autario-mcp

autario-mcp

autarioはデータアプリのインフラです。お客様のツールと数千件の公開データセットを、正規化された単一レイヤーにまとめ、その上で動作するデータアプリも提供します。

お使いのプラットフォームを接続すれば、アシスタントが数値を解釈します。 autarioに広告アカウント、ショップ、ウェブ分析、ソーシャルプロフィール、CRM、財務ツールを一度接続するだけです。このMCP サーバーを通じて、アシスタントはそれらのテーブルを読み込み、結合し、何が変化したのかを説明します。チャネルごとの広告費、売上、ROAS、トラフィック変化の背景にあるオーディエンス、効果のあった投稿などを確認できます。公開カタログ（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、SEC）はお客様自身のデータと並んでコンテキストを提供するため、売上の落ち込みをインフレや市場の成長と照らし合わせて、同じ回答の中で読み解けます。

• ブランドとインスタンス。 接続したアカウントをブランドごとにまとめ、レポートが読み込むアカウント（インスタンス）を選択できます。これにより、あるブランドについて質問する際、別のブランドの数値が回答に含まれません。
• モデルが作り上げない数値。 レポートツールは、お客様自身のテーブルからautarioがサーバー側で算出した結果を返します。また、すべての公開値には一次情報源が引用されるため、モデルは数値を再計算したり推測したりせず、その数値を説明します。
• 読み取りまたは書き込みが明示された57個のツール。 以下のツールリファレンスにあるアクセス列は、各ツール独自の注釈に基づいているため、クライアントは読み取りツールを許可し、書き込みの前に確認を求めることができます。
• リモートまたはローカル。 インストールせずに、任意のHTTP MCPクライアントからhttps://autario.com/mcpに接続するか、npx autario-mcpでstdio経由で実行できます。

autario.com | 開発者向けドキュメント | APIキーを取得

autario-mcpを選ぶ理由

• 公開データだけでなく、お使いのプラットフォームも。 広告、ショップ、分析、ソーシャル、CRM、財務のコネクターが、アシスタントによるクエリ、結合、比較が可能なテーブルに取り込まれます。また、marketing_report、social_360などのレポートツールは、アプリに表示されるものと同じ数値を返します。
• 数値の幻覚はありません。 すべての値は既知の発行元に基づき、一次情報源のURLが引用されます。verify_valueを使えば、あらゆる主張を再確認できます。
• データセット間の結合を、設定なしで。 異なるデータセットに含まれる指標は、共通のautario_timeとautario_entityシャドウ列を持ちます。そのため、get_entity_data(USA, [gdp, unemployment, life_expectancy])を呼び出すと、結合済みのワイドテーブルが返されます。
• 統計処理の基本機能を組み込み済み。 correlate、regression、find_drivers、lag_analysis、seasonality_decompositionなどを備え、効果量、p値、平易な解釈を提供します。
• チャートを永続化。 publish_chartはPlotlyの仕様をautario.comに書き込みます。結果はautario.com/chart/{slug}のような永続的で埋め込み可能なURLになります | LLMが仕様を作成し、autarioが実データの行を取得するため、データが幻覚によって作られることはありません。
• LLMを選びません。 Claude、GPT、Gemini、ローカルモデルなど、MCPに対応するあらゆるものと連携します。

クイックデモ

サーバーをインストールしてから、次のような質問をアシスタントにしてみてください。モデルが適切なツールを選び、データの出典を引用して回答します。

Ask:    "Why did ROAS drop last week for this brand? Compare Meta Ads and Google Ads
         against Shopify revenue."
Tools:  get_my_workspace -> marketing_report
Output: Spend, revenue and ROAS per channel against the previous period, from the
        connected accounts of that brand only.

Ask:    "What drives US inflation? Look at money supply, oil prices, and unemployment."
Tools:  list_indicators -> find_drivers
Output: Ranked drivers with r, p-value, R squared per candidate.

Ask:    "Compare life expectancy in Germany, USA and Japan from 2000 to 2023, then publish a chart."
Tools:  compare_entities -> publish_chart
Output: Wide-format table joined on year, plus a permanent autario.com/chart/{slug} URL.

Ask:    "Is consumer confidence a leading indicator of US retail sales?"
Tools:  lag_analysis
Output: Cross-correlation peak at lag k, with interpretation in months.

