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Utiliser la traçabilité des données avec MCP, Gemini et d'autres agents

Cette page explique comment connecter la traçabilité des données à des outils de développement tels que Gemini CLI et d'autres clients Model Context Protocol (MCP). La connexion de la traçabilité des données à ces outils permet le suivi de la traçabilité et l'analyse de la provenance des données basés sur l'IA directement dans votre environnement de développement.

Vous pouvez connecter des IDE et des outils de développement compatibles avec MCP à l'aide d'une instance locale de MCP Toolbox for Databases. Vous pouvez ensuite utiliser des agents IA dans votre IDE existant pour interroger des graphiques de traçabilité des données, découvrir la provenance des données en amont et analyser l'impact en aval sur vos éléments.

Pour en savoir plus sur MCP, consultez Présentation de Model Context Protocol.

Ce guide explique le processus de connexion pour les outils suivants :

Gemini CLI
Gemini Code Assist
Claude Code
Claude desktop
Codex
Cline (extension VS Code)
Cursor
Visual Studio Code (Copilot)
Windsurf (anciennement Codeium)

Quels outils MCP la traçabilité des données fournit-elle ?

L'intégration de la traçabilité des données permet aux agents IA d'interroger et d'analyser la traçabilité des données, en représentant le flux de données entre les éléments sources (en amont) et cibles (en aval). Elle est compatible avec la traçabilité au niveau des entités (suivi du flux de données entre des éléments entiers tels que des tables et des fichiers) et au niveau des colonnes (suivi du flux de données entre des champs ou des colonnes spécifiques au sein des éléments).

La traçabilité des données fournit l'outil datalineage-search-lineage, qui récupère une réponse de streaming des liens de traçabilité connectés aux éléments demandés.

Pour en savoir plus sur la source de traçabilité des données et ses outils disponibles, consultez la documentation sur la source de traçabilité des données.

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour vous connecter à la traçabilité des données à l'aide de MCP Toolbox, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur votre projet :

Pour activer les API : Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)
Pour utiliser les compétences de traçabilité des données : Lecteur de la traçabilité des données (roles/datalineage.viewer)

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Ces rôles prédéfinis contiennent les autorisations requises pour se connecter à la traçabilité des données à l'aide de MCP Toolbox. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :

Autorisations requises

Vous devez disposer des autorisations suivantes pour vous connecter à la traçabilité des données à l'aide de MCP Toolbox :

Pour activer les API : serviceusage.services.enable
Pour utiliser les compétences de traçabilité des données :
- datalineage.lineage.searchLinks
- datalineage.processes.get
- datalineage.runs.get

Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Activer les API requises

Dans la Google Cloud console, accédez à la page de sélection du projet.

Accéder au sélecteur de projet
Sélectionnez ou créez un Google Cloud projet.
Rôles requis pour sélectionner ou créer un projet
- Sélectionner un projet : la sélection d'un projet ne nécessite pas de rôle IAM spécifique Vous pouvez sélectionner n'importe quel projet pour lequel un rôle vous a été attribué.
- Créer un projet : pour créer un projet, vous avez besoin du rôle Créateur de projet (roles/resourcemanager.projectCreator), qui contient l'autorisation resourcemanager.projects.create. Découvrez comment attribuer des rôles.
Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu d'en sélectionner un existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.
Vérifiez que la facturation est activée pour votre Google Cloud projet.
Activez l'API Data Lineage.
Rôles requis pour activer les API
Pour activer les API, vous avez besoin de l'autorisation serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation via le rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez obtenir cette autorisation via le rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.
Activer l'API

Si vous utilisez un shell local, créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte utilisateur :
```
gcloud auth application-default login
```
Vous n'avez pas besoin de le faire si vous utilisez Cloud Shell.

Si une erreur d'authentification est renvoyée et que vous utilisez un fournisseur d'identité (IdP) externe, vérifiez que vous vous êtes connecté à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.

Installer MCP Toolbox

Vous n'avez pas besoin d'installer MCP Toolbox si vous prévoyez uniquement d'utiliser Gemini Code Assist, car il regroupe les fonctionnalités de serveur requises. Pour les autres IDE et outils, suivez les étapes de cette section pour installer MCP Toolbox.

