方式查詢資料 — 使用自然語言從任何相容 MCP 的助理查詢您的資料。
  • 設定工作階段內容 — 使用 set_session_workspace_and_branch 設定作用中的工作區與分支，並可先以 list_workspaces 和 list_workspace_branches 列出可用選項。
  • 存取 Honeydew 文件 — 透過 MCP 伺服器內建的文件工具，直接搜尋並閱讀 Honeydew 文件。

文件

MCP 伺服器

什麼是 MCP？

Model Context Protocol (MCP) 是一個開放原始碼標準，用於安全地將 AI 應用程式連接到外部系統和工具。 Honeydew 提供一個 MCP 伺服器，可將 您的 AI 程式設計助手連接到 Honeydew Semantic Layer。

使用時機

  • 探索您的資料倉儲資料表、結構描述和語意模型定義
  • 透過自然對話建置和維護您的語意模型
  • 從任何相容 MCP 的助手以自然語言查詢您的資料
  • 搜尋和閱讀 Honeydew 文件

安裝

伺服器 URL

Honeydew 在以下位置公開 MCP 伺服器 API： https://mcp.honeydew.cloud/mcp

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將預設 URL 取代為您的租用戶主機名稱。 您可以在 Honeydew UI 的 設定 > MCP 伺服器 中找到主機名稱。

驗證

有兩種方式可以與 Honeydew MCP 伺服器進行驗證： OAuth 或 HTTP 基本驗證。

OAuth 驗證（建議）

大多數用戶端支援 OAuth 驗證。 當您首次連線時，系統會提示您：

  1. 使用您的 Honeydew 帳戶登入
  2. 接受 OAuth 授權

用戶端隨後會安全地提供存取權杖，用於後續請求。

HTTP 基本驗證

HTTP 基本驗證模式下的 MCP 伺服器 需要 API 金鑰 進行驗證。

您需要提供 API 金鑰和 API 密鑰的 Base64 編碼字串， 格式為 API_KEY:API_SECRET。

提示

如果為 MCP 伺服器存取建立新的 API 金鑰， 您可以在建立時從 Honeydew Studio UI 複製 Base64 編碼字串。

您可以使用以下命令 產生 Base64 編碼字串：

```bash theme={null} echo -n ':' | base64 ``` 使用 PowerShell： 
```powershell theme={null}
[Convert]::ToBase64String(
  [Text.Encoding]::UTF8.GetBytes(
    "<API_KEY>:<API_SECRET>"
  )
)
```

在 Authorization 標頭中 提供編碼字串，如下所示：

Authorization: Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>

設定

工作區和分支在會話層級設定， 使用 list_workspaces、 list_workspace_branches 和 set_session_workspace_and_branch 工具。您也可以使用 create_workspace_branch 建立新分支。 連線到 MCP 伺服器後，請從您的 AI 助手呼叫這些工具。

您可以選擇在 MCP 伺服器設定中提供這些標頭：

  • Workspace：為所有請求釘選工作區（選用）
  • Branch：為所有請求釘選特定工作區分支（選用，若設定了工作區則預設為 prod）
  • Honeydew-Client：識別 MCP 用戶端（選用， 會從連線的工具自動偵測）。 傳遞此標頭以提供特定的用戶端識別碼。
  • ReadonlyToolsOnly：設定為 true 以僅公開唯讀工具（選用）

注意

MCP 伺服器使用 Mcp-Session-Id 回應標頭 來維護會話狀態，包括作用中的工作區和分支。 請參閱 MCP 會話管理規範 以了解詳細資訊。

支援的用戶端

Claude Code CLI

#### 外掛程式安裝

注意

需要 Git。 從 GitHub 安裝外掛程式會在本機複製儲存庫， 因此 Git 必須已安裝且在 您的 PATH 中。如果缺少 Git，外掛程式安裝將失敗。請安裝 Git，或 使用您用戶端的手動 MCP 設定步驟直接設定伺服器 而非使用外掛程式。

Honeydew 提供一個 外掛程式儲存庫 其中包含用於建置語意模型 和透過自然對話分析資料的技能與工具。 安裝外掛程式會自動設定 Honeydew MCP 伺服器。

使用 claude 啟動 Claude Code，然後新增 marketplace：

/plugin marketplace add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

然後從 marketplace 安裝 Honeydew 外掛程式：

/plugin install honeydew-ai@honeydew-ai-claude-plugins

接著重新載入外掛程式以啟用：

/reload-plugins

更新外掛程式

若要更新 Honeydew marketplace 外掛程式，請使用 claude 啟動 Claude Code，然後：

  1. 輸入 /plugin 並在頂部的選取器中選擇 Marketplaces
  2. 選擇 honeydew-ai-coding-agents-plugins
  3. 點擊 更新 marketplace

若要自動接收更新，請在 marketplace 設定中選擇 啟用自動更新。

MCP 設定

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 端點， 或您偏好不安裝外掛程式而直接設定 MCP 伺服器， 請使用本節。停用外掛程式新增的 Honeydew MCP 連線，然後使用 以下說明新增您的自訂端點。

Honeydew MCP 伺服器將 Claude Code 連接到 Honeydew Semantic Layer， 用於模型探索、資料查詢、模型管理 和文件存取。

使用以下任一方法新增 Honeydew MCP 伺服器：

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 取代為您的租用戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 設定 > MCP 伺服器 中找到主機名稱。

```bash theme={null} claude mcp add --transport http honeydew \ https://mcp.honeydew.cloud/mcp ``` 
      使用 `claude` 啟動 Claude Code。
      系統會提示您使用 OAuth 向 Honeydew 進行驗證。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```bash theme={null}
      claude mcp add --transport http honeydew \
          https://mcp.honeydew.cloud/mcp \
          --header "Authorization: Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

<Tab title="JSON configuration">
  將以下內容儲存到 `honeydew-mcp.json`：

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"
      }
      ```

      然後使用以下命令註冊：

      ```bash theme={null}
      claude mcp add honeydew ./honeydew-mcp.json
      ```

      使用 `claude` 啟動 Claude Code。
      系統會提示您使用 OAuth 向 Honeydew 進行驗證。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
        }
      }
      ```

      然後使用以下命令註冊：

      ```bash theme={null}
      claude mcp add honeydew ./honeydew-mcp.json
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

<Tab title=".mcp.json">
  將以下內容新增到您的 `.mcp.json` 檔案：

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "mcpServers": {
          "honeydew": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"
          }
        }
      }
      ```

      使用 `claude` 啟動 Claude Code。
      系統會提示您使用 OAuth 向 Honeydew 進行驗證。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "mcpServers": {
          "honeydew": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
            "headers": {
              "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
            }
          }
        }
      }
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

提示

使用環境變數進行 API 金鑰驗證

為了避免將敏感值直接儲存在設定檔中， Claude Code 支援 環境變數展開 使用 ${VAR_NAME} 語法。

設定 HONEYDEW_API_KEY 環境變數， 然後在您的設定中引用它：

claude mcp add --transport http honeydew \
    https://mcp.honeydew.cloud/mcp \
    --header "Authorization: Basic ${HONEYDEW_API_KEY}"

Claude Code 會在執行時期從您的環境 解析 ${VAR_NAME} 引用。

Honeydew 文件 MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要單獨的文件伺服器。 僅當您想要文件存取功能 而不連線到 Honeydew 時，才新增 Honeydew 文件 MCP。不需要驗證。

claude mcp add --transport http honeydew-docs \
    https://honeydew.ai/docs/mcp

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器：

claude mcp remove honeydew

若要移除 Honeydew 文件 MCP 伺服器：

claude mcp remove honeydew-docs

Claude Desktop

#### 外掛程式安裝

注意

需要 Git。 從 GitHub 安裝外掛程式會在本機複製儲存庫， 因此 Git 必須已安裝且在 您的 PATH 中。如果缺少 Git，外掛程式安裝將失敗。請安裝 Git，或 使用您用戶端的手動 MCP 設定步驟直接設定伺服器 而非使用外掛程式。

Honeydew 提供一個 外掛程式儲存庫 其中包含用於建置語意模型 和透過自然對話分析資料的技能與工具。 安裝外掛程式會自動設定 Honeydew MCP 伺服器。

  1. 前往 設定 -> 自訂
  2. 點擊 瀏覽外掛程式
  3. 前往 個人 標籤
  4. 點擊 + 圖示 並選擇 從 GitHub 新增 marketplace
  5. 在輸入框中輸入 honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins
  6. Honeydew AI 外掛程式會出現。安裝它。

