Knowledge Catalog mit MCP, der Antigravity CLI und anderen KI-Agenten verwenden

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Ihre Knowledge Catalog-Instanz (früher Dataplex Universal Catalog) mit Entwicklertools wie der Antigravity CLI verbinden. Wenn Sie Knowledge Catalog mit diesen Tools verbinden, können Sie KI-gestützte Datenerkennung und Asset-Verwaltung direkt in Ihrem Tool nutzen.

Informationen zum Verbinden der Datenherkunft mit Entwicklertools über einen lokalen MCP Toolbox-Server finden Sie unter Datenherkunft mit lokalem MCP Toolbox-Server verwenden.

Für eine integrierte Befehlszeilenumgebung empfehlen wir die Verwendung des dedizierten Knowledge Catalog-Plug-ins für die Antigravity CLI. Das Plug-in bündelt die zugrunde liegenden Skills direkt im Plug-in, was die Einrichtung und Konfiguration vereinfacht.

Alternativ können Sie andere IDEs und Entwicklertools, die MCP unterstützen, über eine lokale MCP Toolbox for Databases verbinden. Anschließend können Sie KI-Agenten in Ihrer vorhandenen IDE verwenden, um Daten-Assets in Knowledge Catalog zu finden. Weitere Informationen zum MCP finden Sie unter Einführung in das Model Context Protocol.

In diesem Leitfaden wird der Verbindungsprozess für die folgenden Tools beschrieben:

Antigravity CLI und Plug-ins

Die Antigravity CLI ist ein Open-Source-KI-Agent für Konversationen von Google, der Entwicklungs-Workflows beschleunigt und bei der Programmierung, beim Debugging, bei der Datenexploration und bei der Erstellung von Inhalten hilft. Er bietet eine agentenbasierte Umgebung für die Interaktion mit Data Cloud-Diensten wie Knowledge Catalog und anderen gängigen Open-Source-Datenbanken.

Weitere Informationen zur Antigravity CLI finden Sie in der Dokumentation zur Antigravity CLI.

Wie funktionieren Antigravity CLI-Plug-ins?

Plug-ins erweitern die Funktionen der Antigravity CLI, sodass sie sich mit bestimmten Diensten von Google Cloud und anderen Tools verbinden und diese steuern kann. Sie bieten der Antigravity-Befehlszeile Kontext und API-Verständnis, was eine dialogorientierte Interaktion ermöglicht. Sie können Antigravity-CLI-Plug-ins von GitHub-URLs, lokalen Verzeichnissen oder Registries laden. Diese Plug-ins bieten neue Skills, Slash-Befehle und Prompts. Diese sind von IDE-Plug-ins wie Antigravity Code Assist getrennt, die über die MCP Toolbox eingebunden werden.

Welche MCP-Tools bietet Knowledge Catalog?

Das Knowledge Catalog-Plug-in für die Antigravity CLI integriert KI in Ihre Data-Governance- und Datenerkennungsaufgaben. Sie können mit Knowledge Catalog über Prompts in natürlicher Sprache in Ihrem Terminal interagieren.

Eine Liste aller verfügbaren Skills finden Sie im Knowledge Catalog auf GitHub.

Weitere Informationen zum Knowledge Catalog-Plug-in finden Sie unter Antigravity CLI Plugin – Knowledge Catalog.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für Ihr Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Herstellen einer Verbindung zum Knowledge Catalog mithilfe der MCP Toolbox oder des Antigravity CLI-Plug-ins benötigen:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zum Herstellen einer Verbindung zu Knowledge Catalog mithilfe der MCP Toolbox oder des Antigravity-CLI-Plug-ins erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um über die MCP Toolbox oder das Antigravity-CLI-Plug-in eine Verbindung zu Knowledge Catalog herzustellen:

  • So aktivieren Sie APIs: serviceusage.services.enable
  • So verwenden Sie Knowledge Catalog-Skills:
    • dataplex.projects.search
    • dataplex.entries.get
    • dataplex.aspectTypes.get
    • dataplex.aspectTypes.list

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Dataplex API aktivieren

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite für die Projektauswahl auf.

    Zur Projektauswahl

  2. Wählen Sie ein Google Cloud -Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Erforderliche Rollen zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts

    • Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
    • Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Project Creator“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen

  3. Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud -Projekt aktiviert ist.

  4. Aktivieren Sie die Dataplex API, falls sie noch nicht aktiviert ist.

    Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Inhaberrolle (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

    API aktivieren

  5. Wenn Sie eine lokale Shell verwenden, erstellen Sie lokale Authentifizierungsdaten für Ihr Nutzerkonto: 

    gcloud auth application-default login

    Wenn Sie Cloud Shell verwenden, ist dies nicht erforderlich.