Ask:    "Find a dataset on unemployment, build me a small app that charts it for
         Germany, publish it as unlisted and give me the link."
Tools:  search_datasets -> get_dataset_schema -> create_app ->
        update_app_manifest -> upload_app_bundle -> get_app_preview_url -> publish_app
Output: A live URL you own. No review queue, no waiting list, nobody to ask.

インストール

Claude Desktop、Cursor、Cline（stdio）

Mac/Linuxでは~/.config/claude/claude_desktop_config.json、Windowsでは%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonを使用します。

{
  "mcpServers": {
    "autario": {
      "command": "npx",
      "args": ["autario-mcp"]
    }
  }
}

クライアントを再起動してください。起動時にサーバーはツール数をstderrに出力します。

Claude Web、OpenAI Custom GPTs、任意のHTTP MCPクライアント

クライアントをホストされたエンドポイントに接続してください。インストールは不要です。

URL:        https://autario.com/mcp
Transport:  Streamable HTTP (POST /mcp)

ホストされたエンドポイントは、MCPプロンプトanalyze-dataset、create-chart、compare-countriesにも対応しています。

書き込みツールを有効にする（チャートの公開、データセットの作成）

API 認証情報を stdio 設定に追加するか、HTTP エンドポイントに x-api-key / x-api-secret ヘッダーとして送信してください。

{
  "mcpServers": {
    "autario": {
      "command": "npx",
      "args": ["autario-mcp"],
      "env": {
        "AUTARIO_API_KEY":    "your_key",
        "AUTARIO_API_SECRET": "your_secret"
      }
    }
  }
}

キーは autario.com/account で取得できます。

ツールリファレンス

57 個の MCP ツールを機能別に整理しています。

検索とクエリ

カタログを検索し、スキーマを確認して、行データを取得します。

ツール	アクセス	機能	パラメーター
search_datasets	read	キーワードで Autario データカタログを検索します | World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、ECB、US Census、SEC の数千件の正規化済み公開データセットに加え、独自のアップロードデータやコネクタータブなども検索できます...	query (string), category (string), visibility (string), limit (number), page (number), format (string)
discover_by_topic	read	公開 Autario カタログ（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、IMF、WHO、ECB、US Census、SEC）から、指定したトピックに最も関連性の高い検証済みデータセットを検索します。記事の作成を始めるときに使用してください...	topic (string), depth_pref (string), recency_window (string), limit (number)
list_indicators	read	公開カタログ全体（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、ECB、US Census、SEC）を対象とするセマンティックレイヤー、Autario 指標レジストリを参照します。各指標にはトピック（経済、健康...	topic (string), unit (string), frequency (string), entity_type (string), publisher (string), search (string), limit (number)
get_entity_profile	read	1 つのエンティティ（国、集計値など）で利用可能な指標を取得します。指標 ID とメタデータ、期間の範囲を観測数順に並べて返します。ページネーションに対応しています（1 回の呼び出しあたりのデフォルトは 100 件）。合計...	entity_id (string), topic (string), limit (number), offset (number), format (string)
get_dataset_info	read	特定のデータセットのタイトル、説明、発行元（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、ECB、US Census、SEC、または独自のコネクター）、カテゴリ、キーワード、行数など、完全なメタデータを取得します...	dataset_id (string), format (string)
get_dataset_schema	read	データセットの列名、データ型、合計行数、および機械可読な datasheet を取得します。query_dataset の呼び出し前（列を確認するため）と、チャート作成前（datasheet テ...）には必ず呼び出してください。	dataset_id (string), format (string)
query_dataset	read	1 つのデータセットの行をクエリします | World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、ECB、US Census、SEC の公開テーブル、または独自のアップロードデータ／コネクターテーブル（Google Search Console、GA4、Met...）	dataset_id (string), limit (number), offset (number), fields (string), sort (string), filter (array), aggregate (string), groupby (string), summary_only (boolean), non_null_only (boolean), format (string)
list_charts	read	Plotly で描画された Autario の公開チャートビジュアライゼーションを一覧表示します。公開カタログ（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、SEC）を基に作成されています。チャート ID、タイトル、分析結果、リンクされたデ...	q (string), limit (number), offset (number), format (string)
get_chart	read	ID またはスラッグで特定のチャートを取得します。コンパクトでトークン数を抑えた要約を返します（数メガバイトになる場合がある Plotly の生仕様や全データ配列は返しません）。タイトル、洞察／ナレーション、datasets_used（発行元を含む...）が含まれます。	chart_id (string), format (string)
chart_instructions	read	Builder の仕様スキーマリファレンスを取得します。chart_type の列挙型、タイプごとの必須／任意フィールド、パレットのオプション、軸の上書き形式、注釈の形式、具体例を返します。最初に一度だけ呼び出してください...	なし

