Связаться с намиПопробовать бесплатно
Создавайте контент и получайте гранты!Готовы написать своё руководство? Участвуйте в контент-программе и получайте гранты на работу с облачными сервисами!
Подробнее о программе
Проект Яндекса
© 2026 ООО «Яндекс.Облако»

Интеграция AI Studio с сервисом Yandex Data Catalog

Статья создана
Улучшена
Обновлена 18 февраля 2026 г.

Вы можете использовать AI-ассистента для поиска и анализа закономерностей в каталогах метаданных, развернутых в сервисе Data Catalog. Для этого подключите MCP-сервер Data Catalog к MCP Hub. Сервер позволяет запрашивать список каталогов метаданных, выполнять поиск в метаданных, а также получать граф их зависимостей (lineage) на уровне таблиц и колонок для использования в контексте диалога с агентами.

Чтобы в AI Studio настроить интеграцию с сервисом Data Catalog:

  1. Подготовьте инфраструктуру.
  2. Подготовьте каталог метаданных к работе
  3. Подключите внешний MCP-сервер.
  4. Протестируйте диалог с агентом.

Перед началом работы

Зарегистрируйтесь в Yandex Cloud и создайте платежный аккаунт:

  1. Перейдите в консоль управления, затем войдите в Yandex Cloud или зарегистрируйтесь.
  2. На странице Yandex Cloud Billing убедитесь, что у вас подключен платежный аккаунт, и он находится в статусе ACTIVE или TRIAL_ACTIVE. Если платежного аккаунта нет, создайте его и привяжите к нему облако.

Если у вас есть активный платежный аккаунт, вы можете создать или выбрать каталог, в котором будет работать ваша инфраструктура, на странице облака.

Подробнее об облаках и каталогах.

В стоимость инфраструктуры для интеграции входит плата за использование Agent Atelier: количество токенов в запросе и ответе (см. тарифы Yandex AI Studio). Тарификация за использование агента начинается с момента его включения.

Подготовьте инфраструктуру

Создайте каталог и сеть

Создайте каталог ресурсов, в котором будет размещен ваш каталог метаданных.

  1. В консоли управления выберите облако и нажмите Создать каталог.
  2. Введите имя каталога, например data-folder.
  3. Выберите опцию Создать сеть по умолчанию. Будет создана сеть с подсетями в каждой зоне доступности.
  4. Нажмите Создать.

Подробнее об облаках и каталогах.

Создайте сервисный аккаунт

  1. Перейдите в каталог data-folder.

  2. В списке сервисов выберите Identity and Access Management.

  3. Нажмите кнопку Создать сервисный аккаунт.

  4. Введите имя сервисного аккаунта, например sa-for-mcp-server.

  5. Нажмите Добавить роль и назначьте сервисному аккаунту роли:

    • data-catalog.user — для доступа к ресурсам каталога метаданных.
    • serverless.mcpGateways.invoker — для доступа к MCP-серверу в MCP Hub.
    • serverless.mcpGateways.anonymousInvoker — для доступа к внешнему MCP-серверу.

  6. Нажмите Создать.

Подготовьте каталог метаданных к работе

Создайте каталог метаданных

  1. В консоли управления выберите каталог ресурсов, в котором нужно создать каталог метаданных.
  2. Выберите сервис Yandex MetaData Hub.
  3. На панели слева выберите Data Catalog.
  4. Нажмите кнопку Создание каталога.
  5. В поле Имя задайте имя каталога test-sales.
  6. Нажмите кнопку Создать.

Примечание

При создании каталога метаданных опция AI-разметка метаданных включена по умолчанию.

Когда опция включена, AI-ассистент предлагает описания, домены, классификации и теги, глоссарии и термины, а также размечает с их помощью ваши метаданные. Предложения ассистента можно подтвердить, отредактировать или отклонить. Для этого наведите курсор на значок AI рядом с предложением ассистента и выберите нужное действие.

После создания каталога AI-разметкой можно управлять на странице Обзор или при изменении каталога.

Создайте источник метаданных

  1. На панели слева выберите Источники данных.

  2. Нажмите кнопку Создать источник данных.

  3. Задайте имя источника test-sales-source.

