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Powerdrill MCP Server

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by powerdrillai
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MIT License
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パワードリル MCP サーバー

鍛冶屋のバッジ

Powerdrill ユーザー ID とプロジェクト API キーで認証され、Powerdrill データセットと対話するためのツールを提供するモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。

AI データ分析を個別に行う場合、またはチームで使用する場合は、 https://powerdrill.ai/にアクセスしてください。

チームの Powerdrill ユーザー ID とプロジェクト API キーをお持ちの場合は、Powerdrill オープンソース Web クライアントを介してデータを操作できます。

特徴

  • ユーザーIDとプロジェクトAPIキーを使用してPowerdrillで認証する

  • Powerdrillアカウントで利用可能なデータセットを一覧表示する

  • 特定のデータセットに関する詳細情報を取得する

  • 自然言語の質問を含むデータセットでジョブを作成して実行する

  • Claude Desktop およびその他の MCP 互換クライアントとの統合

Related MCP server: Vibe Coder MCP

インストール

Smithery経由でインストール

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

npx -y @smithery/cli install @powerdrillai/powerdrill-mcp --client claude

npmから

# Install globally npm install -g @powerdrillai/powerdrill-mcp # Or run directly with npx npx @powerdrillai/powerdrill-mcp

ソースから

このリポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。

git clone https://github.com/yourusername/powerdrill-mcp.git cd powerdrill-mcp npm install

CLI の使用法

グローバルにインストールされている場合:

# Start the MCP server powerdrill-mcp

npx を使用する場合:

# Run the latest version npx -y @powerdrillai/powerdrill-mcp@latest

実行する前に、Powerdrill の資格情報を使用して環境変数を設定する必要があります。

# Set environment variables export POWERDRILL_USER_ID="your_user_id" export POWERDRILL_PROJECT_API_KEY="your_project_api_key"

または、これらの値を含む.envファイルを作成します。

前提条件

このMCPサーバーを使用するには、有効なAPI認証情報（ユーザーIDとAPIキー）を持つPowerdrillアカウントが必要です。取得方法は以下の通りです。

  1. まだお持ちでない場合は、Powerdrill Teamアカウントに登録してください。

  2. アカウント設定に移動します

  3. 次の項目が記載されている API セクションを探します。

    • ユーザーID: アカウントの一意の識別子

    • APIキー: APIアクセス用の認証トークン

まず、Powerdrill チームの作成方法に関する次のビデオ チュートリアルをご覧ください。

パワードリルチーム作成チュートリアル

次に、次のビデオ チュートリアルに従って API 資格情報を設定します。

Powerdrill API セットアップチュートリアル

クイックセットアップ

サーバーをセットアップする最も簡単な方法は、提供されているセットアップ スクリプトを使用することです。

# Make the script executable chmod +x setup.sh # Run the setup script ./setup.sh

これにより、次のようになります。

  1. 依存関係をインストールする

  2. TypeScriptコードをビルドする

  3. .envファイルが存在しない場合は作成します

  4. Claude Desktop と Cursor の設定ファイルを npx ベースの設定で生成します (推奨)

次に、実際の資格情報を使用して.envファイルを編集します。

POWERDRILL_USER_ID=your_actual_user_id POWERDRILL_PROJECT_API_KEY=your_actual_project_api_key

また、生成された構成ファイル内の資格情報も使用前に更新してください。

手動インストール

手動で設定する場合:

# Install dependencies npm install # Build the TypeScript code npm run build # Copy the environment example file cp .env.example .env # Edit the .env file with your credentials

使用法

サーバーの実行

npm start

Claude Desktopとの統合

  1. クロードデスクトップを開く

  2. 「設定」>「サーバー設定」へ移動

  3. 次のいずれかの構成で新しいサーバーを追加します。

オプション1: npxを使用する（推奨）

{ "powerdrill": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@powerdrillai/powerdrill-mcp@latest" ], "env": { "POWERDRILL_USER_ID": "your_actual_user_id", "POWERDRILL_PROJECT_API_KEY": "your_actual_project_api_key" } } }

オプション2: ローカルインストールでノードを使用する

{ "powerdrill": { "command": "node", "args": ["/path/to/powerdrill-mcp/dist/index.js"], "env": { "POWERDRILL_USER_ID": "your_actual_user_id", "POWERDRILL_PROJECT_API_KEY": "your_actual_project_api_key" } } }

