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Palantir Foundry

Foundry MCP Server是一个用于与Foundry平台交互的模型上下文协议服务器,支持AI助手操作数据集、本体对象和执行函数。

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README

🚀 Foundry MCP 服务器

Foundry MCP 服务器是一个用于与 Foundry 交互的模型上下文协议 (MCP) 服务器,它为 AI 助手提供了与数据集、本体对象和函数进行交互的能力,极大地拓展了 AI 助手的数据处理和操作范围。

🚀 快速开始

先决条件

  • Python 3.9+
  • mcp
  • pyarrow
  • pandas
  • foundry-platform-sdk

环境变量 🌍

该服务器需要一些配置变量才能运行,具体如下:

| 变量 | 描述 | 默认值 | |---------------|--------------------------------------------------------------|------------| | HOSTNAME | 您 Foundry 实例的主机名 | 必填项 | | TOKEN | 您可以在个人资料页面生成的一个用户令牌 | 必填项** | | CLIENT_ID | 在开发者控制台创建的服务用户 | 必填项** | | CLIENT_SECRET | 与服务用户关联的秘密 | 必填项** | | SCOPES | OAuth 范围 | None | | ONTOLOGY_ID | 您的本体 ID | 必填项 |

⚠️ 重要提示 如果没有提供令牌,服务器将尝试使用客户端 ID 和客户端秘密通过 OAuth2 流程进行身份验证。

✨ 主要特性

工具 🌟

  • 列出数据集
  • 查询数据集
  • 列举本体对象
  • 查询本体对象
  • 列出函数
  • 执行函数

📦 安装指南

本项目未提供具体的安装命令,若有相关需求,请参考后续的使用方法和开发部分进行操作。

💻 使用示例

基础用法

首先需要克隆仓库并在应用程序中添加配置:

{
  "mcpServers": {
    "foundry": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", 
        "<路径到 mcp_server>",
        "运行",
        "mcp-server-foundry"
      ],
      "env": {
        "HOSTNAME": "<主机名>",
        "TOKEN": "<令牌>",
        "CLIENT_ID": "<客户端 ID>",
        "CLIENT_SECRET": "<客户端秘密>",
        "SCOPES": "<范围>",
        "ONTOLOGY_ID": "<本体 ID>"
      }
    }
  }
}

🔧 技术细节

开发

以开发模式运行服务器:

# 克隆仓库
git clone git@github.com:qwert666/mcp-server-foundry.git

# 运行服务器
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/mcp-foundry-server 运行 mcp-server-foundry

🤝 贡献指南

  • 叉克隆仓库
  • 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  • 提交更改 (git commit -m '添加一些神奇的功能')
  • 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  • 打开 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证,详情请参阅 LICENSE 文件。

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端