DataFinder MCP

DataFinder MCP｜ChatGPT で火山引擎のデータを分析

SQL 指標では、辞書で明確なテーブルと列をバインドできるようになり、プレビュー、クエリ、件数に関する追加質問を一貫して処理できます。保存済みの日付を引き継ぎ、一時的に日付やフィルターを上書きしません。旧指標は先にバインドを補完して確認する必要があります。インポート時も、まずプレビューを行います。

npm · MCP Registry

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DataFinder を、いつでも対話できる AI データ分析ワークベンチに。

DataFinder MCP は、火山引擎 DataFinder を ChatGPT に接続し、プロダクト担当者、運用担当者、データアナリストが自然言語でレポートを検索し、リテンションを分析し、コンバージョンファネルを分解し、指標を比較して、分析結果をレポートとしてエクスポートできるようにします。「調べて」から「チャネル別に分けて見て」まで、一連の対話の中でデータ分析を続けられます。

MCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）で AI とデータツールを接続し、クエリ、分析、指標辞書、タスク記録、制御された設定管理をカバーする 52 個のツールを提供します。サービスをクラウドにデプロイすれば、個人のコンピューターを常時起動しておく必要はありません。

あらゆる業務上の問いを、根拠のある答えへとより早く導きます。

DataFinder MCP は、火山引擎 DataFinder を ChatGPT に接続し、対話型分析、リテンション分析、コンバージョンファネル、指標辞書、レポートのエクスポートを実現します。

保存済み SQL のイベント日付パラメーターのクエリに対応しています。まず予定日をプレビューしてから、既存のレポートを実行します。日付をまたぐ場合や保存済み設定が変更された場合は、再度プレビューが必要です。一時的なパラメーターの上書きには対応していません。クラウドにデプロイすれば、個人のコンピューターがオフラインでも実行できます。本機に npm でインストールしたバックグラウンドプロセスを使用する場合は、ホストを起動したままにする必要があります。

52 個のツールを含む完全版をインストール

0.2.5 独立インストールパッケージには、52 個のツールすべて、独立した SQLite データベース、永続タスク、個別に実行するバックグラウンドプログラムが含まれます。ローカルおよび上流への変更はデフォルトで無効になっています。有効にした場合も、プレビュー、確認、再読み込みが必要です。Node.js 24 以降が必要です。 保存済み SQL では、列名の候補を取得し、結果テーブルを 1 つ選択して明確な列名を指定し、プレビューを固定してから読み取り専用で実行できます。日付は引き続き保存済み SQL の設定が使われ、自動的に書き換えられることはありません。CTE の出力列は候補としてのみ扱われ、業務上の意味は推測しません。

中国語の独立インストール手順 · 初心者向けインストールとトラブルシューティング · 英語のインストール手順 · 52 個のツール一覧

方法の選択	実行するもの
独立 MCP インストールパッケージ	本機の stdio クライアント、独立した SQLite、自分専用のバックグラウンドプログラム
ウェブワークベンチ	個別のクラウドデプロイ、D1、ログインゲートウェイ。ChatGPT ウェブから接続するにはリモートサービスが必要です
以下のブラウザーデモ	あらかじめ用意された質問と架空のデータ。MCP クライアント接続は確立しません

インストール：npm install @cyuanxv/[email protected]。npx -y @cyuanxv/[email protected] で起動することもできます。先に独立インストール手順に従って環境変数を設定してください。

まずは見てから、実際に試してみましょう

デモ動画を見る（43 秒） · MP4 をダウンロード · 中国語字幕 · 初心者向けインストールとトラブルシューティングガイド

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1080p、中国語字幕付き、音声なし。「質問 → チャネル別の結果を確認 → iOS のみ表示 → CSV にエクスポート」の流れを紹介します。架空のデータとあらかじめ用意された質問を使用し、実際の画面を編集したものです。実際の ChatGPT の会話ではありません。

以下はローカルデモの実際のスクリーンショットで、すべて架空のデータを使用しています。あらかじめ用意された質問をクリックして分析を実行し、iOS で絞り込んで CSV にエクスポートします。ChatGPT や実際の DataFinder アカウントには接続しません。

中国語のインストールとデモのチュートリアル · 英語のセットアップガイド

cd site
npm ci
npm run demo

ターミナルに表示された http://127.0.0.1:4178/?lang=zh を開いてください。初回インストール時にはネットワークが必要です。デモの実行にキーは不要で、プロジェクトで実際に使われている分析、検証、エクスポートのコードを使用します。

