Keboola Explorer MCP サーバー

Keboola MCP サーバー

AIエージェント、MCPクライアント（ Cursor 、 Claude 、 Windsurf 、 VS Codeなど）、その他のAIアシスタントをKeboolaに接続します。データ、変換、SQLクエリ、ジョブトリガーを公開できます。グルーコードは不要です。エージェントが必要な時に必要な場所で、適切なデータを提供します。

概要

Keboola MCP Serverは、Keboolaプロジェクトと最新のAIツールをつなぐオープンソースのブリッジです。ストレージアクセス、SQL変換、ジョブトリガーといったKeboolaの機能を、Claude、Cursor、CrewAI、LangChain、Amazon Qなどから呼び出し可能なツールに変換します。

特徴

ストレージ: テーブルを直接クエリし、テーブルまたはバケットの説明を管理します
コンポーネント: 抽出機能、ライター、データアプリ、変換構成の作成、一覧表示、検査
SQL :自然言語でSQL変換を作成する
ジョブ: コンポーネントと変換を実行し、ジョブ実行の詳細を取得します。
メタデータ:自然言語を使用してプロジェクトドキュメントとオブジェクトのメタデータを検索、読み取り、更新します。

準備

以下のものを用意してください:

[ ] Python 3.10以上がインストールされている
[ ] 管理者権限でKeboolaプロジェクトにアクセスする
[ ] ご希望のMCPクライアント（Claude、Cursorなど）

注： uvがインストールされていることを確認してください。MCPクライアントはuvを使用して、Keboola MCPサーバーを自動的にダウンロードして実行します。uvのインストール：

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

ウィンドウズ:

# 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

その他のインストールオプションについては、公式の uv ドキュメントを参照してください。

MCP サーバーをセットアップする前に、次の 3 つの重要な情報が必要です。

KBC_ストレージ_トークン

これは Keboola の認証トークンです:

Storage API トークンの作成および管理方法については、 Keboola の公式ドキュメントを参照してください。

注: MCP サーバーのアクセスを制限する場合はカスタムストレージトークンを使用し、MCP がプロジェクト内のすべてのものにアクセスできるようにする場合はマスタートークンを使用します。

KBC_ワークスペース_スキーマ

これは Keboola 内のワークスペースを識別するもので、SQL クエリに必要です。

KBC_WORKSPACE_SCHEMA を取得するには、このKeboola ガイドに従ってください。

注: ワークスペースを作成するときに、すべてのプロジェクトデータへの読み取り専用アクセスを許可するオプションをオンにします。

ケブーラ地域

Keboola APIのURLは、デプロイ先のリージョンによって異なります。Keboolaプロジェクトにログインした際にブラウザに表示されるURLを確認することで、リージョンを確認できます。

地域	API URL
AWS 北米	`https://connection.keboola.com`
AWSヨーロッパ	`https://connection.eu-central-1.keboola.com`
Google Cloud EU	`https://connection.europe-west3.gcp.keboola.com`
Google Cloud 米国	`https://connection.us-east4.gcp.keboola.com`
アズールEU	`https://connection.north-europe.azure.keboola.com`

BigQuery固有の設定

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、資格情報を表示します（[接続]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フルパスを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 の BigQuery ワークスペースへのアクセス許可が付与されます。注: KBC_WORKSPACE_SCHEMA は BigQuery ワークスペースではデータセット名と呼ばれます。接続をクリックしてデータセット名をコピーするだけです。

Keboola MCPサーバーの実行

Keboola MCP サーバーを使用するには、ニーズに応じて 4 つの方法があります。

オプションA: 統合モード（推奨）

このモードでは、Claude または Cursor が自動的に MCP サーバーを起動します。ターミナルでコマンドを実行する必要はありません。

MCPクライアント（Claude/Cursor）を適切な設定で構成します
クライアントは必要に応じてMCPサーバーを自動的に起動します。

クロードデスクトップ構成

Claude（画面の左上隅）に移動 -> 設定 → 開発者 → 構成の編集（claude_desktop_config.json が表示されない場合は作成してください）
次の構成を追加します。
変更を有効にするには、Claude デスクトップを再起動してください。

