local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

Connects to Snowflake to provide access to Keboola data stored in Snowflake warehouses, enabling data exploration and preview capabilities.

Keboola MCP サーバー

Keboola Connection と連携するための Model Context Protocol (MCP) サーバー。このサーバーは、Keboola Storage API からデータを一覧表示およびアクセスするためのツールを提供します。

要件

Python 3.10以降
Keboola ストレージ API トークン
Snowflake または BigQuery の読み取り専用ワークスペース

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Keboola Explorer を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install keboola-mcp-server --client claude

手動インストール

まず、リポジトリのクローンを作成し、仮想環境を作成します。

git clone https://github.com/keboola/keboola-mcp-server.git
cd keboola-mcp-server
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip3 install -U pip 

開発モードでパッケージをインストールします。

pip3 install -e .

開発依存関係の場合:

pip3 install -e ".[dev]"

クロードデスクトップセットアップ

このサーバーを Claude Desktop で使用するには、次の手順に従います。

Claude Desktop 構成ファイルを作成または編集します。
- macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
次の構成を追加します (設定に応じてパスを調整します)。

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "/path/to/keboola-mcp-server/.venv/bin/python",
      "args": [
        "-m",
        "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"
      }
    }
  }
}

交換する：

/path/to/keboola-mcp-serverクローンしたリポジトリへの実際のパスに置き換えます。
YOUR_REGION Keboolaのリージョン（例： north-europe.azureなど）に置き換えます。リージョンが明示的にconnectionれている場合、このパラメータは削除できます。
your-keboola-storage-tokenを Keboola Storage API トークンに置き換えます
your-workspace-schemaをワークスペースの Snowflake スキーマまたは BigQuery データセットに置き換えます

注意: 特定のバージョンの Python (パッケージの互換性の問題により 3.11 など) を使用している場合は、その特定のバージョンを使用するようにcommandを更新する必要があります (例: /path/to/keboola-mcp-server/.venv/bin/python3.11 )。

注: ワークスペースはKeboolaプロジェクト内に作成できます。これはストレージトークンを取得したプロジェクトと同じです。ワークスペースには、スキーマやデータセット名など、必要な接続パラメータがすべて提供されます。

構成を更新した後:
- Claude Desktopを完全に終了します（ウィンドウを閉じるだけではいけません）
- Claudeデスクトップを再起動します
- 右下隅のハンマーアイコンを探します。これはサーバーが接続されていることを示します。

トラブルシューティング

接続の問題が発生した場合:

Claude Desktopのログでエラーメッセージを確認してください
Keboola Storage APIトークンが正しいことを確認してください
構成内のすべてのパスが絶対パスであることを確認する
仮想環境が適切にアクティブ化され、すべての依存関係がインストールされていることを確認します。

カーソルAI設定

このサーバーを Cursor AI で使用するには、転送方法を構成するための 2 つのオプションがあります: Server-Sent Events (SSE) または標準 I/O (stdio)。

カーソル AI 構成ファイルを作成または編集します。
- 場所: ~/.cursor/mcp.json
優先するトランスポート方法に基づいて、次のいずれかの構成 (またはすべて) を追加します。

オプション 1: サーバー送信イベント (SSE) の使用

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "url": "http://localhost:8000/sse?storage_token=YOUR-KEBOOLA-STORAGE-TOKEN&workspace_schema=YOUR-WORKSPACE-SCHEMA"
    }
  }
}

オプション 2a: 標準 I/O (stdio) を使用する

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "/path/to/keboola-mcp-server/.venv/bin/python",
      "args": [
        "-m",
        "keboola_mcp_server",
        "--transport",
        "stdio",
         "--api-url",
         "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com"
      ],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your-keboola-storage-token", 
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your-workspace-schema"         
      }
    }
  }
}

オプション 2b: WSL 標準 I/O (wsl stdio) を使用する

Cursor AI を使用して Windows Subsystem for Linux から MCP サーバーを実行する場合は、これを使用します。

{
  "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'"
      ]
    }
  }
}

/wsl_path/to/keboola-mcp-server/.envファイルには環境変数が含まれています。

export KBC_STORAGE_TOKEN="your-keboola-storage-token"
export KBC_WORKSPACE_SCHEMA="your-workspace-schema"

交換する：

/path/to/keboola-mcp-serverクローンしたリポジトリへの実際のパスに置き換えます。
YOUR_REGION Keboolaのリージョン（例： north-europe.azureなど）に置き換えます。リージョンが明示的にconnectionれている場合、このパラメータは削除できます。
your-keboola-storage-tokenを Keboola Storage API トークンに置き換えます
your-workspace-schemaをワークスペースの Snowflake スキーマまたは BigQuery データセットに置き換えます

構成を更新した後:

カーソルAIを再起動
sseトランスポートを使用する場合は、MCPサーバーを必ず起動してください。サーバーを構築した仮想環境で次のコマンドを実行することで起動できます。
/path/to/keboola-mcp-server/.venv/bin/python -m keboola_mcp_server --transport sse --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com
Cursor AI は MCP サーバーを自動的に検出し、有効にします。

BigQuery サポート

Keboola プロジェクトで BigQuery バックエンドを使用する場合は、 KBC_STORAGE_TOKENとKBC_WORKSPACE_SCHEMAに加えて、 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS環境変数を設定する必要があります。

Keboola BigQuery ワークスペースに移動し、その資格情報を表示します ( Connectボタンをクリックします)。
認証情報ファイルをローカルディスクにダウンロードします。これはプレーンなJSONファイルです。
ダウンロードした JSON 認証情報ファイルの完全なパスをGOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS環境変数に設定します。

これにより、MCP サーバーインスタンスに Google Cloud 内の BigQuery ワークスペースにアクセスする権限が付与されます。

利用可能なツール

サーバーは、Keboola Connection と対話するための次のツールを提供します。

バケットとテーブルを一覧表示する
バケットとテーブル情報を取得する
テーブルデータのプレビュー
テーブルデータをCSVにエクスポート
コンポーネントと構成の一覧

発達

テストを実行します:

pytest

フォーマットコード:

black .
isort .

型チェック:

mypy .

ライセンス

MIT ライセンス - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

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A

security – no known vulnerabilities

A

license - permissive license

A

quality - confirmed to work

Tools

このサーバーは、Keboola のストレージ API とのやり取りを容易にし、ユーザーが Claude Desktop を通じてプロジェクトバケット、テーブル、コンポーネントを効率的に参照および管理できるようにします。

Related Resources

Reddit Discussion about this server

Keboola Explorer MCP Server