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Servidor MCP de Keboola

Conecte sus agentes de IA, clientes MCP ( Cursor , Claude , Windsurf , VS Code , etc.) y otros asistentes de IA a Keboola. Exponga datos, transformaciones, consultas SQL y activadores de trabajos sin necesidad de código de enlace. Entregue los datos correctos a los agentes cuando y donde los necesiten.

Descripción general

Keboola MCP Server es un puente de código abierto entre su proyecto Keboola y las herramientas modernas de IA. Convierte las funciones de Keboola (como el acceso al almacenamiento, las transformaciones SQL y los activadores de trabajos) en herramientas invocables para Claude, Cursor, CrewAI, LangChain, Amazon Q y más.

Características

Almacenamiento : consulte tablas directamente y administre descripciones de tablas o depósitos
Componentes : crear, enumerar e inspeccionar extractores, escritores, aplicaciones de datos y configuraciones de transformación
SQL : Crea transformaciones SQL con lenguaje natural
Trabajos : ejecutar componentes y transformaciones, y recuperar detalles de ejecución de trabajos
Metadatos : busque, lea y actualice la documentación del proyecto y los metadatos de los objetos utilizando lenguaje natural

Preparativos

Asegúrese de tener:

[ ] Python 3.10+ instalado
[ ] Acceso a un proyecto de Keboola con derechos de administrador
[ ] Su cliente MCP preferido (Claude, Cursor, etc.)

Nota : Asegúrese de tener instalado uv . El cliente MCP lo usará para descargar y ejecutar automáticamente el servidor MCP de Keboola. Instalación de uv :

macOS/Linux :

#if homebrew is not installed on your machine use:
# /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# Install using Homebrew
brew install uv

Ventanas :

# Using the installer script
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# Or using pip
pip install uv

# Or using winget
winget install --id=astral-sh.uv -e

Para obtener más opciones de instalación, consulte la documentación oficial de uv .

Antes de configurar el servidor MCP, necesita tres datos clave:

TOKEN DE ALMACENAMIENTO KBC

Este es su token de autenticación para Keboola:

Para obtener instrucciones sobre cómo crear y administrar tokens de API de almacenamiento, consulte la documentación oficial de Keboola .

Nota : Si desea que el servidor MCP tenga acceso limitado, utilice un token de almacenamiento personalizado; si desea que MCP acceda a todo en su proyecto, utilice el token maestro.

ESQUEMA DEL ESPACIO DE TRABAJO KBC

Esto identifica su espacio de trabajo en Keboola y es necesario para las consultas SQL:

Siga esta guía de Keboola para obtener su KBC_WORKSPACE_SCHEMA.

Nota : Marque la opción Otorgar acceso de solo lectura a todos los datos del proyecto al crear el espacio de trabajo

Región de Keboola

La URL de la API de Keboola depende de la región de implementación. Puede determinar su región consultando la URL en su navegador al iniciar sesión en su proyecto de Keboola:

Región	URL de la API
AWS Norteamérica	`https://connection.keboola.com`
AWS Europa	`https://connection.eu-central-1.keboola.com`
Google Cloud UE	`https://connection.europe-west3.gcp.keboola.com`
Google Cloud EE. UU.	`https://connection.us-east4.gcp.keboola.com`
Azure UE	`https://connection.north-europe.azure.keboola.com`

Configuración específica de BigQuery

Si su proyecto Keboola usa el backend de BigQuery, deberá configurar la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS además de KBC_STORAGE_TOKEN y KBC_WORKSPACE_SCHEMA :

Vaya a su espacio de trabajo de Keboola BigQuery y muestre sus credenciales (haga clic en el botón Conectar)
Descargue el archivo de credenciales a su disco local. Es un archivo JSON simple.
Establezca la ruta completa del archivo de credenciales JSON descargado en la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
Esto le dará a su instancia del servidor MCP permisos para acceder a su espacio de trabajo de BigQuery en Google Cloud. Nota : KBC_WORKSPACE_SCHEMA se denomina Nombre del conjunto de datos en el espacio de trabajo de BigQuery, simplemente haga clic en Conectar y copie el Nombre del conjunto de datos.

Ejecución del servidor MCP de Keboola

Hay cuatro formas de utilizar el servidor Keboola MCP, según sus necesidades:

Opción A: Modo Integrado (Recomendado)

En este modo, Claude o Cursor inician automáticamente el servidor MCP. No es necesario ejecutar ningún comando en la terminal .

Configure su cliente MCP (Claude/Cursor) con la configuración adecuada
El cliente iniciará automáticamente el servidor MCP cuando sea necesario

Configuración del escritorio de Claude

Vaya a Claude (esquina superior izquierda de su pantalla) -> Configuración → Desarrollador → Editar configuración (si no ve el archivo claude_desktop_config.json, créelo)
Agregue la siguiente configuración:
Reinicie el escritorio de Claude para que los cambios surtan efecto.

