Dataiku MCP

🚀 Dataiku MCP Server

Dataiku DSS REST API用のMCPサーバーです。フロー分析と信頼性の高い日常運用（プロジェクト、データセット、レシピ、ジョブ、シナリオ、フォルダ、変数、接続、コード環境など）に特化しています。

Cursorのワンクリックインストールには、プレースホルダーの環境変数が含まれています。サーバーを追加した後、DATAIKU_URL、DATAIKU_API_KEY、必要に応じてDATAIKU_PROJECT_KEYを更新してください。

✨ 主な機能

• レシピのサブタイプと接続性を持つ決定論的な正規化フローマップ (project.map)。
• 必要な場所で明示的な生データ/詳細切り替えを備えた要約優先の出力。
• 幅広いテストカバレッジ（単体テスト + ライブ統合テスト + オプションの破壊的統合テストセット）。
• 応答における強力なエラー分類: not_found、forbidden、validation、transient、unknown とリトライヒント。

📦 インストール

前提条件

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

クイックスタート

npm ci
npm run build

ビルド後にローカルCLIとして実行:

node dist/index.js

npmから直接使用する場合（公開後）:

npx -y dataiku-mcp

ローカルビルドとテスト

リポジトリのルートから推奨されるローカルワークフロー:

# 依存関係のインストール
npm ci

# 静的チェック
npm run check

# 単体テスト
npm test

# 配布用ビルド
npm run build

# ローカルでMCPサーバーを実行（開発用）
npm start

オプションのライブDSS統合テスト:

# .envにDATAIKU_URL、DATAIKU_API_KEY、DATAIKU_PROJECT_KEYが必要
npm run test:integration

# 破壊的なアクション（作成/更新/削除）を含む
DATAIKU_MCP_DESTRUCTIVE_TESTS=1 npm run test:integration

📚 ドキュメント

ツールのカバレッジ

• 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

リポジトリのレイアウト

• src/: MCPサーバーとツールの実装。
• tests/: 単体 + 統合テストセット。
• examples/: デモ、フィクスチャ、アーティファクト、およびアドホックなローカルスクリプト。
• bin/: パッケージの実行可能エントリポイント。
• dist/: コンパイルされた出力（生成されます）。

ローカル環境ファイルを作成:

cp .env.example .env
# 次に.envを編集

開発時に直接実行:

npm start

サンプルスクリプトと出力はexamples/以下に保管され、ルートレベルの混乱を避けます。

環境変数

• DATAIKU_URL: DSSのベースURL
• DATAIKU_API_KEY: DSSのAPIキー
• DATAIKU_PROJECT_KEY (オプション): デフォルトのプロジェクトキー
• DATAIKU_REQUEST_TIMEOUT_MS (オプション): 各試行のリクエストタイムアウト（ミリ秒、デフォルト: 30000）
• DATAIKU_RETRY_MAX_ATTEMPTS (オプション): リトライ可能なリクエストの最大試行回数（GETのみ、デフォルト: 4、上限: 10）
• DATAIKU_DEBUG_LATENCY (オプション): 1/trueに設定すると、structuredContent.debug.latencyに各ツールのタイミング診断が含まれます（デフォルトではオフ）

MCPクライアントのセットアップガイド

クライアント（npmパッケージ）でこのサーバーコマンドを使用:

{
  "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の場合: MCPクライアントがシェルなしでコマンドを起動する場合は、npx.cmdを使用:

{
  "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"
  }
}

開発中にTypeScriptを直接実行することもできます:

{
  "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"
  }
}

Claude Desktop

1. Claude Desktopを開き -> Settings -> Developer -> Edit Config。
2. claude_desktop_config.jsonのmcpServersの下にこれを追加:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Cursor

CursorはプロジェクトスコープとグローバルのMCP設定の両方をサポートしています:

• プロジェクト: .cursor/mcp.json
• グローバル: ~/.cursor/mcp.json

例:

{
  "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 Code拡張機能)

1. Clineを開き -> MCP Servers -> Configure MCP Servers。
2. cline_mcp_settings.jsonにこのサーバーブロックを追加:

{
  "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 / プロジェクトレベルのMCP設定

このリポジトリには、プロジェクトスコープのMCPファイル.mcp.jsonが既に含まれています。 チェックインされた.mcp.jsonは、クロスプラットフォーム（Windowsを含む）の起動にnode node_modules/tsx/dist/cli.mjs src/index.tsを使用しています。最初にnpm ciを実行してください。

