Metabase MCP-Server – Verbinden Sie KI-Assistenten mit Ihrer Metabase-Analyse

Ein leistungsstarker Model Context Protocol (MCP)-Server für Metabase, der es KI-Assistenten wie Claude, Cursor und anderen MCP-Clients ermöglicht, nahtlos mit Ihrer Metabase-Instanz zu interagieren. Fragen Sie Datenbanken ab, führen Sie SQL aus, verwalten Sie Dashboards und automatisieren Sie Analyse-Workflows mit natürlicher Sprache durch KI-gestützte Datenbankoperationen.

Ideal für: Datenanalysten, Entwickler und Teams, die KI-Assistenten in ihre Metabase Business-Intelligence-Plattform integrieren möchten, um SQL-Abfragen, Dashboard-Verwaltung und Datenexploration zu automatisieren.

Hauptfunktionen

Datenbankoperationen

• Datenbanken auflisten: Durchsuchen Sie alle konfigurierten Metabase-Datenbanken

• Tabellen entdecken: Erkunden Sie Tabellen mit Metadaten und Beschreibungen

• Feldinspektion: Erhalten Sie detaillierte Feld-/Spalteninformationen mit intelligenter Paginierung

Abfragen & Analysen

• SQL-Ausführung: Führen Sie native SQL-Abfragen mit Parameterunterstützung und Templating aus

• MongoDB-Unterstützung: Führen Sie native MongoDB-Abfragen mit automatischer JSON-Konvertierung für Aggregations-Pipelines aus

• Kartenverwaltung: Führen Sie Metabase-Fragen/Karten (SQL und MongoDB) aus, erstellen und verwalten Sie diese

• Sammlungsorganisation: Erstellen und verwalten Sie Sammlungen für eine bessere Organisation

• Abfragen in natürlicher Sprache: Lassen Sie KI-Assistenten Fragen in SQL- oder MongoDB-Abfragen übersetzen

Authentifizierung & Sicherheit

• API-Schlüssel-Unterstützung: Sichere Authentifizierung über Metabase-API-Schlüssel (empfohlen)

• Sitzungsbasierte Authentifizierung: Alternative E-Mail/Passwort-Authentifizierung

• Umgebungsvariablen: Sichere Verwaltung von Anmeldedaten über .env-Dateien

KI-Assistenten-Integration

• Claude Desktop: Native Integration mit Anthropic's Claude AI

• Cursor IDE: Nahtlose Integration für KI-gestützte Entwicklung

• Jeder MCP-Client: Kompatibel mit allen Model Context Protocol-Clients

Verbesserte Leistung & Zuverlässigkeit

• Kontextbezogenes Logging: Echtzeit-Logging mit Debug-, Info-, Warn- und Fehlerstufen, die für KI-Clients sichtbar sind

• Korrekte Fehlerbehandlung: FastMCP ToolError-Ausnahmen für bessere Fehlermeldungen und Debugging

• Middleware-Stack: Integrierte Fehlerbehandlungs- und Logging-Middleware für Zuverlässigkeit in der Produktion

• Best Practices: Befolgt die neuesten FastMCP-Muster mit Duplikatsvermeidung und sauberer Konfiguration

• Modernes Python: Verwendet Python 3.12+ Typ-Hinweise (|-Syntax) für bessere Typsicherheit

Schnellstart

Voraussetzungen

• Python 3.12+

• Metabase-Instanz mit API-Zugriff

• uvx oder uv Paketmanager

Installation

Option 1: Verwendung von uvx (Am einfachsten – keine Installation erforderlich)

# Run directly without installing (like npx for Python)
uvx metabase-mcp

# With environment variables
METABASE_URL=https://your-instance.com METABASE_API_KEY=your-key uvx metabase-mcp

Option 2: Installation von PyPI

# Install globally
uv tool install metabase-mcp

# Or with pip
pip install metabase-mcp

# Then run
metabase-mcp

Option 3: Entwicklungseinrichtung (Aus dem Quellcode)

# Clone the repository
git clone https://github.com/cheukyin175/metabase-mcp.git
cd metabase-mcp

# Install dependencies
uv sync

# Run the server
uv run python server.py

Konfiguration

Erstellen Sie eine .env-Datei mit Ihren Metabase-Anmeldedaten:

cp .env.example .env

Konfigurationsoptionen

Option 1: API-Schlüssel-Authentifizierung (Empfohlen)

METABASE_URL=https://your-metabase-instance.com
METABASE_API_KEY=your-api-key-here

Option 2: E-Mail/Passwort-Authentifizierung

METABASE_URL=https://your-metabase-instance.com
METABASE_USER_EMAIL=your-email@example.com
METABASE_PASSWORD=your-password

Optional: Metabase API HTTP-Timeout

METABASE_HTTP_TIMEOUT=30.0  # Default: 30.0 seconds

Optional: Benutzerdefinierter Host/Port für SSE/HTTP

HOST=localhost  # Default: 0.0.0.0
PORT=9000      # Default: 8000

Verwendung

Server starten

Schnellstart (Keine Einrichtung erforderlich)

