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。

Related MCP server: Julia Documentation MCP Server

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。

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。

1. 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）。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

1. MCPクライアント（Claude/Cursor）を適切な設定で構成します

2. 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

1. 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）

2. 次の構成を追加します。

3. 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

1. 設定→MCPへ移動

2. 「+新しいグローバルMCPサーバーを追加」をクリックします

3. 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:

1. 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

2. 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?

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

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。

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

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、

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

• ユーザードキュメント

• 開発者向けドキュメント

• ケブーラプラットフォーム

• 問題トラッカー← MCP サーバーの主な連絡方法

接続する

• リンクトイン

• ツイッター

• 変更履歴