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Datris — AI エージェントのためのデータコントロールプレーン

datris.ai · ドキュメント · MCP レジストリ · PyPI

⭐ Datrisが役に立ったら、リポジトリにスターを付けてください — 他の人が見つけやすくなります。

エージェントはDatrisにデータを求めます。Datrisはデータを見つけて取得し、検証して、すでに運用しているストアに格納し、来歴情報を添えて返します。MCP経由で動作し、キーを保持することはありません。ウェアハウスやデータレイクの隣に位置し、それらに取って代わるものではありません。

90秒でご覧ください — 必要なデータを説明すると、アシスタントがタップを作成して実行し、データを格納します。

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Datrisを選ぶ理由

https://github.com/user-attachments/assets/ba3de886-1413-4d92-92bb-99018cfaff38

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エージェントはすでにデータを取得、検証、ロードしています。コントロールプレーンがなければ、その作業はうまく行われません。Datrisは、そうした作業を一元管理されたインターフェースの背後にまとめます。

• MCPの窓口を一本化 — 1つのMCPサーバーに79個のツールを集約。Claude、Cursor、その他のMCP対応エージェントは、79個の連携を個別に学ぶ代わりに、1つのインターフェースを学習します
• Vaultを介した認証情報の仲介 — エージェントは名前でシークレットを参照し、キーを保持することはありません。エージェントが作成したコードは、キーを含まない隔離コンテナで実行されます
• スコープを限定したキー、承認ゲート、監査ログ — 各エージェントには、許可された機能に限定された専用のAPIキーが割り当てられます。エージェントポリシーにより、エージェントが各アクションを実行するか、人の承認を待つか、拒否されるかが決まります。有効にすると（USE_AUDIT_LOG=true）、監査ログに実行者と操作内容が記録されます。デフォルトではベストエフォートで記録され、厳格モードでは欠落なく記録されます
• 実行ごとに記録 — すべての実行についてジョブの状態と行数を記録し、行には来歴情報を付与します。生成されたスクリプトはすべてGitでバージョン管理されます
• 永続的な状態 — パイプラインと同期ブックマークはチャットではなくプラットフォームに保存されるため、スクリプトを再生成しても途中の状態が失われません
• 運用ループ — 取得（AI生成のタップ）→ 検証（平易な言葉で記述するルール）→ 格納（複数の宛先に対応するパイプライン）→ 観測（来歴情報とジョブの状態）→ 説明と修復（AIによるエラーの説明）。監査ログを有効にすると、毎回同じ監査証跡が残ります（厳格モードを参照）
• あらゆる環境でセルフホスト可能 — オンプレミス、任意のクラウド、またはノートPCで利用できます。インフラは100％オープンソース（MinIO、PostgreSQL、MongoDB、Kafka、Vault）で、ライセンスはAGPL-3.0です。マネージドサービスはありません

クイックスタート

Docker と、AI プロバイダーのキー（Anthropic、OpenAI、Grok、Azure OpenAI、または Amazon Bedrock）が1つ必要です。事前ビルド済みのイメージとランタイムファイルを取得し、.env を用意して、スタックを ./datris に起動します。Git のチェックアウトは不要です。インストーラーがキーを求めます。

curl -fsSL https://get.datris.ai/install.sh | sh

ターミナルを接続できないコーディングエージェントや CI ジョブからインストールしますか？先にキー（ANTHROPIC_API_KEY、OPENAI_API_KEY、または別のプロバイダーのキー）をエクスポートしてください。インストーラーは何も尋ねず、環境からキーを読み込みます。続行する前に、http://localhost:8080/api/v1/version が応答することを確認してください。詳しい手順は、エージェント向けインストールをご覧ください。

**最小構成でのインストール（ノート PC 向け）。**デフォルトのスタックは約10個のコンテナを実行し、同梱の埋め込みサーバーは初回起動時に2.2 GB のモデルをダウンロードします。これらは必須ではありません。.env の3つの設定を変更すると、8個の小型コンテナのみとなり、ダウンロードも不要で、メモリ使用量は約3.5 GB になります（Docker に割り当てるメモリは4 GB で十分です。フルスタックでは8 GB 必要です）。

TEI_ENABLED=0               # skip the local embedding server and its 2.2 GB download
EMBEDDING_PROVIDER=openai   # semantic search via OpenAI (needs OPENAI_API_KEY); omit if you have no OpenAI key
POSTGRES_ENABLED=0          # optional: skip bundled Postgres; MongoDB stays as the destination

OpenAI の埋め込みを選択すると、インストーラーが最初の2つの設定を行います。Datris サーバー自体は、デフォルトで2 GB のヒープで実行されます。詳しくは、インストール → 最小構成でのインストールをご覧ください。

install.sh インストーラーは POSIX シェルスクリプトです（macOS/Linux）。Windows では、WSL2 または Git Bash から実行するか、下記の単一ファイルの Compose オプションを使用してください。PowerShell でネイティブに動作します。