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "keboola_mcp_server",
        "--api-url", "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com"
      ],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your_keboola_storage_token",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your_workspace_schema"
      }
    }
  }
}

Nota : Para los usuarios de BigQuery, agregue la siguiente línea en "env": {}: "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/full/path/to/credentials.json"

Ubicaciones de los archivos de configuración:

macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Ventanas : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Configuración del cursor

Vaya a Configuración → MCP
Haga clic en "+ Agregar nuevo servidor MCP global".
Configure con estos ajustes:

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "keboola_mcp_server",
        "--api-url", "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com"
      ],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your_keboola_storage_token",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your_workspace_schema"
      }
    }
  }
}

Nota : Para los usuarios de BigQuery, agregue la siguiente línea en "env": {}: "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/full/path/to/credentials.json"

Configuración del cursor para Windows WSL

Al ejecutar el servidor MCP desde el Subsistema de Windows para Linux con Cursor AI, utilice esta configuración:

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "wsl.exe",
      "args": [
        "bash",
        "-c",
        "'source /wsl_path/to/keboola-mcp-server/.env",
        "&&",
        "/wsl_path/to/keboola-mcp-server/.venv/bin/python -m keboola_mcp_server.cli --transport stdio'"
      ]
    }
  }
}

Donde el archivo /wsl_path/to/keboola-mcp-server/.env contiene variables de entorno:

export KBC_STORAGE_TOKEN="your_keboola_storage_token"
export KBC_WORKSPACE_SCHEMA="your_workspace_schema"

Opción B: Modo de desarrollo local

Para los desarrolladores que trabajan en el código del servidor MCP:

Clonar el repositorio y configurar un entorno local
Configure Claude/Cursor para utilizar su ruta local de Python:

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "/absolute/path/to/.venv/bin/python",
      "args": [
        "-m", "keboola_mcp_server.cli",
        "--transport", "stdio",
        "--api-url", "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com"
      ],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your_keboola_storage_token",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your_workspace_schema",

      }
    }
  }
}

Nota : Para los usuarios de BigQuery, agregue la siguiente línea en "env": {}: "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/full/path/to/credentials.json"

Opción C: Modo CLI manual (solo para pruebas)

Puede ejecutar el servidor manualmente en una terminal para realizar pruebas o depuraciones:

# Set environment variables
export KBC_STORAGE_TOKEN=your_keboola_storage_token
export KBC_WORKSPACE_SCHEMA=your_workspace_schema
# For BigQuery users
# export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/full/path/to/credentials.json

# Run with uvx (no installation needed)
uvx keboola_mcp_server --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com

# OR, if developing locally
python -m keboola_mcp_server.cli --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com

Nota : Este modo se utiliza principalmente para depuración o pruebas. Para un uso normal con Claude o Cursor, no es necesario ejecutar el servidor manualmente.

Opción D: Usar Docker

docker pull keboola/mcp-server:latest

# For Snowflake users
docker run -it \
  -e KBC_STORAGE_TOKEN="YOUR_KEBOOLA_STORAGE_TOKEN" \
  -e KBC_WORKSPACE_SCHEMA="YOUR_WORKSPACE_SCHEMA" \
  keboola/mcp-server:latest \
  --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com

# For BigQuery users (add credentials volume mount)
# docker run -it \
#   -e KBC_STORAGE_TOKEN="YOUR_KEBOOLA_STORAGE_TOKEN" \
#   -e KBC_WORKSPACE_SCHEMA="YOUR_WORKSPACE_SCHEMA" \
#   -e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/creds/credentials.json" \
#   -v /local/path/to/credentials.json:/creds/credentials.json \
#   keboola/mcp-server:latest \
#   --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com

¿Necesito iniciar el servidor yo mismo?

Guión	¿Necesita ejecutarlo manualmente?	Utilice esta configuración
Usando Claude/Cursor	No	Configurar MCP en la configuración de la aplicación
Desarrollo de MCP localmente	No (Claude empieza)	Apuntar la configuración a la ruta de Python
Probar la CLI manualmente	Sí	Utilice la terminal para ejecutar
Usando Docker	Sí	Ejecutar contenedor docker

Uso del servidor MCP

Una vez que su cliente MCP (Claude/Cursor) esté configurado y en funcionamiento, puede comenzar a consultar sus datos de Keboola:

Verifique su configuración

Puedes comenzar con una consulta sencilla para confirmar que todo funciona:

What buckets and tables are in my Keboola project?

Ejemplos de lo que puedes hacer

Exploración de datos:

"¿Qué tablas contienen información del cliente?"
Ejecute una consulta para encontrar los 10 clientes principales por ingresos.

