MCP-ready Data Discovery Tool

Локальный MVP-инструмент для поиска и обнаружения данных. Проект индексирует метаданные, схемы, примеры строк, примеры значений и Markdown-документацию из нескольких локальных источников, сохраняет каталог в SQLite и отдаёт результаты через Web UI, REST API и MCP-ready функции.

Это инструмент обнаружения данных, а не система Text-to-SQL.

Что делает проект

• Подключает локальные источники данных: SQLite-базу, папку с CSV-файлами и Markdown-документацию.
• Показывает доступные источники, таблицы/файлы, колонки и документы.
• Собирает метаданные: количество строк, типы данных, примеры строк, примеры значений и время последней индексации.
• Индексирует данные во внутренний каталог storage/catalog.db.
• Использует SQLite FTS5 для поиска по ключевым словам.
• Использует локальный семантический слой на основе TF-IDF и косинусного сходства. поверх Markdown-документации, описаний, metadata, примеров значений и preview.
• Возвращает ранжированные результаты с происхождением данных: source, sourceType, table, column, path, matchedBy, keywordScore, semanticScore.
• Возвращает фрагменты Markdown-документов, а для таблиц и колонок — примеры строк и примеры значений.
• Предоставляет MCP-ready инструменты: listSources, indexSource, search, getSchema.

Что проект НЕ делает

• Не является Text-to-SQL системой.
• Не генерирует SQL из пользовательского текста.
• Не выполняет LLM query planning.
• Не реализует ETL/ELT-пайплайн.
• Не реализует CDC.
• Не является production RBAC системой.
• Не использует внешние платные API.
• Не отправляет данные во внешние сервисы по умолчанию.

Быстрый запуск

make install
make seed
make index
make run

После запуска откройте:

http://localhost:8000

Ручной запуск без make

python -m pip install -e ".[dev]"
python scripts/generate_seed_data.py
python scripts/index_all.py
python -m uvicorn app.main:app --reload

Тестовые данные

Команда:

make seed

создаёт воспроизводимые локальные данные:

• data/shop.db
  • users
  • orders
  • payments
  • products
• data/csv/events.csv
• data/csv/support_tickets.csv
• data/csv/marketing_campaigns.csv
• data/docs/users.md
• data/docs/orders.md
• data/docs/payments.md

Генератор использует фиксированное зерно 42, поэтому данные одинаково воспроизводятся при повторных запусках.

Индексирование

Команда:

make index

индексирует все настроенные источники и записывает результат во внутреннюю SQLite-базу каталога:

storage/catalog.db

В каталоге сохраняются:

• источники;
• элементы каталога;
• история запусков индексирования;
• поисковый индекс FTS5.

Индексируются не все строки целиком, а представления, полезные для поиска данных: схемы, названия, описания, примеры строк, примеры значений и документация.

UI

Минимальный Web UI реализован через FastAPI и Jinja2-шаблоны.

• / Главная страница со списком источников и строкой поиска.

• /search?q=customer+email Страница с ранжированными результатами поиска.

• /schema?sourceId=sqlite_shop&path=sqlite_shop.users Страница просмотра схемы: колонки, metadata и примеры строк.

UI остаётся тонким слоем и использует ту же бизнес-логику, что REST API и MCP-инструменты.

REST API

Примеры:

curl http://localhost:8000/api/sources

curl -X POST http://localhost:8000/api/sources/sqlite_shop/index

curl "http://localhost:8000/api/search?q=payment%20method"

curl "http://localhost:8000/api/search?q=email&sourceId=csv_folder&type=column"

curl "http://localhost:8000/api/schema?sourceId=sqlite_shop&path=sqlite_shop.users"

/api/search возвращает объекты такого формата:

{
  "type": "column",
  "score": 0.91,
  "sourceId": "sqlite_shop",
  "path": "sqlite_shop.users.email",
  "metadata": {
    "sourceId": "sqlite_shop",
    "path": "sqlite_shop.users.email",
    "sourceType": "sqlite",
    "resultType": "column",
    "matchedBy": "hybrid",
    "keywordScore": 1.34,
    "semanticScore": 0.11,
    "parentTable": "users",
    "table": "users",
    "column": "email"
  },
  "preview": ["user001@example.com", "user002@example.com"]
}

Поиск

Поиск реализован как локальный гибридный механизм:

1. SQLite FTS5 для поиска по ключевым словам Ищет по именам источников, таблиц и колонок, тексту документации, metadata и примерам значений.

