Menggunakan Knowledge Catalog dengan MCP, Gemini, dan agen lainnya

Halaman ini menjelaskan cara menghubungkan instance Knowledge Catalog (sebelumnya Dataplex Universal Catalog) ke alat developer seperti Gemini CLI. Menghubungkan Knowledge Catalog ke alat ini memungkinkan penemuan data dan pengelolaan aset berbasis AI langsung di dalam alat Anda.

Untuk pengalaman command line terintegrasi, sebaiknya gunakan ekstensi Knowledge Catalog khusus untuk Gemini CLI. Ekstensi ini menggabungkan kemampuan yang mendasarinya langsung ke dalam ekstensi, yang menyederhanakan penyiapan dan konfigurasi.

Atau, Anda dapat menghubungkan IDE dan alat developer lain yang mendukung MCP menggunakan MCP Toolbox for Databases lokal. Kemudian, Anda dapat menggunakan agen AI di IDE yang ada untuk menemukan aset data di Knowledge Catalog. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang MCP, lihat Pengantar Model Context Protocol.

Panduan ini menunjukkan proses koneksi untuk alat berikut:

Tentang Gemini CLI dan ekstensi

Gemini CLI adalah agen AI percakapan open source dari Google yang mempercepat alur kerja pengembangan dan membantu coding, proses debug, eksplorasi data, dan pembuatan konten. Alat ini menawarkan pengalaman berbasis agen untuk berinteraksi dengan layanan Data Cloud, seperti Knowledge Catalog, dan database open source populer lainnya.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Gemini CLI, lihat dokumentasi Gemini CLI.

Bagaimana cara kerja ekstensi Gemini CLI?

Ekstensi memperluas kemampuan Gemini CLI, sehingga memungkinkan alat ini terhubung ke dan mengontrol layanan tertentu dan alat lainnya. Google Cloud Ekstensi ini memberi Gemini pemahaman konteks dan API, sehingga memungkinkan interaksi percakapan. Anda dapat memuat ekstensi Gemini CLI dari URL GitHub, direktori lokal, atau registry. Ekstensi ini menawarkan kemampuan baru, perintah garis miring, dan perintah. Ekstensi ini terpisah dari ekstensi IDE, seperti Gemini Code Assist, yang terintegrasi menggunakan MCP Toolbox.

Alat MCP apa yang disediakan Knowledge Catalog?

Ekstensi Knowledge Catalog untuk Gemini CLI mengintegrasikan AI ke dalam tugas tata kelola dan penemuan data Anda. Anda dapat berinteraksi dengan Knowledge Catalog menggunakan perintah bahasa alami di terminal.

Untuk semua kemampuan yang tersedia, lihat kemampuan Knowledge Catalog di GitHub.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang ekstensi Knowledge Catalog, lihat Ekstensi Gemini CLI - Knowledge Catalog.

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk terhubung ke Knowledge Catalog menggunakan MCP Toolbox atau ekstensi Gemini CLI, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM berikut di project Anda:

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran bawaan ini berisi izin yang diperlukan untuk terhubung ke Knowledge Catalog menggunakan MCP Toolbox atau ekstensi Gemini CLI. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, perluas bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk terhubung ke Knowledge Catalog menggunakan MCP Toolbox atau ekstensi Gemini CLI:

  • Untuk mengaktifkan API: serviceusage.services.enable
  • Untuk menggunakan kemampuan Knowledge Catalog:
    • dataplex.projects.search
    • dataplex.entries.get
    • dataplex.aspectTypes.get
    • dataplex.aspectTypes.list

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Mengaktifkan Dataplex API

  1. Di Google Cloud konsol, buka halaman pemilih project.

    Buka pemilih project

  2. Pilih atau buat a Google Cloud project.

    Peran yang diperlukan untuk memilih atau membuat project

    • Memilih project: Memilih project tidak memerlukan peran IAM tertentu Anda dapat memilih project mana pun yang telah diberi peran.
    • Membuat project: Untuk membuat project, Anda memerlukan peran Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), yang berisi izin resourcemanager.projects.create. Pelajari cara memberikan peran.

  3. Pastikan penagihan diaktifkan untuk Google Cloud project Anda.

  4. Aktifkan Dataplex API.

    Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

    Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan izin serviceusage.services.enable. Jika Anda membuat project, kemungkinan Anda sudah memiliki izin ini melalui peran Pemilik (roles/owner). Jika tidak, Anda bisa mendapatkan izin ini melalui peran Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Pelajari cara memberikan peran.

