Платформа метаданных с открытым исходным кодом объединяет каталог данных, lineage, качество, управление и MCP-сервер, предоставляя людям и AI-агентам контекст о данных.
- Звёзды
- 634
- Форки
- 33
- Открытые issues
- 43
- Последний коммит
- вчера
Что это?
Marmot — каталог данных с открытым исходным кодом для команд, которым нужен поиск данных без инфраструктурных затрат, характерных для традиционных корпоративных каталогов. Он каталогизирует таблицы, топики, очереди, API и дашборды, позволяет командам указывать ответственных, добавлять бизнес-контекст и вести общие глоссарии, а также поддерживает полнотекстовый и структурированный поиск с фильтрами по метаданным.
В проекте есть интерактивный граф lineage для отслеживания потоков данных от источника до получателя и оценки последствий изменений. Marmot поставляется в виде единого бинарного файла с веб-интерфейсом, а новые типы источников данных можно добавлять через систему плагинов.
Marmot также предоставляет доступ к каталогу через MCP (Model Context Protocol), API и UI. Благодаря этому AI-агенты могут запрашивать реальные метаданные о ваших ресурсах данных, а не строить предположения о структуре ваших данных.
Ключевые возможности
- 01Полнотекстовый поиск со структурированными запросами, булевой логикой и фильтрами по метаданным.
- 02Интерактивный граф lineage, показывающий потоки данных и последствия изменений для зависимых систем.
- 03Хранение подробных метаданных о таблицах, топиках, очередях, API и дашбордах.
- 04Назначение ответственных, бизнес-документация и общие глоссарии.
- 05Предоставление AI-агентам контекста каталога через MCP, API и UI.
- 06Поставляется в виде единого бинарного файла.
Сценарии использования
- Помогает командам по работе с данными находить нужную таблицу или топик в разных системах.
- Позволяет проследить происхождение набора данных и понять, что перестанет работать после его изменения.
- Предоставляет AI-агентам точные метаданные о ресурсах данных компании через MCP.
- Помогает вести документацию об ответственных за данные и бизнес-определениях в одном общем месте.
Быстрый старт
- 1
Следуйте руководству Deploy в документации, чтобы настроить проект по шагам
- 2
Скачайте и запустите единый бинарный файл для вашей платформы
- 3
Следуйте руководству по локальной разработке, чтобы начать разрабатывать локально
Что важно знать
- В README нет конкретной команды для установки, поэтому для настройки нужно следовать внешней документации.
- Проект находится на ранней стадии и набрал 628 звёзд; в README не указан уровень стабильности и готовности к использованию в production.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое marmot?
- Каталог данных с открытым исходным кодом: индексирует таблицы, топики, очереди и API и передаёт их метаданные AI-агентам через MCP. Marmot — каталог данных с открытым исходным кодом для команд, которым нужен поиск данных без инфраструктурных затрат, характерных для традиционных корпоративных каталогов. Он каталогизирует таблицы, топики, очереди, API и дашборды, позволяет командам указывать ответственных, добавлять бизнес-контекст и вести общие глоссарии, а также поддерживает полнотекстовый и структурированный поиск с фильтрами по метаданным.
- marmot можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- marmot распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- marmot всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в marmot — 5 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать marmot?
- Помогает командам по работе с данными находить нужную таблицу или топик в разных системах. Позволяет проследить происхождение набора данных и понять, что перестанет работать после его изменения. Предоставляет AI-агентам точные метаданные о ресурсах данных компании через MCP. Помогает вести документацию об ответственных за данные и бизнес-определениях в одном общем месте.
- Как установить marmot?
- Следуйте руководству Deploy в документации, чтобы настроить проект по шагам Скачайте и запустите единый бинарный файл для вашей платформы Следуйте руководству по локальной разработке, чтобы начать разрабатывать локально
- Где скачать marmot?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/marmotdata/marmot
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Open-source CLI для наблюдения за данными в dbt: читает результаты пакета Elementary dbt, формирует отчёты и отправляет оповещения в Slack и Teams.
Лёгкое веб-пространство с самостоятельным размещением для просмотра, редактирования и запросов к разным базам данных, с опциональной помощью ИИ.
Open-source ChatBI-инструмент, который преобразует вопросы на естественном языке в SQL-запросы, графики и аналитические выводы; построен на LangChain/LangGraph и использует мультиагентные сценарии на базе MCP.
Библиотека Python для интерактивного визуального анализа pandas-, polars- и pyarrow-датафреймов с помощью drag-and-drop в Jupyter.
Python-библиотека, которая формирует подробный отчет об исследовательском анализе и качестве данных для pandas- и Spark DataFrame; отчет можно экспортировать в HTML или JSON.