datanika-mcp

Datanika MCP サーバー

mcp-name: io.datanika/datanika-mcp

Datanika 用の MCP サーバーです。Claude Desktop から、接続の確認、データのプレビュー、dbt 変換のコンパイルと検証、実行の監視、パイプラインの管理ができます。

デフォルトでは読み取り専用です。 --allow-write を指定すると、リソースの作成とパイプライン実行の開始が可能になります。

インストール

# From PyPI (recommended)
uvx datanika-mcp --help

# From git
uvx --from "git+https://github.com/datanika-io/datanika-core#subdirectory=datanika-mcp" datanika-mcp --help

Claude Desktop の設定

Claude Desktop の設定ファイル（macOS では ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windows では %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）に追加します。

読み取り専用（推奨）

{
  "mcpServers": {
    "datanika": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from", "git+https://github.com/datanika-io/datanika-core#subdirectory=datanika-mcp",
        "datanika-mcp",
        "--url", "https://app.datanika.io",
        "--api-key", "YOUR_API_KEY"
      ]
    }
  }
}

書き込みアクセスを有効にする場合

{
  "mcpServers": {
    "datanika": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from", "git+https://github.com/datanika-io/datanika-core#subdirectory=datanika-mcp",
        "datanika-mcp",
        "--url", "https://app.datanika.io",
        "--api-key", "YOUR_API_KEY",
        "--allow-write"
      ]
    }
  }
}

環境変数

環境変数を使って設定することもできます。

{
  "mcpServers": {
    "datanika": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from", "git+https://github.com/datanika-io/datanika-core#subdirectory=datanika-mcp",
        "datanika-mcp"
      ],
      "env": {
        "DATANIKA_URL": "https://app.datanika.io",
        "DATANIKA_API_KEY": "YOUR_API_KEY",
        "DATANIKA_ALLOW_WRITE": "true"
      }
    }
  }
}

利用可能なツール

常に利用可能（読み取り専用）

ツール	説明
get_agent_tiers	5 段階のエージェント機能スタックを取得します
get_connection_types	設定スキーマとともに、サポートされている接続タイプを一覧表示します
list_connections	組織内のすべての接続を一覧表示します
get_connection	ID で接続の詳細を取得します
introspect_connection	ソース接続のスキーマ／テーブルを一覧表示します
preview_connection	テーブルの先頭 N 行をプレビューします
query_connection	読み取り専用の SQL クエリを実行します
compile_transformation	dbt 変換をコンパイルします（実行はしません）
preview_transformation	コンパイルと実行を行い、プレビュー行を返します
list_uploads	すべてのアップロードを一覧表示します
list_pipelines	すべてのパイプラインを一覧表示します
list_transformations	すべての変換を一覧表示します
list_runs	オプションのフィルターを指定して実行を一覧表示します
get_run	ID で実行の詳細を取得します
get_run_logs	実行ログを取得します
list_catalog	カタログエントリー（ソーステーブルと dbt モデル）を一覧表示します
get_catalog_entry	カタログエントリーの詳細を取得します

--allow-write が必要

ツール	説明
create_connection	新しいデータ接続を作成します
create_upload	新しいアップロード（抽出＋ロード）を作成します
create_pipeline	新しいパイプライン（dbt オーケストレーション）を作成します
create_transformation	新しい dbt SQL 変換を作成します
bulk_import	JSON v2 形式からリソースを一括作成します
trigger_upload	アップロードの実行を開始します
trigger_pipeline	パイプラインの実行を開始します
trigger_transformation	変換の実行を開始します

セルフホスト

--url にインスタンスの URL を指定します。バックエンドのポート（8000）を使用してください。3000 は Reflex フロントエンド用で、/api/v1 は提供しません。

datanika-mcp --url http://localhost:8000 --api-key etf_your_key

リリース（メンテナー向け）

datanika-mcp は GitHub Actions の Trusted Publishing（OIDC。API トークンの保存は不要）を使って PyPI に公開されます。リリースを作成するには（master から）：

1. pyproject.toml の version を更新します。

2. タグを作成してプッシュします。タグのバージョンは pyproject.toml と一致させてください。

   git tag mcp-v0.2.0
   git push origin mcp-v0.2.0
   

3. Release datanika-mcp to PyPI ワークフローが sdist と wheel をビルドして公開します。uvx datanika-mcp --help が PyPI から解決されることを確認してください。

初回リリースの設定：最初のタグを公開する前に、PyPI の Trusted Publisher を一度だけ設定する必要があります（プロジェクト datanika-mcp、リポジトリ datanika-io/datanika-core、ワークフロー release-mcp.yml、環境 pypi）。infra human-locker を参照してください。

ライセンス

AGPL-3.0 — Datanika プラットフォームのコアと同じです。