    Mengaktifkan API

  5. Jika Anda menggunakan shell lokal, buat kredensial autentikasi lokal untuk akun pengguna Anda: 

    gcloud auth application-default login

    Anda tidak perlu melakukan hal ini jika menggunakan Cloud Shell.

    Jika error autentikasi ditampilkan, dan Anda menggunakan penyedia identitas (IdP) eksternal, pastikan Anda telah login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda.

Menginstal MCP Toolbox

Anda tidak perlu menginstal MCP Toolbox jika hanya berencana menggunakan Gemini Code Assist atau ekstensi Gemini CLI, karena alat ini menggabungkan kemampuan server yang diperlukan. Untuk IDE dan alat lainnya, ikuti langkah-langkah di bagian ini untuk menginstal MCP Toolbox.

  1. Download MCP Toolbox versi terbaru sebagai program biner. Pilih biner yang sesuai dengan arsitektur (OS) dan CPU Anda. Anda harus menggunakan MCP Toolbox v0.31.0 atau yang lebih baru.

    Linux/amd64

    curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/linux/amd64/toolbox

    Ganti VERSION dengan versi MCP Toolbox, misalnya, v0.31.0.

    macOS (Darwin)/arm64

    curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/darwin/arm64/toolbox

    Ganti VERSION dengan versi MCP Toolbox, misalnya, v0.31.0.

    macOS (Darwin)/amd64

    curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/darwin/amd64/toolbox

    Ganti VERSION dengan versi MCP Toolbox, misalnya, v0.31.0.

    Windows/amd64

    curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/windows/amd64/toolbox

    Ganti VERSION dengan versi MCP Toolbox, misalnya, v0.31.0.

  2. Jadikan biner sebagai file yang dapat dieksekusi:

    chmod +x toolbox

  3. Verifikasi penginstalannya:

    ./toolbox --version

    Penginstalan yang berhasil akan menampilkan nomor versi, misalnya, 0.15.0.

Menyiapkan klien dan koneksi

Bagian ini menjelaskan cara menghubungkan Knowledge Catalog ke alat Anda.

Jika Anda menggunakan Gemini Code Assist atau Gemini CLI mandiri, Anda tidak perlu menginstal atau mengonfigurasi MCP Toolbox, karena alat ini menggabungkan kemampuan server yang diperlukan. Untuk petunjuk penyiapan, lihat tab Gemini Code Assist atau Ekstensi Gemini CLI.

Untuk alat dan IDE lain yang kompatibel dengan MCP, Anda harus terlebih dahulu menginstal MCP Toolbox. Toolbox ini bertindak sebagai server Model Context Protocol (MCP) open source yang berada di antara IDE dan Knowledge Catalog Anda, sehingga menyediakan bidang kontrol yang aman dan efisien untuk alat AI Anda. Setelah penginstalan, pilih tab untuk alat tertentu Anda untuk melihat petunjuk konfigurasi.

Ekstensi Gemini CLI

Metode ini menggunakan ekstensi knowledge-catalog khusus untuk alat Gemini CLI mandiri, dan tidak menggunakan MCP Toolbox.

  1. Instal Gemini CLI.
  2. Instal ekstensi Knowledge Catalog untuk Gemini CLI dari repositori GitHub: 
    gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/knowledge-catalog
  3. Tetapkan variabel lingkungan untuk terhubung ke project Knowledge Catalog Anda: 
    export DATAPLEX_PROJECT="PROJECT_ID"
     Ganti hal berikut:
    • PROJECT_ID: Project ID Google Cloud
  4. Mulai Gemini CLI dalam mode interaktif: 
    gemini

    CLI akan otomatis memuat ekstensi Knowledge Catalog dan kemampuannya, yang dapat Anda gunakan untuk berinteraksi dengan database.

    Di Gemini CLI, gunakan perintah /extensions untuk memverifikasi bahwa ekstensi telah diinstal.

Gemini Code Assist

Gemini Code Assist menggabungkan kemampuan server MCP yang diperlukan, sehingga Anda tidak perlu menginstal MCP Toolbox secara terpisah.