{
  "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"
      }
    }
  }
}

注: BigQuery ユーザーの場合は、次の行を "env": {}: "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/full/path/to/credentials.json" に追加してください。

設定ファイルの場所:

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

カーソルの設定

設定→MCPへ移動
「+新しいグローバルMCPサーバーを追加」をクリックします
次の設定を構成します。

{
  "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"
      }
    }
  }
}

注: BigQuery ユーザーの場合は、次の行を "env": {}: "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/full/path/to/credentials.json" に追加してください。

Windows WSL のカーソル設定

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、次の構成を使用します。

{
  "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"

オプションB: ローカル開発モード

MCP サーバーコード自体に取り組んでいる開発者向け:

リポジトリをクローンしてローカル環境をセットアップする
ローカル Python パスを使用するように Claude/Cursor を設定します。

{
  "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",

      }
    }
  }
}

注: BigQuery ユーザーの場合は、次の行を "env": {}: "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/full/path/to/credentials.json" に追加してください。

オプション C: 手動 CLI モード (テストのみ)

テストやデバッグのために、ターミナルでサーバーを手動で実行できます。

# 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

注：このモードは主にデバッグまたはテスト用です。ClaudeまたはCursorでの通常の使用では、サーバーを手動で実行する必要はありません。

オプションD: Dockerを使用する

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

自分でサーバーを起動する必要がありますか?

シナリオ	手動で実行する必要がありますか?	この設定を使用する
クロード/カーソルの使用	いいえ	アプリ設定でMCPを構成する
MCPをローカルで開発する	いいえ（クロードが始める）	設定をPythonパスにポイントする
CLIを手動でテストする	はい	ターミナルを使用して実行する
Dockerの使用	はい	Dockerコンテナを実行する

MCPサーバーの使用

MCP クライアント (Claude/Cursor) が構成され実行されると、Keboola データのクエリを開始できます。

セットアップを確認する

すべてが機能していることを確認するために、簡単なクエリから始めることができます。

What buckets and tables are in my Keboola project?

できることの例

データ探索:

「どのテーブルに顧客情報が含まれていますか？」
「クエリを実行して、収益上位10社の顧客を検索する」

データ分析:

「前四半期の地域別の売上データを分析する」
「顧客年齢と購入頻度の相関関係を見つける」

データパイプライン:

「顧客テーブルと注文テーブルを結合する SQL 変換を作成する」
「Salesforce コンポーネントのデータ抽出ジョブを開始する」

互換性

MCPクライアントサポート

MCPクライアント	サポートステータス	接続方法
クロード（デスクトップとウェブ）	✅ サポート、テスト済み	標準入出力
カーソル	✅ サポート、テスト済み	標準入出力
ウィンドサーフィン、ゼッド、レプリット	✅ サポートされています	標準入出力
Codeium、Sourcegraph	✅ サポートされています	HTTP+SSE
カスタム MCP クライアント	✅ サポートされています	HTTP+SSEまたはstdio

サポートされているツール

注： Keboola MCPは1.0より前のバージョンであるため、互換性を破る変更が発生する可能性があります。AIエージェントは新しいツールに自動的に適応します。