MCP 設定

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 端點， 或您偏好不安裝外掛程式而直接設定 MCP 伺服器， 請使用本節。停用外掛程式新增的 Honeydew MCP 連線，然後使用 以下說明新增您的自訂端點。

Honeydew MCP 伺服器將 Claude Desktop 連接到 Honeydew Semantic Layer， 用於模型探索、資料查詢、模型管理 和文件存取。

Claude Code 模式

在 Claude Code 模式下使用 Claude Desktop 時， 請改為遵循 Claude Code CLI 的說明。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 取代為您的租用戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 設定 > MCP 伺服器 中找到主機名稱。

若要在 Cowork 模式中新增 Honeydew MCP：

  1. 前往 設定 -> 連接器 -> 新增自訂連接器
  2. 在 名稱 欄位中輸入 honeydew
  3. 在 遠端 MCP 伺服器 URL 欄位中輸入 https://mcp.honeydew.cloud/mcp
  4. 點擊 新增

首次連線時，系統會提示您使用 OAuth 向 Honeydew 進行驗證。

Honeydew 文件 MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要單獨的文件伺服器。 僅當您想要文件存取功能 而不連線到 Honeydew 時，才新增 Honeydew 文件 MCP。不需要驗證。

  1. 前往 設定 -> 連接器 -> 新增自訂連接器
  2. 在 名稱 欄位中輸入 honeydew-docs
  3. 在 遠端 MCP 伺服器 URL 欄位中輸入 https://honeydew.ai/docs/mcp
  4. 點擊 新增

移除 MCP 伺服器

若要在 Cowork 模式中移除 Honeydew MCP 伺服器：

  1. 前往 設定 -> 連接器
  2. 找到 honeydew 連接器並點擊刪除圖示

若要移除 Honeydew 文件 MCP 伺服器：

  1. 前往 設定 -> 連接器
  2. 找到 honeydew-docs 連接器並點擊刪除圖示

Claude.ai

#### 外掛程式安裝

Honeydew 提供一個 外掛程式儲存庫 其中包含用於建置語意模型 和透過自然對話分析資料的技能與工具。 安裝外掛程式會自動設定 Honeydew MCP 伺服器和 Honeydew 文件 MCP 伺服器。

  1. 下載外掛程式 zip： honeydew-ai-claude.zip
  2. 在 Claude.ai 中，前往 設定 -> 外掛程式 -> 新增外掛程式 -> 上傳 zip
  3. 上傳 zip — 外掛程式會出現在您的私人 marketplace 中

MCP 設定

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 端點， 或您偏好不安裝外掛程式而直接設定 MCP 伺服器， 請使用本節。移除外掛程式新增的 Honeydew MCP 連接器，然後使用 以下說明新增您的自訂端點。

Honeydew MCP 伺服器將 Claude.ai 連接到 Honeydew Semantic Layer， 用於模型探索、資料查詢、模型管理 和文件存取。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 取代為您的租用戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 設定 > MCP 伺服器 中找到主機名稱。

若要新增 Honeydew MCP 伺服器：

  1. 前往 設定 -> 連接器 -> 新增自訂連接器
  2. 在 名稱 欄位中輸入 honeydew
  3. 在 遠端 MCP 伺服器 URL 欄位中輸入 https://mcp.honeydew.cloud/mcp
  4. 點擊 新增

首次連線時，系統會提示您透過 OAuth 向 Honeydew 進行驗證。

Honeydew 文件 MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要另外的文件伺服器。 僅在您想要在不連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew 文件 MCP。此操作不需要驗證。

  1. 前往 設定 -> 連接器 -> 新增自訂連接器
  2. 在 名稱 欄位中輸入 honeydew-docs
  3. 在 遠端 MCP 伺服器 URL 欄位中輸入 https://honeydew.ai/docs/mcp
  4. 點擊 新增

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器：

  1. 前往 設定 -> 連接器
  2. 找到 honeydew 連接器並點擊刪除圖示

若要移除 Honeydew 文件 MCP 伺服器：

  1. 前往 設定 -> 連接器
  2. 找到 honeydew-docs 連接器並點擊刪除圖示

Cortex Code CLI

#### 外掛程式安裝

注意

需要 Git。 從 GitHub 安裝外掛程式會在本機複製儲存庫， 因此必須安裝 Git 並將其加入 您的 PATH。如果缺少 Git，外掛程式安裝將失敗。請安裝 Git，或 使用您用戶端的手動 MCP 設定步驟直接設定伺服器， 而不是使用外掛程式。

Honeydew 提供了一個 外掛程式儲存庫 其中包含用於建立語意模型 以及透過自然對話分析資料的技能和工具。 安裝外掛程式會自動設定 Honeydew MCP 伺服器。

使用 cortex 啟動 Cortex Code CLI，然後安裝外掛程式：

/plugin install honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

MCP 設定

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 端點， 或者您偏好在不安裝外掛程式的情況下設定 MCP 伺服器，請使用此章節。 停用外掛程式新增的 Honeydew MCP 連線，然後使用 下列指示新增您的自訂端點。

Honeydew MCP 伺服器將 Cortex Code CLI 連線至 Honeydew Semantic Layer， 以進行模型探索、資料查詢、模型管理 以及文件存取。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 替換為您的租戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 設定 > MCP 伺服器 中找到此主機名稱。

```bash theme={null} cortex mcp add honeydew \ https://mcp.honeydew.cloud/mcp \ --type http ``` 
      使用 `cortex` 啟動 Cortex Code CLI。
      系統會提示您透過 OAuth 向 Honeydew
      進行驗證。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```bash theme={null}
      cortex mcp add honeydew \
          https://mcp.honeydew.cloud/mcp \
          --type http \
          -H "Authorization: Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

<Tab title="JSON configuration">
  將以下內容儲存至 `honeydew-mcp.json`：

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"
      }
      ```

      然後使用以下指令註冊：

      ```bash theme={null}
      cortex mcp add honeydew ./honeydew-mcp.json --type http
      ```

      使用 `cortex` 啟動 Cortex Code CLI。
      系統會提示您透過 OAuth 向 Honeydew
      進行驗證。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
        }
      }
      ```

      然後使用以下指令註冊：

      ```bash theme={null}
      cortex mcp add honeydew ./honeydew-mcp.json --type http
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

<Tab title="mcp.json">
  將以下內容新增至
  `~/.snowflake/cortex/mcp.json`：

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "mcpServers": {
          "honeydew": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"
          }
        }
      }
      ```

      使用 `cortex` 啟動 Cortex Code CLI。
      系統會提示您透過 OAuth 向 Honeydew
      進行驗證。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "mcpServers": {
          "honeydew": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
            "headers": {
              "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
            }
          }
        }
      }
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

Honeydew 文件 MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要另外的文件伺服器。 僅在您想要在不連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew 文件 MCP。此操作不需要驗證。

cortex mcp add honeydew-docs \
    https://honeydew.ai/docs/mcp \
    --type http

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器：

cortex mcp remove honeydew

若要移除 Honeydew 文件 MCP 伺服器：

cortex mcp remove honeydew-docs

Cortex Code Desktop

#### 外掛程式安裝

注意

需要 Git。 從 GitHub 安裝外掛程式會在本機複製儲存庫， 因此必須安裝 Git 並將其加入 您的 PATH。如果缺少 Git，外掛程式安裝將失敗。請安裝 Git，或 使用您用戶端的手動 MCP 設定步驟直接設定伺服器， 而不是使用外掛程式。

Honeydew 提供了一個 外掛程式儲存庫 其中包含用於建立語意模型 以及透過自然對話分析資料的技能和工具。 安裝外掛程式會自動設定 Honeydew MCP 伺服器。

  1. 前往 設定 -> 外掛程式
  2. 點擊 新增外掛程式，選擇 從 GitHub 新增，並貼上 Honeydew 外掛程式儲存庫：honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins
  3. 依照流程操作，並在 GitHub 外掛程式安裝程式設定 中核准步驟

MCP 設定

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 端點， 或者您偏好在不安裝外掛程式的情況下設定 MCP 伺服器，請使用此章節。 停用外掛程式新增的 Honeydew MCP 連線，然後使用 下列指示新增您的自訂端點。

Honeydew MCP 伺服器將 Cortex Code Desktop 連線至 Honeydew Semantic Layer， 以進行模型探索、資料查詢、模型管理 以及文件存取。

若要新增伺服器，請前往 MCP -> 新增，選擇 設定範圍 （例如，~/.snowflake/cortex/mcp.json 代表全域），填寫表單， 然後點擊 儲存。使用 表單 或 JSON 標籤來輸入設定。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 替換為您的租戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 設定 > MCP 伺服器 中找到此主機名稱。

新增 Honeydew MCP 伺服器：

1. **伺服器名稱**：`honeydew` 2. **伺服器類型**：**遠端 (HTTP)** 3. **伺服器 URL**：`https://mcp.honeydew.cloud/mcp` 4. 點擊 **儲存** 
      首次連線時，系統會提示您透過 OAuth 向 Honeydew
      進行驗證。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      1. **伺服器名稱**：`honeydew`
      2. **伺服器類型**：**遠端 (HTTP)**
      3. **伺服器 URL**：`https://mcp.honeydew.cloud/mcp`
      4. 在 **標頭** 下，點擊 **新增標頭**，並將名稱設定為
         `Authorization`，值設定為
         `Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>`
      5. 點擊 **儲存**
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

<Tab title="JSON">
  切換至 **JSON** 標籤並貼上設定：

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "honeydew": {
          "type": "http",
          "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"
        }
      }
      ```

      首次連線時，系統會提示您透過 OAuth 向 Honeydew
      進行驗證。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "honeydew": {
          "type": "http",
          "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
          "headers": {
            "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
          }
        }
      }
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

Honeydew 文件 MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要另外的文件伺服器。 如果您想要在不連線至 Honeydew 的情況下存取文件， 請以相同方式新增 Honeydew 文件 MCP 伺服器，使用 伺服器名稱 honeydew-docs、伺服器類型 遠端 (HTTP) 以及 伺服器 URL https://honeydew.ai/docs/mcp。此操作不需要驗證。

移除 MCP 伺服器

若要移除伺服器，請前往 MCP，找到 honeydew（或 honeydew-docs） 伺服器，然後將其移除。

Cursor

#### 外掛程式安裝

Honeydew 提供了一個 外掛程式儲存庫 其中包含用於建立語意模型 以及透過自然對話分析資料的技能和工具。 安裝外掛程式會自動設定 Honeydew MCP 伺服器。

  1. 在您的團隊或組織設定中， 前往 cursor.com/dashboard/plugins （或點擊左側選單中的 外掛程式）
  2. 向下捲動至 團隊市集，然後點擊現有的市集， 或點擊 新增市集 以建立新的市集。 如果建立新的市集，請輸入名稱並建立。
  3. 在市集內，點擊 新增外掛程式， 貼上 Honeydew 外掛程式 GitHub 儲存庫路徑： https://github.com/honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins 然後點擊 新增 1 個外掛程式
  4. 可選擇在市集頁面啟用 自動重新整理， 以便在新版本發佈時自動更新外掛程式。
  5. 返回外掛程式頁面 （cursor.com/dashboard/plugins）， 搜尋 Honeydew 外掛程式，然後點擊 新增

MCP 設定

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 端點， 或者您偏好在不安裝外掛程式的情況下設定 MCP 伺服器，請使用此章節。 停用外掛程式新增的 Honeydew MCP 連線，然後使用 下列指示新增您的自訂端點。

Honeydew MCP 伺服器將 Cursor 連線至 Honeydew Semantic Layer， 以進行模型探索、資料查詢、模型管理 以及文件存取。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 替換為您的租戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 設定 > MCP 伺服器 中找到此主機名稱。

若要新增 Honeydew MCP：

  1. 開啟 Cursor 應用程式

  2. 前往 設定 -> Cursor 設定 -> 工具與 MCP

  3. 點擊 新增 MCP 伺服器

  4. 新增以下設定：

    ```json theme={null} { "name": "honeydew", "type": "http", "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp" } ``` 
    <Tab title="API Key">
  ```json theme={null}
  {
    "name": "honeydew",
    "type": "http",
    "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
    "headers": {
      "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
    }
  }
  ```
</Tab>

  5. 點擊 儲存

Honeydew 文件 MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要另外的文件伺服器。 僅在您想要在不連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew 文件 MCP。此操作不需要驗證。

  1. 前往 設定 -> Cursor 設定 -> 工具與 MCP
  2. 點擊 新增 MCP 伺服器
  3. 新增以下設定： 
    {
  "name": "honeydew-docs",
  "type": "http",
  "url": "https://honeydew.ai/docs/mcp"
}
  4. 點擊 儲存

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器：

  1. 前往 設定 -> Cursor 設定 -> 工具與 MCP
  2. 在清單中找到 honeydew 並點擊刪除圖示

若要移除 Honeydew 文件 MCP 伺服器：

  1. 前往 設定 -> Cursor 設定 -> 工具與 MCP
  2. 在清單中找到 honeydew-docs 並點擊刪除圖示

Databricks Genie Code

> **注意** > > MCP 伺服器僅在 Genie Code Agent 模式中受支援。 > 如需更多詳細資訊，請參閱 > [Databricks MCP 文件](https://docs.databricks.com/aws/en/generative-ai/mcp/)。

先決條件：

  • 您的 Databricks 工作區已啟用 Genie Code
  • 在 Unity Catalog metastore 上具有 CREATE CONNECTION 權限
1. 前往 **Catalog** → **Connections** → **Create a connection** 2. 在 **Connection basics** 畫面中： * 將 **Connection name** 設定為 `honeydew-mcp` * 將 **Connection type** 設定為 **HTTP** * 將 **Auth type** 設定為 **Dynamic Client Registration** * 點擊 **Next** 3. 在 **Authentication** 畫面中： * 將 **Host** 設定為 `https://mcp.honeydew.cloud` * 將 **Port** 保留為 `443` * 將 **OAuth scope** 設定為 `openid` * 點擊 **Next** 4. 在 **Connection details** 畫面中： * 勾選 **Is MCP connection** * 將 **Base path** 設定為 `/mcp` * 點擊 **Create connection** 
    <Tab title="SQL">
      在 Databricks 筆記本或 SQL 編輯器中執行以下 SQL：

      ```sql theme={null}
      CREATE OR REPLACE CONNECTION `honeydew-mcp` TYPE HTTP
      OPTIONS (
        host 'https://mcp.honeydew.cloud',
        base_path '/mcp',
        is_mcp_connection 'true',
        oauth_scope 'openid'
      );

      DESCRIBE CONNECTION `honeydew-mcp`;
      ```
    </Tab>
  </Tabs>

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱，請將 https://mcp.honeydew.cloud 替換為您的租戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 Settings > MCP Server 中找到您的主機名稱。 

<Step title="Log in to the connection">
  前往 **Catalog** → **Connections** → `honeydew-mcp`
  並點擊右上角的 **Login**
  以進行驗證並確認連線。
</Step>

<Step title="Grant connection access">
  將 `USE CONNECTION` 權限授予任何需要存取
  Honeydew MCP 伺服器的使用者或角色：