  1. 設定を保存する

  2. Claudeデスクトップを再起動します

カーソルとの統合

  1. オープンカーソル

  2. 設定 > MCPツールに移動します

  3. 次のいずれかの構成で新しい MCP ツールを追加します。

オプション1: npxを使用する（推奨）

{ "powerdrill": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@powerdrillai/powerdrill-mcp@latest" ], "env": { "POWERDRILL_USER_ID": "your_actual_user_id", "POWERDRILL_PROJECT_API_KEY": "your_actual_project_api_key" } } }

オプション2: ローカルインストールでノードを使用する

{ "powerdrill": { "command": "node", "args": ["/path/to/powerdrill-mcp/dist/index.js"], "env": { "POWERDRILL_USER_ID": "your_actual_user_id", "POWERDRILL_PROJECT_API_KEY": "your_actual_project_api_key" } } }

  1. 設定を保存する

  2. 必要に応じてカーソルを再起動する

ツールの使用

接続すると、Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf などとの会話で Powerdrill ツールを使用できるようになります。

  • データセットの一覧: What datasets are available in my Powerdrill account?または、 Show me all my datasets

  • データセットの作成: Create a new dataset called "Sales Analytics"か、 Make a new dataset named "Customer Data" with description "Customer information for 2024 analysis"

  • ローカル ファイルからデータ ソースを作成します。 Upload the file /Users/your_name/Downloads/sales_data.csv to dataset {dataset_id}か、 Add my local file /path/to/customer_data.xlsx to my {dataset_id} dataset

  • データセットの概要を取得する: Tell me more about this dataset: {dataset_id}またはDescribe the structure of dataset {dataset_id}

  • ジョブの作成: Analyze dataset {dataset_id} with this question: "How has the trend changed over time?"または、 Run a query on {dataset_id} asking "What are the top 10 customers by revenue?"

  • セッションの作成: Create a new session named "Sales Analysis 2024" for my data analysisか、 Start a session called "Customer Segmentation" for analyzing market data

  • データ ソースの一覧表示: What data sources are available in dataset {dataset_id}?またはShow me all files in the {dataset_id} dataset

  • セッションの一覧表示: Show me all my current analysis sessionsか、 List my recent data analysis sessions

利用可能なツール

mcp_powerdrill_list_datasets

Powerdrill アカウントから利用可能なデータセットを一覧表示します。

パラメータ:

  • limit (オプション): 返されるデータセットの最大数

応答例:

{ "datasets": [ { "id": "dataset-dasfadsgadsgas", "name": "mydata", "description": "my dataset" } ] }

mcp_powerdrill_get_dataset_overview

特定のデータセットに関する詳細な概要情報を取得します。

パラメータ:

  • datasetId （必須）: 概要情報を取得するデータセットのID

応答例:

{ "id": "dset-cm5axptyyxxx298", "name": "sales_indicators_2024", "description": "A dataset comprising 373 travel bookings with 15 attributes...", "summary": "This dataset contains 373 travel bookings with 15 attributes...", "exploration_questions": [ "How does the booking price trend over time based on the BookingTimestamp?", "How does the average booking price change with respect to the TravelDate?" ], "keywords": [ "Travel Bookings", "Booking Trends", "Travel Agencies" ] }

mcp_powerdrill_create_job

自然言語の質問でデータを分析するジョブを作成します。

パラメータ:

  • question （必須）: データを分析するための自然言語の質問またはプロンプト

  • dataset_id (必須): 分析するデータセットのID

  • datasource_ids (オプション): 分析するデータセット内の特定のデータソースIDの配列

  • session_id (オプション): 関連するジョブをグループ化するためのセッションID

  • stream （オプション、デフォルト：false）：結果をストリーミングするかどうか

  • output_language （オプション、デフォルト："AUTO"）: 出力の言語

  • job_mode (オプション、デフォルト: "AUTO"): ジョブモード

応答例:

{ "job_id": "job-cm3ikdeuj02zk01l1yeuirt77", "blocks": [ { "type": "CODE", "content": "```python\nimport pandas as pd\n\ndef invoke(input_0: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n...", "stage": "Analyze" }, { "type": "TABLE", "url": "https://static.powerdrill.ai/tmp_datasource_cache/code_result/...", "name": "trend_data.csv", "expires_at": "2024-11-21T09:56:34.290544Z" }, { "type": "IMAGE", "url": "https://static.powerdrill.ai/tmp_datasource_cache/code_result/...", "name": "Trend of Deaths from Natural Disasters Over the Century", "expires_at": "2024-11-21T09:56:34.290544Z" }, { "type": "MESSAGE", "content": "Analysis of Trends in the Number of Deaths from Natural Disasters...", "stage": "Respond" } ] }

mcp_powerdrill_create_session

関連するジョブをグループ化するための新しいセッションを作成します。

パラメータ:

