Keboola Explorer MCP Server

Keboola MCP Server

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server für die Interaktion mit Keboola Connection. Dieser Server bietet Tools zum Auflisten und Zugreifen auf Daten der Keboola Storage API.

Anforderungen

• Python 3.10 oder neuer
• Keboola Storage API-Token
• Schreibgeschützter Arbeitsbereich von Snowflake oder BigQuery

Installation

Installation über Pip

Erstellen Sie zunächst eine virtuelle Umgebung und installieren Sie dann das Paket keboola_mcp_server :

Installation über Smithery

So installieren Sie den Keboola MCP Server für Claude Desktop automatisch über Smithery :

Claude Desktop-Setup

Um diesen Server mit Claude Desktop zu verwenden, folgen Sie diesen Schritten:

1. Erstellen oder bearbeiten Sie die Claude Desktop-Konfigurationsdatei:
   • macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
2. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu (passen Sie die Pfade entsprechend Ihrem Setup an):

Ersetzen:

• /path/to/keboola-mcp-server mit Ihrem tatsächlichen Pfad zum geklonten Repository
• YOUR_REGION mit Ihrer Keboola-Region (z. B. north-europe.azure usw.). Sie können es entfernen, wenn Ihre Region nur eine explizite connection ist
• your_keboola_storage_token durch Ihr Keboola Storage API-Token
• your_workspace_schema mit Ihrem Snowflake-Schema oder BigQuery-Datensatz Ihres Arbeitsbereichs

Hinweis: Wenn Sie eine bestimmte Version von Python verwenden (z. B. 3.11 aufgrund einiger Paketkompatibilitätsprobleme), müssen Sie den command aktualisieren, um diese bestimmte Version zu verwenden, z. B. /path/to/keboola-mcp-server/.venv/bin/python3.11

Hinweis: Der Arbeitsbereich kann in Ihrem Keboola-Projekt erstellt werden. Es handelt sich um dasselbe Projekt, aus dem Sie Ihren Speichertoken erhalten haben. Der Arbeitsbereich stellt alle erforderlichen Verbindungsparameter bereit, einschließlich des Schema- oder Datensatznamens.

3. Nach dem Aktualisieren der Konfiguration:
   • Beenden Sie Claude Desktop vollständig (schließen Sie nicht nur das Fenster)
   • Starten Sie Claude Desktop neu
   • Suchen Sie nach dem Hammersymbol in der unteren rechten Ecke, das anzeigt, dass der Server verbunden ist

Fehlerbehebung

Wenn Verbindungsprobleme auftreten:

1. Überprüfen Sie die Protokolle in Claude Desktop auf Fehlermeldungen
2. Überprüfen Sie, ob Ihr Keboola Storage API-Token korrekt ist
3. Stellen Sie sicher, dass alle Pfade in der Konfiguration absolute Pfade sind
4. Bestätigen Sie, dass die virtuelle Umgebung ordnungsgemäß aktiviert ist und alle Abhängigkeiten installiert sind

Cursor-KI-Setup

Um diesen Server mit Cursor AI zu verwenden, haben Sie zwei Möglichkeiten zum Konfigurieren der Transportmethode: Server-Sent Events (SSE) oder Standard I/O (stdio).

1. Erstellen oder bearbeiten Sie die Cursor AI-Konfigurationsdatei:
   • Speicherort: ~/.cursor/mcp.json
2. Fügen Sie basierend auf Ihrer bevorzugten Transportmethode eine der folgenden Konfigurationen (oder alle) hinzu:

Option 1: Verwenden von Server-Sent Events (SSE)

Option 2a: Verwenden von Standard-E/A (stdio)

Option 2b: Verwenden von WSL Standard-E/A (wsl stdio)

Verwenden Sie dies, wenn Sie den MCP-Server vom Windows-Subsystem für Linux mit Cursor AI ausführen.

• wobei die Datei /wsl_path/to/keboola-mcp-server/.env Umgebungsvariablen enthält:

Ersetzen:

• /path/to/keboola-mcp-server mit Ihrem tatsächlichen Pfad zum geklonten Repository
• YOUR_REGION mit Ihrer Keboola-Region (z. B. north-europe.azure usw.). Sie können es entfernen, wenn Ihre Region nur eine explizite connection ist
• your_keboola_storage_token durch Ihr Keboola Storage API-Token
• your_workspace_schema mit Ihrem Snowflake-Schema oder BigQuery-Datensatz Ihres Arbeitsbereichs

Nach dem Aktualisieren der Konfiguration:

1. Cursor AI neu starten
2. Wenn Sie den sse -Transport verwenden, müssen Sie Ihren MCP-Server starten. Führen Sie dazu Folgendes in der aktivierten virtuellen Umgebung aus, in der Sie den Server erstellt haben:
   /path/to/keboola-mcp-server/.venv/bin/python -m keboola_mcp_server --transport sse --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com
3. Cursor AI sollte Ihren MCP-Server automatisch erkennen und aktivieren.