  ```sql theme={null}
  GRANT USE CONNECTION ON CONNECTION `honeydew-mcp` TO <user-or-role>;
  ```
</Step>

<Step title="Add the MCP server in Genie Code">
  1. 開啟 Genie Code 並點擊齒輪圖示
  2. 前往 **MCP Servers** → **Add Server**
  3. 選擇 **External MCP server**
  4. 選擇您建立的 `honeydew-mcp` 連線
  5. 在提示時登入該連線
  6. 點擊 **Save**

注意

Databricks 將 MCP 限制為所有已設定伺服器共 20 個工具。 如果您需要調整可用的 Honeydew 工具， 請使用 Genie Code 的 MCP 設定來啟用或停用特定工具。

移除 MCP 伺服器

若要從 Genie Code 移除 Honeydew MCP 伺服器：

  1. 開啟 Genie Code 並點擊齒輪圖示
  2. 前往 MCP Servers
  3. 找到 honeydew-mcp 並點擊 Remove

若要同時移除底層的 Unity Catalog 連線， 請執行以下 SQL：

DROP CONNECTION `honeydew-mcp`;

Devin

#### MCP 伺服器

Devin 透過其 MCP Marketplace 連線至遠端 MCP 伺服器。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 替換為您的租戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 Settings > MCP Server 中找到主機名稱。

若要新增 Honeydew MCP 伺服器：

  1. 前往 Settings -> Connections -> MCP servers

  2. 點擊 Add a custom MCP

  3. 在 Server Name 欄位中輸入 honeydew

  4. 可選擇新增圖示和 Short Description

  5. 選擇 HTTP 作為傳輸類型

  6. 在 Server URL 欄位中輸入 https://mcp.honeydew.cloud/mcp

  7. 設定驗證方式：

    選擇 **OAuth** 作為驗證方法。 Devin 會在第一次工作階段中提示您使用 Honeydew 進行驗證。 
    <Tab title="API Key">
  選擇 **Auth Header** 作為驗證方法。
  將標頭金鑰保留為 `Authorization`，並將值設定為
  `Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>`
  （請參閱 [Authentication](#authentication)）。
</Tab>

  8. 點擊 Save，然後點擊 Test listing tools 以驗證連線

Honeydew Documentation MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要單獨的文件伺服器。 僅當您希望在未連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew Documentation MCP。此功能不需要驗證。

  1. 前往 Settings -> Connections -> MCP servers
  2. 點擊 Add a custom MCP
  3. 在 Server Name 欄位中輸入 honeydew-docs
  4. 選擇 HTTP 作為傳輸類型
  5. 在 Server URL 欄位中輸入 https://honeydew.ai/docs/mcp
  6. 將驗證方法設定為 None
  7. 點擊 Save

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器：

  1. 前往 Settings -> Connections -> MCP servers
  2. 找到 honeydew 伺服器並將其移除

若要移除 Honeydew Documentation MCP 伺服器：

  1. 前往 Settings -> Connections -> MCP servers
  2. 找到 honeydew-docs 伺服器並將其移除

GitHub Copilot CLI

#### MCP 伺服器

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 替換為您的租戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 Settings > MCP Server 中找到主機名稱。

  1. 使用 copilot 啟動 GitHub Copilot CLI

  2. 輸入 /mcp add 以開啟伺服器設定表單

  3. 填寫以下欄位：

    • Name：honeydew

    • Type：http

    • URL：https://mcp.honeydew.cloud/mcp

    • HTTP Headers：

      OAuth 不需要額外的標頭。 ```json theme={null} { "Authorization": "Basic " } ```

  4. 按下 Ctrl+S 以儲存

使用 /mcp show 驗證伺服器是否已連線。

AI 編碼代理外掛程式

注意

需要 Git。 從 GitHub 安裝外掛程式會在本機複製儲存庫， 因此必須安裝 Git 並將其加入 您的 PATH。如果缺少 Git，外掛程式安裝將失敗。請安裝 Git，或 改用您用戶端的手動 MCP 設定步驟直接設定伺服器， 而不是使用外掛程式。

Honeydew 提供一個 plugins repository 其中包含用於建立語意模型 以及透過自然對話分析資料的技能和工具。

將 marketplace 新增至 Copilot CLI：

/plugin marketplace add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

然後從 marketplace 安裝 Honeydew 外掛程式：

/plugin install honeydew-ai@honeydew-ai-github-copilot-plugins

Honeydew Documentation MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要單獨的文件伺服器。 僅當您希望在未連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew Documentation MCP。此功能不需要驗證。

  1. 使用 copilot 啟動 GitHub Copilot CLI
  2. 輸入 /mcp add 以開啟伺服器設定表單
  3. 填寫以下欄位：
    • Name：honeydew-docs
    • Type：http
    • URL：https://honeydew.ai/docs/mcp
  4. 按下 Ctrl+S 以儲存

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器， 請使用 copilot 啟動 GitHub Copilot CLI，然後輸入：

/mcp remove honeydew

若要移除 Honeydew Documentation MCP 伺服器：

/mcp remove honeydew-docs

Gemini CLI

#### 擴充功能安裝

注意

需要 Git。 從 GitHub 安裝外掛程式會在本機複製儲存庫， 因此必須安裝 Git 並將其加入 您的 PATH。如果缺少 Git，外掛程式安裝將失敗。請安裝 Git，或 改用您用戶端的手動 MCP 設定步驟直接設定伺服器， 而不是使用外掛程式。

Honeydew 提供一個 plugins repository 其中包含用於建立語意模型 以及透過自然對話分析資料的技能和工具。 安裝擴充功能會自動設定 Honeydew MCP 伺服器。

執行以下命令以安裝 Honeydew 擴充功能：

gemini extensions install \
    https://github.com/honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins \
    --auto-update

--auto-update 旗標會自動更新擴充功能。

MCP 設定

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 端點， 或者您偏好不安裝擴充功能而直接設定 MCP 伺服器，請使用此章節。 停用擴充功能新增的 Honeydew MCP 連線，然後使用 以下說明新增您的自訂端點。

Honeydew MCP 伺服器將 Gemini CLI 連線至 Honeydew Semantic Layer， 以進行模型探索、資料查詢、模型管理 和文件存取。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 替換為您的租戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 Settings > MCP Server 中找到主機名稱。

執行以下命令以新增 Honeydew MCP 伺服器：

```bash theme={null} gemini mcp add --transport http honeydew \ https://mcp.honeydew.cloud/mcp ``` 
  使用 `gemini` 啟動 Gemini CLI。
  系統會提示您使用 OAuth 向 Honeydew 進行驗證。
</Tab>

<Tab title="API Key">
  ```bash theme={null}
  gemini mcp add --transport http honeydew \
      https://mcp.honeydew.cloud/mcp \
      --header "Authorization: Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
  ```
</Tab>

Honeydew Documentation MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要單獨的文件伺服器。 僅當您希望在未連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew Documentation MCP。此功能不需要驗證。

gemini mcp add --transport http honeydew-docs \
    https://honeydew.ai/docs/mcp

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器：

gemini mcp remove honeydew

若要移除 Honeydew Documentation MCP 伺服器：

gemini mcp remove honeydew-docs

VS Code 和 GitHub Copilot

#### 外掛程式安裝

Honeydew 提供一個 plugins repository 其中包含用於建立語意模型 以及透過自然對話分析資料的技能和工具。 安裝外掛程式會自動設定 Honeydew MCP 伺服器。

新增 Honeydew marketplace

  1. 開啟您的 VS Code settings.json （在 macOS 上使用 CMD+Shift+P 開啟命令面板， 或在 Windows/Linux 上使用 Ctrl+Shift+P， 然後選擇 Preferences: Open User Settings (JSON)）
  2. 將 Honeydew marketplace 新增至 chat.plugins.marketplaces 設定： 
    "chat.plugins.marketplaces": [
  "honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins"
]

安裝外掛程式

  1. 開啟 Extensions 檢視 （在 macOS 上使用 CMD+Shift+X，或在 Windows/Linux 上使用 Ctrl+Shift+X）
  2. 在搜尋欄位中輸入 @agentPlugins
  3. 找到 Honeydew AI 外掛程式並點擊 Install

當您首次從新的 marketplace 安裝外掛程式時， VS Code 會顯示信任提示 — 請在確認前檢視 marketplace 來源。

更新外掛程式

如果在 VS Code 設定中啟用了 extensions.autoUpdate， 外掛程式會自動更新。 若要手動更新，請開啟命令面板並執行 Extensions: Check for Extension Updates。

MCP 伺服器

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 端點， 或者您偏好不安裝外掛程式而直接設定 MCP 伺服器，請使用此章節。 停用外掛程式新增的 Honeydew MCP 連線，然後使用 以下說明新增您的自訂端點。

Honeydew MCP 伺服器將 VS Code 連線至 Honeydew Semantic Layer， 以進行模型探索、資料查詢、模型管理 和文件存取。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 替換為您的租戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 Settings > MCP Server 中找到主機名稱。

  1. 使用 CMD+Shift+P（macOS） 或 Ctrl+Shift+P（Windows/Linux）開啟命令面板
  2. 選擇 MCP: Add Server...
  3. 選擇 HTTP (HTTP or Server-Sent Events)
  4. 輸入 Honeydew MCP 伺服器 URL： https://mcp.honeydew.cloud/mcp
  5. 輸入 honeydew 作為伺服器名稱

這會將伺服器新增至您的 .vscode/mcp.json 檔案。 開啟該檔案並視需要新增標頭： json theme={null} { "servers": { "honeydew": { "type": "http", "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp" } } } 

<Tab title="API Key">
  ```json theme={null}
  {
    "servers": {
      "honeydew": {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
        }
      }
    }
  }
  ```
</Tab>

Honeydew Documentation MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要另外的文件伺服器。 只有在您希望在不連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew Documentation MCP。此功能不需要驗證。

請將以下內容新增至您的 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "honeydew-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://honeydew.ai/docs/mcp"
    }
  }
}

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器， 請開啟 .vscode/mcp.json，並從 servers 物件中刪除 honeydew 項目。 若要移除 Honeydew Documentation MCP 伺服器， 請從同一個檔案中刪除 honeydew-docs 項目。

Codex CLI

#### 外掛安裝

注意

需要 Git。 從 GitHub 安裝外掛會在本機複製儲存庫， 因此必須安裝 Git 並將其加入您的 PATH。 如果缺少 Git，外掛安裝會失敗。請安裝 Git，或 使用您用戶端的 MCP 手動設定步驟直接設定伺服器， 而不使用外掛。

