Utiliser Knowledge Catalog avec MCP, la CLI Antigravity et d'autres agents

Cette page explique comment connecter votre instance Knowledge Catalog (anciennement Dataplex Universal Catalog) à des outils pour les développeurs tels que la CLI Antigravity. La connexion de Knowledge Catalog à ces outils permet de découvrir des données et de gérer des éléments directement dans votre outil grâce à l'IA.

Pour connecter la traçabilité des données aux outils pour les développeurs à l'aide d'un serveur MCP Toolbox local, consultez Utiliser la traçabilité des données avec un serveur MCP Toolbox local.

Pour une expérience de ligne de commande intégrée, nous vous recommandons d'utiliser le plug-in Knowledge Catalog dédié pour la CLI Antigravity. Le plug-in regroupe les compétences sous-jacentes directement dans le plug-in, ce qui simplifie la configuration.

Vous pouvez également connecter d'autres IDE et outils pour les développeurs 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 découvrir des éléments de données dans Knowledge Catalog. Pour en savoir plus sur le protocole MCP, consultez Présentation du protocole MCP (Model Context Protocol).

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

À propos de la CLI et des plug-ins Antigravity

La CLI Antigravity est un agent d'IA conversationnelle Open Source de Google qui accélère les workflows de développement et facilite le codage, le débogage, l'exploration de données et la création de contenu. Il offre une expérience basée sur des agents pour interagir avec les services Data Cloud, tels que Knowledge Catalog, et d'autres bases de données Open Source populaires.

Pour en savoir plus sur la CLI Antigravity, consultez la documentation de la CLI Antigravity.

Comment fonctionnent les plug-ins de la CLI Antigravity ?

Les plug-ins étendent les capacités de la CLI Antigravity, ce qui lui permet de se connecter à des services Google Cloud spécifiques et à d'autres outils, et de les contrôler. Ils fournissent à la CLI Antigravity le contexte et la compréhension de l'API, ce qui permet une interaction conversationnelle. Vous pouvez charger des plug-ins de la CLI Antigravity à partir d'URL GitHub, de répertoires locaux ou de registres. Ces plug-ins offrent de nouvelles compétences, commandes à barre oblique et requêtes. Ils sont distincts des plug-ins d'IDE, tels qu'Antigravity Code Assist, qui s'intègrent à l'aide de MCP Toolbox.

Quels outils MCP Knowledge Catalog fournit-il ?

Le plug-in Knowledge Catalog pour la CLI Antigravity intègre l'IA à vos tâches de gouvernance et de découverte des données. Vous pouvez interagir avec Knowledge Catalog à l'aide de requêtes en langage naturel dans votre terminal.

Pour connaître toutes les compétences disponibles, consultez les compétences du catalogue de connaissances sur GitHub.

Pour en savoir plus sur le plug-in Knowledge Catalog, consultez Plug-in de CLI Antigravity – Knowledge Catalog.

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour vous connecter à Knowledge Catalog à l'aide de MCP Toolbox ou du plug-in de CLI Antigravity, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur votre projet :

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 Knowledge Catalog à l'aide de MCP Toolbox ou du plug-in de la CLI Antigravity. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :

Autorisations requises

Vous devez disposer des autorisations suivantes pour vous connecter à Knowledge Catalog à l'aide de MCP Toolbox ou du plug-in de CLI Antigravity :

  • Pour activer les API : serviceusage.services.enable
  • Pour utiliser les compétences Knowledge Catalog :
    • dataplex.projects.search
    • dataplex.entries.get
    • dataplex.aspectTypes.get
    • dataplex.aspectTypes.list

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

Activer l'API Dataplex

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

    Accéder au sélecteur de projet

  2. Sélectionnez ou créez un projet Google Cloud .

    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 devez disposer du rôle "Créateur de projet" (roles/resourcemanager.projectCreator), qui contient l'autorisation resourcemanager.projects.create. Découvrez comment attribuer des rôles.

  3. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud .

  4. Activez l'API Dataplex si ce n'est pas déjà fait.

    Rôles requis pour activer les API

    Pour activer des API, vous devez disposer 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 l'obtenir via le rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.

    Activer l'API

  5. 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 d'utiliser uniquement Antigravity Code Assist ou le plug-in de la CLI Antigravity, car ils incluent les fonctionnalités de serveur requises. Pour les autres IDE et outils, suivez les étapes de cette section pour installer MCP Toolbox.

  1. Téléchargez la dernière version de MCP Toolbox sous forme de binaire. Sélectionnez la version binaire de MCP Toolbox qui correspond à votre OS 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).

  2. Rendez le binaire exécutable :

    chmod +x toolbox

  3. Vérifiez l'installation :

    ./toolbox --version

    Si l'installation aboutit, le numéro de version est renvoyé, par exemple 0.15.0.

Configurer les clients et les connexions

Cette section explique comment connecter Knowledge Catalog à vos outils.