  4. Выберите тип бэкенда, из которого будут поставляться метаданные для анализа. После создания источника нельзя будет изменить тип базы данных. Доступные бэкенды:

    • PostgreSQL;
    • MySQL®;
    • ClickHouse®;
    • Yandex Data Transfer;
    • WebSQL;
    • Yandex StoreDoc/MongoDB;
    • OpenSearch;
    • Greenplum®.

  5. Укажите параметры источника для выбранного типа базы данных:

    • ID подключения — идентификатор управляемого подключения в Yandex Connection Manager.
    • Имя базы данных — имя базы данных, из которой будут загружаться метаданные.

  6. Нажмите кнопку Создать.

Создайте и запустите загрузку данных

  1. На панели слева выберите Загрузки.

  2. Нажмите кнопку Создать загрузку.

  3. Задайте параметры загрузки:

    • В поле Имя задайте имя загрузки load-sales.

    • Выберите созданный ранее источник метаданных.

    • Задайте конфигурацию загрузки для выбранного источника данных:

      • Выберите расписание запуска загрузки Ручной запуск.
      • (Опционально) В блоке Фильтры данных с помощью регулярных выражений укажите, какие базы данных и объекты баз данных необходимо включить или исключить из загрузки.

      • В блоке Типы метаданных выберите, какие типы метаданных необходимо извлекать из источника.

      • (Опционально) В блоке Профилирование данных:

        • Выберите опцию Включить профилирование, чтобы выполнять профилирование данных, т. е. анализ и сбор статистики об извлекаемых данных.
        • Выберите опцию Учитывать только уровень таблицы, чтобы не выполнять профилирование данных в каждом столбце таблицы. Если опция включена, характеристики данных будут собираться только по таблице в целом.
        • В поле Максимум рабочих процессов укажите количество вычислительных потоков для профилирования.
        • В поле Размер выборки укажите количество строк для выборки при профилировании столбцов. Настройка применяется при включенной опции Использовать выборку.
        • В поле Ограничение на размер таблицы укажите размер таблицы (в ГБ), при превышении которого таблицы исключаются из профилирования.
        • В поле Ограничение на количество строк в таблице укажите количество строк, при превышении которого таблицы исключаются из профилирования.
        • Выберите опцию Включить подсчет нулевых значений, чтобы получить количество строк со значением NULL для каждого столбца.
        • Выберите опцию Включить подсчёт уникальных значений, чтобы получить количество уникальных значений для каждого столбца.
        • Выберите опцию Включить минимальное значение полей, чтобы получить минимальное значение для каждого числового столбца.
        • Выберите опцию Включить максимальное значение полей, чтобы получить максимальное значение для каждого числового столбца.
        • Выберите опцию Включить среднее значение полей, чтобы получить среднее значение для каждого числового столбца.
        • Выберите опцию Включить медиану полей, чтобы получить медианное значение для каждого числового столбца.
        • Выберите опцию Включить стандартное отклонение значений полей, чтобы получить стандартное отклонение для каждого числового столбца.
        • Выберите опцию Включить квантили полей, чтобы получить квантили для каждого числового столбца.
        • Выберите опцию Включить подсчёт частот уникальных значений, чтобы получить частоту уникальных значений для каждого столбца.
        • Выберите опцию Включить гистограмму полей, чтобы получить гистограмму для каждого числового столбца.
        • Выберите опцию Включить значения полей, чтобы получить примеры значений для каждого столбца.
        • Выберите опцию Включить объединение запросов, чтобы динамически объединять SQL-запросы для ускорения профилирования.
        • В поле Ограничение укажите максимальное количество строк для профилирования. При значении 0 будут профилироваться все строки.

      • В блоке Обработка метаданных выберите, каким образом обрабатывать метаданные:

        • Чтобы повысить производительность загрузки, включите опцию Использовать файловый кеш.

  4. Нажмите кнопку Создать.

  5. В списке загрузок нажмите на значок в строке с созданной загрузкой и выберите пункт Запустить.

    При загрузке данные будут автоматически размечены AI-ассистентом. После успешного завершения загрузка примет статус Success.

  6. Чтобы посмотреть загруженные и размеченные данные, на панели слева выберите  Поиск по метаданным.

    На странице отображается информация о данных — источник данных, база данных и таблицы.

    Примечание

    AI-ассистент создает сущности для разметки метаданных (домены, глоссарии и теги, классификации и термины), а также их описания автоматически. Предложенную ассистентом разметку можно подтвердить, отредактировать или отклонить. Для этого наведите курсор на значок AI рядом с предложением ассистента и выберите нужное действие.