Análisis de datos:

Analizar mis datos de ventas por región del último trimestre.
"Encuentre correlaciones entre la edad del cliente y la frecuencia de compra"

Tuberías de datos:

"Crear una transformación SQL que una las tablas de clientes y pedidos"
"Iniciar el trabajo de extracción de datos para mi componente de Salesforce"

Compatibilidad

Soporte al cliente de MCP

Cliente MCP	Estado de soporte	Método de conexión
Claude (Escritorio y Web)	✅ soportado, probado	estudio
Cursor	✅ soportado, probado	estudio
Windsurf, Zed, Replit	✅ Compatible	estudio
Codeium, Sourcegraph	✅ Compatible	HTTP+SSE
Clientes MCP personalizados	✅ Compatible	HTTP+SSE o stdio

Herramientas compatibles

Nota: Keboola MCP es una versión anterior a la 1.0, por lo que podrían producirse cambios importantes. Sus agentes de IA se adaptarán automáticamente a las nuevas herramientas.

Categoría	Herramienta	Descripción
Almacenamiento	`retrieve_buckets`	Enumera todos los depósitos de almacenamiento en su proyecto Keboola
	`get_bucket_detail`	Recupera información detallada sobre un depósito específico
	`retrieve_bucket_tables`	Devuelve todas las tablas dentro de un depósito específico
	`get_table_detail`	Proporciona información detallada para una tabla específica
	`update_bucket_description`	Actualiza la descripción de un bucket
	`update_column_description`	Actualiza la descripción de una columna determinada en una tabla.
	`update_table_description`	Actualiza la descripción de una tabla.
SQL	`query_table`	Ejecuta consultas SQL personalizadas contra sus datos
	`get_sql_dialect`	Identifica si su espacio de trabajo utiliza el dialecto SQL de Snowflake o BigQuery
Componente	`create_component_root_configuration`	Crea una configuración de componente con parámetros personalizados
	`create_component_row_configuration`	Crea una fila de configuración de componentes con parámetros personalizados
	`create_sql_transformation`	Crea una transformación SQL con consultas personalizadas
	`find_component_id`	Devuelve una lista de ID de componentes que coinciden con la consulta dada
	`get_component`	Obtiene información sobre un componente específico dado su ID
	`get_component_configuration`	Obtiene información sobre una configuración de transformación/componente específica
	`get_component_configuration_examples`	Recupera ejemplos de configuración de muestra para un componente específico
	`retrieve_component_configurations`	Recupera configuraciones de componentes presentes en el proyecto.
	`retrieve_transformations`	Recupera configuraciones de transformación en el proyecto.
	`update_component_root_configuration`	Actualiza la configuración de un componente específico
	`update_component_row_configuration`	Actualiza una fila de configuración de un componente específico
	`update_sql_transformation_configuration`	Actualiza una configuración de transformación SQL existente
Trabajo	`retrieve_jobs`	Enumera y filtra trabajos por estado, componente o configuración
	`get_job_detail`	Devuelve detalles completos sobre un trabajo específico
	`start_job`	Activa la ejecución de un componente o un trabajo de transformación
Documentación	`docs_query`	Busca documentación de Keboola basándose en consultas en lenguaje natural.

Solución de problemas

Problemas comunes

Asunto	Solución
Errores de autenticación	Verificar que `KBC_STORAGE_TOKEN` sea válido
Problemas en el espacio de trabajo	Confirme `KBC_WORKSPACE_SCHEMA` sea correcto
Tiempo de espera de conexión	Comprobar la conectividad de la red

Desarrollo

Instalación

Configuración básica:

uv sync --extra dev

Con la configuración básica, puede utilizar uv run tox para ejecutar pruebas y verificar el estilo del código.

Configuración recomendada:

uv sync --extra dev --extra tests --extra integtests --extra codestyle

Con la configuración recomendada, se instalarán paquetes para pruebas y verificación del estilo del código, lo que permite que IDE como VsCode o Cursor verifiquen el código o ejecuten pruebas durante el desarrollo.

Pruebas de integración

Para ejecutar pruebas de integración localmente, utilice uv run tox -e integtests . NOTA: Deberá configurar las siguientes variables de entorno:

INTEGTEST_STORAGE_API_URL
INTEGTEST_STORAGE_TOKEN
INTEGTEST_WORKSPACE_SCHEMA

Para obtener estos valores, necesita un proyecto Keboola dedicado a las pruebas de integración.

Actualización de `uv.lock`

Actualice el archivo uv.lock si ha añadido o eliminado dependencias. También considere actualizar el bloqueo con versiones más recientes de las dependencias al crear una versión ( uv lock --upgrade ).

Soporte y comentarios

⭐ La forma principal de obtener ayuda, informar errores o solicitar funciones es abriendo un problema en GitHub . ⭐

El equipo de desarrollo monitorea activamente los problemas y responderá lo antes posible. Para obtener información general sobre Keboola, utilice los recursos a continuación.

Recursos

Documentación del usuario
Documentación para desarrolladores
Plataforma Keboola
Rastreador de problemas ← Método de contacto principal para el servidor MCP

Conectar

You must be authenticated.

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Tools

Este servidor facilita la interacción con la API de almacenamiento de Keboola, lo que permite a los usuarios explorar y administrar contenedores, tablas y componentes de proyectos de manera eficiente a través de Claude Desktop.

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