关键词

数据湖数据分析数据查询表管理

项目简介

Apache Iceberg MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务，专门用于连接和操作 Apache Iceberg 数据湖。它让 AI 助手能够通过标准化的方式访问 Iceberg 目录中的数据，支持数据查询、表管理和命名空间操作。

主要功能

  • 表管理：列出表、查看表元数据、创建和删除表
  • 数据操作：读取表内容、写入数据（追加或覆盖）、下载数据到文件
  • 命名空间管理：创建、列出和删除命名空间
  • SQL 查询：通过 DuckDB 执行 SQL 查询 Iceberg 表
  • 快照管理：查看表的快照历史，支持时间旅行查询
  • 文件导出：支持将查询结果导出为 CSV、Parquet、Feather 等格式

安装步骤

  1. 使用 uv 包管理器安装：

    uvx iceberg-mcp-server

  2. 或者使用 pipx 等其他 Python 包运行器

服务器配置

将以下配置信息添加到你的 MCP 客户端配置文件中：

{
  "mcp_servers": {
    "iceberg": {
      "command": "uvx",
      "args": ["iceberg-mcp-server"]
    }
}

基本使用方法

  1. 配置 Iceberg 目录：在 '~/.pyiceberg.yaml' 文件中设置你的 Iceberg 目录连接信息：

    catalog:
  default:
    uri: "你的目录URI"
    token: "你的认证令牌"
    warehouse: "你的仓库路径"

  2. 环境变量（可选）：

    • 'ICEBERG_CATALOG'：指定要加载的目录名称（默认为 "default"）
    • 'SENTRY_DSN'：用于错误监控（可选）

  3. 连接后即可使用：AI 助手可以通过 MCP 协议调用各种工具来操作你的 Iceberg 数据湖

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