IDE mit Dataplex Universal Catalog verbinden

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie mit der MCP Toolbox for Databases eine Verbindung zwischen Ihrem Dataplex Universal Catalog und einer Vielzahl von integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) und Entwicklertools herstellen, die das Model Context Protocol (MCP) unterstützen. Anschließend können Sie KI-Agents in Ihren vorhandenen Tools verwenden, um Daten-Assets in Dataplex Universal Catalog zu ermitteln.

MCP ist ein offenes Protokoll zum Verbinden von Large Language Models (LLMs) mit Datenquellen wie Dataplex Universal Catalog. Weitere Informationen zu MCP finden Sie unter Einführung in das Model Context Protocol.

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

• Gemini CLI
• Gemini Code Assist
• Claude-Code
• Claude für Computer
• Cline (VS Code-Erweiterung)
• Cursor
• Visual Studio Code (Copilot)
• Windsurf (früher Codeium)

Hinweise

1. In the Google Cloud console, go to the project selector page.

   Go to project selector

2. Select or create a Google Cloud project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

   If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

MCP-Toolbox installieren

1. Laden Sie die aktuelle Version der MCP Toolbox als Binärdatei herunter. Wählen Sie die Binärdatei aus, die Ihrem Betriebssystem und Ihrer CPU-Architektur entspricht. Sie müssen die MCP Toolbox v0.12.0 oder höher verwenden.

   Linux/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/linux/amd64/toolbox
   

   Ersetzen Sie VERSION durch die MCP Toolbox-Version, z. B. v0.12.0.

   macOS (Darwin)/arm64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/arm64/toolbox
   

   Ersetzen Sie VERSION durch die MCP Toolbox-Version, z. B. v0.12.0.

   macOS (Darwin)/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/amd64/toolbox
   

   Ersetzen Sie VERSION durch die MCP Toolbox-Version, z. B. v0.12.0.

   Windows/amd64

   curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/windows/amd64/toolbox
   

   Ersetzen Sie VERSION durch die MCP Toolbox-Version, z. B. v0.12.0.

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. 0.10.0.

MCP-Client konfigurieren

Gemini-Befehlszeile

1. Installieren Sie die Gemini-Befehlszeile.
2. Erstellen Sie in Ihrem Arbeitsverzeichnis einen Ordner mit dem Namen .gemini. Erstellen Sie darin eine settings.json-Datei.
3. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu, ersetzen Sie die Umgebungsvariablen durch Ihre Werte und speichern Sie:

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

Gemini Code Assist

1. Installieren Sie in VS Code die Erweiterung Gemini Code Assist.
2. Aktivieren Sie den Agent-Modus im Gemini Code Assist-Chat.
3. Erstellen Sie in Ihrem Arbeitsverzeichnis einen Ordner mit dem Namen .gemini. Erstellen Sie darin eine settings.json-Datei.
4. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu, ersetzen Sie die Umgebungsvariablen durch Ihre Werte und speichern Sie:

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

Claude-Code

1. Installieren Sie Claude Code.
2. Erstellen Sie im Stammverzeichnis Ihres Projekts die Datei .mcp.json, falls sie noch nicht vorhanden ist.
3. Fügen Sie die Konfiguration hinzu, ersetzen Sie die Umgebungsvariablen durch Ihre Werte und speichern Sie:

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

Claude für den Computer

1. Öffnen Sie Claude Desktop und rufen Sie die Einstellungen auf.
2. Klicken Sie auf dem Tab Entwickler auf Konfiguration bearbeiten, um die Konfigurationsdatei zu öffnen.
3. Fügen Sie die Konfiguration hinzu, ersetzen Sie die Umgebungsvariablen durch Ihre Werte und speichern Sie:

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

4. Starten Sie Claude Desktop neu.
   Auf dem neuen Chatbildschirm wird ein MCP-Symbol mit dem neuen MCP-Server angezeigt.

Cline

1. Öffnen Sie in VS Code die Cline-Erweiterung und klicken Sie dann auf das Symbol MCP Servers.
2. Tippen Sie auf MCP-Server konfigurieren, um die Konfigurationsdatei zu öffnen.
3. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu, ersetzen Sie die Umgebungsvariablen durch Ihre Werte und speichern Sie:

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

   Nachdem die Verbindung zum Server erfolgreich hergestellt wurde, wird ein grüner aktiver Status 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, ersetzen Sie die Umgebungsvariablen durch Ihre Werte und speichern Sie:

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

4. Öffnen Sie Cursor und gehen Sie zu Einstellungen> Cursoreinstellungen > MCP. Wenn der Server verbunden ist, wird ein grüner aktiver Status angezeigt.

VS Code (Copilot)

1. Öffnen Sie VS Code und erstellen Sie das Verzeichnis .vscode im Stammverzeichnis Ihres Projekts, 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, ersetzen Sie die Umgebungsvariablen durch Ihre Werte und speichern Sie:

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

Windsurfen

1. Öffnen Sie Windsurf und rufen Sie den Cascade-Assistenten auf.
2. Klicken Sie auf das MCP-Symbol und dann auf Konfigurieren, um die Konfigurationsdatei zu öffnen.
3. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu, ersetzen Sie die Umgebungsvariablen durch Ihre Werte und speichern Sie:

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

Tools verwenden 

Ihr KI-Tool ist jetzt über MCP mit Dataplex Universal Catalog verbunden. Bitten Sie Ihren KI-Assistenten, einige Daten-Assets wie BigQuery-Datasets, Cloud SQL-Instanzen und andere zu finden.

Dem LLM steht das folgende Tool zur Verfügung:

• dataplex_search_entries: Nach Daten-Assets suchen
• dataplex_lookup_entry: Metadaten (z. B. Schema, Nutzung, Geschäftsübersicht und Kontakte) von Daten-Assets abrufen
• dataplex_search_aspect_types: Nach Aspekttypen suchen

Hinweis: Vorgefertigte Tools haben die Version 1.0 oder früher und können Unterschiede zwischen den Versionen aufweisen.

Optional: Systemanweisungen hinzufügen

Mit Systemanweisungen können Sie dem LLM spezifische Richtlinien geben, damit es den Kontext besser versteht und genauer antworten kann. Richten Sie Systemanweisungen basierend auf dem empfohlenen Systemprompt ein.

Hinweis :Wir empfehlen diesen optionalen Schritt dringend, um eine bessere Nutzererfahrung zu erzielen und zusätzlichen Aufwand zu vermeiden, z. B. das Entwerfen eines eigenen Agents.

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