Это сервер A Model Context Protocol, который обеспечивает доступ к таблицам Iceberg только для чтения через Apache Impala. Этот сервер позволяет LLM проверять схемы баз данных и выполнять запросы только для чтения.

• [[Т0]]: Запустите любой SQL-запрос на Impala и верните результаты в виде JSON.
• [[Т1]]: Перечислите все таблицы, доступные в текущей базе данных.

Использование с Claude Desktop

Чтобы использовать этот сервер с приложением Claude Desktop, добавьте следующую конфигурацию в раздел «mcpServers» вашего claude_desktop_config.json:

Вариант 1: Прямая установка с GitHub

Вариант 2: Локальная установка (после клонирования репозитория)

Для варианта 2, замените /path/to с вашим путем в это хранилище. Установите переменные среды в соответствии с конфигурацией Impala.

Использование с AI фреймворками

Папка ./examples содержит несколько примеров того, как интегрировать этот MCP-сервер с общими средами ИИ, такими как LangChain/LangGraph, OpenAI SDK.

###Транспорт

Транспортный протокол MCP-сервера настраивается через переменную среды MCP_TRANSPORT. Поддерживаемые ценности:

• stdio (по умолчанию) — осуществлять связь через стандартный вход/выход.

Cloudera Iceberg MCP Server (via Impala)

This is a A Model Context Protocol server that provides read-only access to Iceberg tables via Apache Impala. This server enables LLMs to inspect database schemas and execute read-only queries.

• execute_query(query: str): Run any SQL query on Impala and return the results as JSON.
• get_schema(): List all tables available in the current database.

Usage with Claude Desktop

To use this server with the Claude Desktop app, add the following configuration to the “mcpServers” section of your claude_desktop_config.json:

Option 1: Direct installation from GitHub (Recommended)

{
  "mcpServers": {
    "iceberg-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/cloudera/iceberg-mcp-server@main",
        "run-server"
      ],
      "env": {
        "IMPALA_HOST": "coordinator-default-impala.example.com",
        "IMPALA_PORT": "443",
        "IMPALA_USER": "username",
        "IMPALA_PASSWORD": "password",
        "IMPALA_DATABASE": "default"
      }
    }
  }
}

Option 2: Local installation (after cloning the repository)

{
  "mcpServers": {
    "iceberg-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/iceberg-mcp-server",
        "run",
        "src/iceberg_mcp_server/server.py"
      ],
      "env": {
        "IMPALA_HOST": "coordinator-default-impala.example.com",
        "IMPALA_PORT": "443",
        "IMPALA_USER": "username",
        "IMPALA_PASSWORD": "password",
        "IMPALA_DATABASE": "default"
      }
    }
  }
}

For Option 2, replace /path/to with your path to this repository. Set the environment variables according to your Impala configuration.

Usage with AI frameworks

The ./examples folder contains several examples how to integrate this MCP Server with common AI Frameworks like LangChain/LangGraph, OpenAI SDK.

Transport

The MCP server’s transport protocol is configurable via the MCP_TRANSPORT environment variable. Supported values:

• stdio (default) — communicate over standard input/output. Useful for local tools, command-line scripts, and integrations with clients like Claude Desktop.
• http - expose an HTTP server. Useful for web-based deployments, microservices, exposing MCP over a network.
• sse — use Server-Sent Events (SSE) transport. Useful for existing web-based deployments that rely on SSE.

Copyright © 2025 - Cloudera, Inc. All rights reserved.