一言で、データ分析を始める

自分のアカウントを接続して権限を設定したら、ChatGPT で次のように質問できます。

• 「昨日のアクティブユーザーを調べて、チャネル別、システム別に分けて見てください。」
• 「新規ユーザーの翌日リテンションを、前週と比較してください。」
• 「アプリの起動から支払い完了までのコンバージョンファネルを分析してください。ウィンドウは 1 日に設定してください。」
• 「今日の現時点までのイベント数を、時間別に表示してください。」
• 「先ほどの条件を引き継いで、iOS のみを表示し、結果をエクスポートしてください。」
• 「この指標を辞書に追加して、まず定義とプレビューを見せてください。」

ChatGPT が質問を理解してツールを呼び出し、ワークベンチがパラメーターを検証してクエリを実行し、データソースと品質に関する注意事項を返します。「新規ユーザー」「収益」「コンバージョン」などの業務上の定義が関わる場合は、異なる意味のデータが混在しないよう、指標の定義を明確に指定できます。

日々の分析に役立つツール一式

機能	できること
自然言語でのデータ検索	ChatGPT でレポートを検索し、指標をクエリして、フィルターやグループ分けを追加します
ユーザー行動分析	イベント、リテンション、コンバージョンファネル、分布、ライフサイクルなどの分析機能を利用します
当日および時間別分析	当日の現時点までのデータを確認し、時間別または指定した時間帯でクエリします
指標辞書	名称、定義、データソース、バージョンを保存し、後続の分析で定義を参照できるようにします
継続的な追加質問	既存の条件を引き継いで変更内容をプレビューし、新しい条件で分析を続けます
数式と結果の比較	指標を組み合わせ、期間やグループを比較して、説明に必要なコンテキストを保持します
分析レポートのエクスポート	CSV と Excel で読み取れる形式にエクスポートし、振り返りや共同作業に役立てます
クラウドタスクと記録	タスクの進捗、クエリ条件、過去のバージョンを保存し、後から確認できるようにします
設定管理	対応するメタデータ、仮想オブジェクト、ルールベースのセグメントを、まずプレビューし、次に確認してから、再度読み込みます

分析の種類ごとのパラメーター対応範囲と利用可否は、実装、上流インターフェース、アカウント権限によって異なります。詳しい制限については、以下の「機能の制限」をご覧ください。

検索できるだけでなく、理解でき、追跡できる結果を

指標の定義を残します。 分子、分母、重複排除ルールを毎回説明する必要はありません。指標辞書に定義とデータソースを保存し、後続の分析でバージョンを指定して使用できます。

追加質問をつなげます。 全体からチャネル別へ、チャネル別からプラットフォーム別へと、前回の分析条件を引き継ぎ、差異を確認してから分析を続行できます。

結果の根拠を確認できます。 クエリ元、日付範囲、品質に関する注意事項を保持します。欠落、失敗、不完全な結果には明確な状態を示し、結論の検証に役立てます。

変更内容を確認できます。 設定変更は、まずプレビューを表示し、確認後に実行してから、結果を読み込んで検証するため、誤変更を減らせます。

どのような方に適していますか？

• プロダクトマネージャー：機能の利用状況、リテンション、主要なコンバージョン経路を分析します。
• グロースチームと運用チーム：チャネル、プラットフォーム、ユーザー条件別に実績を分解し、振り返り用のデータをエクスポートします。
• データアナリスト：指標の定義を管理し、分析条件を再利用して、結果と定義を検証します。
• AI ツール開発者：DataFinder OpenAPI と MCP の接続方法を参考に、独自のデータ分析ワークフローを拡張します。

よくある質問

ChatGPT から DataFinder を直接クエリできますか？

このプロジェクトが提供する MCP サービスを通じて、接続済みのデータツールを呼び出せます。使用前にサービスをデプロイして自分の DataFinder アカウントを設定し、ChatGPT に接続する必要があります。また、利用可否はクライアントの MCP 対応状況とアカウント権限にも左右されます。

SQL を書かずにデータを分析できますか？

レポート、イベント、リテンション、ファネルなど、対応済みの分析であれば、自然言語で要件を説明し、ChatGPT に対応するツールを呼び出させることができます。複雑な業務では、指標の定義とデータソースを明確にする必要があります。このプロジェクトでは、制限のない任意の SQL 実行は提供していません。

