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Keboola MCP Server是一个用于与Keboola Connection交互的模型上下文协议服务器，提供访问Keboola存储API数据的工具，支持在Claude Desktop和Cursor AI等平台上使用。
云平台开发者工具#数据存储#SQL查询#Keboola工具#AI集成.Python
2.5分
20

什么是Keboola MCP Server?

Keboola MCP Server是一个中间件服务，允许您通过AI助手(如Claude或Cursor)直接与Keboola Connection平台交互。它提供了查询数据、管理存储桶和表、运行转换等多种功能，而无需直接使用Keboola界面或API。

如何使用Keboola MCP Server?

您可以通过配置AI客户端(如Claude Desktop或Cursor AI)连接到MCP服务器。服务器运行后，您可以直接在聊天界面中使用自然语言命令与Keboola数据交互。

适用场景

适用于数据分析师、商业智能用户和开发者，特别是那些希望通过自然语言快速查询Keboola数据而不想编写复杂SQL或使用完整界面的用户。

主要功能

存储工具浏览和管理Keboola存储中的存储桶和表，包括查看详细信息和更新描述
SQL工具直接在Keboola工作区中执行SQL查询，支持Snowflake和BigQuery
组件工具管理和创建组件配置，包括SQL转换
作业工具查看和管理Keboola作业，包括启动新作业

优势与局限性

优势
通过自然语言接口简化Keboola数据访问
支持多种AI客户端(Claude、Cursor等)
提供全面的Keboola功能覆盖
支持Snowflake和BigQuery两种后端
局限性
需要配置Keboola API令牌和工作区
BigQuery需要额外的Google Cloud凭证
某些高级功能可能需要直接使用Keboola界面

如何使用

安装服务器
通过pip安装keboola_mcp_server包或使用Smithery自动安装
配置AI客户端
根据您使用的AI客户端(Claude或Cursor)编辑配置文件
设置环境变量
配置Keboola存储API令牌和工作区信息
启动服务器
运行服务器并连接到AI客户端

使用案例

数据探索快速浏览Keboola项目中的数据结构和内容
数据查询直接从聊天界面查询特定表中的数据
转换管理创建和管理数据转换

常见问题

如何获取Keboola存储API令牌?
为什么BigQuery需要额外配置?
服务器支持哪些AI客户端?
如何更新存储桶或表的描述?

相关资源

GitHub仓库
项目源代码和问题追踪
Keboola文档
Keboola Connection官方文档
MCP协议规范
Model Context Protocol技术规范
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "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"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "url": "http://localhost:8000/sse?storage_token=YOUR-KEBOOLA-STORAGE-TOKEN&workspace_schema=YOUR-WORKSPACE-SCHEMA"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "keboola_mcp_server",
        "--transport",
        "stdio",
         "--api-url",
         "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com"
      ],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your-keboola-storage-token", 
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your-workspace-schema"         
      }
    }
  }
}

{
  "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'"
      ]
    }
  }
}
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