Coupler.io official MCP server

Coupler.io MCP 服务

在你已使用的 AI 助手中，与业务数据对话。Coupler.io Model Context Protocol（MCP）服务可将你的 Coupler.io 数据流（由 Google Ads、Facebook、HubSpot、Salesforce、Stripe、Shopify、GA4 等 400 多种来源构建）连接到你的 AI 工具，让你能够用日常语言询问有关营销、销售、财务和产品数据的问题。

每个答案都有 Coupler.io 分析引擎的支持：AI 不会直接查询你的 源系统，而是向 Coupler.io 发起请求，由它执行查询、验证计算，并仅返回经过验证的结果。

只想直接使用？ 你不需要这个代码仓库。大多数用户只需点击几下即可连接 托管式远程 MCP 服务——请参阅下文的连接 AI 工具。 这个代码仓库提供的是本地（可自托管）MCP 服务，适合希望在自己的设备上运行它的用户。

使用场景

从 Coupler.io 数据流中获取数据，并像询问数据分析师同事那样向 AI 工具提问：

营销

1. 本季度所有付费渠道的整体获客成本是多少？与上季度相比如何？我需要在董事会会议上汇报。
2. 显示过去 6 个月按营销渠道划分的 ROI 明细。我需要重新分配年度预算。
3. 哪些营销活动对我们的销售管道收入贡献最大？我想加大对有效渠道的投入。

销售

1. 能帮我调取本月的销售管道报告吗？我想查看每个阶段的交易数量和总价值。
2. 上季度从潜在客户到商机、以及从商机到赢单的转化率是多少？与目标相比如何？
3. 根据交易的概率评分，本月预计有多少笔交易成交？预测收入与月度目标相比如何？

财务

1. 查看本季度的利润，与上季度比较，并按部门列出明细。
2. 请提供过去 30 天的现金流报告，包括所有流入和流出的交易。
3. 分享当前的应收账款状态，并告诉我有多少张逾期发票，以及哪些客户欠款最多。

支持的 AI 工具

Coupler.io AI 集成适用于所有主流助手。设置一次带有 AI 目标端的数据流，即可通过以下任一工具查询：

AI 工具	连接方式
Claude — Claude.ai、Claude Desktop、Claude Code、Cowork	Web／组织连接器，或本地 Desktop Extension（本仓库）
ChatGPT — 包括 Codex	连接器（远程 MCP）
Cursor	MCP／Desktop Extension
Perplexity	原生连接器
Gemini CLI	通过 HTTP 使用远程 MCP（gemini mcp add …）
Gemini Enterprise	通过 HTTP 使用远程 MCP
Microsoft Copilot Studio	连接器（远程 MCP）
OpenClaw	通过 mcporter 技能使用远程 MCP
自定义 MCP	使用你的远程 MCP URL，适用于任何支持 MCP 的客户端

如需查看最新列表和各工具的设置指南，请参阅 AI 集成概览和 文档。

连接 AI 工具

将 Coupler.io 连接到 AI 助手有两种方式。

远程 MCP（托管式 — 推荐）

每种工具的连接方式都不同。无论采用哪种流程，都需要先在 Coupler.io 中创建并运行数据流，并将对应工具设为目标位置（只有目标位置为该工具的数据流才会向其公开）。你的专属连接 URL https://mcp.coupler.io/mcp/<your-account-id> 显示在 MCP 页面上： app.coupler.io/app/mcp。

Claude — 聊天与 Cowork（Web 连接器）

适用于 Claude.ai 聊天和 Claude Cowork：

1. 创建并运行一个将 Claude 设为目标位置的数据流。
2. 在 Claude 中打开设置 → 连接器，添加 Coupler.io 连接器并点击连接。在 Team/Enterprise 计划中，管理员必须先添加连接器。
3. 再次点击连接，然后登录 Coupler.io 进行授权。
4. 打开新聊天并开始询问有关数据的问题。