    Wenn ein Authentifizierungsfehler zurückgegeben wird und Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, prüfen Sie, ob Sie sich mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI angemeldet haben.

MCP Toolbox installieren

Sie müssen die MCP Toolbox nicht installieren, wenn Sie nur Antigravity Code Assist oder das Antigravity CLI-Plug-in verwenden möchten, da diese die erforderlichen Serverfunktionen enthalten. Für andere IDEs und Tools folgen Sie der Anleitung in diesem Abschnitt, um die MCP Toolbox zu installieren.

  1. Laden Sie die aktuelle Version der MCP Toolbox als Binärprogramm herunter. Wählen Sie die Binärversion der MCP Toolbox aus, die Ihrem Betriebssystem und Ihrer CPU-Architektur entspricht. Sie müssen die MCP Toolbox-Version v0.31.0 oder höher verwenden.

    Linux/amd64

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

    Ersetzen Sie VERSION durch die MCP Toolbox-Version, z. B. v0.31.0.

    macOS (Darwin)/arm64

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

    Ersetzen Sie VERSION durch die MCP Toolbox-Version, z. B. v0.31.0.

    macOS (Darwin)/amd64

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

    Ersetzen Sie VERSION durch die MCP Toolbox-Version, z. B. v0.31.0.

    Windows/amd64

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

    Ersetzen Sie VERSION durch die MCP Toolbox-Version, z. B. v0.31.0.

  2. So machen Sie die Binärdatei ausführbar:

    chmod +x toolbox

  3. Installation prüfen:

    ./toolbox --version

    Bei einer erfolgreichen Installation wird die Versionsnummer zurückgegeben, z. B. 0.15.0.

Clients und Verbindungen einrichten

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie Knowledge Catalog mit Ihren Tools verbinden.

Wenn Sie MCP-kompatible Tools und IDEs verbinden möchten, müssen Sie zuerst die MCP Toolbox installieren. Die Toolbox fungiert als Open-Source-Model Context Protocol (MCP)-Server, der sich zwischen Ihrer IDE und dem Knowledge Catalog befindet und eine sichere und effiziente Steuerungsebene für Ihre KI-Tools bietet. Nach der Installation finden Sie im Abschnitt für Ihr spezifisches Tool eine Konfigurationsanleitung.

Antigravity CLI-Plug-in

Bei dieser Methode wird das knowledge-catalog-Plug-in für das eigenständige Antigravity-CLI-Tool verwendet, nicht MCP Toolbox.

  1. Installieren Sie die Antigravity CLI.

  2. Installieren Sie das Knowledge Catalog-Plug-in für die Antigravity CLI aus dem GitHub-Repository:

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

  3. Legen Sie die Umgebungsvariable fest, um eine Verbindung zu Ihrem Knowledge Catalog-Projekt herzustellen:

    export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID von Google Cloud.

  4. Starten Sie die Antigravity CLI im interaktiven Modus:

    agy

    Die Befehlszeile lädt automatisch das Knowledge Catalog-Plug-in und seine Skills, die Sie für die Interaktion mit Ihrer Datenbank verwenden können.

  5. Verwenden Sie in der Antigravity CLI den Befehl /mcp, um zu prüfen, ob das Plug-in installiert ist.

Antigravity Code Assist

Antigravity Code Assist bündelt die erforderlichen MCP-Serverfunktionen, sodass Sie MCP Toolbox nicht separat installieren müssen.

  1. Installieren Sie in VS Code die Erweiterung Antigravity Code Assist.
  2. Aktivieren Sie den Agentenmodus im Antigravity Code Assist-Chat.
  3. Erstellen Sie in Ihrem Arbeitsverzeichnis einen Ordner mit dem Namen .antigravity. Erstellen Sie in diesem Ordner eine settings.json-Datei.

  4. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:

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

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID von Google Cloud.

  5. Speichern Sie die Konfiguration.

Claude Code

  1. Installieren Sie Claude Code.

  2. Legen Sie die Umgebungsvariable fest, um eine Verbindung zu Ihrem Knowledge Catalog-Projekt herzustellen:

    export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID von Google Cloud.