Pour connecter des outils et des IDE compatibles avec MCP, vous devez d'abord installer MCP Toolbox. La boîte à outils agit comme un serveur Model Context Protocol (MCP) Open Source qui se situe entre votre IDE et Knowledge Catalog, fournissant un plan de contrôle sécurisé et efficace pour vos outils d'IA. Après l'installation, consultez la section correspondant à votre outil pour obtenir des instructions de configuration.

Plug-in de la CLI Antigravity

Cette méthode utilise le plug-in knowledge-catalog pour l'outil de CLI Antigravity autonome et n'utilise pas MCP Toolbox.

  1. Installez la CLI Antigravity.

  2. Installez le plug-in Knowledge Catalog pour la CLI Antigravity à partir du dépôt GitHub :

    agy plugin install https://github.com/gemini-cli-extensions/knowledge-catalog

  3. Définissez la variable d'environnement pour vous connecter à votre projet Knowledge Catalog :

    export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud.

  4. Démarrez la CLI Antigravity en mode interactif :

    agy

    La CLI charge automatiquement le plug-in Knowledge Catalog et ses compétences, que vous pouvez utiliser pour interagir avec votre base de données.

  5. Dans la CLI Antigravity, utilisez la commande /mcp pour vérifier que le plug-in est installé.

Antigravity Code Assist

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

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

  4. Ajoutez la configuration suivante :

    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud.

  5. Enregistrez la configuration.

Claude Code

  1. Installez Claude Code.

  2. Définissez la variable d'environnement pour vous connecter à votre projet Knowledge Catalog :

    export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud.

  3. Démarrez l'agent :

    claude

  4. Installez le plug-in :

    /plugin install knowledge-catalog@claude-plugins-official

Codex

Pour utiliser Knowledge Catalog dans Codex, configurez une connexion au serveur MCP dans votre configuration Codex pour exécuter MCP Toolbox :

  1. Définissez la variable d'environnement pour vous connecter à votre projet Knowledge Catalog :

    export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud.

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

    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud.

Claude pour ordinateur

  1. Ouvrez Claude Desktop et accédez à Paramètres.
  2. Pour ouvrir le fichier de configuration, accédez à l'onglet Développeur, puis cliquez sur Modifier la configuration.

  3. Ajoutez la configuration suivante :

    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud.

  4. Enregistrez la configuration.

  5. Redémarrez Claude pour ordinateur. L'écran de la nouvelle discussion affiche une icône MCP représentant le nouveau serveur MCP.

Cline

  1. Dans VS Code, ouvrez l'extension Cline, puis cliquez sur l'icône Serveurs MCP.
  2. Pour ouvrir le fichier de configuration, cliquez sur Configurer les serveurs MCP.

  3. Ajoutez la configuration suivante :

    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud.

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

Cursor

  1. Créez le répertoire .cursor à la racine de votre projet s'il n'existe pas.
  2. Créez le fichier .cursor/mcp.json s'il n'existe pas, puis ouvrez-le.

  3. Ajoutez la configuration suivante :

    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud.

  4. Enregistrez la configuration.

  5. Ouvrez Cursor et accédez à Settings> Cursor Settings > MCP. Un état actif vert s'affiche lorsque le serveur se connecte.

VS Code (Copilot)

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

  3. Ajoutez la configuration suivante :

    {
  "servers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud.

  4. Enregistrez la configuration.

Planche à voile

  1. Ouvrez Windsurf et accédez aux paramètres de Cascade.
  2. Pour ouvrir le fichier de configuration, cliquez sur l'icône MCP, puis sur Configurer.

  3. Ajoutez la configuration suivante :

    {
  "mcpServers": {
    "knowledgeCatalog": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
      "env": {
        "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

    Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud.

  4. Enregistrez la configuration.

Utiliser les compétences

Votre assistant IA est désormais connecté à Knowledge Catalog. Essayez de demander à votre assistant IA de trouver des éléments de données tels que des ensembles de données BigQuery, des instances Cloud SQL, etc.

Pour connaître toutes les compétences disponibles, consultez les compétences Knowledge Catalog sur GitHub.

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 les instructions système en fonction de la requête système recommandée.

Par exemple, vous pouvez ajouter des instructions pour guider le LLM sur l'utilisation des compétences du catalogue de connaissances :

  • Lorsque vous devez rechercher des ensembles de données ou des tables, utilisez la compétence search_entries.
  • Si l'utilisateur demande des détails sur le schéma ou les métadonnées d'une table, comme les règles de qualité des données ou la propriété, utilisez la compétence lookup_entry.
  • Lorsque vous êtes interrogé sur les règles de gouvernance ou les classifications, commencez par utiliser search_aspect_types pour trouver les types d'aspects pertinents.
  • Si la réponse aux questions nécessite un ensemble étendu de métadonnées, utilisez la compétence lookup_context pour les récupérer.

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

Étapes suivantes