Keboola MCP Server

O que faz o “Keboola” MCP Server?

O Keboola MCP Server atua como uma ponte open-source entre seu projeto Keboola e ferramentas modernas de IA. Ele conecta assistentes de IA e clientes MCP (como Claude, Cursor, Windsurf, VS Code e outros) à plataforma Keboola, expondo recursos como acesso ao storage, transformações SQL, gerenciamento de componentes e disparo de jobs como ferramentas acionáveis. Essa integração permite que modelos e agentes de IA consultem tabelas, gerenciem configurações, executem jobs e interajam com metadados diretamente de seu ambiente. Assim, otimiza fluxos de desenvolvimento, elimina códigos intermediários e garante que os dados e capacidades certas estejam disponíveis aos agentes de IA quando necessário, aumentando a produtividade e viabilizando cenários complexos de automação.

Lista de Prompts

Lista de Recursos

Lista de Ferramentas

Com base nos recursos do repositório e documentação disponível, as seguintes ferramentas são fornecidas pelo Keboola MCP Server:

• Storage: Consultar tabelas diretamente e gerenciar descrições de tabelas ou buckets dentro do storage do Keboola.
• Components: Criar, listar e inspecionar extractors, writers, data apps e configurações de transformação.
• SQL: Criar e executar transformações SQL usando linguagem natural.
• Jobs: Executar componentes, disparar transformações e recuperar detalhes de execução de jobs.
• Metadata: Buscar, ler e atualizar documentação do projeto e metadados de objetos.

Casos de Uso deste MCP Server

• Gerenciamento de Banco de Dados: Consultar e gerenciar tabelas ou buckets diretamente no storage do Keboola, permitindo que agentes de IA busquem ou modifiquem dados do projeto.
• Exploração de Base de Código & Configuração: Listar, criar e inspecionar extractors, writers e configurações de transformação a partir de ferramentas de IA, simplificando o gerenciamento de configurações.
• Transformação SQL Automatizada: Usar linguagem natural para gerar e executar queries SQL, permitindo rápida transformação e análise dos dados armazenados.
• Orquestração & Monitoramento de Jobs: Executar componentes, orquestrar jobs e recuperar históricos de execução, facilitando a automação e acompanhamento de fluxos ETL/dados.
• Gerenciamento de Metadados: Buscar, ler e atualizar documentação e metadados do projeto para manter as informações organizadas e acessíveis para humanos e agentes de IA.

Como configurar

Windsurf

1. Garanta que você tenha Python 3.10+ e uv instalado.
2. Obtenha seu token da API de Storage do Keboola e (se necessário) o schema do seu workspace.
3. No Windsurf, localize o arquivo de configuração MCP.
4. Adicione a entrada do Keboola MCP Server usando o seguinte trecho JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "keboola-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": ["pip", "run", "--", "keboola-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. Salve o arquivo de configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique a disponibilidade do servidor na interface MCP do Windsurf.

Protegendo as Chaves de API (Windsurf)

{
  "mcpServers": {
    "keboola-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["pip", "run", "--", "keboola-mcp-server"],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "${KBC_STORAGE_TOKEN}",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "${KBC_WORKSPACE_SCHEMA}"
      },
      "inputs": {
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "env",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "env"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Garanta que Python 3.10+ e uv estejam instalados.
2. Adquira as credenciais necessárias do Keboola.
3. Abra a configuração MCP do cliente Claude.
4. Insira a configuração do Keboola MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "keboola-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": ["pip", "run", "--", "keboola-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. Salve e reinicie o Claude.
6. Confirme que o servidor está acessível pelo Claude.

Cursor

1. Instale Python 3.10+ e uv.
2. Prepare seu token da API do Keboola e o schema do workspace.
3. Abra o arquivo de configuração MCP do Cursor.
4. Adicione a seguinte configuração:

   {
     "mcpServers": {
       "keboola-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": ["pip", "run", "--", "keboola-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. Salve o arquivo e reinicie o Cursor.
6. Verifique a conexão bem-sucedida com o servidor MCP.

Cline

1. Certifique-se de que Python 3.10+ e uv estão instalados.
2. Reúna as credenciais necessárias do Keboola.
3. Edite a seção de servidores MCP na configuração do Cline.
4. Adicione a entrada do Keboola MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "keboola-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": ["pip", "run", "--", "keboola-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. Salve a configuração e reinicie o Cline.
6. Verifique a operação correta do servidor.

Nota: Proteja credenciais sensíveis como tokens de API usando variáveis de ambiente, conforme mostrado no exemplo do Windsurf acima.

Como usar este MCP dentro de fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "keboola-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Após configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “keboola-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu MCP server.

Visão Geral

Minha avaliação: O Keboola MCP Server oferece um conjunto robusto de ferramentas e instruções de configuração claras, mas carece de templates de prompt documentados e definições explícitas de recursos MCP. Seu foco em permitir que agentes de IA acessem fluxos de dados complexos é sólido. Sampling e suporte a roots não são documentados. No geral, trata-se de um MCP altamente prático e pronto para produção, porém com algumas lacunas de documentação para prompt/recursos.

Pontuação MCP