NPMリリースワークフロー

このリポジトリには、手動のGitHub Actionsリリースワークフローが含まれています:

• ワークフローファイル: .github/workflows/release.yml
• トリガー: Actions -> Release NPM Package -> Run workflow

入力:

• bump: patch | minor | major
• version: オプションの正確なバージョン（bumpを上書き）
• publish: npmに公開するかどうか

必要なリポジトリ設定:

• GitHub変数: NPM_RELEASE_ENABLED=true
• オプションの変数: NPM_PUBLISH_ACCESS=public
• npmjs.comでこのパッケージ/リポジトリ/ワークフローの信頼済みパブリッシャーを設定

ワークフローは以下のことを行います:

1. 依存関係をインストールし、チェック/テストを実行し、ビルドします。
2. パッケージのバージョンを更新し、gitタグを作成します。
3. コミット + タグをmainにプッシュします。
4. GitHub OIDC信頼済みパブリッシングを使用してnpmに公開します（publish=trueの場合）。
5. 生成されたノート付きのGitHubリリースを作成します。

信頼済みパブリッシングの設定（npm）:

1. https://www.npmjs.com/package/dataiku-mcpを開き -> Settings -> Trusted Publisher。
2. GitHub Actionsを選択。
3. 設定:
   • 組織またはユーザー: clssck
   • リポジトリ: Dataiku_MCP
   • ワークフローファイル名: release.yml
4. 保存。

公式MCPレジストリ

このリポジトリはMCPレジストリへの公開用に設定されています:

• メタデータファイル: server.json
• ワークフロー: .github/workflows/publish-mcp-registry.yml
• 必要なパッケージフィールド: package.jsonのmcpName

サーバー名前空間:

• io.github.clssck/dataiku-mcp

公開パス:

1. 手動: GitHub ActionsでPublish to MCP Registryを実行。
2. 自動: publish=trueでnpmリリースワークフローを実行すると、MCPレジストリへの公開がトリガーされます。

検証ノート:

• server.json.nameはpackage.json.mcpNameと一致している必要があります。
• server.json.packages[].identifier + versionは実際のnpm公開を参照している必要があります。

推奨される検証プロンプト

クライアントにサーバーを追加した後、実行してください:

• project と { "action": "map", "projectKey": "YOUR_PROJECT_KEY" }（デフォルトではmaxNodes=300、maxEdges=600; 必要に応じて上書き）

structuredContent.mapの下に、テキスト形式のフロー要約と正規化されたnodes、edges、stats、roots、leavesが返されます。 切り捨て制限が適用される場合（デフォルトのmaxNodes=300、maxEdges=600）、structuredContent.truncationには切り捨て前後のノードとエッジの数と、切り捨てが発生したかどうかが報告されます。

注意事項

• project.mapはコンパクトなテキスト要約を返します。完全な正規化グラフはstructuredContent.mapにあります。
• 正規化マップ出力の配列は、差分の変動を減らすために決定論的にソートされています。
• job.wait と job.buildAndWait には、生のDSS state を保持しながら、terminalSuccess | terminalFailure | timeout | nonTerminal のいずれかの structuredContent.normalizedState が含まれます。
• DATAIKU_DEBUG_LATENCY=1 の場合、応答には structuredContent.debug.latency の下に各ツールと各API呼び出しのレイテンシーメトリクスが含まれます。
• リスト形式の応答はデフォルトでトークン制限されています。必要に応じて、limit/offset（および maxNodes、maxEdges、maxKeys、maxPackages などのアクション固有の上限）を使用して結果をページングまたは拡張してください。
• dataset.get と job.get はデフォルトで要約優先です。includeDefinition=true を渡すと、structuredContent.definition に完全なDSS JSONが含まれます。

参考資料

• MCPローカルサーバー接続ドキュメント: https://modelcontextprotocol.io/docs/develop/connect-local-servers
• Cursor MCPドキュメント: https://cursor.com/docs/context/mcp
• Cline MCPドキュメント: https://docs.cline.bot/mcp/configuring-mcp-servers