Keboola MCP Server
Keboola · Coding
Der Keboola MCP Server ist eine Open-Source-Brücke zwischen Ihrem Keboola-Projekt und KI-Assistenten wie Claude und Cursor: Sie fragen Tabellen ab, bauen SQL-Transformationen und starten Jobs in natürlicher Sprache.
Über Keboola MCP Server
What Is Keboola MCP Server
Der Keboola MCP Server ist ein Open-Source-Konnektor zwischen Ihrem Keboola-Projekt und modernen KI-Werkzeugen. Er kommt als Python-Paket und macht Keboola-Funktionen wie Storage-Zugriff, SQL-Transformationen und das Starten von Jobs zu Werkzeugen, die Claude, Cursor, Windsurf, VS Code, CrewAI, LangChain und Amazon Q aufrufen können. Er spricht das Model Context Protocol, den offenen Standard, mit dem KI-Clients externe Werkzeuge ansteuern.
Das Problem, das er löst, ist Reibung. Statt sich durch eine Keboola Datenplattform zu klicken, um eine Pipeline zu bauen oder eine Tabelle zu prüfen, beschreiben Sie, was Sie wollen, und lassen den Assistenten gegen Ihr echtes Projekt laufen. So können Sie Daten mit KI abfragen, im selben Fenster, in dem Sie Code schreiben oder auswerten.
Die Grenzen liegen beim Umfang und beim Setup. Er verbindet sich mit einem bestehenden Keboola-Projekt, Sie brauchen also ein Konto, bevor er etwas nützt. Außerdem gibt er einem KI-Assistenten echten Zugriff auf Ihre Daten, deshalb gibt es die Nur-Lese-Header, die Listen erlaubter Werkzeuge und die Entwicklungsbranches, die diesen Zugriff im Zaum halten.
Getting Started
- Holen Sie die URL des Remote-Servers in den Einstellungen Ihres Keboola-Projekts unter dem Tab MCP Server. Sie sieht aus wie https://mcp.IHRE_REGION.keboola.com/mcp.
- Fügen Sie die URL in die MCP-Einstellungen Ihres KI-Assistenten ein, oder installieren Sie den lokalen Server mit einer einmaligen Browser-Anmeldung, wenn Sie volle Kontrolle wollen.
- Melden Sie sich mit Ihrem Keboola-Konto an, wenn Sie dazu aufgefordert werden, und sagen Sie dem Assistenten, in welchem Projekt er arbeiten soll.
- Fragen Sie, was Sie brauchen, etwa eine Tabellenliste oder eine neue SQL-Transformation, und der Assistent ruft die passenden Werkzeuge auf.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Keboola MCP Server.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Data Engineers
- Analysten
- Analytics- und Ops-Teams
Aufgaben
- Daten in natürlicher Sprache abfragen
- SQL-Transformationen bauen
- Jobs starten und überwachen
- Projektobjekte dokumentieren
Szenarien
- Einen Bericht kurz vor einem Meeting vorbereiten
- In ein unbekanntes Projekt einsteigen
- Änderungen gefahrlos testen
Wichtigste Funktionen
Remote-MCP-Server mit OAuth
Am einfachsten verbinden Sie sich über den gehosteten Remote-Server, der auf jedem Multi-Tenant-Stack von Keboola läuft und OAuth-Anmeldung unterstützt. Sie fügen eine URL in Ihren KI-Assistenten ein und melden sich mit Ihrem Keboola-Konto an, ohne lokale Installation und ohne Token zum Kopieren. Streamable HTTP hält die Verbindung bidirektional für stabilere Leistung.
Storage und Datenzugriff
Der Server lässt einen Assistenten Tabellen direkt abfragen und Beschreibungen von Tabellen und Buckets verwalten. Sie kommen an die Daten in Ihrem Projekt, ohne sie vorher woandershin zu exportieren, und der Assistent arbeitet auf den echten Tabellen statt auf einer veralteten Kopie.
SQL-Transformationen aus natürlicher Sprache
Sie können eine Transformation beschreiben und den Server sie erstellen lassen. Eine Anfrage in natürlicher Sprache wird zu einer funktionierenden SQL-Konfiguration, was die erste Fassung eines Joins oder einer Aggregation verkürzt. Sie prüfen die Logik, bevor sie läuft.
Job- und Pipeline-Steuerung
Der Server führt Komponenten und Transformationen aus und liefert die Ausführungsdetails, so starten Sie einen Job und sehen ihn im selben Gespräch fertig werden. Flows gehen weiter und lassen Sie bedingte und Orchestrator-Pipelines bauen und verwalten, die Schritte verketten.
Keboola-Streamlit-Daten-Apps
Sie können Streamlit-Apps erstellen, bereitstellen und verwalten, die Abfragen über Ihre Storage-Daten anzeigen. So bekommt ein Ergebnis eine teilbare Oberfläche, ohne separates Build und Hosting.
Entwicklungsbranches und Zugriffskontrollen
Abläufe laufen in Entwicklungsbranches außerhalb der Produktion, wenn Sie eine Branch-ID setzen, so bleiben Experimente begrenzt. Bei HTTP-Transporten lassen Sie über Header bestimmte Werkzeuge zu oder sperren sie und schalten in den Nur-Lese-Modus, was einen KI-Agenten in den Grenzen hält, die Sie setzen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Verbindet gängige KI-Assistenten mit einem echten Keboola-Projekt, so findet die Datenarbeit im Werkzeug statt, das Sie ohnehin nutzen.
- Open Source und kostenlos im Betrieb und im kostenlosen Keboola-Tarif enthalten, also keine separate Lizenz.
- Zugriffskontrollen wie Nur-Lese-Modus, erlaubte-Werkzeuge-Header und Entwicklungsbranches begrenzen, was ein Agent tun kann.
- Deckt Storage, SQL, Jobs, Flows und Daten-Apps in einem Konnektor ab, so bleiben Ihre KI-Datenworkflows an einem Ort statt bei mehreren Integrationen.
Nachteile
- Ohne Keboola-Konto und -Projekt nutzlos, also kein eigenständiges Datenwerkzeug.
- Einem KI-Assistenten Schreibzugriff auf die Produktion zu geben, will bedacht sein, und die Sicherheitsfunktionen helfen nur, wenn Sie sie tatsächlich einrichten.
- Die lokale Installation verlangt Python und eine Browser-Anmeldung, mehr Aufwand als der gehostete Remote-Server.
- Dokumentation und Werkzeuge ändern sich schnell, ein Werkzeugname oder eine Option kann also von einer älteren Anleitung abweichen.
Häufige Fragen
Er lässt KI-Assistenten wie Claude und Cursor in Ihrem Keboola-Projekt arbeiten. Sie können Tabellen abfragen, SQL-Transformationen erstellen, Jobs und Flows starten und die Dokumentation pflegen, indem Sie beschreiben, was Sie wollen, statt durch die Oberfläche zu klicken.
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