Подключите внешний MCP-сервер

Подключение в AI Studio

  1. Перейдите в каталог data-folder.

  2. Выберите сервис AI Studio.

  3. На панели слева выберите MCP-серверы и нажмите кнопку Создать MCP-сервер. В открывшемся окне:

    1. В блоке Способ добавления выберите опцию Подключить.

    2. В блоке Инструменты нажмите кнопку Добавить инструменты. В открывшемся окне укажите настройки подключения к MCP-серверу:

      • Транспорт — Streamable HTTP.

      • URL — https://datacatalog-consumer.mcp.cloud.yandex.net/mcp.

      • Тип авторизации — Токен доступа.

      • В блоке Заголовок авторизации укажите в поле Значение Bearer <IAM_токен>. Для этого получите IAM-токен для созданного ранее сервисного аккаунта, скопируйте его и вставьте в поле.

        Примечание

        Время жизни IAM-токена — не больше 12 часов, но рекомендуется запрашивать его чаще, например каждый час.

    3. Нажмите кнопку Подключиться.

    4. В открывшемся окне Добавление инструментов выберите все инструменты и нажмите кнопку Добавить.

    5. В блоке Параметры сервера:

      1. В поле Имя задайте имя создаваемого MCP-сервера. Требования к имени:

        • длина — от 3 до 63 символов;
        • может содержать строчные буквы латинского алфавита, цифры и дефисы;
        • первый символ — буква, последний — не дефис.

      2. (Опционально) Добавьте создаваемому серверу описание и метки, воспользовавшись соответствующими кнопками.

      3. В поле Доступ выберите Приватный.
      4. В поле Сервисный аккаунт выберите сервисный аккаунт, созданный ранее.

      5. (Опционально) Включите опцию Запись логов и задайте параметры логирования, чтобы вести журнал логов создаваемого MCP-сервера.

    6. Нажмите кнопку Сохранить.

  4. На панели слева выберите Агенты и нажмите кнопку Создать агента.

  5. Укажите параметры агента:

    • Имя — имя агента.
    • Модель — языковая модель.
    • В блоке Инструкция выберите готовый шаблон системной инструкции агенту или опишите, как агент должен себя вести и что нужно сделать.
    • В блоке Инструменты:
      • Нажмите кнопку Добавить и выберите Добавить MCP.
      • Выберите в списке созданный ранее MCP-сервер и нажмите кнопку Выбрать.
      • В поле Поведение по умолчанию для всех инструментов выберите Подтверждение не нужно.
      • Нажмите кнопку Создать и продолжить.

Подключение к внешнему AI-агенту

  1. Получите IAM-токен для созданного ранее сервисного аккаунта.

    Примечание

    Время жизни IAM-токена — не больше 12 часов, но рекомендуется запрашивать его чаще, например каждый час.

  2. Укажите конфигурацию MCP-сервера Data Catalog для вашего агента:

    {
  "mcpServers": {
    "yandex-cloud-datacatalog-consumer": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://datacatalog-consumer.mcp.cloud.yandex.net/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <IAM_токен>"
      }
    }
  }
}

Протестируйте диалог с агентом

Совет

Если вы используете агента в AI Studio, тестируйте диалог в правой панели Тестирование агента.

  1. Начните диалог с агентом с указания идентификатора каталога данных, например:

    Используй размеченные данные в каталоге данных apah36iavgh5********.

  2. Используйте примеры промптов, для ответа на которые агент будет анализировать размеченные данные из Data Catalog. Предполагается, что данные содержат информацию о продажах:

    • Составь SQL запрос для построения аналитики продаж YoY
    • Найди все таблицы с информацией о платежах пользователей
    • Какие таблицы помечены как содержащие чувствительные данные?
    • Откуда берутся данные в таблице customer_transactions?
    • Помоги найти нужные таблицы для расчета метрики retention пользователей
    • Где хранятся данные о поведении пользователей на сайте?
    • Какие данные использовать для анализа конверсии воронки продаж?
    • Покажи все зависимости таблицы transactions — нужно понять влияние изменений схемы
Предыдущая
Интеграция генеративных моделей в Visual Studio Code в качестве ассистента для написания кода