Datafocus

🚀 FOCUS DATA MCP サーバー [英語版]

Model Context Protocol (MCP) サーバーにより、AIアシスタントは直接データ結果を照会することができます。ユーザーは自然言語を使用してDataFocusからデータを取得できます。

✨ 主な機能

• DataFocusで登録してアプリケーション空間を開き、分析対象のデータテーブルをインポート（直接接続）します。
• Datafocusのデータテーブルを選択して会話を初期化します。
• 自然言語を使用してデータ結果を取得します。

📦 インストール

前提条件

• JDK 23以上。JDK をダウンロードしてください。
• Gradle 8.12以上。Gradle をダウンロードしてください。
• Datafocus で登録してベアラートークンを取得します：
  1. Datafocus でアカウントを登録します。
  2. アプリケーションを作成します。
  3. そのアプリケーションに入ります。
  4. 管理 -> インターフェース認証 -> ベアラートークン -> 新しいベアラートークンを作成します。

インストール手順

1. このリポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/FocusSearch/focus_mcp_data.git
cd focus_mcp_data

2. サーバーをビルドします：

gradle clean
gradle bootJar

生成された JAR のパス: build/libs/focus_mcp_data.jar

📚 ドキュメント

MCP 設定

サーバーをあなたのMCP設定ファイル（通常は ~/AppData/Roaming/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json にあります）に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "focus_mcp_data": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-jar",
        "path/to/focus_mcp_data/focus_mcp_data.jar"
      ],
      "autoApprove": [
        "tableList",
        "gptText2DataInit",
        "gptText2DataData"
      ]
    }
  }
}

利用可能なツール

1. tableList

DataFocus内のフォームリストを取得します。 パラメータ：

• name（オプション）：テーブル名をフィルタリングします。
• bearer（必須）：ベアラートークン。 例：

{
  "name": "test",
  "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}

2. gptText2DataInit

会話を初期化します。 パラメータ：

• names（必須）：選択したフォーム名。
• bearer（必須）：ベアラートークン。
• language（オプション）：言語 ['english','chinese'] 例：

{
  "names": [
    "test1",
    "test2"
  ],
  "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}

3. gptText2DataData

自然言語を使用してデータを照会します。 パラメータ：

• question（必須）：ユーザーの質問。
• bearer（必須）：ベアラートークン。 例：

{
  "question": "显示所有员工的信息",
  "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}

レスポンス形式

すべてのAPIリクエストは、以下の統一されたJSON形式で返されます：

{
  "code": 200,          // ステータスコード
  "message": "成功",    // 説明メッセージ
  "data": {}            // 返されるデータ
}

エラーが発生した場合、レスポンスにはエラーコードとメッセージが含まれます。

💻 使用例

Visual Studio Code

1. 上記の通りMCP設定ファイルを設定します。
2. ターミナルでサーバーを起動します：

java -jar build/libs/focus_mcp_data.jar

3. MCPツールを使用して対話します。

会話例

テーブルリストの照会

{
  "method": "tableList",
  "params": {
    "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
  }
}

会話の初期化

{
  "method": "gptText2DataInit",
  "params": {
    "names": ["test1", "test2"],
    "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
  }
}

データの照会

{
  "method": "gptText2DataData",
  "params": {
    "question": "显示所有员工的信息",
    "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
  }
}

📞 連絡先

https://discord.gg/mFa3yeq9