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Databar.ai

Databar.ai

認証済みおすすめリモート
databar.aiデータ・分析529 週間前に更新

Databar.ai について

Databar.aiのデータエンリッチメントAPIに接続するMCPサーバーです。データの検索や補完を行うAIアシスタントや業務チーム向けに、複数プロバイダーのウォーターフォール処理、バッチ処理、テーブル管理を提供します。

主な機能

  1. 01データエンリッチメントの検索と実行
  2. 02一括処理とプロバイダーのウォーターフォール
  3. 03テーブルの作成と管理
  4. 04行の挿入・更新・アップサート
  5. 05非同期タスクのポーリングと結果キャッシュ

活用シーン

  1. 01人物のLinkedInプロフィール検索
  2. 02メールアドレスの検証や連絡先の検索
  3. 03連絡先や企業データの一括補完
  4. 04テーブル管理と行単位のエンリッチメント実行

MCP 対応

このMCPサーバーは、エンリッチメント、ウォーターフォール、テーブル管理のツールを通じてDatabar.aiのデータエンリッチメントAPIをMCPクライアントに公開します。

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。

エンドポイントhttps://mcp.databar.ai/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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

Databar MCP Server

Model Context Protocol(MCP)サーバーです。Claude のような AI アシスタントが Databar.ai のデータエンリッチメント API を利用できるようにします。自然言語を使って、数百のデータプロバイダーにわたるデータエンリッチメントを検索、設定、実行できます。

機能

  • スマートなエンリッチメント検索 — キーワードやカテゴリでエンリッチメントを検索、絞り込みできます
  • 自然言語インターフェース — 「David の LinkedIn プロフィールを取得して」と依頼すると、適切なエンリッチメントが自動的に実行されます
  • 一括操作 — 一括エンリッチメントと一括ウォーターフォールに対応し、1 回の呼び出しで多数のレコードをエンリッチできます
  • テーブル管理 — テーブルの作成、列の管理、行の挿入、更新、アップサートができます
  • ウォーターフォール対応 — 1 つ成功するまで複数のデータプロバイダーを順番に試します
  • 非同期処理 — 手動操作なしで、結果を自動的にポーリングします
  • インテリジェントなキャッシュ — 結果を 24 時間キャッシュし、API 呼び出しとコストを削減します
  • エラー処理 — 指数バックオフで再試行し、わかりやすいエラーメッセージを表示します

クイックスタート

前提条件
インストールとビルド
git clone https://github.com/databar-ai/databar-mcp-server.git
cd databar-mcp-server
npm install
npm run build
Claude Desktop の設定

Claude Desktop の設定ファイルを編集します。

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "databar": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/databar-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "DATABAR_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動します。「どの Databar ツールを利用できますか?」と質問して、動作を確認してください。

使用例

人の LinkedIn プロフィールを探す

「David Abaev の LinkedIn プロフィールを取得して」

Claude が LinkedIn エンリッチメントを検索して適切なものを選び、実行してプロフィールデータを返します。

メールアドレスを確認する

「[email protected] のメールアドレスを確認して」

ウォーターフォールを使ってメールアドレスを探す

「Google の John Smith のメールアドレスを探して」

結果が返されるまで、複数のプロバイダーを試すウォーターフォールを実行します。

リストを一括エンリッチする

「この 10 件のメールアドレスに企業データを追加して:[list]」

一括エンリッチメントを使って、すべてのレコードを 1 回の API 呼び出しで処理します。

テーブルデータを管理する

「自分のテーブルを一覧表示して」
「テーブル abc-123 に name と email の列を持つ行を 5 件作成して」
「テーブル abc-123 の列を取得して」

利用可能なツール

エンリッチメント
ツール説明
search_enrichmentsキーワードやカテゴリでエンリッチメントを検索します
get_enrichment_detailsエンリッチメントのパラメーター、価格、レスポンスフィールドを取得します
run_enrichment単一のエンリッチメントを実行します(自動ポーリングとキャッシュ対応)
run_bulk_enrichment複数の入力に対してエンリッチメントを一括実行します
ウォーターフォール
ツール説明
search_waterfalls利用可能なウォーターフォールエンリッチメントを検索します
run_waterfallウォーターフォールを実行します(プロバイダーを順番に試します)
run_bulk_waterfall複数の入力に対してウォーターフォールを一括実行します
テーブル
ツール説明
create_table新しい空のテーブルを作成します
list_tablesワークスペース内のすべてのテーブルを一覧表示します
get_table_columnsテーブルの列スキーマを取得します
get_table_rowsページネーションを使って行を取得します
get_table_enrichmentsテーブルに設定されたエンリッチメントを一覧表示します
add_table_enrichment列のマッピングを指定して、テーブルにエンリッチメントを追加します
run_table_enrichmentテーブル内のすべての行に対してエンリッチメントを実行します
行の操作
ツール説明
create_rows重複排除オプションを指定して、最大 50 行を挿入します
patch_rowsID を指定して、既存の行のフィールドを更新します
upsert_rows照合キーに基づいて行を挿入または更新します
アカウント
ツール説明
get_user_balanceクレジット残高とアカウント情報を取得します

設定

すべての設定は環境変数で変更できます。

変数デフォルト説明
DATABAR_API_KEY(必須)Databar API キー
DATABAR_BASE_URLhttps://api.databar.ai/v1API のベース URL
CACHE_TTL_HOURS24結果キャッシュの有効期間(時間)
MAX_POLL_ATTEMPTS150非同期タスクの最大ポーリング回数
POLL_INTERVAL_MS2000ポーリング間隔(ミリ秒)

仕組み

非同期タスクの処理
  1. サーバーが Databar API に実行リクエストを送信します
  2. API が task_id を返します
  3. サーバーは /v1/tasks/{task_id} を 2 秒ごとに自動でポーリングします
  4. ステータスが completed になると、結果が返されます
  5. データの有効期限が切れている場合(保持期間は 1 時間)、gone ステータスを適切に処理します
キャッシュ
  • 結果はデフォルトで 24 時間キャッシュされます
  • キャッシュキー:エンリッチメント ID +シリアライズされたパラメーター
  • キャッシュされた結果ではクレジットを消費しません
  • 最新のデータを取得するには、skip_cache: true を使用します
スマートな分類

AI アシスタントが適切なツールを選択できるよう、エンリッチメントは自動的に分類されます(人物、企業、メール、電話、ソーシャル、財務、検証)。

開発

npm run dev      # Run with tsx (hot reload)
npm run build    # Compile TypeScript
npm start        # Run compiled output
プロジェクト構成
databar-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts           # MCP server entry point & tool handlers
│   ├── databar-client.ts  # Databar API client with polling
│   ├── cache.ts           # In-memory cache with TTL
│   ├── types.ts           # TypeScript type definitions
│   └── utils.ts           # Helpers & categorization
├── dist/                  # Compiled output (generated)
├── package.json
├── tsconfig.json
└── .gitignore

トラブルシューティング

問題解決方法
サーバーに接続できないAPI キーを確認し、再ビルド(npm run build)して、Claude Desktop を再起動してください
「エンリッチメントが見つかりません」より広範な検索クエリを試してください。リストのキャッシュは 5 分ごとに更新されます
「タスクがタイムアウトしました」エンリッチメントによっては時間がかかります。MAX_POLL_ATTEMPTS を増やしてください
「タスクデータの有効期限が切れています」データの保存期間は 1 時間のみです。エンリッチメントを再実行してください
「無効な API キー」.env または Claude Desktop の設定にタイプミスや余分なスペースがないか確認してください

リソース

ライセンス

MIT

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MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。