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L
lakexpress-mcp

lakexpress-mcp

本地服务
github.com/arpe-io数据库132 周前更新

关于 lakexpress-mcp

lakexpress-mcp 将 LakeXpress 的数据库到 Parquet 导出、同步管理和数据湖发布功能提供给 MCP 客户端,适用于构建数据导出流程的团队。它覆盖多种数据库、存储后端和发布目标,并支持命令预览与工作流建议。

主要功能

  1. 01预览并校验 14 种子命令
  2. 02支持五种源数据库
  3. 03支持六种存储后端
  4. 04支持七种发布目标
  5. 05校验认证文件
  6. 06按用例建议命令工作流

适用场景

  1. 01将数据库数据导出为 Parquet
  2. 02配置同步并发布到数据湖目标
  3. 03检查认证文件中的指定 auth_id

MCP 相关

该 MCP 服务向客户端提供 LakeXpress 命令预览与确认后执行、认证文件校验、能力列表、工作流建议和版本查询工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"arpe-io-lakexpress": {
"command": "uvx",
"args": [
"lakexpress-mcp"
],
"env": {
"LAKEXPRESS_PATH": "<LAKEXPRESS_PATH>",
"LAKEXPRESS_TIMEOUT": "<LAKEXPRESS_TIMEOUT>",
"LAKEXPRESS_LOG_DIR": "<LAKEXPRESS_LOG_DIR>",
"FASTBCP_DIR_PATH": "<FASTBCP_DIR_PATH>",
"LOG_LEVEL": "<LOG_LEVEL>"
}
}
}
}
启动命令uvx lakexpress-mcp
需要配置的环境变量
LAKEXPRESS_PATHPath to the LakeXpress binary (optional — server runs in preview-only mode without it)
LAKEXPRESS_TIMEOUTExecution timeout in seconds (default: 3600)
LAKEXPRESS_LOG_DIRDirectory for execution logs (default: ./logs)
FASTBCP_DIR_PATHPath to FastBCP binary directory (auto-fills fastbcp_dir_path parameter)
LOG_LEVELLogging level: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR (default: INFO)

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypilakexpress-mcp0.1.6

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

LakeXpress MCP 服务

PyPI License: MIT MCP Registry

适用于 LakeXpress 的 Model Context Protocol (MCP) 服务。LakeXpress 是一款数据库导出为 Parquet 的工具,支持同步管理和数据湖发布。

功能

  • 支持 14 个子命令:日志数据库管理、配置管理、同步执行、状态查询和清理
  • 5 种源数据库:SQL Server、PostgreSQL、Oracle、MySQL、MariaDB
  • 6 种日志数据库:SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、DuckDB
  • 6 种存储后端:本地、S3、兼容 S3 的存储、GCS、Azure ADLS Gen2、OneLake
  • 7 种发布目标:Snowflake、Databricks、Fabric、BigQuery、MotherDuck、Glue、DuckLake
  • 执行前可预览命令,并进行安全确认
  • 验证身份验证文件
  • 根据使用场景提供工作流建议

安装

pip install -e ".[dev]"

Claude Code 配置

将以下内容添加到 Claude Code MCP 设置中:

{
  "mcpServers": {
    "lakexpress": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.server"],
      "cwd": "/path/to/lakexpress-mcp",
      "env": {
        "LAKEXPRESS_PATH": "/path/to/LakeXpress",
        "LAKEXPRESS_TIMEOUT": "3600",
        "LAKEXPRESS_LOG_DIR": "./logs",
        "FASTBCP_DIR_PATH": "/path/to/FastBCP/"
      }
    }
  }
}

也可以使用已安装的入口点:

{
  "mcpServers": {
    "lakexpress": {
      "command": "lakexpress-mcp",
      "env": {
        "LAKEXPRESS_PATH": "/path/to/LakeXpress",
        "FASTBCP_DIR_PATH": "/path/to/FastBCP/"
      }
    }
  }
}

工具

preview_command

构建并预览任意 LakeXpress CLI 命令,但不执行。支持全部 14 个子命令,并进行完整的参数验证。

execute_command

执行先前预览的命令。出于安全考虑,必须设置 confirmation: true。

validate_auth_file

验证身份验证文件是否存在且为有效的 JSON,并可选择检查是否包含特定的 auth_id 条目。

list_capabilities

列出所有支持的源数据库、日志数据库、存储后端、发布目标、压缩类型和可用命令。

suggest_workflow

根据使用场景(源数据库类型、存储目标、可选的发布目标),提供完整的 LakeXpress 命令序列及示例参数。

get_version

报告检测到的 LakeXpress 二进制文件版本和功能。

工作流示例

# 1. Initialize the log database (first-time setup)
LakeXpress logdb init -a auth.json --log_db_auth_id export_db

# 2. Create a sync configuration
LakeXpress config create -a auth.json --log_db_auth_id export_db \
  --source_db_auth_id prod_db --source_schema_name sales \
  --output_dir ./exports --compression_type Zstd

# 3. Execute the sync
LakeXpress sync --sync_id <sync_id>

# 4. Check status
LakeXpress status -a auth.json --log_db_auth_id export_db --sync_id <sync_id>

环境变量

变量默认值描述
LAKEXPRESS_PATH./LakeXpressLakeXpress 二进制文件的路径
LAKEXPRESS_TIMEOUT3600命令执行超时时间(秒)
LAKEXPRESS_LOG_DIR./logs执行日志目录
FASTBCP_DIR_PATH(empty)FastBCP 二进制文件目录路径(自动填充 fastbcp_dir_path 参数)
LOG_LEVELINFO日志级别(DEBUG、INFO、WARNING、ERROR)

开发

# Install dev dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
python -m pytest tests/ -v

# Run with coverage
python -m pytest tests/ -v --cov=src --cov-report=term-missing

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。