Verodat的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，使 Verodat 的数据管理功能与 Claude Desktop 等 AI 系统无缝集成。
该存储库包含 Verodat 的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，允许 AI 模型通过明确定义的工具与 Verodat 的数据管理功能进行交互。
Related MCP server: MCP Claude Code
Verodat MCP 服务器为 AI 模型提供了一种标准化的方式来访问和操作 Verodat 中的数据。它实现了模型上下文协议 (MCP) 规范，并提供了用于数据消费、设计和管理的工具。
该服务器分为三个主要工具类别，每个类别都提供一组渐进的功能：
基础类别侧重于数据检索操作：
get-accounts ：检索可用帐户
get-workspaces ：列出帐户内的工作区
get-datasets ：列出工作区中的数据集
get-dataset-output ：从数据集中检索实际数据
get-dataset-targetfields ：检索数据集的字段定义
get-queries ：检索现有的 AI 查询
get-ai-context ：获取工作区上下文和数据结构
execute-ai-query ：对数据集执行 AI 驱动的查询
包括 Consume 的所有工具，以及：
create-dataset ：创建具有定义架构的新数据集
包括 Design 的所有工具，以及：
upload-dataset-rows ：将数据行上传到现有数据集
Node.js（v18 或更高版本）
Git
Claude 桌面（用于 Claude 集成）
Verodat 帐户和 AI API 密钥
要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Verodat MCP Server：
npx -y @smithery/cli install @Verodat/verodat-mcp-server --client claude克隆存储库：
git clone https://github.com/Verodat/verodat-mcp-server.git
cd verodat-mcp-server安装依赖项并构建：
npm install
npm run build配置 Claude Desktop：创建或修改配置文件：
MacOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows： %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json在配置中添加如下配置：
在 verodat.com 注册 Verodat 账户
从您的 Verodat 仪表板生成 AI API 密钥
将 API 密钥添加到您的 Claude Desktop 配置中
服务器需要配置身份验证和 API 端点。请为您的 AI 模型创建一个配置文件以供使用：
{
"mcpServers": {
"verodat-consume": {
"command": "node",
"args": [
"path/to/verodat-mcp-server/build/src/consume.js"
],
"env": {
"VERODAT_AI_API_KEY": "your-api-key",
"VERODAT_API_BASE_URL": "https://verodat.io/api/v3"
}
}
}
}您可以通过在 claude 中逐个指定适当的 JS 文件来配置这三个工具类别中的任何一个：
仅消费：使用consume.js （8个数据检索工具）
设计能力：使用design.js （9 种工具，包括数据集创建）
全面管理：使用manage.js （10个工具，包括数据上传）
同时配置所有三个类别的示例：
{
"mcpServers": {
"verodat-consume": {
"command": "node",
"args": [
"path/to/verodat-mcp-server/build/src/consume.js"
],
"env": {
"VERODAT_AI_API_KEY": "your-api-key",
"VERODAT_API_BASE_URL": "https://verodat.io/api/v3"
}
},
"verodat-design": {
"command": "node",
"args": [
"path/to/verodat-mcp-server/build/src/design.js"
],
"env": {
"VERODAT_AI_API_KEY": "your-api-key",
"VERODAT_API_BASE_URL": "https://verodat.io/api/v3"
}
},
"verodat-manage": {
"command": "node",
"args": [
"path/to/verodat-mcp-server/build/src/manage.js"
],
"env": {
"VERODAT_AI_API_KEY": "your-api-key",
"VERODAT_API_BASE_URL": "https://verodat.io/api/v3"
}
}
}
}VERODAT_AI_API_KEY ：用于身份验证的 Verodat API 密钥
VERODAT_API_BASE_URL ：Verodat API 的基本 URL（如果未指定，则默认为“ https://verodat.io/api/v3 ”）
服务器提供以下 MCP 命令：
// Account & Workspace Management
get-accounts // List accessible accounts
get-workspaces // List workspaces in an account
get-queries // Retrieve existing AI queries
// Dataset Operations
create-dataset // Create a new dataset
get-datasets // List datasets in a workspace
get-dataset-output // Retrieve dataset records
get-dataset-targetfields // Retrieve dataset targetfields
upload-dataset-rows // Add new data rows to an existing dataset
// AI Operations
get-ai-context // Get workspace AI context
execute-ai-query // Run AI queries on datasets对于只读操作：使用consume.js服务器配置
创建数据集：使用design.js服务器配置
对于上传数据：使用manage.js服务器配置
需要通过 API 密钥进行身份验证
请求验证确保数据格式正确
代码库用 TypeScript 编写，并组织成：
工具处理器：实现每个工具的功能
传输层：处理与 AI 模型的通信
验证：使用 Zod 模式确保数据格式正确
MCP 服务器通过 stdio 进行通信，这会增加调试难度。我们提供 MCP Inspector 工具来帮助：
npm run inspector这将提供一个 URL 来访问浏览器中的调试工具。
欢迎大家贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。
LICENSE文件的详细信息
文档： Verodat 文档
问题： GitHub 问题
社区： Verodat 社区
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We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Verodat/verodat-mcp-server'
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