MCP Server

🚀 Kubit MCP Server

倉庫原生分析與對話式人工智能的完美結合

將Kubit的強大功能直接融入您的人工智能工作流程。通過自然語言查詢、分析和探索您的數據倉庫，無需複雜的語法。

🚀 快速開始

所需條件

連接步驟

設置Kubit MCP服務器非常簡單：

1. 將MCP服務器添加到您的AI客戶端配置中。
2. 使用服務器URL：https://mcp.kubit.ai/mcp。
3. 在提示時完成OAuth身份驗證。
4. 開始查詢您的Kubit數據。

⚠️ 重要提示

請查看您的AI客戶端文檔，獲取具體的MCP服務器設置說明。

身份驗證與訪問

服務器使用OAuth 2.0進行身份驗證，並遵循您現有的Kubit權限。您只能看到已有權限訪問的模式中的數據，無需額外權限。

✨ 主要特性

Kubit MCP（模型上下文協議）服務器改變了團隊與分析平臺的交互方式。通過將您的AI助手連接到Kubit，您可以：

• 探索模式 - 以自然語言發現事件、屬性和維度。
• 生成報告 - 通過對話創建分析查詢。
• 導出數據 - 以CSV格式提取原始數據進行深入分析。
• 搜索內容 - 立即找到現有的報告和儀表板。
• 提出問題 - 無需學習查詢語法即可獲取見解。

⚠️ 重要提示

此服務器正在積極開發中。在我們持續改進平臺的過程中，您可能會遇到錯誤、性能問題或速率限制。

📚 詳細文檔

工具與功能

您的AI助手可以使用五個強大的工具：

示例對話

瞭解用戶行為

"顯示上一季度移動應用註冊的轉化漏斗"
"高級用戶最常用的功能有哪些？"
"用戶留存率逐月有何變化？"

產品性能

"本週流量最大的事件有哪些？"
"顯示過去30天的用戶參與趨勢"
"比較不同流量來源的轉化率"

數據發現

"移動應用模式中有哪些可用的事件和屬性？"
"顯示結賬事件的所有自定義屬性"
"我可以使用哪些維度進行用戶細分？"

典型工作流程

大多數分析會話的流程如下：

初始化 → 探索 → 搜索 → 創建 → 導出

1. 初始化 - 調用getUserContext查看可用的模式。
2. 探索 - 使用getSchema瞭解事件和屬性。
3. 搜索 - 使用searchKubit檢查現有的分析。
4. 創建 - 使用自定義查詢生成新報告。
5. 導出 - 提取getRawData進行外部分析。

使用最佳實踐

構建有效提示

• 具體明確：在問題中包含時間範圍、事件和細分。

- "顯示用戶"
+ "顯示上個月在美國註冊的活躍用戶"

• 提供上下文：解釋您試圖瞭解的內容。

- "轉化率是多少？"
+ "參與了功能X的用戶從免費試用轉為付費的轉化率是多少？"

• 引用模式：在處理多個數據源時使用模式名稱。

- "顯示註冊事件"
+ "在移動事件模式中，顯示註冊事件"

• 分解問題：複雜的分析拆分成多個聚焦的問題效果更好。

- "顯示所有渠道的用戶行為、留存率和轉化率的所有信息"
+ 先問 "按渠道顯示用戶留存率" 然後再跟進

性能優化

• 先使用searchKubit - 在創建新報告之前利用現有的分析。
• 指定日期範圍 - 縮小時間窗口可提高查詢性能。
• 有選擇地導出 - 僅在需要詳細的外部分析時使用getRawData。

安全與合規

故障排除

常見問題及解決方案

• 身份驗證失敗：驗證您的Kubit憑證和組織名稱。
• 沒有可用的模式：檢查您在Kubit中是否至少有權限訪問一個模式。
• 連接錯誤：確認您使用的是正確的服務器URL：https://mcp.kubit.ai/mcp。
• 報告生成問題：使用getSchema驗證您引用的模式和事件是否存在。

需要幫助？

• 先使用簡單的查詢測試以驗證您的連接。
• 通過Kubit網頁界面檢查模式訪問權限。
• 使用getSchema確認可用的事件和屬性。

📄 許可證

文檔中未提及相關內容，故跳過該章節。

📖 支持與資源

• 文檔：docs.kubit.ai - 完整的平臺文檔。
• 客戶成功：聯繫您的Kubit客戶成功團隊獲取幫助。
• 關於Kubit：kubit.ai - 瞭解更多關於倉庫原生分析的信息。
• MCP協議：modelcontextprotocol.io - 探索模型上下文協議。