# macOS / Linux
curl -O https://get.datris.ai/docker-compose.standalone.yml
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... docker compose -f docker-compose.standalone.yml up -d

# Windows (PowerShell) — use curl.exe, and set the key with $env:
curl.exe -O https://get.datris.ai/docker-compose.standalone.yml
$env:ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
docker compose -f docker-compose.standalone.yml up -d

git clone https://github.com/datris/datris-platform-oss.git
cd datris-platform-oss
cp .env.example .env       # Add your ANTHROPIC_API_KEY and/or OPENAI_API_KEY (or the AZURE_OPENAI_* trio, XAI_API_KEY, or AI_PROVIDER=bedrock)
docker compose up -d

UI：http://localhost:4200 · API：http://localhost:8080

AI エージェントを接続する

MCP クライアントの設定（Claude Desktop、Claude Code、Cursor など）に追加します。Docker スタックの実行中は、npx mcp-remote stdio ブリッジがポート3000上の同梱 MCP サーバーに接続します。Datris UI の エージェントモニタータブにクライアントが表示され、ツール呼び出しがリアルタイムでストリーミングされます。

{
  "mcpServers": {
    "datris": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:3000/sse", "--transport", "sse-only"]
    }
  }
}

デフォルトのローカル設定なら、そのまま貼り付けてすぐに使えます。OSS のデフォルトでは USE_API_KEYS=false のため、API キーは不要です。インスタンスで認証が有効になっている場合（USE_API_KEYS=true またはマルチテナントの場合）は、args 配列に "--header", "x-api-key:<your-key>" を追加してください。Configuration → Connect Your Agent ページで設定スニペットを生成できます。キーを貼り付けると、ヘッダーも自動で追加されます。

PATH に Node.js が必要です（brew install node）。Docker を使わない stdio の代替方法や、Claude Desktop／Claude Code／Cursor の詳しい手順については、Claude の設定をご覧ください。

独自プロジェクトのコーディングエージェント（Claude Code、Codex など）にデータ作業で Datris を使用させるには、skills/から datris-platform スキルをインストールしてください。詳しくは、エージェントスキルをご覧ください。

CLI

brew tap datris/tap
brew install datris
datris ingest data.csv --dest postgres
datris ingest sales.csv --ai-validate "prices > 0" --ai-transform "convert dates to YYYY/MM/DD"
datris query "SELECT * FROM sales"
datris search "quarterly revenue" --store pgvector
datris tap create "Fetch S&P 500 daily prices from yfinance" --pipeline stocks
datris taps
datris doctor               # operational self-check; prints the fix for every finding

できること

Source (Tap / File Upload / MinIO Event / Database Pull / Kafka)
  → Preprocessor (optional REST endpoint)
  → Field Protection (pseudonymize, mask, redact, encrypt, or drop sensitive fields)
  → Data Quality (AI rules, header validation, schema validation)
  → Transformation (AI transformation, destination schema)
  → Destinations (in parallel):
      PostgreSQL, MongoDB, Snowflake, Databricks,
      MinIO / S3 (Parquet, ORC, Apache Iceberg), Kafka, ActiveMQ,
      REST Endpoint, Qdrant, Weaviate, Milvus, Chroma, pgvector
  → Notifications (ActiveMQ topic)

AI を活用した機能

対応形式

CSV、JSON、XML、Excel、PDF、Word（DOCX）、PowerPoint、HTML、メール、EPUB、プレーンテキスト

AI プロバイダー

Anthropic Claude（チャットのデフォルトは Fable 5.1、CodeGen は Opus 5.5）· OpenAI（チャットと CodeGen のデフォルトは GPT-5.6 Sol）· Azure OpenAI（お持ちの Azure リソースを使用。モデルはデプロイ名で指定）· Amazon Bedrock（AWS アカウント経由で Claude を利用 — IAM 認証、AWS による課金、保存済みキー不要の IAM ロール対応）· Grok（OpenAI 互換 API 経由で xAI のモデルを利用）· Ollama（ローカルモデル、オプション）。埋め込みには OpenAI の text-embedding-3-small（OpenAI キーをお持ちの場合に推奨）、Azure OpenAI、同梱の TEI サイドカー（BAAI/bge-m3 — 完全ローカルで API キー不要）、または Ollama を利用できます。

アーキテクチャ

ドキュメント

完全なドキュメントは docs.datris.ai またはローカルの docs/ にあります。本番環境に導入する場合は、Security Architecture と SECURITY.md から始めてください。

ライセンス

AGPL-3.0