qwert666/mcp-server-foundry

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Foundry와 상호 작용하는 모델 Context Protocol 서버

개요

Foundry와 상호 작용하는 모델 Context Protocol 서버. 데이터셋, 투과 객체 및 함수와 상호 작용할 수 있는 AI 조수가 가능합니다. - 목록 datasets - 쿼리 datasets - 목록 투과 개체 - 쿼리 투과 개체 - 목록 기능 - 실행 기능 * 파이썬 3.9+ * mcp * pyarrow * pandas * Foundry-platform-sdk 서버는 실행할 몇 가지 구성 변수가 필요합니다. * 토큰이 제공되지 않은 경우 서버가 클라이언트 id 및 client secret와 oauth2 흐름을 사용하여 인증하려고합니다. 먼저 저장소를 복제하고 앱에 config를 추가해야 합니다. - 저장소를 포크 - 기능 지점 만들기 (git checkout -b feature/amazing-feature) - 변경 (git commit -m 'Add some amazing feature') - 지점으로 밀어 (git push Origin feature/amazing-feature) - Pull Request를 엽니다. MIT license - 정보 보호 정책

개요(AI 번역)

Foundry와 상호 작용하는 모델 Context Protocol 서버. 데이터셋, 투과 객체 및 함수와 상호 작용할 수 있는 AI 조수가 가능합니다.

도구

목록 datasets
쿼리 datasets
목록 투과물
쿼리 투과 개체
목록 기능
기능 실행

필수품

파이썬 3.9+
mcp의
화살
팬더
발견 플랫폼-sdk

환경 변수 🌍

서버는 실행할 몇 가지 구성 변수가 필요합니다.

변수	설명	기본
`HOSTNAME`	Foundry 인스턴스의 호스트명	required
`TOKEN`	프로필 페이지에서 생성 할 수 있는 사용자 토큰	필수*
[T2]	개발자 콘솔에서 만든 서비스 사용자	필수*
[T3]	서비스 사용자와 관련된 비밀	필수*
[T4]	오우스 범위	없음
[[T5]	여러분의 양해 바랍니다	필수

토큰이 제공되지 않은 경우 서버가 클라이언트 id 및 client secret와 oauth2 흐름을 사용하여 인증하려고합니다.

사용법

# # # # uv

먼저 저장소를 복제하고 앱에 config를 추가해야 합니다

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README

Foundry MCP Server

A Model Context Protocol server for interacting with Foundry. It allows AI assistants to interact with datasets, ontology objects and functions.

Tools 🌟

list datasets
query datasets
list ontology objects
query ontology objects
list functions
execute functions

Prerequisites

Python 3.9+
mcp
pyarrow
pandas
foundry-platform-sdk

Environment Variables 🌍

The server requires few configuration variables to run:

Variable	Description	Default
`HOSTNAME`	Your hostname of your Foundry instance	required
`TOKEN`	A user token that you can generate in your profile page	required*
`CLIENT_ID`	A service user that is created in developer console	required*
`CLIENT_SECRET`	A secret associated with the service user	required*
`SCOPES`	Oauth scopes	None
`ONTOLOGY_ID`	Your ontology id	required

if token is not provided the server will try to authenticate using the oauth2 flow with client_id and client_secret

Usage

uv

first you need to clone the repository and add the config to your app

{
  "mcpServers": {
    "foundry": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", 
        "",
        "run",
        "mcp-server-foundry"
      ],
      "env": {
        "HOSTNAME": "",
        "TOKEN": "",
        "CLIENT_ID": "",
        "CLIENT_SECRET": "",
        "SCOPES": "",
        "ONTOLOGY_ID": ""
      }
    }
  }
}

Development

To run the server in development mode:

# Clone the repository
git clone [email protected]:qwert666/mcp-server-foundry.git

# Run the server
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/mcp-foundry-server run mcp-server-foundry

Contributing

Fork the repository
Create your feature branch (git checkout -b feature/amazing-feature)
Commit your changes (git commit -m ‘Add some amazing feature’)
Push to the branch (git push origin feature/amazing-feature)
Open a Pull Request

License 📜

MIT License - see LICENSE file for details

GitHub에서 전체 README 보기

설치

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/mcp-foundry-server run mcp-server-foundry

MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{
  "mcpServers": {
    "foundry": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", 
        "<path_to_mcp_server>",
        "run",
        "mcp-server-foundry"
      ],
      "env": {
        "HOSTNAME": "<hostname>",
        "TOKEN": "<token>",
        "CLIENT_ID": "<client_id>",
        "CLIENT_SECRET": "<client_secret>",
        "SCOPES": "<scopes>",
        "ONTOLOGY_ID": "<ontology_id>"
      }
    }
  }
}