Claude Code（命令行）

1. 创建并运行一个将 Claude 设为目标位置的数据流。
2. 在 Claude Code 中启动新会话并运行：

   claude mcp add coupler-io --transport http https://mcp.coupler.io/mcp
   

3. 重启会话。
4. 运行 /mcp，选择 Coupler.io，并在出现提示时于浏览器中完成身份验证。

ChatGPT（包括 Codex）

1. 创建并运行一个将 ChatGPT 设为目标位置的数据流。
2. 在 ChatGPT 中添加 Coupler.io 应用，点击连接，然后在浏览器中授权。
3. 点击开始聊天。之后的会话中，请通过**+ → 更多**确保 Coupler.io 应用处于启用状态（其旁边应显示勾选标记）。

Gemini CLI（通过 HTTP 连接远程 MCP）

1. 创建并运行一个将 Gemini 设为目标位置的数据流，并确保已安装 Gemini CLI。
2. 添加 Coupler.io MCP 服务：

   gemini mcp add coupler --transport=http --scope=user https://mcp.coupler.io/mcp/<your-account-id>
   

3. 启动 Gemini CLI 并进行身份验证：/mcp auth coupler。
4. 浏览器窗口会打开 — 登录并授权访问你的 Coupler.io 账户。

Gemini Enterprise（GCP 自定义 MCP 服务）

1. 在 Coupler.io 中为 Gemini Enterprise 创建 OAuth 凭据（仅限账户管理员/所有者）— Coupler.io 会签发 Client ID 和 Client Secret（密钥仅显示一次）。
2. 在 GCP 中打开 Gemini Enterprise → 数据存储 → 创建数据存储，然后选择自定义 MCP 服务（请参阅 Google 指南）。
3. 粘贴 Coupler.io 显示的值：MCP 服务 URL（https://mcp.coupler.io/mcp/<your-account-id>）、授权 URL、令牌 URL、范围（mcp）以及 Client ID / Client Secret。
4. 创建并运行一个将 Gemini Enterprise 设为目标位置的数据流。

Microsoft Copilot Studio

1. 打开 Microsoft Copilot Studio，选择要扩展的 Agent，并确保已启用生成式编排（新建 Agent 默认启用）。
2. 前往工具 → 添加工具 → 新建工具 → Model Context Protocol，并粘贴 MCP URL（https://mcp.coupler.io/mcp/<your-account-id>）。
3. 将身份验证设为 OAuth 2.0，并选择动态发现 — 无需客户端 ID 或密钥；Copilot Studio 会自动注册自身。点击创建；用户同意并登录 Coupler.io 一次即可。
4. 创建并运行一个将 Microsoft Copilot Studio 设为目标位置的数据流。

OpenClaw（通过 mcporter 技能）

1. 创建并运行一个将 OpenClaw 设为目标位置的数据流。
2. 从 ClawHub 获取 Coupler.io 技能。
3. 让 OpenClaw 使用该技能连接 Coupler.io MCP，并在浏览器中完成身份验证流程。

Cursor 和 Perplexity 通过本地安装连接，而不是使用托管端点 — 请参阅下文的本地 MCP。

每种工具的分步指南和屏幕录制视频均可在 Coupler.io 文档中查看。

远程 MCP 工具

托管的远程 MCP 提供了范围更广且不断扩充的工具集。部分操作需要启用账户功能标志才能使用。

数据与分析（所有客户端均可使用）：

• get-data — 使用只读 SQL 查询 Coupler.io 数据流的数据（data 表）。
• get-schema — 获取数据流 / 数据集的类型化列架构和 AI 上下文。
• list-datasets — 查找可用的数据集，可选择按数据流筛选。
• search-datasets — 搜索数据集以查找相关数据。
• list-dataflows — 列出用户的数据流。
• get-dataflow — 获取数据流的当前状态、来源和目标位置。
• list-templates — 按来源、指标或类别查找预构建模板。
• run-dataflow — 触发数据流运行以刷新其数据。
• update-dataset — 为数据集保存 AI 上下文（Markdown）描述。
• update-dataset-schema — 更新数据集的架构定义。

