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PedroH183/MCP-Py-Templates

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AdventureWorks

AdventureWorks for PostgreSQL + Elasticsearch

ETL pipeline para indexar dados do PostgreSQL no Elasticsearch e criar um MCP Server para buscas.

Objetivo

Subir um ambiente com:

  1. PostgreSQL contendo dados da AdventureWorks
  2. Elasticsearch para armazenar os dados indexados
  3. Serviço ETL para migração dos dados
  4. Futuro MCP Server para realizar buscas nos índices

Stack

PostgreSQL Elasticsearch Python Docker
  • PostgreSQL
  • Elasticsearch
  • Kibana (opcional para visualização)
  • Python (ETL)

Como Executar

  1. Clone o repositório
  2. Execute:
docker compose up --build

Estrutura do Projeto

  • etl/: Contém o código Python do ETL e Dockerfile
    • etl.py: Script principal de extração e carga
    • init/: Configuração inicial do PostgreSQL
  • docker-compose.yml: Orquestração dos serviços

Etapas de Execução

  1. Primeiro ele carrega a base de dados com os produtos no postgres
  2. Segunto é criado um index do elasticsearch para buscas envolvendo os produtos carregados (baseados em uma view)
  3. Terceiro é instanciado uma view no Kibana para visualização da corretude dos dados carregados
  4. A pipeline não carrega o MCP apenas disponibiliza para acesso via agente.

About

ETL PostgreSQL→Elasticsearch com Docker. Migração de dados do AdventureWorks para criação de indices.

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