此前,社区推出一篇文章《Apache SeaTunnel MCP Server:让AI成为你的ETL助手》介绍了即将推出的SeaTunnel MCP Server 能力,受到了大家的热烈反响。为了让大家更加深入地了解这个项目,社区又邀请到了该项目的核心开发者在线上 Meetup 上通过视频演示进行了长达十多分钟的细节展示。本文将此次活动整理成文字,带领大家再来深度了解一下 SeaTunnel MCP 的设计理念、架构演进及未来规划,适合对智能数据集成与大模型交互感兴趣的技术开发者阅读。
Apache SeaTunnel MCP介绍 | 附全程视频回放+PPT和md材料
SeaTunnel MCP核心开发者
Apache SeaTunnel活跃贡献者
MCP是什么?为什么提出MCP?
在大模型浪潮加速席卷各类场景的当下,「自然语言操作数据系统」逐渐成为主流趋势。MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)正是在这一背景下提出的一种通用解决方案,用于连接大语言模型(LLM)与后端复杂系统的桥梁。更详细一点说,MCP Server 是一种基于 MCP 协议的服务器,旨在为大型语言模型提供与外部数据源和工具的无缝集成。它通过标准化 AI 系统与数据源的交互方式,帮助模型获取更丰富的上下文信息,从而生成更准确、更相关的响应。
SeaTunnel MCP 是该协议的一个典型实现,目标是让用户通过自然语言即可高效使用 Apache SeaTunnel 进行数据集成任务的提交、管理与监控,彻底降低数据处理的门槛。
作为连接 AI 编程工具与 SeaTunnel 的智能桥梁,有了 SeaTunnel MCP Server,开发者就可以通过 AI 助手完成以下工作:根据跟用户交互实现 RESTfulAPI V2 的接口调用,至于通过这个接口文档数据能让 AI 干什么更多更强大的活,请发挥你和你们团队的想象力。
SeaTunnel MCP的目标与使用场景
SeaTunnel MCP(SeaTunnel MCP)服务器作为 LLM 与 SeaTunnel REST API 之间的中间层,具备以下功能目标:
- ✅ 自然语言交互提交任务:无需了解底层 API,用户可直接通过 Claude 等 LLM 提交任务请求;
- ✅ 监控与管理作业运行状态:支持检索系统健康信息、作业统计指标;
- ✅ 统一连接管理:简化多环境、多实例的连接配置;
- ✅ 复杂操作自动编排:将用户意图翻译为 API 调用链,实现自动化任务编排。
这一设计极大地拓展了 SeaTunnel 在低代码/零代码场景下的适用性。
SeaTunnel MCP系统架构全景图
SeaTunnel MCP 的整体交互流程如下:
- 用户通过自然语言与 Claude 等 LLM 进行对话;
- LLM 将意图转化为 MCP 请求(符合模型上下文协议);
- MCP 服务器接收请求并翻译为对应的 API 调用;
- SeaTunnel Client 发起 HTTP 请求,调用 SeaTunnel REST API;
- SeaTunnel 引擎完成具体操作;
- 执行结果反向传回,最终由 LLM 生成自然语言反馈给用户。
该架构实现了从“对话理解”到“系统执行”的闭环转化。
SeaTunnel MCP核心组件解析
为了支撑上述能力,ST MCP 架构中引入了如下关键组件:
1️⃣ FastMCP Server
核心服务组件,实现模型上下文协议,是 LLM 交互的入口点。
2️⃣ SeaTunnel Client
对 SeaTunnel REST API 的通信封装器,处理认证、数据格式等底层细节。
3️⃣ MCP Tools
一组功能分类工具库,封装了 SeaTunnel 客户端能力,供 FastMCP Server 调用。
4️⃣ CLI 工具链
用于部署、启动与管理 MCP 服务的命令行界面。
这一组件划分确保了系统的可扩展性与模块化部署能力。
演示说明
讲解视频:
未来规划:向更强泛化能力迈进
SeaTunnel 2.3.9 及以后的版本中,MCP 将支持同步所有 Restful API V2 接口,进一步拓展其覆盖能力。这也意味着未来你将可以:
- ✨ 使用自然语言完成全链路的数据任务编排;
- ✨ 一键构建、监控并回溯复杂数据任务;
- ✨ 快速对接更多 AI 大模型服务提供商。
写在最后
随着 LLM 能力持续增强,「自然语言 × 数据集成」的范式将加速改变传统 ETL 的开发模式。SeaTunnel MCP 的推出,正是 Apache SeaTunnel 在这一趋势下的积极探索。
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🔗 https://github.com/ocean-zhc/seatunnel-mcp
📌 相关参考:
本文由 白鲸开源科技 提供发布支持!
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