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Iceberg MCP

Iceberg MCP

本地服务
github.com/morristai数据库3649 周前更新

关于 Iceberg MCP

Iceberg MCP 是一个用于 Apache Iceberg 目录的 MCP 服务,采用异步处理并支持日志输出。它面向需要通过 MCP 客户端查询 Iceberg 元数据的用户。目前支持 REST 目录和 AWS Glue 目录。

主要功能

  1. 01异步处理
  2. 02支持 REST 目录与 AWS Glue 目录
  3. 03提供命名空间、表与表属性查询工具
  4. 04支持日志级别配置
  5. 05提供预编译二进制与源码构建两种安装方式

适用场景

  1. 01通过 Claude Desktop 浏览 Iceberg 命名空间与表
  2. 02查看表结构与表属性以辅助数据分析
  3. 03排查 Iceberg 目录连接与运行问题

MCP 相关

该项目是 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露 namespaces、tables、table_schema 和 table_properties 四个工具。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

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

Iceberg MCP

一个面向 Apache Iceberg 目录的 MCP 服务,支持异步操作和日志记录。

Iceberg MCP 演示

支持的目录
目录类型支持
REST 目录✅
AWS Glue✅
Hive Metastore❌
S3 Table❌
支持的工具
工具描述
namespaces获取 Iceberg 目录中的所有命名空间
tables获取指定命名空间中的所有表
table_schema返回指定表的架构
table_properties返回指定表的属性

安装

选项 1:下载发布版二进制文件

从 Releases 页面下载最新的预构建二进制文件。

选项 2:从源代码构建

要手动构建项目,请确保已安装 Rust,然后运行:

cargo build --release

编译后的二进制文件位于:./target/release/iceberg-mcp

客户端配置

Claude Desktop

将 Iceberg MCP 集成到 Claude Desktop:

  1. 打开 Settings > Developer > Edit Config。
  2. 使用相应配置更新 claude_desktop_config.json:
  • REST 目录
{
  "mcpServers": {
    "iceberg-mcp": {
      "command": "PATH-TO-BINARY/iceberg-mcp",
      "env": {
        "CATALOG_KIND": "rest",
        "REST_URI": "http://localhost:8080",
        "LOG_LEVEL": "info"
      }
    }
  }
}
  • AWS Glue 目录
// use PROFILE_NAME
{
  "mcpServers": {
    "iceberg-mcp": {
      "command": "PATH-TO-BINARY/iceberg-mcp",
      "env": {
        "CATALOG_KIND": "glue",
        "AWS_CONFIG_FILE": "/Users/{your_username}/.aws/config",
        "AWS_SHARED_CREDENTIALS_FILE": "/Users/{your_username}/.aws/credentials",
        "PROFILE_NAME": "default",
        "GLUE_WAREHOUSE": "s3://{bucket_name}",
        "GLUE_ENDPOINT": "http://localhost:9000", // Glue service endpoint, optional
        "LOG_LEVEL": "info"
      }
    }
  }
}

// or use ACCESS_KEY and SECRET_KEY
{
  "mcpServers": {
    "iceberg-mcp": {
      "command": "PATH-TO-BINARY/iceberg-mcp",
      "env": {
        "CATALOG_KIND": "glue",
        "GLUE_WAREHOUSE": "s3a://{bucket_name}",
        "GLUE_ENDPOINT": "http://localhost:9000", // Optional
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "my_access_id",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "my_secret_key",
        "AWS_REGION_NAME": "us-east-1",
        "S3_ENDPOINT": "http://localhost:9000",
        "S3_ACCESS_KEY_ID": "admin",
        "S3_SECRET_ACCESS_KEY": "password",
        "S3_REGION": "us-east-1",
        "LOG_LEVEL": "info"
      }
    }
  }
}

调试

Claude Desktop

查看日志以排查问题:

tail -n 20 -F ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-iceberg-mcp.log

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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。