Datawrapper

AI アシスタントを使って Datawrapper のチャートを作成するための、Model Context Protocol（MCP）サーバーおよびアプリです。datawrapper Python library を基盤としています。

ステータス：初期段階で実験的です。 Claude Code/Desktop プラグインやマーケットプレイスの掲載を含め、このプロジェクトは現在も活発に開発中であり、 リリースによって動作が変わる可能性があります。特に、 プラグイン／マーケットプレイス経由のインストールには既知の問題があります（ issue #78 を参照）。広範な 展開に向けた、完成済みでメンテナンス不要のインストール方法として、 まだ扱わないでください。

使用例

データファイルを渡して、作りたいチャートを指定するだけで作成できます。まもなくパネルに下書きが表示されます。

アシスタントとのチャットでチャートを作成、公開、更新、表示する方法を示す、より詳細な例を以下に示します。

"Create a datawrapper line chart showing temperature trends with this data:
2020, 15.5
2021, 16.0
2022, 16.5
2023, 17.0"
# The assistant creates the chart and returns the chart ID, e.g., "abc123"

"Publish it."
# The assistant publishes it and returns the public URL

"Update chart with new data for 2024: 17.2°C"
# The assistant updates the chart with the new data point

"Make the line color dodger blue."
# The assistant updates the chart configuration to set the line color

"Show me the editor URL."
# The assistant returns the Datawrapper editor URL where you can view/edit the chart

"Show me the PNG."
# The assistant embeds the PNG image of the chart in its contained response.

"Suggest five ways to improve the chart."
# See what happens!

ツール

ツール	説明
list_chart_types	利用可能なチャートの種類と説明を一覧表示します
get_chart_schema	チャートの種類に対応する設定スキーマ全体を取得します
create_chart	データと設定を指定して新しいチャートを作成します
update_chart	既存のチャートのデータまたはスタイルを更新します
publish_chart	チャートを公開し、誰でもアクセスできるようにします
get_chart	チャートの設定とメタデータを取得します
delete_chart	チャートを完全に削除します
export_chart_png	チャートを PNG 画像としてエクスポートします

チャートの種類

bar、line、area、arrow、column、multiple column、scatter、stacked bar

list_chart_types で説明を確認し、get_chart_schema で各種類の設定オプションを確認してください。

はじめに

必要条件

• Datawrapper アカウント（https://datawrapper.de/signup/ で登録）
• Claude や OpenAI Codex などの MCP クライアント
• Python 3.10 以降

API トークンを取得する

1. https://app.datawrapper.de/account/api-tokens にアクセスします
2. 新しい API トークンを作成します
3. インストールガイドの手順に従って、MCP の設定に追加します

クイックスタート（Claude Code）

{
  "mcpServers": {
    "datawrapper": {
      "command": "uvx",
      "args": ["datawrapper-mcp"],
      "env": {
        "DATAWRAPPER_ACCESS_TOKEN": "your-token-here"
      }
    }
  }
}

その他のクライアント（Claude Desktop、Claude.ai、Cursor、VS Code Copilot、ChatGPT、OpenAI Codex、OpenClaw）や Kubernetes へのデプロイについては、インストールガイドを参照してください。

プラグインのマーケットプレイス／ディレクトリ（Claude Desktop のプラグイン ブラウザー、ClawHub など）経由でのインストールは、まだ実験的です。 現在、これらの対話型インストール フローには、DATAWRAPPER_ACCESS_TOKEN などの必須環境 変数を入力する方法がありません。詳細は issue #78 を参照してください。 現時点で信頼できる方法は、上記（および インストールガイド全体）に示されている、設定を手動で編集する方法です。

独自のトークンを使用する（ホスト型デプロイ）

HTTP 経由でサーバーのホスト済みインスタンスに接続する場合、Authorization ヘッダーに Datawrapper API トークンを含めて送信することで認証できます。

Authorization: Bearer <your-datawrapper-api-token>

これにより、サーバーの運用者ではなく、自分のアカウントでチャートが作成されます。 トークンはヘッダーから自動的に読み取られるため、ツールを呼び出すたびに指定する必要はありません。

access_token をツールの引数として直接渡すこともできます。この場合、ヘッダーの値より優先されます。どちらも指定されていない場合、サーバーは DATAWRAPPER_ACCESS_TOKEN 環境変数を使用します。

カスタム指示

DATAWRAPPER_MCP_INSTRUCTIONS を設定すると、サーバーから接続する MCP クライアントに独自の自由形式のガイダンスを渡せます（Claude など、多くのクライアントではこれがモデルのコンテキストに組み込まれます）。サーバーをフォークせずに、必須フィールドや命名規則などの社内スタイルルールを指定できます。

"env": {
  "DATAWRAPPER_ACCESS_TOKEN": "your-token-here",
  "DATAWRAPPER_MCP_INSTRUCTIONS": "Every chart needs alt text and a CMS slug in its notes field."
}

対応クライアント

クライアント	設定ファイル	トランスポート
Claude Desktop	claude_desktop_config.json	stdio または streamable-http
Claude.ai	個人用または組織用コネクター	streamable-http
Claude Code	プラグインマーケットプレイス または .mcp.json	stdio
VS Code Copilot	.vscode/mcp.json	stdio
Cursor	.cursor/mcp.json	stdio または streamable-http
ChatGPT	開発者モードの設定	streamable-http のみ
OpenAI Codex	~/.codex/config.toml	stdio
OpenClaw	ClawHub プラグイン または openclaw.json	stdio