  1. Di VS Code, instal ekstensi Gemini Code Assist.
  2. Aktifkan Mode Agen di chat Gemini Code Assist.
  3. Di direktori kerja Anda, buat folder bernama .gemini. Di dalamnya, buat file settings.json.
  4. Tambahkan konfigurasi berikut, ganti variabel lingkungan dengan nilai Anda, lalu simpan: 
    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Claude Code

  1. Instal Claude Code.
  2. Tetapkan variabel lingkungan untuk terhubung ke project Knowledge Catalog Anda: 
    export DATAPLEX_PROJECT="PROJECT_ID"
     Ganti hal berikut:
    • PROJECT_ID: Project ID Google Cloud
  3. Mulai agen: 
    claude
  4. Instal plugin: 
    /plugin install knowledge-catalog@claude-plugins-official

Codex

  1. Instal marketplace Data Agent Kit: 
    codex plugin marketplace add GoogleCloudPlatform/data-agent-kit
  2. Instal plugin Knowledge Catalog: 
    codex plugin install dataplex@data-agent-kit
  3. Konfigurasi variabel lingkungan untuk terhubung ke project Knowledge Catalog Anda: 
    export DATAPLEX_PROJECT="PROJECT_ID"
     Ganti hal berikut:
    • PROJECT_ID: Project ID Google Cloud
  4. Opsional. Perbarui marketplace: 
    codex plugin marketplace upgrade data-agent-kit

Claude desktop

  1. Buka Claude Desktop dan buka ke Settings.
  2. Untuk membuka file konfigurasi, di tab Developer, klik Edit config.
  3. Tambahkan konfigurasi, ganti variabel lingkungan dengan nilai Anda, lalu simpan: 
    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}
  4. Mulai ulang Claude desktop.
    Layar chat baru menampilkan ikon MCP dengan server MCP baru.

Cline

  1. Di VS Code, buka ekstensi Cline , lalu klik ikon MCP Servers.
  2. Untuk membuka file konfigurasi, ketuk Configure MCP Servers.
  3. Tambahkan konfigurasi berikut, ganti variabel lingkungan dengan nilai Anda, lalu simpan: 
    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}
    Status aktif berwarna hijau akan muncul setelah server berhasil terhubung.

Cursor

  1. Buat direktori .cursor di root project Anda jika belum ada.
  2. Buat file .cursor/mcp.json jika belum ada dan buka.
  3. Tambahkan konfigurasi berikut, ganti variabel lingkungan dengan nilai Anda, lalu simpan: 
    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}
  4. Buka Cursor dan buka Settings > Cursor Settings > MCP. Status aktif berwarna hijau akan muncul saat server terhubung.

VS Code (Copilot)

  1. Buka VS Code dan buat direktori .vscode di root project Anda jika belum ada.
  2. Buat file .vscode/mcp.json jika belum ada, lalu buka.
  3. Tambahkan konfigurasi berikut, ganti variabel lingkungan dengan nilai Anda, lalu simpan: 
    {
  "servers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Windsurf

  1. Buka Windsurf dan buka asisten Cascade.
  2. Untuk membuka file konfigurasi, klik ikon MCP, lalu klik Configure.
  3. Tambahkan konfigurasi berikut, ganti variabel lingkungan dengan nilai Anda, lalu simpan: 
    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Menggunakan kemampuan

Asisten AI Anda kini terhubung ke Knowledge Catalog. Coba minta asisten AI Anda untuk menemukan beberapa aset data seperti set data BigQuery, instance Cloud SQL, dan lainnya.

Untuk semua kemampuan yang tersedia, lihat kemampuan Knowledge Catalog di GitHub.

Opsional: Menambahkan petunjuk sistem

Petunjuk sistem adalah cara untuk memberikan panduan khusus kepada LLM, sehingga membantu LLM memahami konteks dan merespons dengan lebih akurat. Siapkan petunjuk sistem berdasarkan perintah sistem yang direkomendasikan.

Misalnya, Anda dapat menambahkan petunjuk untuk memandu LLM tentang cara menggunakan kemampuan Knowledge Catalog:

  • Jika diminta untuk menemukan set data atau tabel, gunakan kemampuan search_entries.
  • Jika diminta untuk mengetahui detail skema tabel atau metadata seperti aturan kualitas data atau kepemilikan, gunakan kemampuan lookup_entry.
  • Jika ditanya tentang aturan atau klasifikasi tata kelola, mulailah dengan menggunakan search_aspect_types untuk menemukan jenis aspek yang relevan.
  • Jika menjawab pertanyaan memerlukan kumpulan metadata yang luas, gunakan kemampuan lookup_context untuk mengambilnya.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara mengonfigurasi petunjuk, lihat Menggunakan petunjuk untuk mendapatkan hasil edit AI yang mengikuti gaya coding Anda.

Langkah berikutnya