カテゴリ	道具	説明
ストレージ	`retrieve_buckets`	Keboola プロジェクト内のすべてのストレージバケットを一覧表示します
	`get_bucket_detail`	特定のバケットに関する詳細情報を取得します
	`retrieve_bucket_tables`	特定のバケット内のすべてのテーブルを返します
	`get_table_detail`	特定のテーブルの詳細情報を提供します
	`update_bucket_description`	バケットの説明を更新します
	`update_column_description`	テーブル内の特定の列の説明を更新します。
	`update_table_description`	テーブルの説明を更新します
SQL	`query_table`	データに対してカスタムSQLクエリを実行します
	`get_sql_dialect`	ワークスペースが Snowflake または BigQuery SQL 方言を使用しているかどうかを識別します
成分	`create_component_root_configuration`	カスタムパラメータを使用してコンポーネント構成を作成します
	`create_component_row_configuration`	カスタムパラメータを使用してコンポーネント構成行を作成します
	`create_sql_transformation`	カスタムクエリを使用してSQL変換を作成します
	`find_component_id`	指定されたクエリに一致するコンポーネントIDのリストを返します
	`get_component`	IDを指定して特定のコンポーネントに関する情報を取得します
	`get_component_configuration`	特定のコンポーネント/変換構成に関する情報を取得します
	`get_component_configuration_examples`	特定のコンポーネントのサンプル構成例を取得します
	`retrieve_component_configurations`	プロジェクトに存在するコンポーネントの構成を取得します
	`retrieve_transformations`	プロジェクト内の変換構成を取得します
	`update_component_root_configuration`	特定のコンポーネント構成を更新します
	`update_component_row_configuration`	特定のコンポーネント構成行を更新します
	`update_sql_transformation_configuration`	既存のSQL変換構成を更新します
仕事	`retrieve_jobs`	ステータス、コンポーネント、または構成別にジョブを一覧表示およびフィルタリングします
	`get_job_detail`	特定のジョブに関する包括的な詳細を返します
	`start_job`	コンポーネントまたは変換ジョブの実行をトリガーします
ドキュメント	`docs_query`	自然言語クエリに基づいてKeboolaドキュメントを検索します

トラブルシューティング

よくある問題

問題	解決
認証エラー	`KBC_STORAGE_TOKEN`が有効であることを確認する
ワークスペースの問題	`KBC_WORKSPACE_SCHEMA`が正しいことを確認する
接続タイムアウト	ネットワーク接続を確認する

発達

インストール

基本設定:

uv sync --extra dev

基本的な設定では、 uv run toxを使用してテストを実行し、コードスタイルをチェックできます。

推奨設定:

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

推奨設定では、テストおよびコードスタイルチェック用のパッケージがインストールされ、開発中に VsCode や Cursor などの IDE でコードをチェックしたりテストを実行したりできるようになります。

統合テスト

ローカルで統合テストを実行するには、 uv run tox -e integtestsを使用します。注: 以下の環境変数を設定する必要があります。

INTEGTEST_STORAGE_API_URL
INTEGTEST_STORAGE_TOKEN
INTEGTEST_WORKSPACE_SCHEMA

これらの値を取得するには、統合テスト専用の Keboola プロジェクトが必要です。

`uv.lock`の更新

依存関係を追加または削除した場合は、 uv.lockファイルを更新してください。また、リリースを作成する際に、依存関係の新しいバージョンでロックを更新することも検討してください（ uv lock --upgrade ）。

サポートとフィードバック

⭐ ヘルプを取得したり、バグを報告したり、機能をリクエストしたりする主な方法は、 GitHub で問題を開くことです。⭐

開発チームは問題を積極的に監視しており、可能な限り迅速に対応いたします。Keboolaに関する一般的な情報については、以下のリソースをご利用ください。

リソース

接続する

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

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。

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概要

特徴

準備

KBC_ストレージ_トークン

KBC_ワークスペース_スキーマ

ケブーラ地域

BigQuery固有の設定

Keboola MCPサーバーの実行

オプションA: 統合モード（推奨）

クロードデスクトップ構成

カーソルの設定

Windows WSL のカーソル設定

オプションB: ローカル開発モード

オプション C: 手動 CLI モード (テストのみ)

オプションD: Dockerを使用する

自分でサーバーを起動する必要がありますか?

MCPサーバーの使用

セットアップを確認する

できることの例

互換性

MCPクライアントサポート

サポートされているツール

トラブルシューティング

よくある問題

発達

インストール

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サポートとフィードバック

リソース

接続する

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