Téléchargez la dernière version de MCP Toolbox sous forme de binaire. Sélectionnez la version binaire de MCP Toolbox qui correspond à votre système d'exploitation et à votre architecture de processeur. Vous devez utiliser MCP Toolbox v0.31.0 ou une version ultérieure.
Linux/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/linux/amd64/toolbox
Remplacez VERSION par la version de MCP Toolbox, par exemple v0.31.0.
macOS (Darwin)/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/darwin/arm64/toolbox
Remplacez VERSION par la version de MCP Toolbox, par exemple v0.31.0.
macOS (Darwin)/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/darwin/amd64/toolbox
Remplacez VERSION par la version de MCP Toolbox, par exemple v0.31.0.
Windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/windows/amd64/toolbox
Remplacez VERSION par la version de MCP Toolbox, par exemple v0.31.0.
Rendez le binaire exécutable :
```
chmod +x toolbox
```
Vérifiez l'installation :
```
./toolbox --version
```
Si l'installation aboutit, le numéro de version s'affiche, par exemple 0.15.0.

Configurer des clients et des connexions pour la traçabilité des données

Cette section explique comment connecter la traçabilité des données à vos outils.

Pour connecter vos IDE et outils compatibles avec MCP à la traçabilité des données, vous devez d'abord installer MCP Toolbox et créer un fichier de configuration personnalisé pour votre source et vos outils de traçabilité.

Dans le répertoire racine ou de configuration de votre projet, créez un fichier YAML nommé lineage-config.yaml avec la configuration suivante :

kind: source
name: lineage-source
type: datalineage
project: ${DATALINEAGE_PROJECT}
---
kind: tool
name: search_lineage
type: datalineage-search-lineage
source: lineage-source
description: Retrieves a streaming response of lineage links connected to requested assets.

Définissez la variable d'environnement pour votre Google Cloud projet :
```
export DATALINEAGE_PROJECT=PROJECT_ID
```
Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.
Configurez votre client spécifique à l'aide de l'indicateur --config au lieu d'une configuration prédéfinie, comme indiqué dans les sections suivantes.

Gemini CLI

Vous pouvez utiliser la traçabilité des données dans Gemini CLI en la configurant comme serveur MCP local à l'aide de MCP Toolbox et de votre fichier lineage-config.yaml personnalisé.

Dans le répertoire de travail de votre projet, créez un dossier nommé .gemini (ou ouvrez votre répertoire global ~/.gemini).
Dans ce répertoire, créez ou ouvrez le fichier settings.json.

Ajoutez la configuration suivante :

{
  "mcpServers": {
    "dataLineage": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--config","/PATH/TO/lineage-config.yaml","--stdio"],
      "env": {
        "DATALINEAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.

Enregistrez la configuration.
Démarrez Gemini CLI en mode interactif :
```
gemini
```
Dans Gemini CLI, utilisez la /mcp commande pour vérifier que le dataLineage serveur est connecté.

Gemini Code Assist

Gemini Code Assist regroupe les fonctionnalités de serveur MCP requises. Vous n'avez donc pas besoin d'installer MCP Toolbox séparément.

Dans VS Code, installez l' extension Gemini Code Assist.
Activez le mode Agent dans le chat Gemini Code Assist.
Dans votre répertoire de travail, créez un dossier nommé .gemini. Dans ce dossier, créez un fichier settings.json.

Ajoutez la configuration suivante :

{
  "mcpServers": {
    "dataLineage": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--config","/PATH/TO/lineage-config.yaml","--stdio"],
      "env": {
        "DATALINEAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.

Enregistrez la configuration.

Claude Code

Bien que le plug-in officiel fournisse des outils pour Knowledge Catalog, vous pouvez utiliser la traçabilité des données dans Claude Code en configurant un serveur MCP Toolbox local avec votre fichier de configuration personnalisé.

Définissez la variable d'environnement pour vous connecter à votre projet de traçabilité des données :
```
export DATALINEAGE_PROJECT=PROJECT_ID
```
Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.

Configurez Claude Code pour utiliser le serveur MCP Toolbox :

claude mcp add datalineage -- /PATH/TO/toolbox --config=/PATH/TO/lineage-config.yaml --stdio

Démarrez l'agent :
```
claude
```

Codex

Pour utiliser la traçabilité des données dans Codex, configurez une connexion de serveur MCP dans votre configuration Codex afin d'exécuter MCP Toolbox avec votre fichier lineage-config.yaml personnalisé :

Définissez la variable d'environnement pour vous connecter à votre projet de traçabilité des données :
```
export DATALINEAGE_PROJECT="PROJECT_ID"
```
Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.

Dans votre configuration Codex MCP, ajoutez le serveur à l'aide de MCP Toolbox :

{
  "mcpServers": {
    "dataLineage": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--config","/PATH/TO/lineage-config.yaml","--stdio"],
      "env": {
        "DATALINEAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.

