Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

MCP Datahub

von txn2Version 1.15.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.txn2/mcp-datahub

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP server for DataHub data catalogs. Discover datasets, explore lineage, and access metadata.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen

Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.

Führe das in deinem Terminal aus

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto txn2 bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32537 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 32 % der anderen 32537 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32537 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist MCP Datahub sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.15.1) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, TF Rooms

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

TF Rooms

von tfrooms.com

Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

An MCP server and composable Go library that connects AI assistants to DataHub metadata catalogs. Search datasets, explore schemas, trace lineage, and access glossary terms and domains.

[mcp-datahub.txn2.com](https://mcp-datahub.txn2.com) | [Installation](https://mcp-datahub.txn2.com/server/installation/) | [Library Docs](https://mcp-datahub.txn2.com/library/)

MCP Data Platform Ecosystem

mcp-datahub is part of a broader suite of open-source MCP servers designed to work together as a composable data platform. Each component can run standalone or be combined to give AI assistants unified access to storage, query engines, and metadata catalogs.

Two Ways to Use

1. Standalone MCP Server

Install and connect to Claude Desktop, Cursor, or any MCP client:

Claude Desktop (Easiest) - Download the .mcpb bundle from releases and double-click to install:

  • macOS Apple Silicon: mcp-datahub_X.X.X_darwin_arm64.mcpb
  • macOS Intel: mcp-datahub_X.X.X_darwin_amd64.mcpb
  • Windows: mcp-datahub_X.X.X_windows_amd64.mcpb

Other Installation Methods:

# Homebrew (macOS)

brew install txn2/tap/mcp-datahub

Go install

go install github.com/txn2/mcp-datahub/cmd/mcp-datahub@latest

Manual Claude Desktop Configuration (if not using MCPB):

{

"mcpServers": { "datahub": { "command": "/opt/homebrew/bin/mcp-datahub", "env": { "DATAHUB_URL": "https://datahub.example.com", "DATAHUB_TOKEN": "your_token" } } } }

Multi-Server Configuration

Connect to multiple DataHub instances simultaneously:

# Primary server

export DATAHUB_URL=https://prod.datahub.example.com/api/graphql export DATAHUB_TOKEN=prod-token export DATAHUB_CONNECTION_NAME=prod

Additional servers (JSON)

export DATAHUB_ADDITIONAL_SERVERS='{"staging":{"url":"https://staging.datahub.example.com/api/graphql","token":"staging-token"}}'

Use datahub_list_connections to discover available connections, then pass the connection parameter to any tool.

2. Composable Go Library

Import into your own MCP server for custom authentication, tenant isolation, and audit logging:

import (

"github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/client" "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" )

// Create client and register tools with your MCP server datahubClient, _ := client.NewFromEnv() defer datahubClient.Close()

toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, tools.Config{}) toolkit.RegisterAll(yourMCPServer)

Customizing Tool Descriptions

Override tool descriptions to match your deployment:

toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, tools.Config{},

tools.WithDescriptions(map[tools.ToolName]string{ tools.ToolSearch: "Search our internal data catalog for datasets and dashboards", }), )

Customizing Tool Annotations

Override MCP tool annotations (behavior hints for AI clients):

toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, tools.Config{},

tools.WithAnnotations(map[tools.ToolName]*mcp.ToolAnnotations{ tools.ToolSearch: {ReadOnlyHint: true, OpenWorldHint: boolPtr(true)}, }), )

All 12 tools ship with default annotations: read tools are marked ReadOnlyHint: true; datahub_create is non-destructive and non-idempotent; datahub_update is non-destructive and idempotent; datahub_delete is destructive and idempotent.

Extensions (Logging, Metrics, Error Hints)

Enable optional middleware via the extensions package:

import "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/extensions"

// Load from environment variables (MCP_DATAHUB_EXT_*) cfg := extensions.FromEnv() opts := extensions.BuildToolkitOptions(cfg) toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, toolsCfg, opts...)

// Or load from a YAML/JSON config file serverCfg, _ := extensions.LoadConfig("config.yaml")

See the library documentation for middleware, selective tool registration, and enterprise patterns.

Combining with mcp-trino

Build a unified data platform MCP server by combining DataHub metadata with Trino query execution:

import (

datahubClient "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/client" datahubTools "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" trinoClient "github.com/txn2/mcp-trino/pkg/client" trinoTools "github.com/txn2/mcp-trino/pkg/tools" )

// Add DataHub tools (search, lineage, schema, glossary) dh, _ := datahubClient.NewFromEnv() datahubTools.NewToolkit(dh, datahubTools.Config{}).RegisterAll(server)

// Add Trino tools (query execution, catalog browsing) tr, _ := trinoClient.NewFromEnv() trinoTools.NewToolkit(tr, trinoTools.Config{}).RegisterAll(server)

// AI assistants can now: // - Search DataHub for tables -> Get schema -> Query via Trino // - Explore lineage -> Understand data flow -> Run validation queries

See txn2/mcp-trino for the companion library.

