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让 AI 管理 Apache Beam 数据管道并跨多种运行器执行与调度。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Apache Beam MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请连接 Apache Beam MCP Server，列出当前支持的运行器（如 Flink、Spark、Dataflow、Direct）以及每种运行器可执行的管道管理操作，并用表格总结差异。
返回支持的运行器清单、各自能力说明，以及便于选择的对比表。
请通过 Apache Beam MCP Server 创建一个 Beam 管道：读取指定输入数据，完成清洗、字段映射和聚合统计，然后在 Dataflow 运行器上执行，并返回任务状态与关键配置。
生成管道执行方案、运行配置、提交结果与任务状态摘要。
我有一个 Apache Beam 管道在 Direct 运行正常，但切换到 Flink 后失败。请通过 Apache Beam MCP Server 检查作业状态、错误信息和配置差异，并给出修复建议。
输出失败原因分析、配置差异定位，以及可执行的修复建议。
让大模型直接连接并查询 Google BigQuery 数据仓库，完成分析与处理任务
安全只读连接 BigQuery，让 AI 进行数据查询与分析洞察
集中注册多种AI模型接口，按能力自动发现并路由调用。
连接 BigQuery，供 AI 检查数据表结构并执行查询分析。
为 Spark 提供查询计划与目录信息，辅助优化查询并发现数据。
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