# Run directly with uvx
uvx metabase-mcp

# With custom Metabase instance
METABASE_URL=https://your-instance.com METABASE_API_KEY=your-key uvx metabase-mcp

Aus dem Quellcode (Entwicklung)

# STDIO transport (default)
uv run python server.py

# SSE transport (uses HOST=0.0.0.0, PORT=8000 by default)
uv run python server.py --sse

# HTTP transport (uses HOST=0.0.0.0, PORT=8000 by default)
uv run python server.py --http

# Custom host and port via environment variables
HOST=localhost PORT=9000 uv run python server.py --sse
HOST=192.168.1.100 PORT=8080 uv run python server.py --http

Cursor-Integration

Sie können Cursor manuell konfigurieren, indem Sie Ihre Cursor-Einstellungen bearbeiten.

Für SSE-Transport: Sie müssen den Server starten, bevor Sie Cursor verwenden:

uv run python server.py --sse

Claude Desktop-Integration

Option 1: Verwendung von uvx (Empfohlen)

Fügen Sie dies zu ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json hinzu:

{
    "mcpServers": {
        "metabase-mcp": {
            "command": "uvx",
            "args": ["metabase-mcp"],
            "env": {
                "METABASE_URL": "https://your-metabase-instance.com",
                "METABASE_API_KEY": "your-api-key-here"
            }
        }
    }
}

Option 2: Verwendung einer lokalen Installation

Wenn Sie das Repository geklont haben:

{
    "mcpServers": {
        "metabase-mcp": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "run",
                "--directory",
                "/absolute/path/to/metabase-mcp",
                "python",
                "server.py"
            ],
            "env": {
                "METABASE_URL": "https://your-metabase-instance.com",
                "METABASE_API_KEY": "your-api-key-here"
            }
        }
    }
}

Option 3: Verwendung der FastMCP CLI

fastmcp install server.py -n "Metabase MCP"

Verfügbare Tools

Datenbankoperationen

Abfrageoperationen

Kartenverwaltung

Sammlungsverwaltung

Transportmethoden

Der Server unterstützt mehrere Transportmethoden:

• STDIO (Standard): Für IDE-Integration (Cursor, Claude Desktop)

• SSE: Server-Sent Events für Webanwendungen

• HTTP: Standard-HTTP für API-Zugriff

uv run python server.py                        # STDIO (default)
uv run python server.py --sse                  # SSE (HOST=0.0.0.0, PORT=8000)
uv run python server.py --http                 # HTTP (HOST=0.0.0.0, PORT=8000)
HOST=localhost PORT=9000 uv run python server.py --sse   # Custom host/port

Entwicklung

Entwicklungsumgebung einrichten

# Install with dev dependencies
uv sync --group dev

# Or with pip
pip install -r requirements-dev.txt

Code-Qualität

# Run linting
uv run ruff check .

# Format code
uv run ruff format .

# Type checking
uv run mypy server.py

Anwendungsbeispiele

Abfragebeispiele

# List all databases
databases = await list_databases()

# Execute a SQL query
result = await execute_query(
    database_id=1,
    query="SELECT * FROM users LIMIT 10"
)

# Create and run a card
card = await create_card(
    name="Active Users Report",
    database_id=1,
    query="SELECT COUNT(*) FROM users WHERE active = true",
    collection_id=2
)

Projektstruktur

metabase-mcp/
├── server.py                 # Main MCP server implementation
├── pyproject.toml           # Project configuration and dependencies
└── .env.example             # Environment variables template

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Bitte fühlen Sie sich frei, einen Pull Request einzureichen.

Lizenz

MIT-Lizenz – siehe LICENSE-Datei für Details

Ressourcen

• FastMCP-Dokumentation

• Model Context Protocol

• Metabase API-Dokumentation

• Claude Desktop-Dokumentation

• Cursor IDE

Schlüsselwörter & Themen

metabase mcp model-context-protocol claude cursor ai-assistant fastmcp sql database analytics business-intelligence bi data-analysis anthropic llm python automation api data-science query-builder natural-language-sql

Star-Verlauf

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Anwendungsfälle

• Datenbankabfragen in natürlicher Sprache: Bitten Sie Claude, Ihre Metabase-Datenbanken in einfachem Englisch abzufragen

• Automatisierte Berichterstellung: Nutzen Sie KI, um Metabase-Karten und -Sammlungen zu erstellen und zu verwalten

• Datenexploration: Lassen Sie sich von KI-Assistenten helfen, Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen

• SQL-Abfrageunterstützung: Erhalten Sie Hilfe beim Schreiben und Optimieren von SQL-Abfragen durch KI

• Dashboard-Verwaltung: Automatisieren Sie die Erstellung und Organisation von Metabase-Dashboards

• Datenanalyse-Workflows: Integrieren Sie KI-gestützte Analysen in Ihren Entwicklungsworkflow