שימוש בתיעוד מקורות הנתונים עם MCP,‏ Gemini וסוכנים אחרים

בדף הזה מוסבר איך לחבר את שושלת הנתונים לכלים למפתחים, כמו Gemini CLI ולקוחות אחרים של Model Context Protocol‏ (MCP). קישור של שושלת הנתונים לכלים האלה מאפשר מעקב אחרי שושלת הנתונים וניתוח של מקור הנתונים ישירות בסביבת הפיתוח שלכם באמצעות AI.

אתם יכולים לחבר סביבות פיתוח משולבות (IDE) וכלי למפתחים שתומכים ב-MCP באמצעות MCP Toolbox for Databases מקומי. אחרי זה, אתם יכולים להשתמש בסוכני AI בסביבת הפיתוח המשולבת (IDE) הקיימת שלכם כדי לשלוח שאילתות לתרשימי שושלת נתונים, לגלות את מקור הנתונים במעלה הזרם ולנתח את ההשפעה במורד הזרם על הנכסים שלכם.

מידע נוסף על MCP זמין במאמר מבוא ל-Model Context Protocol.

במדריך הזה נסביר איך מתבצע תהליך החיבור של הכלים הבאים:

• Gemini CLI
• Gemini Code Assist
• Claude Code
• Claude למחשב
• Codex
• ‫Cline (תוסף ל-VS Code)
• Cursor
• ‫Visual Studio Code (Copilot)
• ‫Windsurf (לשעבר Codeium)

אילו כלים של MCP מספקת שושלת הנתונים?

השילוב של מעקב אחר מקורות נתונים מאפשר לסוכני AI לשלוח שאילתות ולנתח את מקורות הנתונים, שמייצגים את זרימת הנתונים בין נכסי המקור (במעלה הזרם) לנכסי היעד (במורד הזרם). הוא תומך גם בשושלת יוחסין ברמת הישות (מעקב אחרי זרימת הנתונים בין נכסים שלמים כמו טבלאות וקבצים) וגם בשושלת יוחסין ברמת העמודה (מעקב אחרי זרימת הנתונים בין שדות או עמודות ספציפיים בתוך נכסים).

הכלי datalineage-search-lineage מספק שושלת נתונים. הכלי מאחזר תגובה של קישורי שושלת שקשורים לנכסים המבוקשים.

מידע נוסף על מקור שושלת הנתונים והכלים שזמינים בו מופיע במאמרי העזרה בנושא מקור שושלת הנתונים.

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לחיבור לשושלת הנתונים באמצעות MCP Toolbox, בקשו מהאדמין להקצות לכם את התפקידים הבאים ב-IAM בפרויקט:

• כדי להפעיל ממשקי API: אדמין של שימוש בשירות (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)
• כדי להשתמש בהרשאות של שושלת נתונים: צפייה בשושלת נתונים (roles/datalineage.viewer)

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות להתחבר ל-Data Lineage באמצעות MCP Toolbox. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להתחבר לשושלת נתונים באמצעות MCP Toolbox, צריך את ההרשאות הבאות:

• כדי להפעיל ממשקי API: serviceusage.services.enable
• כדי להשתמש במיומנויות של שושלת נתונים:
  • datalineage.lineage.searchLinks
  • datalineage.processes.get
  • datalineage.runs.get

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

הפעלת ממשקי ה-API הנדרשים

1. נכנסים לדף לבחירת הפרויקט במסוף Google Cloud .

   כניסה לדף לבחירת הפרויקט

2. בוחרים או יוצרים Google Cloud פרויקט.

   תפקידים שנדרשים כדי לבחור או ליצור פרויקט

   • Select a project: כדי לבחור פרויקט לא צריך תפקיד IAM ספציפי – אפשר לבחור כל פרויקט שקיבלתם בו תפקיד.
   • יצירת פרויקט: כדי ליצור פרויקט, צריך את התפקיד Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), שכולל את ההרשאה resourcemanager.projects.create. איך מקצים תפקידים?
   הערה: אם אתם לא מתכננים לשמור את המשאבים שתיצרו בתהליך הזה, תוכלו ליצור פרויקט חדש במקום לבחור באחד מהפרויקטים הקיימים. בסיום התהליך תוכלו למחוק את הפרויקט ולהסיר את כל המשאבים שמשויכים אליו.

3. מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט Google Cloud .

4. מפעילים את Data Lineage API, אם הוא עדיין לא מופעל.

   תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

   כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'אדמין בממשק 'שימוש בשירות'' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

   להפעלת ה-API

5. אם אתם משתמשים במעטפת מקומית, צריך ליצור פרטי כניסה לאימות מקומי עבור חשבון המשתמש:

   gcloud auth application-default login

   אם אתם משתמשים ב-Cloud Shell, אתם לא צריכים לעשות את זה.

