Keboola MCP Server

Keboola MCP Server

Keboola MCP Server ist eine Brücke, die KI-Assistenten (wie Claude, Cursor und VS Code) mit der Datenplattform von Keboola verbindet und so die Interaktion in natürlicher Sprache mit der Dateninfrastruktur und den automatisierten Pipeline-Aufbau durch einfache Eingabeaufforderungen ermöglicht.
https://keboola.com/mcp?ref=producthunt&utm_source=aipure
Keboola MCP Server

Produktinformationen

Aktualisiert:Jun 17, 2025

Was ist Keboola MCP Server

Keboola MCP Server ist eine Open-Source-Implementierung des Model Context Protocol (MCP), das eine nahtlose Integration zwischen KI-Anwendungen und der Datenplattform von Keboola ermöglicht. Es fungiert als universeller Konnektor (wie USB-C für KI), der die Funktionen von Keboola - Speicher, Transformationen und Jobs - in KI-zugängliche Tools umwandelt. Der Server ermöglicht es KI-Assistenten, direkt mit der Dateninfrastruktur über natürliche Sprache zu interagieren, ohne dass benutzerdefinierter Integrationscode erforderlich ist. Es wurde für Entwickler, Dateningenieure, Produktmanager und Analysten entwickelt, die ihre Daten-Workflows durch KI-Automatisierung beschleunigen möchten.

Hauptfunktionen von Keboola MCP Server

Keboola MCP Server ist eine Open-Source-Brücke, die KI-Assistenten (wie Claude, Cursor) mit den Funktionen der Keboola-Datenplattform verbindet. Es ermöglicht die Interaktion mit der Dateninfrastruktur in natürlicher Sprache, indem es die Fähigkeiten von Keboola (Speicherzugriff, SQL-Transformationen, Job-Trigger) in KI-zugängliche Tools umwandelt. Der Server ermöglicht es Benutzern, produktionsreife Datenpipelines zu erstellen, Datenanalysen durchzuführen und Workflows durch einfache Eingabeaufforderungen zu verwalten, ohne dass benutzerdefinierter Integrationscode oder technisches Fachwissen erforderlich ist.
KI-gestützte Infrastrukturverwaltung: Ermöglicht KI-Assistenten den direkten Zugriff auf und die Verwaltung von Keboola-Funktionen wie Speicher, Transformationen und Job-Trigger durch Befehle in natürlicher Sprache
Sicheres Authentifizierungssystem: Implementiert die branchenübliche OAuth-Authentifizierung ohne Datenspeicherung auf dem MCP-Server selbst, wodurch ein sicherer Echtzeitzugriff auf Datenressourcen gewährleistet wird
Integration mit mehreren KI-Tools: Verbindet sich nahtlos mit verschiedenen KI-Assistenten und IDEs, darunter Claude, Cursor, CrewAI, LangChain und Amazon Q
Erstellung von Produktionsreifen Pipelines: Ermöglicht das Erstellen von End-to-End-Datenpipelines mit Fehlerbehandlung, Protokollierung und integrierter Governance durch einfache Eingabeaufforderungen

Anwendungsfälle von Keboola MCP Server

Automatisierte Datenpipeline-Entwicklung: Dateningenieure können schnell Datenpipelines erstellen und ändern, indem sie Anforderungen in natürlicher Sprache beschreiben, wodurch die Entwicklungszeit erheblich reduziert wird
Datenanalyse und Berichterstellung: Analysten können Datensätze untersuchen, Dashboards erstellen und Berichte durch Konversationsinteraktionen generieren, ohne komplexe Abfragen schreiben zu müssen
Debuggen und Wartung: Technische Teams können fehlgeschlagene Transformationen beheben und Jobs durch Abfragen in natürlicher Sprache debuggen, wodurch Wartungsprozesse optimiert werden
Kundendatenmanagement: Marketingteams können Kundendaten analysieren, Segmente erstellen und die Kampagnenleistung durch einfache Eingabeaufforderungen ohne technisches Fachwissen bewerten

Vorteile

Reduziert die Entwicklungszeit erheblich (bis zu 10x schnellere Bedienung)
Keine zusätzlichen Kosten für den MCP-Server selbst
Macht die Dateninfrastruktur für nicht-technische Benutzer zugänglich
Starke Sicherheitsfunktionen mit OAuth-Authentifizierung

Nachteile

Aktionen, die vom Server ausgeführt werden, werden gemäß der Standard-Keboola-Nutzung abgerechnet
Erfordert eine vorhandene Keboola-Infrastruktur
Möglicherweise ist technisches Fachwissen für die Ersteinrichtung und Konfiguration erforderlich

Wie verwendet man Keboola MCP Server

Erstellen Sie ein Keboola-Projekt: Melden Sie sich für ein Keboola-Konto an und erstellen Sie ein neues Projekt über den Assistenten unter keboola.com/wizard
Holen Sie sich die erforderlichen Anmeldeinformationen: Besorgen Sie sich Ihr Keboola Storage API-Token und den Workspace-Schemanamen aus Ihren Keboola-Projekteinstellungen. Für BigQuery-Benutzer benötigen Sie auch eine Google-Anmeldeinformationsdatei.
Installieren Sie die Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Sie den UV-Paketinstaller installiert haben, da dieser erforderlich ist, damit der MCP-Client den Keboola MCP Server automatisch herunterladen und ausführen kann.
Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen: Richten Sie die erforderlichen Umgebungsvariablen ein: KBC_STORAGE_TOKEN (Ihr Keboola-Token), KBC_WORKSPACE_SCHEMA (Ihr Workspace-Schemaname) und für BigQuery-Benutzer den Pfad GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
Verbinden Sie den KI-Assistenten: Konfigurieren Sie Ihren KI-Assistenten (Claude, Cursor, VS Code usw.), um sich über die OAuth-Authentifizierung mit dem Keboola MCP Server zu verbinden.
Starten Sie den Server: Führen Sie den Server entweder automatisch über Ihren KI-Assistenten oder manuell mit dem Befehl aus: uvx keboola_mcp_server --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com
Verbindung überprüfen: Testen Sie die Verbindung, indem Sie Ihren KI-Assistenten bitten, eine einfache Aufgabe auszuführen, z. B. eine Tabelle abzufragen oder verfügbare Datenquellen zu überprüfen.
Beginnen Sie mit der Verwendung von MCP-Funktionen: Beginnen Sie mit der Verwendung natürlicher Sprache, um mit Ihrem Keboola-Projekt zu interagieren - erstellen Sie Transformationen, erstellen Sie Pipelines, debuggen Sie Jobs oder analysieren Sie Daten über Ihren verbundenen KI-Assistenten.

Keboola MCP Server FAQs

MCP ist ein offener Standard, der von Anthropic entwickelt wurde und eine nahtlose Integration zwischen KI-Anwendungen und externen Datenquellen ermöglicht. Er fungiert als universelle Möglichkeit, KI-Assistenten mit Tools und Daten zu verbinden, ähnlich wie USB-C für KI. Der Keboola MCP Server implementiert dieses Protokoll, um Keboola-Projekte KI-fähig zu machen.

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