技能：

• list-skills — 列出专用的端到端工作流。
• get-skill — 按名称获取技能的完整流程。

引导式数据流设置（需要启用功能标志）：

• list-credentials — 列出用户的来源 / 目标位置凭据。
• list-integrations — 列出可用的来源或目标位置集成。
• get-integration — 获取集成的参数、身份验证要求和选项。
• get-integration-field-options — 获取集成字段的动态选项值。
• create-dataflow — 创建一个新的空数据流。
• create-dataflow-from-template — 根据模板创建数据流。
• create-dataflow-source / update-dataflow-source — 添加或修改数据流的来源。
• create-dataflow-destination / update-dataflow-destination — 添加或修改数据流的目标位置。

本地 MCP（可自托管 — 本仓库）

在自己的计算机上运行 MCP 服务，让分析过程留在本地。有两种方式：

A. Claude Desktop 扩展（.mcpb） — 最简单的本地选项：

1. 下载 Coupler.io 扩展（.mcpb）——请参阅构建说明，或从 Coupler.io MCP 页面获取。
2. 在 Claude Desktop 中：设置 → 扩展 → 安装扩展，然后选择文件。
3. 在提示时粘贴你的 Coupler.io 个人访问令牌。

B. Docker — 直接运行已发布的镜像：

先决条件：已安装并运行 Docker，以及一个 Coupler.io 个人访问令牌。

{
  "mcpServers": {
    "coupler": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--pull=always",
        "-e",
        "COUPLER_ACCESS_TOKEN",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/railsware/coupler-io-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "COUPLER_ACCESS_TOKEN": "<your_token>"
      }
    }
  }
}

--pull=always 会在每次运行时拉取最新镜像，以确保镜像保持最新。如果你处于离线状态或想固定使用之前拉取的镜像，请移除该选项。

本地服务工具

可自托管的服务（本仓库）提供一组精简的只读数据流工具：

• get-data — 将数据流运行结果作为 SQLite 文件获取，并对其执行只读查询。数据流必须有 AI 目标位置。
  • dataflowId（string，必填）、executionId（string，必填）、query（string，必填）
• get-schema — 获取数据流架构文件（从仪表板或数据集模板构建的数据流）。
  • dataflowId（string，必填）、executionId（string，必填）
• list-dataflows — 列出具有 AI 目标位置的数据流。
• get-dataflow — 获取数据流元数据：来源、连接、最近一次成功执行和错误详情。
  • dataflowId（string，必填）

安全

• AI 工具不会连接到你的来源系统——所有访问都通过 Coupler.io 的安全层进行。
• 连接使用限定范围、只读、短时有效的令牌；AI 可以列出、查询和检查架构，但无法修改、删除数据，也无法访问原始来源凭据。
• Coupler.io 已通过 SOC 2 Type II 认证，并符合 GDPR / HIPAA / DORA 要求。请参阅信任中心。

开发

安装 Node.js 和依赖项：

asdf plugin add nodejs https://github.com/asdf-vm/asdf-nodejs.git
asdf install
npm install
lefthook install
cp .env.example .env.local

运行服务（使用 --silent，以免 npm 日志干扰 stdio 传输）：

npm run --silent dev

使用 MCP 检查器进行调试（仅保留一个检查器标签页打开）：

npm run inspect:node

日志会写入文件（stdio 传输）：

tail -f log/development.log | npx pino-pretty

Claude Desktop 扩展（MCPB）

构建并自行签署 .mcpb 扩展：

bin/build_mcpb        # => mcpb_output/coupler-mcp.mcpb
npm run mcpb:selfsign

安装 .mcpb 文件，或从 Claude Desktop 的 Developer 菜单加载解包后的 mcpb_output/ 目录。

许可证

根据 MIT 开源许可证的条款授权。