Conectar seu ambiente de desenvolvimento integrado ao Dataplex Universal Catalog

Neste documento, mostramos como usar a caixa de ferramentas do MCP para bancos de dados e conectar o Universal Catalog do Dataplex a vários ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) e ferramentas para desenvolvedores que oferecem suporte ao protocolo de contexto de modelo (MCP). Em seguida, use agentes de IA nas suas ferramentas atuais para descobrir recursos de dados no Dataplex Universal Catalog.

O MCP é um protocolo aberto para conectar modelos de linguagem grandes (LLMs) a fontes de dados, como o Dataplex Universal Catalog. Para mais informações sobre o MCP, consulte Introdução ao protocolo de contexto de modelo.

Este guia demonstra o processo de conexão para os seguintes IDEs:

• CLI do Gemini
• Gemini Code Assist
• Código do Claude
• Claude para computador
• Cline (extensão do VS Code)
• Cursor
• Visual Studio Code (Copilot)
• Windsurf (antigo Codeium)

Antes de começar

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.

Instalar a MCP Toolbox

1. Faça o download da versão mais recente da MCP Toolbox como um binário. Selecione o binário que corresponde ao seu sistema operacional e arquitetura de CPU. Use a caixa de ferramentas do MCP v0.12.0 ou mais recente.

   Linux/amd64

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

   Substitua VERSION pela versão da caixa de ferramentas do MCP. Por exemplo, v0.12.0.

   macOS (Darwin)/arm64

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

   Substitua VERSION pela versão da caixa de ferramentas do MCP. Por exemplo, v0.12.0.

   macOS (Darwin)/amd64

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

   Substitua VERSION pela versão da caixa de ferramentas do MCP. Por exemplo, v0.12.0.

   Windows/amd64

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

   Substitua VERSION pela versão da caixa de ferramentas do MCP. Por exemplo, v0.12.0.

2. Torne o binário executável:

   chmod +x toolbox
   

3. Verifique a instalação:

   ./toolbox --version
   

   Uma instalação bem-sucedida retorna o número da versão, por exemplo, 0.10.0.

Configurar o cliente MCP

CLI do Gemini

1. Instale a CLI do Gemini.
2. No diretório de trabalho, crie uma pasta chamada .gemini. Nele, crie um arquivo settings.json.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:

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

Gemini Code Assist

1. No VS Code, instale a extensão Gemini Code Assist.
2. Ative o Modo Agente no chat do Gemini Code Assist.
3. No diretório de trabalho, crie uma pasta chamada .gemini. Nele, crie um arquivo settings.json.
4. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:

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

Código do Claude

1. Instale o Claude Code.
2. Crie o arquivo .mcp.json na raiz do projeto, se ele não existir.
3. Adicione a configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:

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

Claude para computador

1. Abra o Claude para computador e acesse Configurações.
2. Para abrir o arquivo de configuração, na guia Desenvolvedor, clique em Editar configuração.
3. Adicione a configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:

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

4. Reinicie o Claude para computador.
   A nova tela de chat mostra um ícone do MCP com o novo servidor.

Cline

1. No VS Code, abra a extensão Cline e clique no ícone Servidores MCP.
2. Para abrir o arquivo de configuração, toque em Configurar servidores MCP.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:

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

   Um status ativo verde aparece depois que o servidor se conecta.

Cursor

1. Crie o diretório .cursor na raiz do projeto se ele não existir.
2. Crie o arquivo .cursor/mcp.json, se ele não existir, e abra-o.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:

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

4. Abra Cursor e acesse Configurações>Configurações do cursor > MCP. Um status ativo verde aparece quando o servidor se conecta.

VS Code (Copilot)

1. Abra o VS Code e crie o diretório .vscode na raiz do projeto, se ele não existir.
2. Crie o arquivo .vscode/mcp.json, se ele não existir, e abra-o.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:

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

Windsurf

1. Abra o Windsurf e navegue até o assistente do Cascade.
2. Para abrir o arquivo de configuração, clique no ícone do MCP e em Configurar.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:

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

Usar as ferramentas

Sua ferramenta de IA agora está conectada ao Dataplex Universal Catalog usando o MCP. Peça ao seu assistente de IA para encontrar alguns recursos de dados, como conjuntos de dados do BigQuery, instâncias do Cloud SQL e outros.

A seguinte ferramenta está disponível para o LLM:

• dataplex_search_entries: pesquisar recursos de dados
• dataplex_lookup_entry: recupera metadados (por exemplo, esquema, uso, visão geral dos negócios e contatos) de recursos de dados.
• dataplex_search_aspect_types: pesquisa por tipos de aspecto

Observação: as ferramentas pré-criadas são da versão 1.0 ou anterior e podem ter diferenças entre as versões.

Opcional: adicione instruções do sistema

As instruções do sistema são uma maneira de fornecer diretrizes específicas ao LLM, ajudando-o a entender o contexto e responder com mais precisão. Defina instruções do sistema com base no comando de sistema recomendado.

Observação: recomendamos muito essa etapa opcional para ter uma experiência melhor e evitar trabalho extra, como criar seu próprio agente.

Para mais informações sobre como configurar instruções, consulte Usar instruções para receber edições de IA que seguem seu estilo de programação.