データセット間の結合（オントロジー）

このツールの差別化要素です。共通の時間情報とエンティティのシャドー列を使って、データセット間の指標を結合します。関係を手動で設定する必要はありません。

ツール	アクセス	機能	パラメーター
get_entity_data	読み取り	1つのエンティティについて、複数の指標のデータを取得します。シャドー列を使って時間情報で自動的に結合するため、指標の提供元が異なる場合（World Bank の GDP と FRED の失業率など）でも利用できます。	entity_id (string)、indicators (array)、time (string)、full (boolean)、format (string)
compare_entities	読み取り	1つの指標について、複数のエンティティを比較します（例：World Bank の DEU、USA、CHN の GDP、または複数の国の FRED／Eurostat／OECD の系列）。デフォルトでは、エンティティごとの概要を返します（最初／最新…）。	entities (array)、indicator (string)、time (string)、full (boolean)、format (string)
verify_value	読み取り	主な情報源（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、ECB、US Census、SEC）に照らして、申告された値が正しいか検証します。ユーザーから「それは幻覚ではありませんか？」と尋ねられた場合や、…	indicator (string)、entity (string)、time (string)、expected (number)

統計分析

検証済みデータを対象に分析を実行します。出力には効果量、p値、平易な言葉による解釈が含まれます。

ツール	アクセス	機能	パラメーター
describe	read	単一の指標＋エンティティの要約統計量：n、平均値、中央値、標準偏差、最小値／最大値、四分位数、歪度、ヒストグラム。データの特徴（サンプルサイズ、com...）を把握できるよう、テストを実行する前に必ず最初に使用してください。	indicator (string), entity (string), time (string)
correlate	read	1つのエンティティについて、2つの指標間のピアソン相関とスピアマン相関を計算します。r、p値、n、人が読める形式の解釈を返します。「XはYと連動するか？」という質問に使用します。因果関係のd...も含まれます。	entity (string), a (string), b (string), time (string), full (boolean)
regression	read	1つのエンティティについて、y ~ xの線形回帰を行います。傾き、切片、R²、解釈を返します。「XはYをどのように予測するか？」という質問に使用します。World Bank、FRED、Euro...など、検証済みのautario指標で実行できます。	entity (string), y (string), x (string), time (string), full (boolean)
pct_change	read	指標の期間ごとの変化率を計算します。成長率（YoY、QoQ、MoM）や、「ドイツのGDPはどれくらい成長したか」「米国のCPIは前月比でどう変化しているか」といった質問に使用します。検証済みのautario指標で実行できます...	entity (string), indicator (string), time (string), period (string), full (boolean)
rolling_stats	read	指標のローリングウィンドウ統計量（平均／標準偏差／最小値／最大値／合計）を計算します。ノイズを平滑化し、トレンドを明らかにします。月次のFREDまたはEurostat系列の転換点を主張する前に使用してください。検証済みの...	entity (string), indicator (string), window (number), op (string), time (string), full (boolean)
calculate	read	Excel形式の演算子を使って、2つの指標から派生系列を作成します：ratio（A/B）、ratio_pct（A/B100）、diff（A-B）、sum（A+B）、product（AB）。各時点の結果と要約を返します。薄...に使用します。	a (string), b (string), entity (string), op (string), time (string), override (boolean), reason (string), full (boolean)
lag_analysis	read	複数のラグにおける相互相関を計算します。「AはBに先行するか、遅行するか？」に答えます。正のラグで |r| が最大になる場合、Aはその期間数だけBに先行します。よくある用途：「消費者信頼感はret...の先行指標か」	a (string), b (string), entity (string), max_lag (number), time (string)
seasonality_decomposition	read	加法分解 Y = trend + seasonal + residual を行います。系列から季節サイクルを取り除いて基調トレンドを明らかにするために使用します。月次または四半期データ（小売売上高、失業...）に最適です。	indicator (string), entity (string), period (number), time (string), full (boolean)
find_drivers	read	KPIの候補要因を1つずつ評価し、順位付けします。対象指標と複数の候補を指定すると、相関の強さ順に並べます。「KPIを動かす要因は何か？」という質問に最適です。順位付きリストを返し...	entity (string), target_indicator (string), candidates (array), time (string)
decompose_drivers	read	交絡要因を考慮した要因分析：対象指標をすべての候補要因に同時に回帰する重回帰を1つ実行し、ほかの候補要因を一定に保った場合の各効果を推定します。「それは...だった」と区別します。	entity (string), target_indicator (string), candidates (array), time (string), max_lag (number)
what_matters	read	1回の呼び出しで「これを説明する要因は何か？」に答えます。結果指標とエンティティを指定すると、結果を最もよく説明する他の指標を順位付けします。candidates を省略すると、オントロジーから候補を自動選択します (...	entity (string), outcome (string), candidates (string), time (string)