  • name （必須）: セッション名。最大128文字まで使用できます。

  • output_language （オプション、デフォルト："AUTO"）: 出力を生成する言語。オプション："AUTO"、"EN"、"ES"、"AR"、"PT"、"ID"、"JA"、"RU"、"HI"、"FR"、"DE"、"VI"、"TR"、"PL"、"IT"、"KO"、"ZH-CN"、"ZH-TW"

  • job_mode （オプション、デフォルト：「AUTO」）: セッションのジョブモード。オプションには「AUTO」、「DATA_ANALYTICS」が含まれます。

  • max_contextual_job_history (オプション、デフォルト: 10): 次のジョブのコンテキストとして保持される最近のジョブの最大数 (0-10)

  • agent_id （オプション、デフォルト: "DATA_ANALYSIS_AGENT"): エージェントのID

応答例:

{ "session_id": "session-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" }

mcp_powerdrill_list_data_sources

特定のデータセット内のデータ ソースを一覧表示します。

パラメータ:

  • datasetId （必須）: データソースを一覧表示するデータセットのID

  • pageNumber （オプション、デフォルト：1）：リストを開始するページ番号

  • pageSize （オプション、デフォルト：10）：1ページあたりのアイテム数

  • status （オプション）：データソースをステータス（同期中、無効、同期済み（複数の場合はカンマ区切り）でフィルタリングします。

応答例:

{ "count": 3, "total": 5, "page": 1, "page_size": 10, "data_sources": [ { "id": "dsource-a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0", "name": "sales_data.csv", "type": "CSV", "status": "synched", "size": 1048576, "dataset_id": "dset-cm5axptyyxxx298" }, { "id": "dsource-b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1", "name": "customer_info.xlsx", "type": "EXCEL", "status": "synched", "size": 2097152, "dataset_id": "dset-cm5axptyyxxx298" }, { "id": "dsource-c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2", "name": "market_research.pdf", "type": "PDF", "status": "synched", "size": 3145728, "dataset_id": "dset-cm5axptyyxxx298" } ] }

mcp_powerdrill_list_sessions

Powerdrill アカウントのセッションを一覧表示します。

パラメータ:

  • pageNumber （オプション）：リストを開始するページ番号（デフォルト：1）

  • pageSize （オプション）: 1ページあたりのアイテム数（デフォルト: 10）

  • search （オプション）：名前でセッションを検索

応答例:

{ "count": 2, "total": 2, "sessions": [ { "id": "session-123abc", "name": "Product Analysis", "job_count": 3, "created_at": "2024-03-15T10:30:00Z", "updated_at": "2024-03-15T11:45:00Z" }, { "id": "session-456def", "name": "Financial Forecasting", "job_count": 5, "created_at": "2024-03-10T14:20:00Z", "updated_at": "2024-03-12T09:15:00Z" } ] }

mcp_powerdrill_create_dataset

Powerdrill アカウントに新しいデータセットを作成します。

パラメータ:

  • name (必須): データセット名。最大128文字まで使用できます。

  • description （オプション）：データセットの説明。最大128文字まで使用できます。

応答例:

{ "id": "dataset-adsdfasafdsfasdgasd", "message": "Dataset created successfully" }

mcp_powerdrill_create_data_source_from_local_file

指定されたデータセットにローカル ファイルをアップロードして、新しいデータ ソースを作成します。

パラメータ:

  • dataset_id (必須): データソースを作成するデータセットのID

  • file_path (必須): アップロードするファイルへのローカルパス

  • file_name (オプション): ファイルのカスタム名。デフォルトは元のファイル名

  • chunk_size (オプション、デフォルト: 5MB): マルチパートアップロードの各チャンクのサイズ(バイト単位)

応答例:

{ "dataset_id": "dset-cm5axptyyxxx298", "data_source": { "id": "dsource-a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0", "name": "sales_data_2024.csv", "type": "FILE", "status": "synched", "size": 2097152 }, "file": { "name": "sales_data_2024.csv", "size": 2097152, "object_key": "uploads/user_123/sales_data_2024.csv" } }

トラブルシューティング

問題が発生した場合:

  1. .envで環境変数が正しく設定されていることを確認してください。

  2. npm startでサーバーが正常に起動することを確認します。

  3. Claude Desktop の設定が正しいファイルパスを指していることを確認します

  4. コンソール出力にエラーメッセージがないか確認します

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

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