Bidirectional Integration with QueryProvider

The library supports bidirectional context injection. While mcp-trino can pull semantic context from DataHub, mcp-datahub can receive query execution context back from a query engine:

import (

datahubTools "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/integration" )

// QueryProvider enables query engines to inject context into DataHub tools type myQueryProvider struct { trinoClient *trino.Client }

func (p *myQueryProvider) Name() string { return "trino" }

func (p *myQueryProvider) ResolveTable(ctx context.Context, urn string) (*integration.TableIdentifier, error) { // Map DataHub URN to Trino table (catalog.schema.table) return &integration.TableIdentifier{ Catalog: "hive", Schema: "production", Table: "users", }, nil }

func (p *myQueryProvider) GetTableAvailability(ctx context.Context, urn string) (*integration.TableAvailability, error) { // Check if table is queryable return &integration.TableAvailability{Available: true}, nil }

func (p *myQueryProvider) GetQueryExamples(ctx context.Context, urn string) ([]integration.QueryExample, error) { // Return sample queries for this entity return []integration.QueryExample{ {Name: "sample", SQL: "SELECT * FROM hive.production.users LIMIT 10"}, }, nil }

// Wire it up toolkit := datahubTools.NewToolkit(datahubClient, config, datahubTools.WithQueryProvider(&myQueryProvider{trinoClient: trino}), )

When a QueryProvider is configured, tool responses are enriched:

  • Search results: Include query_context with table availability
  • Entity details: Include query_table, query_examples, query_availability
  • Schema: Include query_table for immediate SQL usage
  • Lineage: Include execution_context mapping URNs to tables
Integration Middleware

Enterprise features like access control and audit logging are enabled through middleware adapters:

import (

datahubTools "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/integration" )

// Access control - filter entities by user permissions type myAccessFilter struct{} func (f *myAccessFilter) CanAccess(ctx context.Context, urn string) (bool, error) { /* ... */ } func (f *myAccessFilter) FilterURNs(ctx context.Context, urns []string) ([]string, error) { /* ... */ }

// Audit logging - track all tool invocations type myAuditLogger struct{} func (l *myAuditLogger) LogToolCall(ctx context.Context, tool string, params map[string]any, userID string) error { /* ... */ }

// Wire up with multiple integration options toolkit := datahubTools.NewToolkit(datahubClient, config, datahubTools.WithAccessFilter(&myAccessFilter{}), datahubTools.WithAuditLogger(&myAuditLogger{}, func(ctx context.Context) string { return ctx.Value("user_id").(string) }), datahubTools.WithURNResolver(&myURNResolver{}), // Map external IDs to URNs datahubTools.WithMetadataEnricher(&myEnricher{}), // Add custom metadata )

See the library documentation for complete integration patterns.

Available Tools

Read Tools (always available)
ToolDescription
datahub_searchSearch for datasets, dashboards, pipelines by query and entity type
datahub_get_entityGet entity metadata by URN (description, owners, tags, domain)
datahub_get_schemaGet dataset schema with field types and descriptions
datahub_get_lineageGet upstream/downstream lineage (supports level=column for column-level)
datahub_get_queriesGet SQL queries associated with a dataset
datahub_browseBrowse catalog: list tags, domains, or data products
datahub_get_glossary_termGet glossary term definition and properties
datahub_get_data_productGet data product details (owners, domain, properties)
datahub_list_connectionsList configured DataHub server connections (multi-server mode)
Write Tools (require DATAHUB_WRITE_ENABLED=true)

3 CRUD tools using the what discriminator pattern — 37 operations total:

ToolOperationsDescription
datahub_create10Create tags, domains, glossary terms, data products, documents, applications, queries, incidents, structured properties, data contracts
datahub_update19Update descriptions (including tag/glossaryTerm descriptions), tags, glossary terms, links, owners, domains, structured properties, custom properties, incidents, queries, documents, data contracts
datahub_delete8Delete queries, tags, domains, glossary entities, data products, applications, documents, structured properties

Write tools are disabled by default for safety.

DataHub Version Compatibility

Minimum: DataHub 1.3.x. Full feature set: DataHub 1.4.x.

DataHub VersionFeatures
1.3.x+ (minimum)All read tools, all write operations except documents (tags, domains, glossary, data products, queries, owners, links, descriptions, incidents, applications, structured properties incl. delete, data contracts)
1.4.x+ (full)+ Documents (create/update/delete)

The client gracefully handles version differences — read queries return empty results (not errors) when a feature is unavailable on older versions.

See the tools reference for detailed documentation.

Configuration

VariableDescriptionDefault
DATAHUB_URLDataHub GraphQL API URL(required)
DATAHUB_TOKENAPI token(required)
DATAHUB_TIMEOUTRequest timeout (seconds)30
DATAHUB_DEFAULT_LIMITDefault search limit10
DATAHUB_MAX_LIMITMaximum limit100

| DATAHUB_CONNECTION_NAME | Display name for primary connection | `dat

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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