ライブ市場データ

上場企業の最新の株価情報です。古い学習データに基づく回答を避けられます。

ツール	アクセス	機能	パラメーター
get_company_snapshot	読み取り	SEC提出書類と結合したライブ市場データから、上場企業の最新の株式指標を取得します。株価、時価総額、業績、企業の財務情報についてユーザーから質問された場合は、必ずこれを使用してください。R...	ticker（文字列）、metrics（配列）

コネクター（AUTARIO_API_KEY が必要）

ホスト型で自動更新される REST-API テーブルです。アカウント所有者が Autario UI でコネクターを設定し、エージェントが一覧表示と更新を行います（認証情報は扱いません）。

ツール	アクセス	機能	パラメーター
list_connectors	読み取り	この Autario アカウントで設定されているプラットフォームコネクターを一覧表示します。検索、ウェブおよびプロダクト分析、広告、ソーシャル、コマース、決済、AI 利用状況、開発者向けプラットフォームが対象です。回答には、接続済みの各プラ...	なし
refresh_connector	書き込み、破壊的	接続済みプラットフォームの最新数値をただちに取得し、Autario 上のホスト型 Postgres テーブルを更新します。Search Console、Shopify、その他のコネクターなど、対象となるコネクターで動作します。	connector_id（文字列）

オンデマンドのグラフ

グラフを必要とするデータセットを閲覧し、データセットのグラフをリクエストします。

ツール	アクセス	機能	パラメーター
list_chart_candidates	読み取り	AUTARIO-INTERNAL のグラフキュー（管理者のみ）：まだ公開済みのグラフがないカタログデータセット（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、SEC）を関連性順に一覧表示します。これにより、コンテンツパイプラインが...	limit（数値）
request_chart	書き込み	AUTARIO-INTERNAL の高レベルなグラフリクエスト（管理者のみ）：サーバーがカタログデータセット（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、SEC）から Plotly グラフを作成します。仕様を作成する必要はありませんが、...	dataset_id（文字列）、query（文字列）、insight（文字列）、chart_type（文字列）、region（文字列）、time（文字列）

データアプリ

autario データアプリを実行し、検証可能な結果とライブのインタラクティブなグラフ（共有可能な URL と埋め込み可能な iframe）を取得します。アプリを起点に操作します。get_my_workspace（使用するすべてのアプリを1回の呼び出しで取得）→ get_app_context（1つのアプリのデータマップと KPI カタログ、agent_surface を取得）→ get_app_artifact（保存済みの正確なビューを取得）することで、アシスタントがユーザーと同じデータに基づいて回答できます。audience_360 は、呼び出し元自身の計算済みオーディエンスレポートを、セクションを選択して返します。

ツール	アクセス	機能	パラメーター
list_apps	read	autario のデータアプリ（アプリカタログ）を一覧表示します。各アプリの ID、名前、機能、公開ページの URL、data_scope（private = アプリが呼び出し元自身の接続済みデータ（Google Search Console、...）を使用すること）を返します。	format (string)
get_my_workspace	read	1 回の呼び出しで取得する、あなたのデータアプリのワークスペースです。呼び出し元のユーザーが有効化または接続したすべての autario アプリと、各アプリのプラットフォーム（Google Search Console、GA4、Google Ads、Meta Ads、YouTube、TikTok、Insta...）を返します。	format (string)
get_app_context	read	1 つの autario アプリの背後にあるデータマップです。何千ものデータセットを手探りするのではなく、アプリを起点にクエリできます。アプリのマニフェスト（アプリが取り込むデータ、読み取り元のコネクタープロバイダー | Go...）を返します。	app_id (string), format (string)
get_app_artifact	read	autario データアプリから保存済みアーティファクトを 1 つ読み込みます | ユーザーが保存した正確なビュー状態です（保存済みの SEO 360／Audience 360／Social 360／AI Visibility 360 レポート設定、Plotly チャート sp...）。	app_id (string), slug (string), format (string)
audience_360	read	Audience 360 | 接続済みの Google Search Console、GA4、ソーシャル（Facebook Page、Instagram、TikTok）コネクターデータを使ってサーバー側で決定論的に算出する、呼び出し元自身のオーディエンスレポートです (...	sections (array), range (string), from (string), to (string), channel (string), countries (string), brand_term (string), brand (string), instances (string), format (string)
seo_360	read	SEO 360 | 接続済みの GSC データからサーバー側で算出する、呼び出し元自身の決定論的な Google Search Console アクションレポートです（ユーザーがアプリで見る正確な数値 | 再計算なし、...）。	sections (array), days (integer), format (string)
social_360	read	Social 360 | 接続済みの Facebook Page、Instagram、TikTok、YouTube、LinkedIn（自身のプロフィールとページ）データを使ってサーバー側で算出する、呼び出し元自身の決定論的なソーシャルパフォーマンスレポートです (...	sections (array), days (integer), sort (string), instances (string), format (string)
ai_visibility_360	read	AI Visibility 360 | AI アシスタント（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、任意で Grok／DeepSeek／Mistral）全体における、呼び出し元自身のブランド可視性レポートです。保存済みの実行結果から決定論的に読み取ります (...	brand (string), sections (array), days (integer), format (string)
marketing_report	read	Marketing Report | サーバー側で派生済みの marketing_daily テーブルから決定論的に読み取る、呼び出し元自身のブランドマーケティングレポートです（ユーザーがアプリで見る正確な数値 | 再計算なし、...）。	sections (array), brand (string), client (string), period (string), from (string), to (string), instances (string), format (string)
projects	write	Projects | 呼び出し元自身のプロジェクトボードです。目標と主要な成果を決定論的に読み取り、書き込みます（この処理経路では LLM を使用しません）。チームが達成に合意したこと、取り組んでいること、担当者などを確認できます (...	action (string), group (string), id (string), title (string), brief (string), kind (string), stage (string), owner (string), contributors (array), country (string), function (string), resources_url (string), status (string), progress_pct (integer), key_result_id (string), objective_id (string), commitment (string), starts_on (string), ends_on (string), target (number), target_reason (string), baseline (number), unit (string), direction (string), manual_value (number), dataset_id (string), value_column (string), filter_column (string), filter_value (string), guards_id (string), guardrail_note (string), aggregation (string), country_column (string), country_values (array), sort (string), started_at (string), target_date (string), parent_id (string), budget_amount (number), budget_currency (string), spent_amount (number), effort_days (number), impact (integer), format (string)
bubble_or_not	read	Bubble Or Not? | 米国の公開企業の株価がファンダメンタルズを先行しているのか（または裏付けられているのか）を確認します。株価に、SEC 報告のファンダメンタル指標を 1 つ（売上高、純利益、希薄化後...）重ねて表示します。	ticker (string), metric (string), range (string), chart_type (string), scale (string)

データアプリを構築して公開する（AUTARIO_API_KEY が必要です）

autario 上で動作するアプリを構築し、審査待ちも問い合わせ先もなく、自分で公開できます。手順は create_app -> update_app_manifest -> upload_app_bundle（または write_app_artifact）-> get_app_preview_url -> publish_app で、すべてのレスポンスに next_step が含まれます。各ツールは、外部の開発者が直接呼び出すものと同じ REST エンドポイントを薄くラップしたものであり、エージェントはあくまでその所有者であり、それ以上のものではありません。