2. Локальный семантический поиск на основе TF-IDF Использует TfidfVectorizer и Cosine Similarity по вспомогательному тексту:

   • Markdown-документации;
   • именам элементов;
   • путям;
   • описаниям;
   • metadata;
   • примерам значений;
   • фрагментам в preview.

3. Гибридное ранжирование результатов Результаты FTS5 и TF-IDF объединяются по (sourceId, path). В metadata сохраняются:

   • keywordScore;
   • semanticScore;
   • matchedBy.

   Итоговый score примерно объединяет keywordScore и semanticScore с весами 0.65 / 0.35.

4. Происхождение результатов и поле preview Каждый результат содержит сведения о происхождении: источник, таблицу, колонку или документ. Документы возвращают фрагмент Markdown-текста, таблицы — примеры строк, колонки — примеры значений.

Важно: под семантическим поиском здесь понимается локальный механизм на TF-IDF, а не LLM- или embedding-based поиск.

MCP-инструменты

MCP-ready слой находится в:

app/mcp_server/server.py
app/mcp_server/manifest.json

Доступные инструменты:

• listSources()
• indexSource({sourceId})
• search({query, filters?})
• getSchema({sourceId, path})

Локальная демонстрация:

make mcp-demo

Она напрямую вызывает локальные функции-инструменты и проверяет тот же контракт, который мог бы использовать AI-агент, совместимый с MCP. Реальный AI-агент для демонстрации не требуется.

Если установлен MCP Python SDK, app/mcp_server/server.py может зарегистрировать эти инструменты через FastMCP. Если SDK не установлен, локальные функции всё равно работают.

Тесты

make test

Тесты покрывают ключевые сценарии:

• SQLite-коннектор;
• CSV-коннектор;
• индексирование;
• фильтры поиска;
• metadata для гибридного поиска и происхождения результатов;
• фрагменты документов;
• маршруты REST/UI;
• MCP-инструменты;
• получение схемы.

Оценка качества поиска

make evaluate

Оценка считает:

• Precision@5;
• Recall@5;
• задержку поиска;
• количество проиндексированных объектов;
• результаты запросов для проверки семантического поиска;
• распределение matchedBy.

Результаты также записываются в:

storage/evaluation_results.json

Docker Compose

docker compose up

Контейнер устанавливает зависимости, генерирует тестовые данные, индексирует источники и запускает приложение на порту 8000.

Принятые архитектурные компромиссы

• SQLite FTS5 выбран вместо Elasticsearch, потому что MVP должен быть локальным, лёгким и воспроизводимым.
• TF-IDF выбран вместо embedding-моделей на базе transformer, чтобы получить локальный семантический слой без внешних API и тяжёлой инфраструктуры.
• SQLite + CSV выбраны вместо PostgreSQL/warehouse, потому что задача связана с обнаружением данных, а не с production-платформой для работы с данными.
• Jinja2 выбран вместо React, потому что нужен минимальный рабочий UI.
• Примеры строк и примеры значений индексируются вместо полной индексации на уровне отдельных строк, чтобы не превращать проект в ETL или индексатор для data lake.
• MCP SDK остаётся необязательным: проект можно демонстрировать через локальные функции-инструменты.

Ограничения текущей реализации

• Это MVP, а не enterprise-каталог данных.
• Конфигурация источников статическая.
• TF-IDF не понимает смысл так же глубоко, как embedding-модели на базе transformer.
• semanticScore может не доминировать над keywordScore.
• Для больших каталогов TF-IDF-матрицу лучше кешировать или вынести в отдельный локальный индекс.
• RBAC, audit, multi-tenant isolation и усиление безопасности и надёжности для production-эксплуатации не реализованы.

Возможные направления дальнейшего развития

• Добавить конфигурационный файл для источников.
• Кешировать TF-IDF-матрицу между запросами.
• Добавить инкрементальную индексацию по времени изменения файлов.
• Улучшить словари синонимов и подсказок для бизнес-терминов.
• Рассмотреть локальные embedding-модели на базе transformer и лёгкое векторное хранилище.
• Добавить полноценную инструкцию регистрации MCP server в реальном клиенте, совместимом с MCP.