BigQuery-Unterstützung

Wenn Ihr Keboola-Projekt das BigQuery-Backend verwendet, müssen Sie zusätzlich zu KBC_STORAGE_TOKEN und KBC_WORKSPACE_SCHEMA die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS festlegen.

1. Gehen Sie zu Ihrem Keboola BigQuery-Arbeitsbereich und zeigen Sie dessen Anmeldeinformationen an (klicken Sie auf die Schaltfläche „ Connect “).
2. Laden Sie die Anmeldeinformationsdatei auf Ihre lokale Festplatte herunter. Es handelt sich um eine einfache JSON-Datei.
3. Legen Sie den vollständigen Pfad der heruntergeladenen JSON-Anmeldeinformationsdatei auf die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS fest.

Dadurch erhält Ihre MCP-Serverinstanz die Berechtigung, auf Ihren BigQuery-Arbeitsbereich in Google Cloud zuzugreifen.

Verfügbare Tools

Der Server bietet verschiedene Tools für die Interaktion mit Keboola Connection. Eine detaillierte Dokumentation aller verfügbaren Tools finden Sie unter TOOLS.md .

Aufbewahrungswerkzeuge

• get_bucket_detail : Ruft detaillierte Informationen zu einem bestimmten Bucket ab.
• get_table_detail : Ruft detaillierte Informationen zu einer bestimmten Tabelle ab, einschließlich ihrer DB-Kennung und Spalteninformationen.
• retrieve_bucket_tables : Ruft alle Tabellen in einem bestimmten Bucket mit ihren grundlegenden Informationen ab.
• retrieve_buckets : Ruft Informationen zu allen Buckets im Projekt ab.
• update_bucket_description : Aktualisieren Sie die Beschreibung für einen bestimmten Keboola-Bucket.
• update_table_description : Aktualisieren Sie die Beschreibung für eine bestimmte Keboola-Tabelle.

SQL-Tools

• get_sql_dialect : Ruft den Namen des SQL-Dialekts ab, der von der zugrunde liegenden Datenbank des Keboola-Projekts verwendet wird.
• query_table : Führt eine SQL-SELECT-Abfrage aus, um die Daten aus der zugrunde liegenden Datenbank abzurufen.

Komponentenwerkzeuge

• create_sql_transformation : Erstellt eine SQL-Transformation mit dem angegebenen Namen, der SQL-Abfrage gemäß dem aktuellen SQL-Dialekt, einer detaillierten Beschreibung und optional einer Liste der erstellten Tabellennamen, genau dann, wenn diese innerhalb der SQL-Anweisungen generiert werden.
• get_component_details : Ruft anhand der Komponenten-/Transformations-ID und Konfigurations-ID detaillierte Informationen zu einer bestimmten Keboola-Komponentenkonfiguration ab.
• retrieve_components : Ruft Komponentenkonfigurationen im Projekt ab, optional gefiltert nach Komponententypen oder bestimmten Komponenten-IDs. Wenn „component_ids“ angegeben werden, werden nur die durch die IDs identifizierten Komponenten abgerufen, ohne Berücksichtigung der „component_types“.
• retrieve_transformations : Ruft Transformationskonfigurationen im Projekt ab, optional gefiltert nach bestimmten Transformations-IDs.

Jobs-Tools

• get_job_detail : Ruft detaillierte Informationen zu einem bestimmten Job ab, der durch die Job-ID identifiziert wird, einschließlich Status, Parametern, Ergebnissen und allen relevanten Metadaten.
• retrieve_jobs : Ruft alle Jobs im Projekt ab oder filtert Jobs nach einer bestimmten Komponenten-ID oder Konfigurations-ID, mit optionaler Statusfilterung.
• start_job : Startet einen neuen Job für eine bestimmte Komponente oder Transformation.

Dokumentationstools

• docs_query : Beantwortet eine Frage unter Verwendung der Keboola-Dokumentation als Quelle.

Entwicklung

Führen Sie Tests durch:

Formatcode:

Typprüfung:

Lizenz

MIT-Lizenz – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE.