Basedash について
Basedashは、ライブの企業データを扱うチーム向けのリモートBI MCPサーバーです。MCPクライアントから質問してガバナンスされた回答を得られるほか、ダッシュボードやチャートを作成・編集・確認できます。
主な機能
- 01ライブのワークスペースデータへの質問
- 02ワークスペースのデータソース一覧
- 03ダッシュボードの作成と編集
- 04チャートの作成と編集
- 05ダッシュボードとチャートの確認
活用シーン
- 01自然言語で企業データを照会
- 02利用可能なデータソースの確認
- 03ダッシュボードやチャートの作成・調整
MCP 対応
リモートMCPサーバーとして、Streamable HTTP経由で各ツールを提供します。クライアントはブラウザーOAuthで接続し、APIキーは不要です。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://charts.basedash.com/api/public/mcpclaude mcp add --transport http com-basedash https://charts.basedash.com/api/public/mcp{"mcpServers":{"com-basedash":{"type":"http","url":"https://charts.basedash.com/api/public/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"com-basedash":{"type":"http","url":"https://charts.basedash.com/api/public/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"com-basedash":{"type":"http","url":"https://charts.basedash.com/api/public/mcp"}}}{"mcpServers":{"com-basedash":{"serverUrl":"https://charts.basedash.com/api/public/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
Basedash MCP
Basedash 向けのリモート MCP サーバーです。Basedash は AI ネイティブな BI プラットフォームです。Claude、Cursor、ChatGPT、その他の MCP クライアントをライブの企業データに接続し、ガバナンスの効いた回答を得られます。
エンドポイント： https://charts.basedash.com/api/public/mcp
トランスポート： Streamable HTTP
認証： ブラウザー OAuth（API キー不要）
ツール
| ツール | 機能 |
|---|---|
ask_question | ライブのワークスペースデータについて質問し、ガバナンスの効いた回答を取得します |
get_data_sources | ワークスペースで利用できるデータソースを一覧表示します |
create_dashboard | ダッシュボードを作成し、永続的な Basedash URL を返します |
edit_dashboard | ダッシュボードを編集し、永続的な Basedash URL を返します |
create_chart | チャートを作成します。必要に応じてダッシュボードに追加でき、利用可能な場合は Basedash URL とスクリーンショットへのリンクも返します |
edit_chart | チャートを編集し、利用可能な場合は Basedash URL とスクリーンショットへのリンクを返します |
list_dashboards | ワークスペース内のダッシュボードを一覧表示します |
get_dashboard | ダッシュボードとそのチャートを取得します |
list_charts | ワークスペース内のチャートを一覧表示します |
get_chart | チャートとその詳細を取得します |
接続
上記のエンドポイントを任意の MCP クライアントに指定し、Basedash OAuth プロンプトを完了してください。
ドキュメント：basedash.com/features/mcp-server
レジストリ
com.basedash/mcp として公式 MCP レジストリに公開されています。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。