   אם מוחזרת שגיאת אימות ואתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), ודאו ש נכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

התקנה של MCP Toolbox

אם אתם מתכננים להשתמש רק ב-Gemini Code Assist, אתם לא צריכים להתקין את MCP Toolbox, כי הוא כולל את היכולות הנדרשות של השרת. כדי להתקין את MCP Toolbox בסביבות פיתוח משולבות (IDE) ובכלים אחרים, צריך לפעול לפי השלבים שבקטע הזה.

1. מורידים את הגרסה העדכנית של MCP Toolbox כקובץ בינארי. בוחרים את הגרסה הבינארית של MCP Toolbox שמתאימה למערכת ההפעלה ולארכיטקטורת המעבד. צריך להשתמש ב-MCP Toolbox מגרסה v0.31.0 ואילך.

   Linux/amd64

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

   מחליפים את VERSION בגרסה של MCP Toolbox, לדוגמה, v0.31.0.

   macOS (Darwin)/arm64

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

   מחליפים את VERSION בגרסה של MCP Toolbox, לדוגמה, v0.31.0.

   ‫macOS (Darwin)/amd64

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

   מחליפים את VERSION בגרסה של MCP Toolbox, לדוגמה v0.31.0.

   Windows/amd64

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

   מחליפים את VERSION בגרסה של MCP Toolbox, לדוגמה v0.31.0.

2. הופכים את קובץ ההפעלה הבינארי לקובץ הפעלה:

   chmod +x toolbox
   

3. מאמתים את ההתקנה:

   ./toolbox --version
   

   התקנה מוצלחת מחזירה את מספר הגרסה, לדוגמה, 0.15.0.

הגדרה של לקוחות וחיבורים לשושלת נתונים

בקטע הזה מוסבר איך לחבר את שושלת הנתונים לכלים שלכם.

כדי לחבר את הכלים וסביבות הפיתוח המשולבות שתואמים ל-MCP למסלול הנתונים, קודם צריך להתקין את MCP Toolbox וליצור קובץ תצורה בהתאמה אישית למקור ולכלים של מסלול הנתונים.

הערה: אין צורך להתקין את MCP Toolbox אם אתם מתכננים להשתמש רק ב-Gemini Code Assist.

1. בתיקיית השורש של הפרויקט או בתיקיית ההגדרות, יוצרים קובץ YAML בשם lineage-config.yaml עם ההגדרות הבאות:

   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.
   

2. מגדירים את משתנה הסביבה לפרויקט ב- Google Cloud :

   export DATALINEAGE_PROJECT=PROJECT_ID
   

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

3. במקום להשתמש בהגדרה מובנית מראש, מגדירים את הלקוח הספציפי באמצעות הדגל --config, כמו שמוסבר בקטעים הבאים.

Gemini CLI

כדי להשתמש בשושלת נתונים ב-Gemini CLI, אתם יכולים להגדיר אותה כשרת MCP מקומי באמצעות MCP Toolbox וקובץ lineage-config.yaml בהתאמה אישית.

1. בספריית העבודה של הפרויקט, יוצרים תיקייה בשם .gemini (או פותחים את התיקייה הגלובלית ~/.gemini).
2. בספרייה הזו, יוצרים או פותחים את הקובץ settings.json.

3. מוסיפים את ההגדרות הבאות:

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

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה Google Cloud הפרויקט.

4. שומרים את ההגדרה.

5. מפעילים את Gemini CLI במצב אינטראקטיבי:

   gemini
   

   ב-Gemini CLI, משתמשים בפקודה /mcp כדי לוודא שהשרת dataLineage מחובר.

Gemini Code Assist

‫Gemini Code Assist כולל את היכולות הנדרשות של שרת ה-MCP, כך שלא צריך להתקין את MCP Toolbox בנפרד.

1. ב-VS Code, מתקינים את התוסף Gemini Code Assist.
2. מפעילים את מצב הסוכן בצ'אט של Gemini Code Assist.
3. בספריית העבודה, יוצרים תיקייה בשם .gemini. בתוך התיקייה הזו, יוצרים קובץ settings.json.

4. מוסיפים את ההגדרות הבאות:

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

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה Google Cloud הפרויקט.

5. שומרים את ההגדרה.

Claude Code

התוסף הרשמי מספק כלים ל-Knowledge Catalog, אבל אתם יכולים להשתמש ב-data lineage ב-Claude Code על ידי הגדרת שרת מקומי של MCP Toolbox עם קובץ ההגדרות המותאם אישית שלכם.

1. מגדירים את משתנה הסביבה כדי להתחבר לפרויקט של שושלת הנתונים:

   export DATALINEAGE_PROJECT=PROJECT_ID
   

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה Google Cloud הפרויקט.

