Datanika Mcp

io.datanika由 datanika.io 发布v0.2.0更新于 Oct 24, 2026

Read-only-by-default MCP for Datanika: browse data, run dbt transforms, manage ELT pipelines.

已验证STDIO仅桌面数据库数据与分析

概览

AI 生成的概览

面向 Datanika 的本地 MCP 服务器，让助手浏览数据连接、预览和查询数据、处理 dbt 转换并监控 ELT 管道。

可以做什么
浏览与检查连接：列出连接类型、连接及其详情，查看源连接的 schema 和表，预览数据行，并执行只读 SQL 查询。处理 dbt 转换：仅编译不执行、预览编译执行结果，并列出转换。监控管道与运行：列出管道、上传和运行记录，获取运行详情与日志，读取源表和 dbt 模型的目录条目。启用写入后：创建连接、上传、管道和转换，按 JSON 批量导入资源，并触发上传、管道和转换运行。
适用场景
适合使用 Datanika 进行 ELT 和 dbt 工作的场景，希望在桌面聊天客户端中让助手探查数据源、检查转换逻辑，或查看管道运行状态与日志。除非确实需要助手创建资源或启动运行，否则保持只读模式。
运行要求
以 Python 包（uvx datanika-mcp）在本地运行，需桌面客户端如 Claude Desktop。需要 Datanika API 密钥（DATANIKA_API_KEY）以及访问 Datanika 实例的网络连接；DATANIKA_URL 默认指向托管应用，自托管时须指向后端端口。写入工具需将 DATANIKA_ALLOW_WRITE 设为 true 或使用 --allow-write 参数。
安装前请注意
API 密钥是敏感凭据，通过命令行或 DATANIKA_API_KEY 传入，请勿放入共享配置。写入模式默认关闭，但一旦启用，助手即可创建连接、管道和转换并触发运行，可能改动数据并消耗计算资源。只读查询和预览工具仍会将查询和数据发送到你的 Datanika 实例。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 Datanika Mcp，将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Desktop only，通过 STDIO。 STDIO 服务会启动本地进程，因此需要 SourceWeft 桌面宿主。

其他 MCP 客户端

参照 仓库 中的启动说明。

README

Datanika MCP Server

mcp-name: io.datanika/datanika-mcp

MCP server for Datanika — browse connections, preview data, compile and validate dbt transformations, monitor runs, and manage pipelines from Claude Desktop.

Read-only by default. Pass --allow-write to enable creating resources and triggering pipeline runs.

Install

bash
# From PyPI (recommended)uvx datanika-mcp --help
# From gituvx --from "git+https://github.com/datanika-io/datanika-core#subdirectory=datanika-mcp" datanika-mcp --help

Claude Desktop Configuration

Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows):

Read-only (recommended)

json
{  "mcpServers": {    "datanika": {      "command": "uvx",      "args": [        "--from", "git+https://github.com/datanika-io/datanika-core#subdirectory=datanika-mcp",        "datanika-mcp",        "--url", "https://app.datanika.io",        "--api-key", "YOUR_API_KEY"      ]    }  }}

With write access

json
{  "mcpServers": {    "datanika": {      "command": "uvx",      "args": [        "--from", "git+https://github.com/datanika-io/datanika-core#subdirectory=datanika-mcp",        "datanika-mcp",        "--url", "https://app.datanika.io",        "--api-key", "YOUR_API_KEY",        "--allow-write"      ]    }  }}

Environment variables

You can also configure via environment variables:

json
{  "mcpServers": {    "datanika": {      "command": "uvx",      "args": [        "--from", "git+https://github.com/datanika-io/datanika-core#subdirectory=datanika-mcp",        "datanika-mcp"      ],      "env": {        "DATANIKA_URL": "https://app.datanika.io",        "DATANIKA_API_KEY": "YOUR_API_KEY",        "DATANIKA_ALLOW_WRITE": "true"      }    }  }}

Available Tools

Always available (read-only)

ToolDescription
get_agent_tiersGet the 5-tier agent capability stack
get_connection_typesList supported connection types with config schemas
list_connectionsList all connections in the org
get_connectionGet connection details by ID
introspect_connectionList schemas/tables of a source connection
preview_connectionPreview first N rows of a table
query_connectionExecute a read-only SQL query
compile_transformationCompile a dbt transformation (no execution)
preview_transformationCompile + execute, return preview rows
list_uploadsList all uploads
list_pipelinesList all pipelines
list_transformationsList all transformations
list_runsList runs with optional filters
get_runGet run details by ID
get_run_logsGet run logs
list_catalogList catalog entries (source tables + dbt models)
get_catalog_entryGet catalog entry details

Requires --allow-write

ToolDescription
create_connectionCreate a new data connection
create_uploadCreate a new upload (extract + load)
create_pipelineCreate a new pipeline (dbt orchestration)
create_transformationCreate a new dbt SQL transformation
bulk_importBulk-create resources from JSON v2 format
trigger_uploadTrigger an upload run
trigger_pipelineTrigger a pipeline run
trigger_transformationTrigger a transformation run

Self-hosted

Point --url at your instance. Use the backend port (8000) — 3000 is the Reflex frontend and serves no /api/v1:

bash
datanika-mcp --url http://localhost:8000 --api-key etf_your_key

Releasing (maintainers)

datanika-mcp publishes to PyPI via GitHub Actions Trusted Publishing (OIDC — no stored API token). To cut a release (from master):

  1. Bump version in pyproject.toml.

  2. Tag and push — the tag version must match pyproject.toml:

    bash
    git tag mcp-v0.2.0git push origin mcp-v0.2.0

  3. The Release datanika-mcp to PyPI workflow builds the sdist + wheel and publishes. Verify: uvx datanika-mcp --help resolves from PyPI.

First-release setup: a one-time PyPI trusted-publisher must be configured (project datanika-mcp, repo datanika-io/datanika-core, workflow release-mcp.yml, environment pypi) before the first tag will publish. See the infra human-locker.

License

AGPL-3.0 — same as the core Datanika platform.

来源：datanika-mcp/README.md，提交 ff8512a

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中启动过该软件包，因此其工具未知。

版本历史

1
  1. v0.2.0最新Sep 16, 2026

评分

已满足适用检查项的 50%

该评分衡量此收录条目的完整程度，依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价，也不表示服务器安全或当前可用：可连通性是带日期的检查结果，评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通25 分

    请保持端点能够响应 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探测一次。

  • 已声明认证方式10 分

    请在注册中心条目中声明凭据请求头，或保持端点能够响应探测，以便判定其认证方式。

  • 已列出工具15 分

    请让服务器在无凭据时响应 tools/list，或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。

  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分
  • 许可证10 分