关键词

Keboola数据集成LLM工具数据访问工作流自动化

项目简介

Keboola MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 实现的应用后端，旨在使大型语言模型（LLM）客户端能够与 Keboola Connection 数据平台进行交互。它通过标准化的方式提供对 Keboola 资源的访问能力、注册可供 LLM 调用的工具，并支持与 Keboola 生态系统集成。

主要功能点

  • 数据访问: 允许 LLM 客户端浏览、获取 Keboola Storage 中的存储桶（buckets）和数据表（tables）的详细信息，并预览或导出表数据。
  • SQL查询: 提供执行 SQL 查询的能力，支持Keboola底层数据库（如Snowflake或BigQuery）的特定SQL方言，并返回查询结果。
  • 工具调用: LLM 可以调用预定义的工具，例如：
    • 列出和查看 Keboola 中的存储桶和表。
    • 预览或导出表数据到 CSV 格式。
    • 列出 Keboola 的组件和配置（如提取器、写入器、转换器等）。
    • 获取组件或配置的详细信息。
    • 创建 SQL 转换（Transformation）配置。
    • 执行 SQL 查询。
    • 获取当前项目的 SQL 方言。
    • 列出和启动 Keboola 作业（Jobs）。
    • 更新存储桶或表的描述信息。
    • 查询 Keboola 官方文档。
  • 工作流集成: 支持启动 Keboola 组件或转换作业，自动化数据处理流程。
  • 上下文服务: 为 LLM 提供与 Keboola 项目相关的实时数据和功能上下文。

安装步骤

  1. 确保您已安装 Python 3.10 或更高版本。
  2. 创建一个 Python 虚拟环境并激活它： 
    python3 -m venv --upgrade-deps .venv
source .venv/bin/activate
  3. 使用 pip 安装 'keboola_mcp_server' 包： 
    pip3 install keboola_mcp_server
  4. 如果您希望通过 Smithery 安装以便与 Claude Desktop 自动集成，可以使用以下命令： 
    npx -y @smithery/cli install keboola-mcp-server --client claude

服务器配置

要将 Keboola MCP 服务器与 MCP 客户端（如 Claude Desktop 或 Cursor AI）一起使用，您需要在客户端的配置文件中指定服务器的启动方式。通常需要提供以下信息：

  • 服务器名称 (Server Name): 客户端用来引用此服务器的唯一名称（例如 "keboola"）。
  • 启动命令 (Command): 执行服务器的命令路径。这通常是虚拟环境中 Python 解释器的路径，例如 '/path/to/your/venv/bin/python' 或在 WSL 中使用 'wsl.exe' 启动的命令。
  • 命令参数 (Args): 传递给启动命令的参数。包括指定要运行的 MCP 服务器模块（例如 '-m keboola_mcp_server'），以及可选的传输协议（例如 '--transport stdio' 或 '--transport sse'）和 Keboola Storage API URL（例如 '--api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com'）。
  • 环境变量 (Env): 客户端启动服务器进程时需要设置的环境变量。必须包含您的 Keboola Storage API Token（'KBC_STORAGE_TOKEN'）和工作空间 Schema 或 Dataset 名称（'KBC_WORKSPACE_SCHEMA'）。如果使用 BigQuery 后端，还需要设置 'GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS' 指向您的 Google Cloud 凭据文件路径。

具体的配置格式和位置取决于您使用的 MCP 客户端（例如 Claude Desktop 的 'claude_desktop_config.json' 或 Cursor AI 的 '~/.cursor/mcp.json'）。请参考相应客户端的文档。

重要: 在配置中，请务必替换以下占位符：

  • '/path/to/your/venv/bin/python': 替换为您安装 MCP 服务器的虚拟环境中的 Python 解释器路径。
  • 'YOUR_REGION': 替换为您的 Keboola 连接区域（如 'north-europe.azure'）。如果您的区域是 'connection'，则可以省略此部分。
  • 'your-keboola-storage-token': 替换为您的 Keboola Storage API Token。
  • 'your-workspace-schema': 替换为您的 Snowflake Schema 或 BigQuery Dataset 名称。
  • '/path/to/your/google-credentials.json': 如果使用 BigQuery，替换为您的 Google Cloud 凭据文件路径。

基本使用方法

  1. 按照上述步骤安装服务器并配置您的 MCP 客户端。
  2. 启动 MCP 客户端。客户端将尝试根据您的配置启动并连接到 Keboola MCP 服务器。
  3. 连接成功后，您通常会在客户端界面看到相应的指示（例如 Claude Desktop 右下角的锤子图标）。
  4. 现在，您可以在与 LLM 的对话中提及与您的 Keboola 数据、工具或工作流相关的请求。LLM 会识别出可以使用 Keboola MCP 服务器提供的工具来满足您的请求，并自动调用相应的工具来获取信息或执行操作。

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