Dataassist-IO

DataAssist-IO MCP サーバー

データベース、ファイル、データウェアハウスを Claude、ChatGPT、その他の MCP 対応クライアントに接続し、チームが自然言語で安全に読み取り専用でクエリできるようにします。

DataAssist-IO は、ホスト型のマルチテナント Model Context Protocol サーバーです。組織が登録してデータソースを接続すると、ユーザーはお気に入りの LLM クライアントから自然言語でそのデータをクエリできます。エンドユーザーに SQL の知識は必要ありません。また、明示的に許可した範囲を超えてデータがコピーされたり、公開されたりすることはありません。

これはリモート MCP サーバーであり、ご自身でインストールしたり実行したりする必要はありません。認証済み URL を通じて接続します。

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接続

エンドポイント	https://app.dataassist.io/mcp
トランスポート	Streamable HTTP
認証	OAuth 2.1（動的クライアント登録）

DataAssist-IO のアカウントと、少なくとも 1 つの接続済みデータソースが必要です。dataassist.io で登録 →

Claude から接続する

Claude（デスクトップまたはウェブ）で、次の URL を指定するカスタムコネクターを追加します。

https://app.dataassist.io/mcp

Claude の案内に従って OAuth でサインインします。認証すると、組織のテーブルがクエリ可能なツールとして表示されます。

ChatGPT から接続する

DataAssist-IO は公開済みの ChatGPT アプリとして利用できます。手動で設定する必要はありません。

ChatGPT で DataAssist-IO アプリを開く →

アプリを起動し、プロンプトが表示されたらサインインして、データのクエリを開始します。

任意の MCP クライアントから接続する

Streamable HTTP トランスポートと OAuth に対応したクライアントで、上記のエンドポイントを指定します。サーバーは OAuth の検出（/.well-known/oauth-protected-resource）を実装しているため、対応クライアントは自動的に認証方法をネゴシエートします。

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できること

接続すると、アシスタントは管理者が公開したテーブルに対して、次の読み取り専用ツールを使用できます。

ツール	用途
list_tables	利用可能なテーブルを確認します
describe_table	テーブルの列と型を確認します
get_table_metadata	整備済みの説明、タグ、列ごとのドキュメントを読み取ります
get_sample_data	数行のサンプルをプレビューします
query_data	読み取り専用の SQL SELECT を実行します（MySQL、Postgres、BigQuery、Redshift）
query_collection	読み取り専用の集計パイプラインを実行します（MongoDB、AWS DocumentDB）

すべてのツールは設計上、読み取り専用です。クエリは SELECT のみとして検証され、読み取り専用のデータベースセッションで実行されます。アシスタントがデータを変更または削除することはできません。

対応データソース

• ファイル： CSV、Excel、SFTP 経由で配信される CSV
• データベース： MySQL、PostgreSQL、MongoDB、AWS DocumentDB
• データウェアハウス： Google BigQuery、Amazon Redshift

ファイルベースのデータソースは、お客様に代わって Apache Iceberg テーブルとしてインポート、保存されます。ライブデータベースとデータウェアハウスはその場でクエリされるため、データがコピーされることはありません。

セキュリティとガバナンス

• 組織ごとの分離 — すべてのクエリは組織の範囲内に限定され、各テナントがお互いのデータを見ることはありません。
• OAuth 認証 — 共有 API キーは不要です。ユーザーごとに本人確認を行います。
• チームレベルのテーブル許可 — 管理者は各チームがアクセスできるテーブルを正確に制御できます。
• 完全な監査証跡 — すべてのツール呼び出しを記録し、オプションで SOC2 グレードのリクエスト／レスポンス記録を利用できます。
• 読み取り専用の強制 — SELECT のみのアクセス検証と読み取り専用の DB セッションを組み合わせ、多層防御を実現します。

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はじめに

1. アカウントと組織を作成します。
2. データソースを接続します — CSV をアップロードするか、ダッシュボードからデータベース／データウェアハウスを接続します。
3. テーブルをチームに公開し、整理されたメタデータを追加します（任意ですが、回答の品質が向上します）。
4. 上記のエンドポイントを使用して、LLM クライアントにコネクターを追加し、サインインします。
5. データについて、自然な言葉で質問します。

リンク

• 🌐 ウェブサイト：https://dataassist.io
• 🔌 MCP エンドポイント：https://app.dataassist.io/mcp
• 📖 Model Context Protocol：https://modelcontextprotocol.io

このリポジトリについて

このリポジトリは、DataAssist-IO MCP サーバーのレジストリー掲載用の公開ページです。DataAssist-IO はホスト型サービスです。サーバーは DataAssist-IO のインフラストラクチャで実行されるため、ここで複製またはデプロイするコードはありません。製品に関するご質問やサポートについては、dataassist.ioをご覧ください。