Dataiku MCP

MCP服务器数据

用于Dataiku DSS REST API的MCP服务器，专注于流分析和可靠的日常操作（项目、数据集、配方、作业、场景、文件夹、变量、连接和代码环境）。


光标一键安装包括占位符环境值。更新 DATAIKU_URL, DATAIKU_API_KEY，并且可选 DATAIKU_PROJECT_KEY 添加服务器后。

所得

• 确定性标准化流量图(project.map)具有配方子类型和连接性。
• 摘要优先输出，在需要时进行明确的原始/详细切换。
• 广泛的测试覆盖范围（单元+实时集成+可选破坏性集成套件）。
• 响应中的强错误分类： not_found, forbidden, validation, transient, unknown 带有重试提示。

工具覆盖范围

• project: list, get, metadata, flow, map
• dataset: list, get, schema, preview, metadata, download, create, update, delete
• recipe: list, get, create, update, delete, download
• job: list, get, log, build, buildAndWait, wait, abort
• scenario: list, run, status, get, create, update, delete
• managed_folder: list, get, contents, download, upload, delete_file
• variable: get, set
• connection: infer
• code_env: list, get

先决条件

• Node.js 20+
• npm
• Dataiku DSS URL+API密钥

快速开始

npm ci
npm run build

生成后作为本地CLI运行：

node dist/index.js

直接从npm使用（发布后）：

npx -y dataiku-mcp

本地构建和测试

建议使用来自repo根目录的本地工作流：

# install deps
npm ci

# static checks
npm run check

# unit tests
npm test

# build distribution
npm run build

# run MCP server locally (dev)
npm start

可选的实时DSS集成测试：

# requires DATAIKU_URL, DATAIKU_API_KEY, DATAIKU_PROJECT_KEY in .env
npm run test:integration

# includes destructive actions (create/update/delete)
DATAIKU_MCP_DESTRUCTIVE_TESTS=1 npm run test:integration

仓库的规划

• src/：MCP服务器和工具实现。
• tests/：单元+集成测试套件。
• examples/：演示、固定装置、工件和临时本地脚本。
• bin/：包可执行入口点。
• dist/：编译输出（生成）。

创建本地env文件：

cp .env.example .env
# then edit .env

直接在dev中运行：

npm start

示例脚本和示例输出保存在 examples/ 以避免根级混乱。

环境变量

• DATAIKU_URL：DSS基本URL
• DATAIKU_API_KEY：DSS API密钥
• DATAIKU_PROJECT_KEY （可选）：默认项目密钥
• DATAIKU_REQUEST_TIMEOUT_MS （可选）：每次尝试请求超时（毫秒）（默认值： 30000)
• DATAIKU_RETRY_MAX_ATTEMPTS （可选）：启用重试的请求的最大尝试次数(GET 仅限，默认值： 4，上限： 10)
• DATAIKU_DEBUG_LATENCY （可选）：设置为 1/true 将每个工具的定时诊断纳入 structuredContent.debug.latency （默认情况下关闭）

MCP客户端设置指南

在客户端（npm包）中使用此服务器命令：

{
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "dataiku-mcp"],
  "env": {
    "DATAIKU_URL": "https://your-dss-instance.app.dataiku.io",
    "DATAIKU_API_KEY": "your_api_key",
    "DATAIKU_PROJECT_KEY": "YOUR_PROJECT_KEY"
  }
}

Windows注意：如果您的MCP客户端在没有shell的情况下启动命令，请使用 npx.cmd:

{
  "command": "npx.cmd",
  "args": ["-y", "dataiku-mcp"],
  "env": {
    "DATAIKU_URL": "https://your-dss-instance.app.dataiku.io",
    "DATAIKU_API_KEY": "your_api_key",
    "DATAIKU_PROJECT_KEY": "YOUR_PROJECT_KEY"
  }
}

你也可以在开发过程中直接运行TypeScript：

{
  "command": "npx",
  "args": ["tsx", "/absolute/path/to/Dataiku_MCP/src/index.ts"],
  "env": {
    "DATAIKU_URL": "https://your-dss-instance.app.dataiku.io",
    "DATAIKU_API_KEY": "your_api_key",
    "DATAIKU_PROJECT_KEY": "YOUR_PROJECT_KEY"
  }
}

克劳德桌面版

1. 打开克劳德桌面-> Settings -> Developer -> Edit Config.
2. 在下面添加此项 mcpServers 在 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "dataiku": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "dataiku-mcp"],
      "env": {
        "DATAIKU_URL": "https://your-dss-instance.app.dataiku.io",
        "DATAIKU_API_KEY": "your_api_key",
        "DATAIKU_PROJECT_KEY": "YOUR_PROJECT_KEY"
      }
    }
  }
}