Honeydew 提供一個 外掛儲存庫，

其中包含用於建置語意模型 以及透過自然對話分析資料的技能與工具。 安裝外掛會自動設定 Honeydew MCP 伺服器。

將 marketplace 新增至 Codex：

codex plugin marketplace add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

然後使用 codex 啟動 Codex，並輸入 /plugins 以瀏覽並安裝 Honeydew AI 外掛。

更新外掛

若要更新 Honeydew marketplace，請執行：

codex plugin marketplace upgrade honeydew-ai-coding-agents-plugins

然後啟動 Codex，並輸入 /plugins 以套用更新。

MCP 設定

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 端點， 或您偏好不安裝外掛而直接設定 MCP 伺服器，請使用此區段。 請停用外掛新增的 Honeydew MCP 連線，然後依照下列指示 新增您的自訂端點。

Honeydew MCP 伺服器會將 Codex 連線至 Honeydew Semantic Layer， 以進行模型探索、資料查詢、模型管理 以及文件存取。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 取代為您的租用戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 Settings > MCP Server 中找到主機名稱。

命令列

codex mcp add honeydew \
    --url https://mcp.honeydew.cloud/mcp

然後使用 codex 啟動 Codex。

系統會提示您使用 OAuth 向 Honeydew 進行驗證。

新增伺服器後， 請開啟位於 ~/.codex/config.toml 的設定檔， 並視需要將標頭新增至 [mcp_servers.honeydew] 區段。

TOML 設定

將以下內容新增至 ~/.codex/config.toml （或在受信任的專案中新增至 .codex/config.toml）：

[mcp_servers.honeydew]
url = "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"

[mcp_servers.honeydew.env_http_headers]
Authorization = "HONEYDEW_AUTH"

將 HONEYDEW_AUTH 環境變數設定為 Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET> （請參閱 Authentication）。

Honeydew Documentation MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要另外的文件伺服器。 只有在您希望在不連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew Documentation MCP。此功能不需要驗證。

codex mcp add honeydew-docs \
    --url https://honeydew.ai/docs/mcp

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器：

codex mcp remove honeydew

若要移除 Honeydew Documentation MCP 伺服器：

codex mcp remove honeydew-docs

Codex

#### 外掛安裝

注意

需要 Git。 從 GitHub 安裝外掛會在本機複製儲存庫， 因此必須安裝 Git 並將其加入您的 PATH。 如果缺少 Git，外掛安裝會失敗。請安裝 Git，或 使用您用戶端的 MCP 手動設定步驟直接設定伺服器， 而不使用外掛。

Honeydew 提供一個 外掛儲存庫，

其中包含用於建置語意模型 以及透過自然對話分析資料的技能與工具。 安裝外掛會自動設定 Honeydew MCP 伺服器。

在 Codex 中新增 marketplace：

  1. 開啟 Plugins
  2. 按一下下拉箭頭，然後選取 Add marketplace
  3. 新增 honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

注意

您也可以從 Codex CLI 新增 marketplace：

codex plugin marketplace add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

然後安裝外掛：

  1. 開啟 Plugins
  2. 選取 Honeydew AI marketplace
  3. 安裝 Honeydew 外掛

MCP 設定

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 端點， 或您偏好不安裝外掛而直接設定 MCP 伺服器，請使用此區段。 請停用外掛新增的 Honeydew MCP 連線，然後依照下列指示 新增您的自訂端點。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 取代為您的租用戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 Settings > MCP Server 中找到主機名稱。

Honeydew MCP

  1. 開啟 Codex 應用程式

  2. 前往 Settings -> MCP Servers

  3. 在 Custom servers 下，按一下 Add Server

  4. 將伺服器名稱設定為 honeydew

  5. 選擇 Streamable HTTP 作為傳輸類型

  6. 將 URL 設定為 https://mcp.honeydew.cloud/mcp

  7. 將 Bearer token environment variable 欄位留空

  8. 依照下列方式設定驗證：

    OAuth 驗證

    Codex 會在連線時將您重新導向至 Honeydew 進行驗證。 不需要額外設定。

    HTTP Basic 驗證

    將 Authorization 標頭 新增至上述標頭清單，值為 Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET> （請參閱 Authentication）。

MCP 驗證疑難排解

如果 Honeydew MCP 伺服器在 Codex 中未驗證， 且未出現「Authenticate」選項：

  1. 安裝 Codex CLI
  2. 執行 codex mcp login honeydew

Honeydew Documentation MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要另外的文件伺服器。 只有在您希望在不連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew Documentation MCP。此功能不需要驗證。

  1. 前往 Settings -> MCP Servers
  2. 在 Custom servers 下，按一下 Add Server
  3. 將伺服器名稱設定為 honeydew-docs
  4. 選擇 Streamable HTTP 作為傳輸類型
  5. 將 URL 設定為 https://honeydew.ai/docs/mcp

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器：

  1. 前往 Settings -> MCP Servers
  2. 在 Custom servers 下找到 honeydew，然後按一下 Remove

若要移除 Honeydew Documentation MCP 伺服器：

  1. 前往 Settings -> MCP Servers
  2. 在 Custom servers 下找到 honeydew-docs，然後按一下 Remove

Antigravity

#### MCP 伺服器

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 取代為您的租用戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 Settings > MCP Server 中找到主機名稱。

  1. 開啟 Antigravity 編輯器

  2. 按一下代理程式面板頂端的 ... 下拉選單

  3. 按一下 Manage MCP Servers

  4. 按一下 View raw config

  5. 將以下內容新增至 mcp_config.json：

    ```json theme={null} { "name": "honeydew", "type": "http", "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp" } ``` 
    <Tab title="API Key">
  ```json theme={null}
  {
    "name": "honeydew",
    "type": "http",
    "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
    "headers": {
      "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
    }
  }
  ```
</Tab>

  6. 儲存檔案

Honeydew Documentation MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要另外的文件伺服器。 只有在您希望在不連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew Documentation MCP。此功能不需要驗證。

  1. 開啟 Antigravity 編輯器
  2. 按一下代理程式面板頂端的 ... 下拉選單
  3. 按一下 Manage MCP Servers
  4. 按一下 View raw config
  5. 將以下內容新增至 mcp_config.json： 
    {
  "name": "honeydew-docs",
  "type": "http",
  "url": "https://honeydew.ai/docs/mcp"
}
  6. 儲存檔案

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器：

  1. 開啟 Antigravity 編輯器
  2. 按一下代理程式面板頂端的 ... 下拉選單
  3. 按一下 Manage MCP Servers
  4. 按一下 View raw config
  5. 從 mcp_config.json 中移除 honeydew 和 honeydew-docs 項目
  6. 儲存檔案

OpenCode

#### MCP 伺服器

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 取代為您的租用戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 Settings > MCP Server 中找到主機名稱。

執行下列命令 並依照互動式提示操作： 
  ```bash theme={null}
  opencode mcp add
  ```

  出現提示時，輸入下列值：

  1. **Location**：選擇您偏好的範圍（目前專案或全域）
  2. **MCP server name**：`honeydew`
  3. **MCP server type**：`Remote`
  4. **MCP server URL**：`https://mcp.honeydew.cloud/mcp`
  5. **OAuth authentication**：`Yes`
  6. **Preregistered client ID**：`No`
</Tab>

<Tab title="JSON configuration">
  將以下內容新增至您的 `opencode.jsonc` 檔案：

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
        "mcp": {
          "honeydew": {
            "type": "remote",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
            "oauth": {}
          }
        }
      }
      ```

      然後向 Honeydew 進行驗證：

      ```bash theme={null}
      opencode mcp auth honeydew
      ```

      這會開啟瀏覽器視窗以完成 OAuth 驗證流程。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
        "mcp": {
          "honeydew": {
            "type": "remote",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
            "headers": {
              "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
            }
          }
        }
      }
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

重新驗證

若要重新驗證，請先檢查您的狀態並登出：

opencode mcp auth list
opencode mcp logout honeydew
opencode mcp auth honeydew

Honeydew Documentation MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要另外的文件伺服器。 只有在您希望在不連線至 Honeydew 的情況下存取文件時， 才新增 Honeydew Documentation MCP。此功能不需要驗證。

執行 `opencode mcp add` 並輸入下列值： 
  1. **MCP server name**：`honeydew-docs`
  2. **MCP server type**：`Remote`
  3. **MCP server URL**：`https://honeydew.ai/docs/mcp`
  4. **OAuth authentication**：`No`
</Tab>

