mcpField
F
fivetran-mcp

fivetran-mcp

本地服务
github.com/YimingYAN数据库238 周前更新

关于 fivetran-mcp

fivetran-mcp 是用于操作 Fivetran 数据管道的 MCP 服务,供 AI 助手通过 Fivetran API 管理连接、同步和架构信息。

主要功能

  1. 01列出连接和分组
  2. 02查看同步状态与警告
  3. 03触发同步和历史重同步
  4. 04暂停或恢复连接
  5. 05查看并重新加载架构
  6. 06测试连接配置

适用场景

  1. 01检查连接当前的同步状态
  2. 02启动按需或历史数据刷新
  3. 03维护期间暂停数据管道
  4. 04查看连接中的表和列

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供 Fivetran 连接、同步、诊断和架构操作工具。

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": {
"yimingyan-fivetran": {
"command": "uvx",
"args": [
"fivetran-mcp"
],
"env": {
"FIVETRAN_API_KEY": "<FIVETRAN_API_KEY>",
"FIVETRAN_API_SECRET": "<FIVETRAN_API_SECRET>"
}
}
}
}
启动命令uvx fivetran-mcp
需要配置的环境变量
FIVETRAN_API_KEY密钥Fivetran API key
FIVETRAN_API_SECRET密钥Fivetran API secret

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
pypifivetran-mcp0.3.1

工具

15

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
limitinteger否要返回的连接数量上限(1–1000,默认值为 100)
group_idany否可选的组 ID,用于按组筛选连接

详细介绍

Fivetran MCP 服务

PyPI version License: MIT Python 3.10+ Built by Claude Code

注意: 此代码仓库完全由 Claude Code(Anthropic 的 AI 编码助手)构建并维护。

这是一个用于控制 Fivetran 数据管道的 MCP(模型上下文协议) 服务。它让 Claude 等 AI 助手能够通过自然语言管理同步、监控连接状态并控制数据管道。

功能

  • 列出连接 - 查看所有 Fivetran 连接及其状态
  • 检查同步状态 - 获取任意连接的详细状态,包括任务和警告
  • 触发同步 - 按需启动同步
  • 历史重新同步 - 触发完整数据重新同步,或重新同步指定表
  • 暂停/恢复 - 控制连接计划
  • 列出分组 - 查看所有目标分组
  • 测试连接 - 诊断连接性和配置问题
  • 查看架构 - 查看任意连接的架构、表和列
  • 重新加载架构 - 从来源刷新架构配置

快速开始

第 1 步:获取 Fivetran API 凭据
  1. 登录 Fivetran Dashboard
  2. 点击你的用户名(右上角)
  3. 点击 API Key
  4. 点击 Generate API key
  5. 复制 API Key 和 API Secret(密钥仅显示一次!)

有关详情,请参阅 Fivetran API 入门指南。

第 2 步:存储凭据

添加到你的 ~/.env.local(或等效文件):

# Fivetran API
export FIVETRAN_API_KEY="your-api-key"
export FIVETRAN_API_SECRET="your-api-secret"

然后重新加载:

source ~/.env.local
第 3 步:验证凭据

测试凭据是否有效:

curl -s -X GET "https://api.fivetran.com/v1/account/info" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "Authorization: Basic $(echo -n "$FIVETRAN_API_KEY:$FIVETRAN_API_SECRET" | base64)"

预期响应:

{"code":"Success","data":{"account_id":"...","account_name":"..."}}
第 4 步:配置 Claude Code

添加到你的 ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "fivetran": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["fivetran-mcp@latest"],
      "env": {
        "FIVETRAN_API_KEY": "${FIVETRAN_API_KEY}",
        "FIVETRAN_API_SECRET": "${FIVETRAN_API_SECRET}"
      }
    }
  }
}
第 5 步:重启 Claude Code

重启 Claude Code 以加载新的 MCP 服务。现在你应该可以使用 Fivetran 工具了。

可用工具

连接管理
工具说明
list_connections列出所有连接,可按分组筛选
get_connection_status获取详细状态,包括任务、警告和同步详情
trigger_sync为某个连接启动同步(可选的 force 标志)
trigger_resync触发完整历史重新同步
resync_tables仅重新同步指定的表(例如,["schema.table_name"])
pause_connection暂停连接
resume_connection恢复已暂停的连接
list_groups列出所有分组/目标
test_connection运行诊断测试,以识别连接性/配置问题
架构和表可见性
工具说明
get_connection_schema获取架构信息,可选按表筛选(筛选时包含列)
get_schema获取连接的完整原始架构配置
list_tables列出所有表及其启用状态和同步模式
get_table_columns获取指定表的列详情
reload_schema从来源刷新架构配置

限制

以下功能无法通过 Fivetran 的 REST API 使用:

功能状态备注
列数据类型不可用直接查询目标数据库以获取类型信息
同步历史记录/日志不可用Fivetran 使用 日志服务,将日志流式传输到外部目标
过去同步的详细错误日志不可用只能访问当前任务/警告
行级同步状态不可用API 未提供
数据质量指标不可用API 未提供

对于同步日志和历史数据,可考虑设置 Fivetran 的 日志服务,将日志流式传输到数据仓库。

环境变量

此服务支持两种命名约定:

首选备选
FIVETRAN_API_KEYFIVETRAN_SYNC_API_KEY
FIVETRAN_API_SECRETFIVETRAN_SYNC_API_SECRET

开发

# Clone the repository
git clone https://github.com/YimingYAN/fivetran-mcp.git
cd fivetran-mcp

# Install dependencies
uv sync

# Run the server locally
uv run fivetran-mcp

云部署

Cloudflare Workers(免费)

部署到 Cloudflare Workers,以使用托管的 MCP 端点:

cd cloudflare
uv tool install workers-py
npx wrangler login
npx wrangler secret put FIVETRAN_API_KEY
npx wrangler secret put FIVETRAN_API_SECRET
uv run pywrangler deploy

请参阅 cloudflare/README.md 了解详细说明。

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。