ツール	アクセス	機能	パラメーター
create_app	書き込み	autario 上に、自分が所有するデータアプリを1回の呼び出しで作成します。名前とエントリーを指定します。エントリーには、アプリがすでに動作している https URL、またはアプリの HTML 自体（自己完結型の単一ドキュメント、... のいずれかを指定できます。	name（string）、tagline（string）、entry_kind（string）、entry_url（string）、content（string）、content_type（string）、source_url（string）、datasets（array）
update_app_manifest	書き込み	自分が所有するアプリのマニフェストを更新します。名前、タグライン、エントリー URL、バージョン、ソースリポジトリ、および読み取りを許可された autario のデータセットや操作（consumed_datasets。これは sa...）を更新します。	app_id（string）、name（string）、tagline（string）、entry_url（string）、version（string）、source_url（string）、consumed_datasets（array）、tier（integer）、share（object）
upload_app_bundle	書き込み	自分が所有するアプリのコードをアップロードまたは置き換えます。自己完結型のエントリードキュメント（HTML または JavaScript、最大512 KB、バイナリ不可）をアップロードします。autario はこれを保存し、外部への...がないロックされたサンドボックス内で提供します。	app_id（string）、content（string）、content_type（string）、version（string）
write_app_artifact	書き込み	アーティファクトをアプリに保存します。自分が所有するアプリ自体の出力または保存状態です。アーティファクトは、後で get_app_artifact が読み取るものです。Plotly チャートの仕様、保存されたレポート設定、...	app_id（string）、artifact_id（string）、type（string）、title（string）、spec（object）、data（object）、visibility（string）
get_app_preview_url	読み取り	自分が所有するアプリを開くためのリンクと、その状態を返します。preview_url（自分だけがアプリを実行でき、World Bank、FRED、Eurostat、または自分のコネクターのデータを読み取る非公開で検索インデックスに登録されないページ、...）を返します。	app_id（string）
publish_app	書き込み	自分が所有するアプリを公開します。審査待ちも問い合わせ先もなく、すぐに反映されます。公開方法は2つあります。「public」にすると、autario アプリストアの Community apps にタイルが表示され、AI Vis...の隣に並びます。	app_id（string）、visibility（string）
unpublish_app	書き込み、破壊的操作	自分が所有するアプリを非公開に戻します。autario アプリストアから削除され、公開 URL は他の人には機能しなくなります。プレビュー URL から引き続き開けるのは自分だけで、World...の読み取りも継続します。	app_id（string）

書き込み（AUTARIO_API_KEY が必要です）

チャートを公開し、データセットを作成してデータを入力します。キーは autario.com/account で取得できます。

ツール	アクセス	説明	パラメーター
create_chart_from_spec	write	あらゆる autario データセット（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、SEC、自分でアップロードしたテーブルやコネクターのテーブル）に対応する、推奨のチャート作成方法です。構造化された Builder spec（chart_type + x_col + y_col[s] +...	builder_spec（object）、title（string）、insight（string）、narration（string）、dataset_ids（array）
publish_chart	write	自由形式の Plotly spec を使ってチャートを公開します。Builder spec では対応していない Plotly 機能（カスタム図形、複数軸のレイアウト、アニメーションフレーム）が必要な場合を除き、代わりに create_chart_from_spec を使用してください。R...	title（string）、plotly_spec（object）、insight（string）、narration（string）、dataset_ids（array）
update_chart	write, destructive	自分が所有する既存のチャートを更新します。チャートを作成した API キーのみが更新できます。以前公開したチャートの Plotly spec、タイトル、またはインサイトの変更に使用します。	chart_id（string）、plotly_spec（object）、title（string）、insight（string）、narration（string）
create_dataset	write	Autario に空のデータセットを新規作成します。公開カタログ（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、SEC）に追加されますが、is_public を設定しない限り自分だけが利用できます。データを入力するための dataset_id が返されます。	title（string）、description（string）、category（string）、is_public（boolean）
write_rows	write	自分が所有する既存のデータセット（create_dataset で作成したもの）に行を追加します。自分の数値、計算した派生テーブル、または World Bank / FRED / Eurostat の結果から集めた系列などに使用します...	dataset_id（string）、rows（array）
clear_rows	write, destructive	スキーマと列を維持したまま、自分が所有するデータセットのすべての行を削除します。再インポート前に自分でアップロードしたテーブルを更新する場合に便利です。自分のデータセットのみアクセスできます | 公開...	dataset_id（string）
delete_dataset	write, destructive	自分が所有するデータセットと、そのすべてのデータを完全に削除します。この操作は取り消せません。データセットの所有者のみ削除できます | 公開カタログ（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、SEC）は...	dataset_id（string）
report_data_issue	write	autario のデータセットまたはチャート（World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、ECB、US Census、SEC、またはカタログ内のその他の公開元）で見つけたデータ品質の問題を報告し、エンジンによる修正に役立てます...	dataset_id（string）、finding_type（string）、severity（string）、evidence（object）、detail（string）