<Tab title="JSON configuration">
  將以下內容新增至您的 `opencode.jsonc` 檔案：

  ```json theme={null}
  {
    "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
    "mcp": {
      "honeydew-docs": {
        "type": "remote",
        "url": "https://honeydew.ai/docs/mcp"
      }
    }
  }
  ```
</Tab>

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器， 請從您的 opencode.jsonc 檔案中移除 honeydew 項目。 若要移除 Honeydew Documentation MCP 伺服器， 請從同一個檔案中移除 honeydew-docs 項目。

Kiro

Kiro IDE 和 Kiro CLI 共用相同的 MCP 設定檔， 因此下列步驟適用於兩者。

MCP 伺服器

Kiro 會從兩個設定檔讀取 MCP 伺服器：

  • Workspace：.kiro/settings/mcp.json（僅限目前專案）
  • User：~/.kiro/settings/mcp.json（適用於所有工作區）

如果兩個檔案都存在，則以工作區設定為優先。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 取代為您的租用戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 Settings > MCP Server 中找到主機名稱。

將 Honeydew MCP 伺服器新增至其中一個 mcp.json 檔案（工作區或使用者）：

```json theme={null} { "mcpServers": { "honeydew": { "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp" } } } ``` 
  首次連線至 Honeydew 時，Kiro 會提供驗證 URL。
  請在瀏覽器中開啟該 URL 以完成 OAuth 驗證流程。
</Tab>
```json theme={null} { "mcpServers": { "honeydew": { "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp", "headers": { "Authorization": "Basic " } } } } ```

在 Kiro CLI 中，執行 /mcp 以驗證伺服器已連線。 在 Kiro IDE 中，伺服器會顯示在 MCP 面板下。

Honeydew 文件 MCP（選用）

Honeydew MCP 伺服器已包含文件存取工具， 因此不需要另外的文件伺服器。 僅在您想要不連線到 Honeydew 即可存取文件時， 才新增 Honeydew 文件 MCP。此服務不需要驗證。

將以下內容新增至您的 mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "honeydew-docs": {
      "url": "https://honeydew.ai/docs/mcp"
    }
  }
}

移除 MCP 伺服器

若要移除 Honeydew MCP 伺服器， 請從您的 mcp.json 中刪除 honeydew 條目。 若要移除 Honeydew 文件 MCP 伺服器， 請從同一個檔案中刪除 honeydew-docs 條目。

Snowflake Intelligence

Snowflake 透過 [MCP 連接器](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/cortex-agents-mcp-connectors) 連線至外部 MCP 伺服器， 讓 Honeydew 工具可供 Snowflake Intelligence 和 Cortex Agents 使用。

先決條件：

  • 一個在帳戶上具有 CREATE INTEGRATION 權限的角色
  • 一個在目標結構描述上具有 CREATE MCP SERVER 權限的角色

依預設，只有 ACCOUNTADMIN 角色擁有這些權限。

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 替換為您的租戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 設定 > MCP 伺服器 中找到主機名稱。

```sql theme={null} CREATE API INTEGRATION honeydew_mcp_integration API_PROVIDER = external_mcp API_ALLOWED_PREFIXES = ('https://mcp.honeydew.cloud/mcp') API_USER_AUTHENTICATION = ( TYPE = OAUTH_DYNAMIC_CLIENT OAUTH_RESOURCE_URL = 'https://mcp.honeydew.cloud/mcp' OAUTH_ALLOWED_SCOPES = ('openid') ) ENABLED = TRUE; ``` 
<Step title="Create the external MCP server">
  外部 MCP 伺服器是結構描述層級的物件，
  會參照 API 整合：

  ```sql theme={null}
  CREATE EXTERNAL MCP SERVER honeydew
    WITH DISPLAY_NAME = 'Honeydew MCP Server'
    URL = 'https://mcp.honeydew.cloud/mcp'
    API_INTEGRATION = honeydew_mcp_integration;
  ```
</Step>

<Step title="Grant access">
  將整合和 MCP 伺服器的使用權限
  授予任何需要存取 Honeydew 的角色：

  ```sql theme={null}
  GRANT USAGE ON INTEGRATION honeydew_mcp_integration TO ROLE <role>;
  GRANT USAGE ON EXTERNAL MCP SERVER honeydew TO ROLE <role>;
  ```
</Step>

<Step title="Add the MCP server to an agent">
  將 `honeydew` MCP 伺服器新增為 Cortex Agent
  或 Snowflake Intelligence agent 的工具。
  使用者首次使用時，系統會提示他們使用 OAuth 向 Honeydew 進行驗證。
</Step>

注意

獨立的 Honeydew 文件 MCP 伺服器不支援 在 Snowflake 中使用，因為 Snowflake 外部 MCP 伺服器需要 OAuth 驗證，而文件伺服器是未經驗證的。 文件存取可透過 Honeydew MCP 伺服器的 文件工具取得。

移除 MCP 伺服器

先刪除 MCP 伺服器，然後再刪除 API 整合：

DROP MCP SERVER honeydew;
DROP INTEGRATION honeydew_mcp_integration;

其他用戶端

任何相容 MCP 的用戶端都可以 使用標準 HTTP 傳輸連線 至 Honeydew MCP 伺服器。

請使用以下 JSON 組態 作為起點：

注意

如果您的組織使用自訂的 Honeydew 主機名稱， 請將 https://mcp.honeydew.cloud/mcp 替換為您的租戶主機名稱。 您可以在 Honeydew Studio 的 設定 > MCP 伺服器 中找到主機名稱。

```json theme={null} { "name": "honeydew", "type": "http", "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp" } ``` ```json theme={null} { "name": "honeydew", "type": "http", "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp", "headers": { "Authorization": "Basic " } } ```

請參閱 伺服器 URL、 驗證 和 組態 以了解每個參數的詳細資訊。

使用範例

連線後，您可以向 AI 助理提出類似以下的問題：

  • 「語意模型中有哪些實體可用？」
  • 「顯示 orders 實體的屬性和指標」
  • 「模型中定義了哪些網域？」
  • 「analytics 結構描述中有哪些資料表？」
  • 「上個月下了多少筆訂單？」
  • 「為 orders 實體建立一個總營收的新指標」
  • 「上一季各地區的平均訂單價值是多少？」

疑難排解

OAuth 驗證問題

確認您的用戶端支援 OAuth，確保您具備必要的 Honeydew 工作區 權限，並嘗試透過用戶端的 MCP 管理介面重新驗證。

在 Claude Code 中重新驗證

輸入 /mcp，從清單中選取 Honeydew MCP， 選擇「清除驗證」或「驗證」， 然後依照瀏覽器中的 OAuth 提示重新連線至 Honeydew。

連線問題

確認 MCP 伺服器 URL 符合 https://mcp.honeydew.cloud/mcp， 並確認您的用戶端 MCP 組態語法正確。 如果您的組織使用自訂主機名稱，請檢查 URL 是否符合 Honeydew Studio 中 設定 > MCP 伺服器 顯示的租戶主機名稱。

缺少工具

確認驗證成功，檢查您的 Honeydew 工作區存取權限， 並檢視用戶端主控台中的錯誤訊息。

輸出超過允許的最大權杖數（Claude）

在 Claude Code、Claude Desktop 和 Claude.ai 中，工具呼叫可能會失敗並出現 輸出超過允許的最大權杖數的錯誤。Honeydew 分析工具（例如 monitor_analysis 和 get_analysis_step_details）可能傳回超過 Claude 的 MCP 輸出限制的大型結果。

當 MCP 工具輸出超過 10,000 個權杖時，Claude 會發出警告， 並拒絕超過預設限制 25,000 個權杖的輸出。若要提高限制，請在啟動 Claude 前 設定 MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS 環境變數：

export MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS=50000
claude

請參閱 Claude 文件中的 MCP 輸出限制和警告 以了解詳細資訊。

如需其他支援，請透過 support@honeydew.ai 聯絡 Honeydew 支援團隊。

可用工具

標記為 唯讀 的工具不會修改 語意模型或資料倉儲。

提示

若要僅公開唯讀工具，請在 MCP 伺服器組態中 設定 ReadonlyToolsOnly: true 標頭。啟用後，伺服器只會傳回 不會修改語意模型或資料倉儲的工具。

