datanika-mcp

Datanika MCP 服务

mcp-name: io.datanika/datanika-mcp

Datanika 的 MCP 服务——可从 Claude Desktop 浏览连接、预览数据、编译和验证 dbt 转换、监控运行情况并管理流水线。

默认仅提供只读权限。 传入 --allow-write 即可创建资源并触发流水线运行。

安装

# 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 配置

将以下内容添加到 Claude Desktop 配置文件中（macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json；Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）：

只读（推荐）

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

启用写入权限

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

环境变量

也可以通过环境变量进行配置：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

可用工具

始终可用（只读）

工具	描述
get_agent_tiers	获取 5 层 Agent 能力栈
get_connection_types	列出支持的连接类型及其配置架构
list_connections	列出组织中的所有连接
get_connection	按 ID 获取连接详情
introspect_connection	列出源连接的架构／表
preview_connection	预览表中的前 N 行
query_connection	执行只读 SQL 查询
compile_transformation	编译 dbt 转换（不执行）
preview_transformation	编译并执行，返回预览行
list_uploads	列出所有上传
list_pipelines	列出所有流水线
list_transformations	列出所有转换
list_runs	列出运行记录，可选筛选条件
get_run	按 ID 获取运行详情
get_run_logs	获取运行日志
list_catalog	列出目录条目（源表和 dbt 模型）
get_catalog_entry	获取目录条目详情

需要 --allow-write

工具	描述
create_connection	创建新的数据连接
create_upload	创建新的上传（提取并加载）
create_pipeline	创建新的流水线（dbt 编排）
create_transformation	创建新的 dbt SQL 转换
bulk_import	根据 JSON v2 格式批量创建资源
trigger_upload	触发上传运行
trigger_pipeline	触发流水线运行
trigger_transformation	触发转换运行

自托管

将 --url 指向你的实例。请使用后端端口（8000）——3000 是 Reflex 前端，不提供 /api/v1：

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

发布（维护者）

datanika-mcp 通过 GitHub Actions Trusted Publishing（OIDC——不存储 API 令牌）发布到 PyPI。要发布新版本（从 master 分支操作）：

1. 在 pyproject.toml 中更新 version。

2. 创建并推送标签——标签版本必须与 pyproject.toml 一致：

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

3. Release datanika-mcp to PyPI 工作流会构建 sdist 和 wheel 并发布。验证方式：uvx datanika-mcp --help 应能从 PyPI 解析。

首次发布设置：首次推送标签并发布前，必须配置一次性 PyPI 可信发布者（项目 datanika-mcp、仓库 datanika-io/datanika-core、工作流 release-mcp.yml、环境 pypi）。请参阅 infra human-locker。

许可证

AGPL-3.0——与 Datanika 核心平台相同。