コンピューターを常に起動しておく必要がありますか？

クラウドにデプロイすれば、クエリサービスはクラウドで実行されるため、個人のコンピューターを継続して起動しておく必要はありません。初回のデプロイと設定は、ご自身で行う必要があります。

他の人のデータやキーが付属していますか？

いいえ。ソースコードに含まれるのは架空のサンプルのみです。利用者は自分のアカウント、データベース、権限を設定する必要があります。実際のキーは、MCP クライアントの安全な環境設定、またはサーバーのシークレット設定にのみ保存してください。

检查与验证

当前源码通过 459 项自动化测试、36 项独立版集成检查、TypeScript 类型检查和生产构建，源码包解压后也完成测试复核。自动化测试和演示使用模拟数据，另完成有限的真实只读验收；这些结果不代表每个租户或部署平台均已验证。

本地检查

建议使用 Node.js 24 LTS、npm 和 Python 3（签名兼容性测试需要）。独立包至少要求 Node.js 24；下面的命令用于检查 site 中的网页工作台源码。

cd site
npm ci
npm test
npm run typecheck
npm run build

测试使用注入的模拟响应，默认禁止全局 fetch 访问真实接口。无需提供任何密钥。不要为了运行测试接入生产数据库。

npm run dev 可启动本地开发服务器。项目沿用 Sites / Cloudflare D1 架构，页面认证依赖平台网关，普通本地启动可能跳到登录入口。构建成功不等于已完成独立平台部署。请勿把开发服务器暴露在公网。

配置云端网页工作台

独立安装包请按独立安装教程设置环境变量、独立 SQLite 和 stdio 连接。下面的 D1 和登录网关步骤只适用于云端网页工作台。

1. 修改 site/lib/datafinder/scope-config.mjs：填写自己的项目、应用、主体、看板和报表编号，以及 PUBLIC_BASE_URL 访问地址。当前编号全部是虚构占位值。
2. 在服务器的秘密配置中设置 DATAFINDER_AK、DATAFINDER_SK 和 DATAFINDER_OWNER_USER_ID。变量说明见 site/.env.example，不要把真实值提交到 Git。
3. 提供独立的 D1 数据库绑定 DB，在新数据库应用 site/drizzle/ 迁移。不要连接他人的现有数据库。
4. 配置可信认证网关：它必须验证用户身份、清除外部伪造的 oai-authenticated-* 请求头，再注入可信身份；禁止绕过网关访问源站。接口要求绑定的账号匹配。详见 SECURITY.md。
5. 使用自己的测试账户逐项验收。默认 API 域名为 analytics.volcengineapi.com；其他地区、套餐和 API 权限需自行确认。site/.openai/hosting.json 没有任何现有部署的 project_id。

保持 DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE=false，直到明确需要授权整个项目的查询范围。代码保留预览、确认与回读功能；执行元数据或分群变更可能改变上游配置。不要自动确认写入请求。

功能边界

• 保留查询、筛选、字典、公式、条件版本、报告导出及管理功能的代码。
• 示例字典、业务口径默认未确认，需要使用者自行定义。
• 标签、业务维度、某些原生报表管理能力依赖厂商套餐、权限或尚未验证的接口。请勿将目录中出现的功能理解为所有租户都已可用。
• 独立版已完成 36 项安装与集成检查，以及有限的真实只读查询、后台执行和下载验收；不代表每个火山接口、租户、云端页面或 ChatGPT 网页连接均已验收。上游修改只用虚构数据测试。

发布前

本包不含 .git，没有远程仓库地址或旧作者历史。需要发布时，应从这份源码新建仓库，不能复制原项目的 Git 历史。

本项目采用 MIT License，版权署名为 cyuanxv。第三方代码与依赖继续适用各自的许可证，详见 第三方声明。

作者与交流

Twitter / X： @cyuanxv

欢迎交流 DataFinder、ChatGPT 数据分析和 MCP 工具开发。

GitHub 仓库简介、Topics 和分享封面设置

完整独立 MCP 安装包（52 个工具，含数据库与后台任务）：安装、配置与 Registry 登记说明

发布前账号核对与发布清单

Analysis acceptance boundaries / 分析验收范围