工作階段與工作區

list_workspaces

唯讀

列出所有可用的工作區。 傳回工作區名稱和資料倉儲類型（snowflake、databricks 或 bigquery）。 使用資料倉儲類型來輔助語意模型實作。

list_workspace_branches

唯讀

列出工作區可用的所有分支。

工作區的名稱。

get_session_workspace_and_branch

唯讀

取得目前工作階段設定的工作區和分支。

set_session_workspace_and_branch

唯讀

設定目前工作階段要使用的工作區和分支。 工作階段中所有後續的工具呼叫都會使用此工作區和分支。

工作區的名稱。 要使用的分支。

create_workspace_branch

為現有工作區建立新分支。 分支會從工作區的 prod 分支目前狀態建立。 如果未透過標頭釘選工作區，工作階段會自動切換到新分支。

要建立分支的工作區名稱。 要建立的新分支名稱。

delete_workspace_branch

從工作區刪除分支。 這是破壞性且不可回復的操作。 呼叫此工具前，務必先與使用者確認工作區名稱和分支名稱。 prod 分支無法刪除。 如果刪除的分支是目前的工作階段分支， 工作階段會自動切換到 prod。

包含要刪除之分支的工作區名稱。 要刪除的分支名稱。

get_branch_history

唯讀

取得目前工作階段分支的變更歷程。 傳回變更清單，顯示哪些語意物件被修改、 由誰修改，以及修改時間。

要傳回的最大變更數。

create_pr_for_working_branch

為目前工作階段的工作分支建立提取請求。 成功時傳回 PR URL。

提取請求的標題。 提取請求的描述。

問題與分析

initiate_analysis

唯讀

開始或繼續資料分析。傳回 conversation_id — 使用 monitor_analysis 輪詢進度和結果， 使用 abort_analysis 提前停止。 請參閱 深入分析 以了解詳細資訊。

要提出的自然語言問題。 新對話的代理程式名稱。 後續問題請省略 — 代理程式會從 現有對話繼承。 要繼續的現有對話 ID， 或省略以開始新對話。

monitor_analysis

唯讀

輪詢進行中分析的新進度訊息。 每次呼叫只會傳回自上次呼叫以來的新訊息。 重複輪詢，直到 status 為 DONE 或 NO_CHAT_CURRENTLY_RUNNING。

`initiate_analysis` 傳回的對話 ID。 每次呼叫要傳回的最大訊息數。 要從中重播的訊息 ID。使用先前結果中的 `last_received_message_id` 來復原遺漏的訊息。

get_analysis_step_details

唯讀

擷取特定分析步驟的完整詳細資訊， 包括語意查詢、SQL 陳述式、使用的內容， 以及該步驟中擷取的資料。

`initiate_analysis` 傳回的對話 ID。 來自 `monitor_analysis` 的步驟 ID（例如 `STEP/0`）。

abort_analysis

唯讀

中止進行中的分析。 可以使用 initiate_analysis 從中止點繼續。

`initiate_analysis` 傳回的對話 ID。

list_analysis_chats

唯讀

傳回目前工作區分析對話的分頁清單， 依建立時間排序（最新的在前）。 管理員可以看到所有對話；非管理員只能看到自己的對話。 每個條目包含對話 ID、標題、使用者意見回饋、網域、代理程式、 建立時間，以及建立者的顯示名稱。

要傳回的最大對話數。 分頁時要跳過的對話數。

provide_analysis_feedback

設定或清除特定分析對話的意見回饋。 每個對話只有一個意見回饋條目（不是每個問題）— 它應反映整個對話流程的整體品質。

在 monitor_analysis 完成且使用者對結果表達 滿意或不滿意後呼叫此工具。 使用簡短的肯定字串作為正面意見回饋（例如 Good）， 或使用 <Reason>: <details> 格式作為負面意見回饋， 其中 Reason 是 Chart Issue、Data Issue、Wrong Judgement 或 Other 之一。

分析對話的對話 ID。 要儲存的意見回饋文字，或 `null` 以清除現有意見回饋。

get_stored_conversation

唯讀

傳回現有分析對話的所有訊息。 使用此工具檢閱先前對話的完整內容。 回應中的 is_complete 表示對話是否 已達到終端狀態。

來自 `list_analysis_chats` 的對話 ID。 如果為 `true`，則包含 `step_start` 和 `step_insight` 進度條目。 如果為 `false`，只傳回最終回應和計畫/解讀訊息。

瀏覽與探索

list_entities

唯讀

列出語意模型中的所有實體及其名稱、描述和金鑰。

get_entity

唯讀

取得實體的詳細資訊，包括其屬性、 指標、資料集、關聯和 YAML 定義。 實體的名稱。

get_field

唯讀

取得實體中特定欄位（屬性或指標）的詳細資訊，包括其 YAML 定義。

包含該欄位的實體名稱。 欄位的名稱。

list_domains

唯讀

列出語意模型中的所有領域，包含其名稱、描述與實體。

get_domain

唯讀

取得領域的詳細資訊，包括其實體、篩選條件、參數與 YAML 定義。

領域的名稱。

search_model

唯讀

在語意模型中搜尋符合查詢字串的實體、屬性、指標、資料集、動態資料集、領域與全域參數。

使用 entity.field 語法將搜尋範圍限定在特定實體內的欄位。 例如，customers.balance 會在符合 customers 的實體上尋找 balance 欄位；customers. 會回傳符合實體的所有欄位。在 OR/AND 模式下，部分比對同時套用於實體與欄位部分——cust.bal 會比對到 customers.balance。

搜尋查詢字串。 控制查詢的比對方式：
  • OR — 以空白字元分割，回傳符合任一詞彙的物件。
  • AND — 以空白字元分割，僅回傳符合所有詞彙的物件。
  • EXACT — 使用完整字串原樣比對，回傳名稱、顯示名稱或標籤完全相符的物件。

資料倉儲探索

list_databases

唯讀

列出已連線資料倉儲中所有可用的資料庫。

list_schemas

唯讀

列出已連線資料倉儲中特定資料庫內的所有結構描述。

資料庫名稱。

list_tables

唯讀

列出已連線資料倉儲中特定資料庫與結構描述內的資料表／檢視表。

資料庫名稱。 結構描述名稱。

get_table_info

唯讀

取得倉儲資料表／檢視表的詳細資訊，包括其欄位與中繼資料。

資料庫名稱。 結構描述名稱。 資料表名稱。

語意模型

import_tables

從已連線的資料倉儲匯入資料表至語意模型。 每個資料表會成為一個實體，其欄位則成為屬性。

完整限定資料表名稱的清單，格式為 `database.schema.table`。

create_entity

從 YAML 定義在語意模型中建立新的實體。

實體的 YAML 定義。 資料集的 YAML 定義。

create_object

從 YAML 定義建立新的語意模型物件。 支援的類型：計算屬性、指標、動態資料集、領域與全域參數。

物件的 YAML 定義。 即使驗證產生錯誤，仍建立物件。

update_object

從 YAML 定義更新現有的語意模型物件。 支援的類型：實體、計算屬性、指標、資料集、動態資料集、領域與全域參數。

物件的 YAML 定義。 要更新物件的鍵。 即使驗證產生錯誤，仍更新物件。

validate_object

唯讀

驗證語意模型物件的 YAML 定義，而不建立或更新它。 支援的類型：實體、計算屬性、指標、資料集、動態資料集、領域與全域參數。

要驗證的 YAML 定義。 要驗證的物件鍵。

delete_object

依鍵刪除語意模型物件。

要刪除物件的鍵。 即使驗證產生錯誤，仍刪除物件。

代理程式

list_agents

唯讀

列出所有代理程式，包含其名稱、描述、領域與上下文參照。

get_agent

唯讀

取得代理程式的詳細資訊，包括其 YAML frontmatter 定義。

要取得的代理程式名稱。

create_agent

建立新的代理程式。

新代理程式的中繼資料。 階層式名稱（例如 `growth-analyst`、`finance/budget-analyst`）。 
<ParamField body="display_name" type="string" required>
  在使用者介面中顯示的人類可讀名稱。
</ParamField>

<ParamField body="description" type="string" required>
  代理程式用途與能力的描述。
</ParamField>

<ParamField body="domain" type="string" required>
  此代理程式運作的領域。
</ParamField>

<ParamField body="welcome_message" type="string">
  使用者開始工作階段時顯示的引言訊息。
</ParamField>

<ParamField body="sample_questions" type="string[]">
  顯示給使用者的範例問題。
</ParamField>

<ParamField body="context" type="string[]">
  要載入工作階段的上下文項目名稱或 glob 模式
  （例如 `skills/**`、`knowledge/marketing/**`）。
</ParamField>

