云器Lakehouse新版本特性解读：MCP Server —— AI 数据工程师的深度解析与实战指南

数据见闻

2025年12月30日

云器 Lakehouse MCP Server 上线，45 + 工具支持 AI Agent 自然语言操作数据开发、运维等场景。

导读

人与数据的交互方式正在经历一场深刻的重构。云器Lakehouse始终坚信在AI驱动的自动化浪潮下：AI应被赋予更核心的能力。为了顺应这一趋势，继云器Lakehouse v1.3版本奠定AI语义层与存储层全面增强Iceberg生态双向集成能力，今天，云器Lakehouse Studio(v1.9.4)正式推出MCP-Server ——我们将AI可直接操作Lakhehouse的工具库扩充至45个，这意味着，我们进一步赋予AI Agent直接操作数据湖仓的“双手”，让“对话式数据工程”从概念真正走向落地。

此外，本次更新还对AI交互的安全性与响应速度进行了深度优化，包括企业级的权限沙箱机制、针对LLM上下文优化的元数据压缩策略，以及对主流AI客户端（如Claude Desktop）的无缝兼容。

本文将逐一解读这些新特性，帮助读者全面了解云器Lakehouse 在“AI + Data”领域的最新技术升级与实践。

什么是 MCP Server？

MCP 协议简介

Model Context Protocol（MCP）是 Anthropic 推出的开放协议，旨在标准化AI模型与外部工具、数据源之间的交互方式。通过 MCP，AI Agent可以：

访问外部数据源 ：数据库、API、文件系统等
执行操作 ：创建任务、运行查询、管理资源
获取上下文 ：理解业务逻辑、表结构、依赖关系

云器 Lakehouse MCP-Server 的定位

云器 Lakehouse MCP-Server 是专为云器 Lakehouse 数据平台设计的 MCP 服务。接入该服务后，您可以直接在第三方 AI Agent内通过输入自然语言的方式，直接操作产品功能，而无需关注过多的产品操作细节。

目前该服务提供了40+专业工具 ：覆盖 SQL 查询、任务创建、运维管理、数据质量多个场景。

快速开始：配置你的第一个 MCP Server

环境准备

推荐工具：

Claude Desktop ：原生支持 MCP
Cherry Studio ：开源 AI 客户端，支持 MCP 配置

前置要求：

云器 Lakehouse 账号及 Personal Access Token（ PAT ）
目标工作空间（ Workspace ）和项目（ Project ）的访问权限
Node.js 环境（用于运行 mcp-remote ）

Claude Desktop 配置详解

步骤 1：定位配置文件

在 Claude Desktop 的 Settings 中找到 Local MCP servers 配置入口，点击 Edit Config 打开 claude_desktop_config.json 文件。

配置文件路径通常为：

macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

步骤 2：配置测试环境

在产品内，点击左下角个人信息「 Lakehouse MCP 」

{
  "clickzetta-http": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y", "mcp-remote",
      "https://cn-shanghai-alicloud-mcp.clickzetta.com/mcp",
      "--allow-http",
      "--transport", "http",
      "--header", "x-Lakehouse-Token: Bearer <your_pat>"
    ]
  }
}

Cherry Studio 配置

如果使用 Cherry Studio：

打开设置 → MCP → 点击添加服务器
配置如下：
- 名称：Clickzetta MCP
- 类型：可流式传输的 HTTP (streamableHttp)
- URL ：https://cn-shanghai-alicloud-mcp.clickzetta.com/mcp
- 请求头 （每行一个）：

x-Lakehouse-Token=Bearer <your_pat>

验证配置

重启 Claude Desktop 或 Cherry Studio，在对话框中输入：

列出当前工作空间中的所有文件夹

如果返回文件夹列表，说明配置成功！

核心能力深度解析

场景一：AI驱动的Data Engineering

传统数据开发的"全链路困境"

在企业级数据仓库建设中,一个典型的"MySQL抽取 → ODS加工 → DWD建模"流程,往往让数据工程师陷入重复性劳动:

**手动配置数据集成：**在UI中逐个映射100+字段,处理BIGINT UNSIGNED等类型转换
**反复调试SQL逻辑：**编写几百行JOIN/聚合代码,在IDE中试运行验证
**复杂的调度编排：**梳理10+任务依赖关系,配置Cron表达式和参数宏

核心痛点 ：70%的时间消耗在"操作界面"和"重复配置",真正的业务逻辑思考只占30%。

云器 Lakehouse MCP Server 将这一流程简化为通过自然语言对话的方式实现:

案例1: 用户指令:

我要做一个离线同步的任务，目的是："将 MySQL类型数据源下的 Taxi_data中tc_demo 库下的yellow_taxi_00 表同步到 LakeHouse 的 taxi_trip_analysis空间下的public.dwd_yellow_taxi 表中"，同步方式为每天早上8点同步一次。

案例2: 用户指令:

将dwd_yellow_taxi表中支付类型 payment_type字段的值转化为文字（1-信用卡, 2-现金, 3-无收费, 4-争议），并在每天早上8点执行一次。"

场景二：智能运维与数据治理

传统运维的"救火困局"

在企业级数据平台中，运维团队每天面对数百个任务的运行状态，却常常陷入被动应对的循环：凌晨3点收到任务失败告警,需要在日志海洋中人工排查根因；修改一个核心任务的逻辑后，担心影响下游几十个依赖任务却无法快速评估影响范围；数据质量问题总是在下游任务失败或业务方投诉后才被发现；历史数据回填需要手动梳理时间范围和依赖任务，一旦遗漏就会引发连锁问题。

**核心痛点：**运维从"主动治理"退化为"被动救火"，80%的时间消耗在问题定位和影响评估上。

云器 Lakehouse MCP Server提供AI驱动的主动式运维:

案例1：任务失败智能诊断

用户指令(运维工程师)：

"任务75058685失败了，帮我诊断原因，同时告诉我影响了多少个下游任务。"

案例2：数据质量主动监控

用户指令：

"你是一个数据治理专家，现在要为 dwd_yellow_taxi 表建立质量监控规则，用以保障业务数据报表每天的产出的数值是正确无误的

场景三：交互式数据分析

传统分析的"翻译损耗" ：传统交互式分析往往要先围绕库表做一套语义层建设：口径对齐、维度建模、指标沉淀、权限配置与持续维护，人力成本很高、且迭代慢。云器 Lakehouse 通过自动构建语义层（Semantic View），把“从数据到可分析”的繁琐工程前置自动化，大幅缩短交付周期，让分析更敏捷、更可控。

核心能力：

构建语义层方式1：DataGPT

也可以通过 MCP Server，用自然语言构建语义视图。如请基于代理人维度表 dim_agent_info 和保单事实表 fact_policies 创建一个语义视图，用来回答保单相关的问题？同时可以基于 Snowflake 兼容的 YAML 格式文件创建 Semantic View，如用这个yaml创建一个新的semantic view，改名叫tpch_sv_003