Claude desktop

Ouvrez Claude Desktop, puis accédez à Settings (Paramètres).
Pour ouvrir le fichier de configuration, cliquez sur Edit config (Modifier la configuration) dans l'onglet Developer (Développeur).

Ajoutez la configuration :

{
  "mcpServers": {
    "dataLineage": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--config","/PATH/TO/lineage-config.yaml","--stdio"],
      "env": {
        "DATALINEAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.

Enregistrez la configuration.
Redémarrez Claude desktop. Le nouvel écran de chat affiche une icône MCP représentant le nouveau serveur MCP.

Cline

Dans VS Code, ouvrez l'extension Cline , puis cliquez sur l'icône MCP Servers (Serveurs MCP).
Pour ouvrir le fichier de configuration, appuyez sur Configure MCP Servers (Configurer les serveurs MCP).

Ajoutez la configuration suivante :

{
  "mcpServers": {
    "dataLineage": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--config","/PATH/TO/lineage-config.yaml","--stdio"],
      "env": {
        "DATALINEAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.

Enregistrez la configuration. Un état actif vert s'affiche une fois le serveur connecté.

Cursor

Créez le répertoire .cursor dans la racine de votre projet s'il n'existe pas.
Créez le fichier .cursor/mcp.json s'il n'existe pas et ouvrez-le.

Ajoutez la configuration suivante :

{
  "mcpServers": {
    "dataLineage": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--config","/PATH/TO/lineage-config.yaml","--stdio"],
      "env": {
        "DATALINEAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.

Enregistrez la configuration.
Ouvrez Cursor, puis accédez à Settings > Cursor Settings > MCP (Paramètres > Paramètres du curseur > MCP). Un état actif vert s'affiche lorsque le serveur se connecte.

VS Code (Copilot)

Ouvrez VS Code et créez le répertoire .vscode dans la racine de votre projet s'il n'existe pas.
Créez le fichier .vscode/mcp.json s'il n'existe pas et ouvrez-le.

Ajoutez la configuration suivante :

{
  "servers": {
    "dataLineage": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--config","/PATH/TO/lineage-config.yaml","--stdio"],
      "env": {
        "DATALINEAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.

Enregistrez la configuration.

Windsurf

Ouvrez Windsurf, puis accédez à l'assistant Cascade.
Pour ouvrir le fichier de configuration, cliquez sur l'icône MCP, puis sur Configure (Configurer).

Ajoutez la configuration suivante :

{
  "mcpServers": {
    "dataLineage": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--config","/PATH/TO/lineage-config.yaml","--stdio"],
      "env": {
        "DATALINEAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du Google Cloud projet.

Enregistrez la configuration.

Utiliser les compétences

Votre assistant IA est désormais connecté à la traçabilité des données. Essayez de demander à votre assistant IA de suivre la traçabilité des données en amont et en aval entre vos éléments.

Vous pouvez par exemple demander à votre assistant IA de :

suivre l'origine des données d'une table BigQuery (traçabilité en amont) ;
découvrir les tables ou rapports en aval qui dépendent d'un élément de données spécifique (traçabilité en aval) ;
inspecter la traçabilité au niveau des colonnes entre des champs spécifiques dans les éléments.

Facultatif : Ajouter des instructions système

Les instructions système permettent de fournir des consignes spécifiques au LLM, ce qui l'aide à comprendre le contexte et à répondre plus précisément. Configurez des instructions système basées sur l' invite système recommandée pour la traçabilité des données.

Vous pouvez par exemple ajouter des instructions pour guider le LLM sur l'utilisation des compétences de traçabilité des données :

Lorsque vous êtes invité à suivre le flux de données en amont ou en aval entre des éléments ou des colonnes, utilisez la compétence search_lineage ou l'outil datalineage-search-lineage.

Pour en savoir plus sur la configuration des instructions, consultez Utiliser des instructions pour obtenir des modifications d'IA qui suivent votre style de codage.

Étape suivante

Passez en revue la différence entre les serveurs MCP locaux et distants.
Découvrez comment utiliser le serveur MCP Toolbox local pour Knowledge Catalog.
Consultez la documentation de référence sur les outils MCP de traçabilité des données.
Découvrez-en plus sur la traçabilité des données.
Recherchez des ressources dans Knowledge Catalog.

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macOS (Darwin)/amd64

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Gemini CLI

Gemini Code Assist

Claude Code

Codex

Claude desktop

Cline

Cursor

VS Code (Copilot)

Windsurf

Utiliser les compétences

Facultatif : Ajouter des instructions système

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