<ParamField body="owner" type="string">
  代理程式的擁有者識別碼。
</ParamField>
附加在 frontmatter 之後的 Markdown 內文。 此文字會在每次分析工作階段前注入提示中。 即使驗證產生錯誤，仍建立代理程式。

update_agent

更新現有的代理程式。

要更新的代理程式名稱。 完整的更新後代理程式定義。必須提供 `create_agent` 中的所有必要欄位——這是完整取代，而非部分更新。 代理程式的更新後 Markdown 內文。 即使驗證產生錯誤，仍更新代理程式。

delete_agent

依名稱刪除代理程式。

要刪除的代理程式名稱。

上下文項目

list_context_items

唯讀

列出所有上下文項目，包含其類型、名稱、標題與子類型值。

get_context_item

唯讀

依名稱取得上下文項目。

要取得的上下文項目名稱。

create_context_item

建立新的上下文項目。支援指令與記憶類型。

新上下文項目的中繼資料。 必須為 `instruction`。 
<ParamField body="name" type="string" required>
  階層式名稱
  （例如 `knowledge/customer/churn-analysis`、`skills/reporting`）。
</ParamField>

<ParamField body="subtype" type="string" required>
  `knowledge`、`skill` 或 `instruction` 之一。
</ParamField>

<ParamField body="title" type="string" required>
  上下文項目的人類可讀標題。
</ParamField>

<ParamField body="apply" type="string" required>
  套用上下文的時機：`always` 或 `on_demand`。
</ParamField>

<ParamField body="description" type="string">
  供 AI 決定何時載入此項目的描述
  （當 `apply` 為 `on_demand` 時為必填）。
</ParamField>

<ParamField body="owner" type="string">
  擁有者識別碼。
</ParamField>

<ParamField body="labels" type="string[]">
  用於組織上下文項目的標籤。
</ParamField>

<ParamField body="related_objects" type="object[]">
  此上下文項目相關的語意物件。
  每個物件具有 `name`（字串）與 `type`（`domain`、`entity` 或 `field`）。
</ParamField>

<ParamField body="external_source" type="object">
  要從中擷取內容的外部來源（適用於 `knowledge` 子類型）。
  具有 `tool`（MCP 工具名稱）、`resource_id`（外部工具中的識別碼）
  與選用的 `cache_max_age_in_seconds`（預設值：`3600`）。
</ParamField>
必須為 `memory`。 
<ParamField body="name" type="string" required>
  階層式名稱（例如 `events/q4-launch`、`2024/pricing-decision`）。
</ParamField>

<ParamField body="subtype" type="string" required>
  `event` 或 `decision_trace` 之一。
</ParamField>

<ParamField body="title" type="string" required>
  上下文項目的人類可讀標題。
</ParamField>

<ParamField body="apply" type="string" required>
  套用上下文的時機：`always` 或 `on_demand`。
</ParamField>

<ParamField body="from_date" type="string" required>
  記憶期間的開始日期，ISO 格式（例如 `2024-01-01`）。
</ParamField>

<ParamField body="to_date" type="string">
  記憶期間的結束日期，ISO 格式。
</ParamField>

<ParamField body="description" type="string">
  供 AI 決定何時載入此項目的描述
  （當 `apply` 為 `on_demand` 時為必填）。
</ParamField>

<ParamField body="owner" type="string">
  擁有者識別碼。
</ParamField>

<ParamField body="labels" type="string[]">
  用於組織上下文項目的標籤。
</ParamField>

<ParamField body="related_objects" type="object[]">
  此上下文項目相關的語意物件。
  每個物件具有 `name`（字串）與 `type`（`domain`、`entity` 或 `field`）。
</ParamField>

<ParamField body="external_source" type="object">
  要從中擷取內容的外部來源。
  具有 `tool`（MCP 工具名稱）、`resource_id`（外部工具中的識別碼）
  與選用的 `cache_max_age_in_seconds`（預設值：`3600`）。
</ParamField>
上下文項目內容的 Markdown 內文。 即使驗證產生錯誤，仍建立上下文項目。

update_context_item

更新現有的上下文項目。

要更新的上下文項目名稱。 完整的更新後上下文項目定義。必須提供 `create_context_item` 中的所有必要欄位——這是完整取代，而非部分更新。 上下文項目的更新後 Markdown 內文。 即使驗證產生錯誤，仍更新上下文項目。

delete_context_item

依名稱刪除上下文項目。

要刪除的上下文項目名稱。

查詢與預覽

get_sql_from_fields

唯讀

為由屬性、指標與篩選條件定義的語意層查詢產生 SQL 查詢。回傳 SQL 而不執行它。

完整限定的屬性名稱（`entity.attribute_name`）。 支援別名：`entity.attribute_name as alias_name`。 完整限定的指標名稱（`entity.metric_name`）或 SQL 運算式 （例如 `SUM(entity.field)`）。支援別名：`SUM(entity.field) as total`。 篩選條件（例如 `entity.field = 'value'`、 `entity.date_field > '2024-01-01'`）。 要排序的欄位清單。 格式：`entity.field_name` 或 `entity.field_name DESC`。 預設方向為 ASC。 使用別名時，請依別名名稱排序。 要查詢的領域。 要回傳的最大資料列數。 用於分頁跳過的資料列數。 在回傳的 SQL 頂端加入一份[預先聚合報告](/docs/performance/aggregate-awareness#debugging-aggregate-matching)， 說明工作區中每個預先聚合是由哪個 CTE 使用，或為何無法使用。

get_data_from_fields

唯讀

執行由屬性、指標與篩選條件定義的 Semantic Layer 查詢， 並回傳結果資料。

完整的屬性名稱（`entity.attribute_name`）。 支援別名：`entity.attribute_name as alias_name`。 完整的指標名稱（`entity.metric_name`）或 SQL 表達式 （例如 `SUM(entity.field)`）。支援別名：`SUM(entity.field) as total`。 篩選條件（例如 `entity.field = 'value'`、 `entity.date_field > '2024-01-01'`）。 要排序的欄位清單。 格式：`entity.field_name` 或 `entity.field_name DESC`。 預設方向為 ASC。 使用別名時，請依別名排序。 要查詢的領域（domain）。 要回傳的最大資料列數。 分頁時要跳過的資料列數。

list_query_history

唯讀

列出先前透過 Honeydew Semantic Layer 執行的查詢， 依最新者優先排序。可用於找出並分類失敗的查詢，並了解 失敗原因。非管理員呼叫者只能看到自己的查詢。

每個查詢包含其狀態、錯誤訊息、擁有者、用戶端、領域、 原始輸入 SQL（SQL 介面查詢的使用者提交 SQL）、 編譯與倉儲執行的時間戳記、資料倉儲 查詢 ID，以及在 Honeydew 應用程式中開啟的連結。

依查詢狀態篩選（`FAILED`、`SUCCESS`、`RUNNING` 或 `CANCELED`）。 依執行查詢的用戶端篩選（例如 `Snowflake`、`MCP`）。 依領域名稱篩選。 依查詢擁有者篩選（使用者的電子郵件或 API 金鑰名稱）。 僅對管理員呼叫者生效；非管理員僅限於 自己的查詢。 僅回傳在此時間（ISO 8601）或之後執行的查詢。 僅回傳在此時間（ISO 8601）或之前執行的查詢。 同時回傳每個查詢的 Semantic YAML 定義 （屬性、指標、篩選條件）。啟用以重現或修改查詢。 同時回傳每個查詢的已編譯倉儲 SQL（內容較大）。 啟用以針對特定查詢進行倉儲端除錯。 要回傳的最大查詢數。 分頁時要跳過的查詢數。

文件

search_docs

唯讀

搜尋 Honeydew 文件知識庫以取得相關資訊、 程式碼範例、API 參考與指南。 回傳含標題與文件頁面連結的上下文內容。 若要閱讀頁面的完整內容，請使用 query_docs_filesystem。

搜尋查詢。

query_docs_filesystem

唯讀

針對包含 Honeydew 文件頁面與 OpenAPI 規格的虛擬化記憶體 檔案系統，執行唯讀的 shell 類指令。 支援如 rg、grep、find、tree、ls、cat、 head 與 tail 等指令。 用於精確的關鍵字或 regex 比對、結構探索， 或依路徑讀取特定頁面的完整內容。

要執行的 shell 指令（例如 `rg -il "keyword" /`、`tree / -L 2`、 `head -80 /path/page.mdx`）。

常見問題

深度分析需要哪些工具？

執行深度分析需要：

若要檢閱先前的分析對話，也請啟用 list_analysis_chats 與 get_stored_conversation。

將代理程式限制為這些工具在以下情況很有用：

  • 您的目標使用者僅執行深度分析工作流程
  • 您希望代理程式專注於分析任務
  • 您的用戶端限制可啟用的工具數量 （例如 Databricks Genie Code）

對於其他使用案例，請開放更多可用工具下列出的工具—— 代理程式會為每個任務選擇正確的工具。