光标

Cursor支持项目范围和全局MCP配置：

• 项目： .cursor/mcp.json
• 全球的： ~/.cursor/mcp.json

例子：

{
  "mcpServers": {
    "dataiku": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "dataiku-mcp"],
      "env": {
        "DATAIKU_URL": "https://your-dss-instance.app.dataiku.io",
        "DATAIKU_API_KEY": "your_api_key",
        "DATAIKU_PROJECT_KEY": "YOUR_PROJECT_KEY"
      }
    }
  }
}

Cline（VS代码扩展）

1. 打开临床->MCP服务器->配置MCP服务器。
2. 在中添加此服务器块 cline_mcp_settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "dataiku": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "dataiku-mcp"],
      "env": {
        "DATAIKU_URL": "https://your-dss-instance.app.dataiku.io",
        "DATAIKU_API_KEY": "your_api_key",
        "DATAIKU_PROJECT_KEY": "YOUR_PROJECT_KEY"
      }
    }
  }
}

Codex/项目级MCP配置

此仓库已包含一个项目范围的MCP文件，位于 .mcp.json. 登记入住的 .mcp.json 用途 node node_modules/tsx/dist/cli.mjs src/index.ts 用于跨平台启动（包括Windows）；跑 npm ci 第一。

NPM发布工作流程

此仓库包括一个手动GitHub Actions发布工作流：

• 工作流文件： .github/workflows/release.yml
• 触发： Actions -> Release NPM Package -> Run workflow

输入：

• bump: patch | minor | major
• version：可选精确版本（覆盖 bump)
• publish：是否发布到npm

所需的存储库配置：

• GitHub变量： NPM_RELEASE_ENABLED=true
• 可选变量： NPM_PUBLISH_ACCESS=public
• 在npmjs.com上为此包/report/工作流配置了受信任的发布者

工作流程将：

1. 安装依赖项，运行检查/测试，然后构建。
2. 缓冲包版本并创建git标签。
3. 将commit+标签推送到 main.
4. 使用GitHub OIDC可信发布发布到npm（如果 publish=true).
5. 使用生成的注释创建GitHub版本。

可信发布设置（npm）：

1. 打开 https://www.npmjs.com/package/dataiku-mcp -> Settings -> Trusted Publisher.
2. 选择 GitHub Actions.
3. 设置：

- 组织或用户： clssck - 存储库： Dataiku_MCP - 工作流文件名： release.yml

1. 保存。

MCP官方登记处

此存储库配置用于MCP注册表发布：

• 元数据文件： server.json
• 工作流程： .github/workflows/publish-mcp-registry.yml
• 必填包字段： mcpName 在 package.json

服务器命名空间：

• io.github.clssck/dataiku-mcp

发布路径：

1. 手动：运行 Publish to MCP Registry 在GitHub操作中。
2. 自动：使用以下命令运行npm发布工作流 publish=true （它触发MCP注册表发布）。

验证说明：

• server.json.name 必须匹配 package.json.mcpName.
• server.json.packages[].identifier + version 必须引用真正的npm发布。

推荐验证提示

在客户端中添加服务器后，运行：

• project 随着 { "action": "map", "projectKey": "YOUR_PROJECT_KEY" } （默认为 maxNodes=300, maxEdges=600；根据需要进行覆盖）

您应该收到一份文本形式的流程摘要并进行规范化 nodes, edges, stats, roots，以及 leaves 在...之下 structuredContent.map. 应用截断限制时（默认值 maxNodes=300, maxEdges=600), structuredContent.truncation 报告节点+边计数之前/之后以及是否发生截断。

备注

• project.map 返回一个简洁的文本摘要；全归一化图在 structuredContent.map.
• 对归一化映射输出中的数组进行确定性排序，以减少差异变化。
• job.wait 和 job.buildAndWait 包括 structuredContent.normalizedState 其中之一 terminalSuccess | terminalFailure | timeout | nonTerminal 同时保留原始DSS state.
• 随着 DATAIKU_DEBUG_LATENCY=1，响应包括下的每托和每-API-调用延迟度量 structuredContent.debug.latency.
• 默认情况下，列表样式的响应是有标记限制的；使用 limit/offset （以及特定行动的上限，如 maxNodes, maxEdges, maxKeys, maxPackages)在需要时分页或展开结果。
• dataset.get 和 job.get 默认情况下，先进行摘要；通过 includeDefinition=true 将完整的DSS JSON包含在 structuredContent.definition.

来源

• MCP本地服务器连接文档：https://modelcontextprotocol.io/docs/develop/connect-local-servers
• 光标MCP文档：https://cursor.com/docs/context/mcp
• 临床MCP文件：https://docs.cline.bot/mcp/configuring-mcp-servers