  3. Starten Sie den Agent:

    claude

  4. Installieren Sie das Plug-in:

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

Codex

Wenn Sie Knowledge Catalog in Codex verwenden möchten, konfigurieren Sie in Ihrer Codex-Konfiguration eine MCP-Serververbindung, um die MCP Toolbox auszuführen:

  1. Legen Sie die Umgebungsvariable fest, um eine Verbindung zu Ihrem Knowledge Catalog-Projekt herzustellen:

    export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID von Google Cloud.

  2. Fügen Sie den Server in Ihrer Codex-MCP-Konfiguration mit der MCP-Toolbox hinzu:

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

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID von Google Cloud.

Claude für den Computer

  1. Öffnen Sie Claude für Desktop und rufen Sie die Einstellungen auf.
  2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei, indem Sie den Tab Entwickler aufrufen und auf Konfiguration bearbeiten klicken.

  3. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:

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

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID von Google Cloud.

  4. Speichern Sie die Konfiguration.

  5. Starten Sie Claude für den Computer neu. Auf dem neuen Chatbildschirm wird ein MCP-Symbol angezeigt, das den neuen MCP-Server darstellt.

Cline

  1. Öffnen Sie in VS Code die Erweiterung Cline und klicken Sie dann auf das Symbol MCP-Server.
  2. Klicken Sie auf MCP-Server konfigurieren, um die Konfigurationsdatei zu öffnen.

  3. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:

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

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID von Google Cloud.

  4. Speichern Sie die Konfiguration. Nachdem der Server erfolgreich verbunden wurde, wird ein grüner Aktivitätsstatus angezeigt.

Cursor

  1. Erstellen Sie das Verzeichnis .cursor im Stammverzeichnis Ihres Projekts, falls es noch nicht vorhanden ist.
  2. Erstellen Sie die Datei .cursor/mcp.json, falls sie noch nicht vorhanden ist, und öffnen Sie sie.

  3. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:

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

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID von Google Cloud.

  4. Speichern Sie die Konfiguration.

  5. Öffnen Sie Cursor und rufen Sie die Einstellungen > Cursor-Einstellungen > MCP auf. Wenn der Server eine Verbindung herstellt, wird ein grüner Aktivitätsstatus angezeigt.

VS Code (Copilot)

  1. Öffnen Sie VS Code und erstellen Sie im Stammverzeichnis Ihres Projekts das Verzeichnis .vscode, falls es noch nicht vorhanden ist.
  2. Erstellen Sie die Datei .vscode/mcp.json, falls sie noch nicht vorhanden ist, und öffnen Sie sie.

  3. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:

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

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID von Google Cloud.

  4. Speichern Sie die Konfiguration.

Windsurf

  1. Öffnen Sie Windsurf und rufen Sie die Einstellungen für Cascade auf.
  2. Klicken Sie auf das MCP-Symbol und dann auf Konfigurieren, um die Konfigurationsdatei zu öffnen.

  3. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:

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

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID von Google Cloud.

  4. Speichern Sie die Konfiguration.

Skills verwenden

Ihr KI-Assistent ist jetzt mit Knowledge Catalog verbunden. Bitten Sie Ihren KI-Assistenten, einige Daten-Assets wie BigQuery-Datasets, Cloud SQL-Instanzen und andere zu finden.

Eine Liste aller verfügbaren Skills finden Sie im Knowledge Catalog auf GitHub.

Optional: Systemanweisungen hinzufügen

Mit Systemanweisungen können Sie dem LLM spezifische Richtlinien geben, damit es den Kontext besser versteht und genauer antwortet. Richten Sie Systemanweisungen basierend auf dem empfohlenen System-Prompt ein.

Sie können beispielsweise Anweisungen hinzufügen, um das LLM bei der Verwendung der Knowledge Catalog-Skills zu unterstützen:

  • Wenn Sie nach Datasets oder Tabellen suchen sollen, verwenden Sie den Skill search_entries.
  • Wenn Sie nach Tabellenschema- oder Metadatendetails wie Datenqualitätsregeln oder Inhaberschaft gefragt werden, verwenden Sie den Skill lookup_entry.
  • Wenn Sie nach Governance-Regeln oder Klassifizierungen gefragt werden, verwenden Sie zuerst search_aspect_types, um relevante Aspekttypen zu finden.
  • Wenn für die Beantwortung von Fragen ein umfangreicher Satz an Metadaten erforderlich ist, verwenden Sie den Skill lookup_context, um diese abzurufen.

Weitere Informationen zum Konfigurieren von Anweisungen finden Sie unter Anweisungen verwenden, um KI-Änderungen zu erhalten, die Ihrem Programmierstil entsprechen.

Nächste Schritte