OntoBricks MCP
MCP-сервер к графу знаний над таблицами Unity Catalog: агент выбирает домен, читает онтологию, ищет сущности и шлет GraphQL.
- 472 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Сервер читает данные Unity Catalog и граф знаний, а инструменты работают от имени пользователя.
- Домены публикуются агентам только после включения флага API и MCP.
Установка
- Работает в
Ручная установка
{"mcpServers":{"ontobricks":{"command":"python","args":["src/mcp-server/mcp_server.py"],"cwd":"/path/to/OntoBricks"}}}Сервер запускается из клонированного репозитория по stdio; для Claude Desktop добавьте блок `env` с `ONTOBRICKS_URL`.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Сервер читает данные Unity Catalog и граф знаний, а инструменты работают от имени пользователя.
- Домены публикуются агентам только после включения флага API и MCP.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
OntoBricks превращает таблицы Unity Catalog в граф знаний с онтологией, а MCP-сервер публикует его агентам. Сервер лежит в `src/mcp-server/` и разворачивается отдельно от веб-приложения. Работа идет в два шага на постоянной сессии: `list_domains` показывает доступные домены, `select_domain` выбирает один, после чего `list_entity_types`, `describe_ontology`, `describe_entity` и `get_entity_context` читают его граф. Для структурных запросов есть `get_graphql_schema` и `query_graphql`. Каждый домен сам решает, что публикует: какие инструменты, наборы данных, действия классов и виртуальные атрибуты. Предусмотрены домены только с онтологией и одним инструментом `describe_ontology`. Клиенты без постоянной сессии вроде Databricks AI Playground передают `domain_name` в каждом вызове. Сервер запускается локально (`python src/mcp-server/mcp_server.py`) для Cursor и Claude Desktop или в Databricks Apps по Streamable HTTP, а граф-инструменты работают от имени конечного пользователя.
Для кого. Командам данных на Databricks, которые строят онтологии над Unity Catalog и хотят дать агентам Claude Desktop или Cursor доступ к управляемому графу.
Подходит, если
- Агенту нужны ответы по бизнес-сущностям: какие они бывают, как связаны, какие таблицы за ними стоят.
- Граф знаний требуется показать в Databricks AI Playground или Genie One.
- Часть домена надо открыть агентам, а часть оставить закрытой через политику публикации.
- Для структурной выборки по связям нужен GraphQL поверх графа.
Не подходит, если
- Нет Databricks и Unity Catalog: сервер строится вокруг их данных.
- Нужен граф над произвольными файлами без Databricks.
- Python старше 3.11: сервер требует версию 3.11 и новее.
Пример запроса к агенту
Покажи список доменов OntoBricks, выбери домен клиентов и опиши сущность «Иван Петров» со связанными таблицами Unity Catalog.MCP
- Транспорт
- stdio, http
- Авторизация
- OAuth
Переменные окружения
ONTOBRICKS_URL- Адрес основного приложения OntoBricks, по умолчанию `http://localhost:8000`.
REGISTRY_CATALOG- Каталог реестра Unity Catalog, если он не задан в браузерной сессии.
REGISTRY_SCHEMA- Схема реестра в каталоге.
Ограничения
Сервер читает граф, который строит основное приложение OntoBricks в Databricks Apps, поэтому нужны рабочее пространство Databricks, каталог реестра и склад SQL. Домены видны агенту только с включенным флагом API и MCP, а активной бывает одна версия домена. Сервер MCP требует Python 3.11 или новее. Проект выпускает Databricks Labs, версия в README 0.9.2, поэтому интерфейсы еще меняются. Последний коммит в репозитории: ноябрь 2026.
Как отключить. Удалите запись `ontobricks` из конфигурации MCP клиента (`.cursor/mcp.json` или `claude_desktop_config.json`) и остановите приложение в Databricks Apps.
Частые вопросы
Как подключить OntoBricks к Cursor?
Добавьте в `.cursor/mcp.json` сервер `ontobricks` с командой `python` и аргументом `src/mcp-server/mcp_server.py`, а в `cwd` укажите каталог репозитория.
Какие инструменты есть у сервера?
Среди них `list_domains`, `select_domain`, `describe_ontology`, `list_entity_types`, `describe_entity`, `get_entity_context`, `get_graphql_schema` и `query_graphql`.
Почему агент не видит мой домен?
Домен виден только с включенным флагом API и MCP, и публиковаться может одна активная версия. Версию задают в приложении OntoBricks в разделе Registry.
Как работать из Databricks AI Playground?
Playground открывает новую сессию на каждый вызов, поэтому `select_domain` не сохраняется. Передавайте `domain_name` в каждом вызове или задайте `MCP_DEFAULT_DOMAIN`.
Как запустить сервер по сети?
Командой `python src/mcp-server/mcp_server.py --http`: он слушает порт 9100 по Streamable HTTP. В Databricks Apps сервер разворачивается вместе с приложением.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыСемантический слой NVIDIA Auto Ontology как MCP-сервер: запросы к базам проходят проверку, а факты ложатся в личную базу знаний.
Встроенный MCP-сервер мультимодельной СУБД ArcadeDB: агент читает граф, документы и векторы, а запись включается по операциям.
Графовая база с ветвями как в git: сервер отдает ее агентам по MCP на /mcp, а встроенный скилл учит агента схемам, запросам и политикам
Graphlit MCP Server — база знаний для агента
Graphlit MCP Server
Официальный MCP-сервер Graphlit: агент собирает материалы из Slack, GitHub, почты и сайтов в базу знаний и ищет по ней
MCP-сервер строит онтологию из схемы базы данных и проверяет SQL агента до запуска: PostgreSQL, Snowflake, ClickHouse и другие
Граф знаний с MCP-сервером: агент ищет понятия по смыслу, видит, насколько они подтверждены, и находит спорные места в источниках.
Коротко о README
Сервер MCP для графа знаний над Unity Catalog, где каждый домен сам определяет, что отдать агентам. Работает от имени пользователя и поддерживает GraphQL.