2. מגדירים את Claude Code כך שישתמש בשרת MCP Toolbox:

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

3. מפעילים את הסוכן:

   claude
   

Codex

כדי להשתמש במעקב אחר שושלת נתונים ב-Codex, צריך להגדיר חיבור לשרת MCP בהגדרות של Codex כדי להריץ את MCP Toolbox עם קובץ lineage-config.yaml בהתאמה אישית:

1. מגדירים את משתנה הסביבה כדי להתחבר לפרויקט של מעקב אחר מקורות נתונים:

   export DATALINEAGE_PROJECT="PROJECT_ID"
   

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה Google Cloud הפרויקט.

2. בתצורת ה-MCP של Codex, מוסיפים את השרת באמצעות MCP Toolbox:

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

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

Claude desktop

1. פותחים את Claude למחשב ועוברים אל ההגדרות.
2. כדי לפתוח את קובץ התצורה, בכרטיסייה Developer לוחצים על Edit config.

3. מוסיפים את ההגדרה:

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

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

4. שומרים את ההגדרה.

5. מפעילים מחדש את Claude במחשב. במסך הצ'אט החדש מוצג סמל MCP שמייצג את שרת ה-MCP החדש.

קלינה

1. ב-VS Code, פותחים את התוסף Cline ולוחצים על הסמל שרתי MCP.
2. כדי לפתוח את קובץ התצורה, לוחצים על הגדרת שרתי MCP.

3. מוסיפים את ההגדרה הבאה:

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

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה Google Cloud הפרויקט.

4. שומרים את ההגדרה. אחרי שהשרת מתחבר בהצלחה, מופיע סטטוס פעיל בצבע ירוק.

סמן

1. יוצרים את הספרייה .cursor בתיקיית הבסיס של הפרויקט, אם היא לא קיימת.
2. יוצרים את הקובץ .cursor/mcp.json אם הוא לא קיים ופותחים אותו.

3. מוסיפים את ההגדרה הבאה:

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

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

4. שומרים את ההגדרה.

5. פותחים את Cursor ועוברים אל הגדרות > הגדרות העכבר > MCP. כשמתבצע חיבור לשרת, מופיע סטטוס ירוק של פעילות.

‫VS Code ‏ (Copilot)

1. פותחים את VS Code ויוצרים את הספרייה .vscode בתיקיית השורש של הפרויקט, אם היא לא קיימת.
2. יוצרים את הקובץ .vscode/mcp.json אם הוא לא קיים, ופותחים אותו.

3. מוסיפים את ההגדרה הבאה:

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

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה Google Cloud הפרויקט.

4. שומרים את ההגדרה.

גלישת רוח

1. פותחים את Windsurf ועוברים אל Cascade assistant.
2. כדי לפתוח את קובץ התצורה, לוחצים על סמל ה-MCP ואז על Configure (הגדרה).

3. מוסיפים את ההגדרה הבאה:

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

   מחליפים את PROJECT_ID במזהה Google Cloud הפרויקט.

4. שומרים את ההגדרה.

שימוש במיומנויות

העוזר האישי מבוסס-AI מחובר עכשיו לשושלת היוחסין של הנתונים. נסו לבקש מהעוזר הדיגיטלי מבוסס-AI לאתר את שושלת הנתונים במעלה הזרם ובמורד הזרם בין הנכסים שלכם.

לדוגמה, אתם יכולים לבקש מהעוזר האישי מבוסס-AI:

• מעקב אחרי המקור של הנתונים בטבלה ב-BigQuery (השיוך למקורות).
• לגלות אילו טבלאות או דוחות במורד הזרם תלויים בנכס נתונים ספציפי (שיוך במורד הזרם).
• בדיקת שושלת היוחסין ברמת העמודה בין שדות ספציפיים בנכסים.

אופציונלי: הוספת הוראות מערכת

הוראות למערכת הן דרך לתת הנחיות ספציפיות למודל ה-LLM, כדי לעזור לו להבין את ההקשר ולענות בצורה מדויקת יותר. מגדירים הוראות למערכת על סמך ההנחיה המומלצת למערכת בנושא שושלת הנתונים.

לדוגמה, אתם יכולים להוסיף הוראות שינחו את ה-LLM איך להשתמש בסקילים של שושלת הנתונים:

• כשמבקשים ממך לעקוב אחרי זרימת הנתונים במעלה הזרם או במורד הזרם בין נכסים או עמודות, צריך להשתמש במיומנות search_lineage או בכלי datalineage-search-lineage.

הערה: מומלץ לבצע את השלב הזה כדי לשפר את חוויית השימוש ולמנוע עבודה נוספת, למשל עיצוב סוכן משלכם.

מידע נוסף על הגדרת ההוראות זמין במאמר בנושא שימוש בהוראות כדי לקבל עריכות מ-AI שמתאימות לסגנון התכנות שלכם.

המאמרים הבאים

• מה ההבדל בין שרתי MCP מקומיים לשרתי MCP מרוחקים
• איך משתמשים בשרת המקומי של MCP Toolbox עבור Knowledge Catalog
• מידע נוסף על כלי MCP של Data Lineage
• מידע נוסף על שושלת נתונים
• חיפוש משאבים ב-Knowledge Catalog