管理

キュレーター専用。他の呼び出し元には表示されません。

ツール	アクセス	説明	パラメーター
get_traction_overview	read	ADMIN/CURATOR ONLY、autario 自身のトラクションを確認します。3 つの実際のシグナルソースを統合したレポートです。実際の人間のリーチ（GA4-humans）、MCP／エージェントのチャネル（mcp_tool_call の量、成功率、上位ツール）...	none
get_engine_report	read	ADMIN/CURATOR ONLY、autario 自身の取り込みエンジンを確認します。World Bank、FRED、Eurostat、OECD、WHO、IMF、ECB、US Census、SEC からカタログにデータを取り込むパイプラインの機械可読な健全性情報です。ONE s...	trends（boolean）、trend_days（integer）、format（string）

autario.js：すべてのアプリに組み込まれたデータ SDK

create_app または upload_app_bundle で公開したアプリは、ネットワーク接続のないロックダウンされたサンドボックスで実行されます。データの読み取りには autario.js を使用します。これは autario が提供するすべてのアプリにインラインで組み込まれるため（<script src="https://autario.com/autario.js"></script> タグは省略できます）。各呼び出しは、そのアプリを見ているユーザーと、そのユーザーのロールとして実行されます。オーナーと、オーナーが招待したチームメンバー（リーダー、エディター、管理者）にはアプリが宣言したデータセットが表示され、第三者には公開カタログデータのみが表示されます。キーやトークンがアプリに渡されることはありません。

<script src="https://autario.com/autario.js"></script>
<script>
  (async () => {
    const { app, user } = await autario.ready();          // user.role: owner | admin | editor | reader | visitor
    const [first] = await autario.datasets();             // the datasets this app declares
    const rows = await autario.query(first.id, { limit: 10, orderBy: 'date desc' });
    await autario.artifacts.set('last_view', { id: first.id });   // editor or higher
  })();
</script>

ユーザー自身のテーブルは、create_app の datasets: [ids] で宣言します。詳細なリファレンスは、autario.com/developer/docs/autario-js をご覧ください。

環境変数

変数	デフォルト	用途
AUTARIO_API_URL	https://autario.com	API のベース URL です。セルフホストの場合にのみ上書きしてください。
AUTARIO_API_KEY	未設定	書き込みツールに必要です。読み取りツールは匿名で利用できます。
AUTARIO_API_SECRET	未設定	API キーに対応するシークレットです。

データソース

World Bank、FRED、Eurostat、OECD、IMF、ECB、WHO、US Census Bureau、およびユーザー投稿のデータセットです。すべてのデータセットレコードには、一次公開元へのリンクである source_url が含まれています。最新のカタログは、autario.com/data でご覧いただけます。

開発

このパッケージは autario モノレポの一部です。ツール定義は tools.js にあります（単一の信頼できる情報源であり、remote.js の HTTP トランスポートと共有されています）。上記のツールリファレンスのセクションは自動生成されます。

# regenerate the README Tool Reference from tools.js
npm run build-readme

# verify README is in sync (used in CI)
npm run check-readme

リンク

• autario.com | データセット、チャート、オントロジー
• ドキュメント | API と MCP のリファレンス
• エージェントガイド | すべてのツールとエンドポイントを機械可読形式で説明したもの
• 課題 | バグ報告と機能リクエスト

ライセンス

MIT.