12 проверенных MCP-серверов, Agent Skills и API-источников данных, подобранных для задач дата-инженера. С инструкциями установки и описанием сценариев использования.
Основной инструмент - SQL-запросы к PostgreSQL
MCP-сервер для чтения схемы и выполнения запросов к PostgreSQL
NoSQL-запросы и агрегации в MongoDB
Работа с MongoDB - запросы, агрегации, управление коллекциями
Полная платформа: БД + Auth + Storage + Edge Functions
Полная интеграция с Supabase - БД, Auth, Storage, Edge Functions
Кеширование, очереди, pub/sub через Redis
Работа с Redis - GET/SET, хеши, списки, pub/sub
Векторный поиск и RAG-пайплайны через Qdrant
Векторная база данных Qdrant - семантический поиск и RAG
Аналитика на локальных SQLite-базах
Работа с SQLite базами данных - запросы, анализ, бизнес-аналитика
Kubernetes для оркестрации дата-пайплайнов
Управление Kubernetes кластерами - pods, deployments, services
Управление Docker-контейнерами для дата-стеков
Управление Docker-контейнерами, образами и compose-стеками
Построение ETL/ELT пайплайнов
Построение ETL/ELT пайплайнов для обработки данных
Создание SQL-миграций для схем данных
Создание SQL-миграций с учётом существующей схемы
Настройка мониторинга дата-пайплайнов
Настройка мониторинга - логи, метрики, алерты
