
DataFinder MCP
io.github.cyuanxv由 GitHub 帳號 cyuanxv 發布v0.2.5更新於 Oct 25, 2026
DataFinder analytics with 52 tools, metric dictionaries, persistent jobs and confirmed changes.
發布方自己的服務:Finder Jobs
概覽
將火山引擎 DataFinder 接入 AI 助理,用自然語言查報表、做留存與漏斗分析、維護指標字典並匯出報告。
- 可以做什麼
- 用自然語言檢索報表與指標,加上篩選與分組,支援當天與按小時查詢,以及先預覽日期再執行已儲存的 SQL 報表。執行事件、留存、轉換漏斗、分布、生命週期等使用者行為分析。維護指標字典中的名稱、定義、來源與版本,並組合指標、比較時段與分組。將結果匯出為 CSV 或 Excel 可讀格式,並保留任務進度、查詢條件與歷史版本。對支援的中繼資料、虛擬物件與規則分群設定先預覽、再確認、再回讀。
- 適用情境
- 適合已在火山引擎 DataFinder 中作業的產品經理、成長與營運團隊及資料分析師,希望在對話中直接提問、逐層拆解並匯出結果,而不必每次手動建立報表。
- 執行需求
- 以 npm 套件形式透過 stdio 在本機執行,需要 Node.js 24 或更高版本。需設定 DATAFINDER_AK、DATAFINDER_SK、DATAFINDER_APP_ID、DATAFINDER_PROJECT_ID 與 DATAFINDER_SUBJECT_ID,並能連線火山引擎分析 API。選用的 DATAFINDER_DB_PATH 指向獨立的 SQLite 資料庫。ChatGPT 網頁連線需另行部署到雲端。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 DataFinder MCP,將其新增到工作區。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Desktop only,透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序,因此需要 SourceWeft 桌面主機。
其他 MCP 客戶端
參照 儲存庫 中的啟動說明。
README
DataFinder MCP|用 ChatGPT 分析火山引擎数据
SQL 指标现可在字典中绑定明确的表和列,统一完成预览、查询和条数追问。沿用已保存日期,不临时覆盖日期或筛选;旧指标需先补绑定并确认,导入仍先预览。
简体中文 | English
[DataFinder MCP:用 ChatGPT 对话分析数据]
把你的 DataFinder,变成随时可以对话的 AI 数据分析工作台。
DataFinder MCP 将火山引擎 DataFinder 接入 ChatGPT,让产品、运营和数据分析师用自然语言查报表、分析留存、拆解转化漏斗、对比指标,并把分析结果导出为报告。从“帮我查一下”到“继续按渠道拆开看”,让数据分析在一段对话里持续推进。
通过 MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)连接 AI 与数据工具,提供 52 个工具入口,覆盖查询、分析、指标字典、任务记录和受控配置管理。服务部署在云端后,无需让个人电脑一直开着。
让每一个业务问题,都能更快走到有依据的答案。
DataFinder MCP connects Volcengine DataFinder to ChatGPT for conversational analytics, retention analysis, conversion funnels, metric dictionaries, and report exports.
支持查询已保存 SQL 中的事件日期参数:先预览预计日期,再执行原有报表;跨天或保存配置变化后需要重新预览。暂不支持临时覆盖参数。云端部署可在个人电脑离线时运行;本机 npm 安装的后台进程需要运行主机保持开机。
安装完整 52 工具版
0.2.5 独立安装包包含完整 52 个工具、独立 SQLite 数据库、持久任务和单独运行的后台程序。默认关闭本地及上游修改,启用后仍需预览、确认和回读。需要 Node.js 24 或更高版本。 已保存 SQL 支持读取列名候选、选择一张结果表与明确列名,并固定预览后只读执行。日期仍沿用已保存 SQL,不自动改写;CTE 输出列只作候选,不推断业务含义。
中文独立安装教程 · 新手安装排错 · English installation · 52 工具清单
安装:npm install @cyuanxv/[email protected]。也可用 npx -y @cyuanxv/[email protected] 启动;请先按独立安装教程配置环境变量。
先看一遍,再亲手试试
观看演示视频(43 秒) · 下载 MP4 · 中文字幕 · 新手安装与排错指南
https://github.com/user-attachments/assets/9ee2402d-c30d-40fc-82c7-02d2f36ef238
1080p,无声中文字幕。展示“提问 → 查看渠道结果 → 只看 iOS → 导出 CSV”;使用虚构数据、预设问题和实际页面画面剪辑,不是真实 ChatGPT 会话。
下面是本地演示的真实截图,全部使用虚构数据。点击预设问题,执行分析、筛选 iOS 并导出 CSV;不连接 ChatGPT 或真实 DataFinder 账户。
中文安装与演示教程 · English setup guide
打开终端提示的 http://127.0.0.1:4178/?lang=zh。首次安装需要网络;演示执行无需密钥,使用项目实际的分析校验和导出代码。
用一句话,开启一轮数据分析
接入自己的账户并配置好权限后,可以在 ChatGPT 中这样提问:
- “查一下昨天的活跃用户,按渠道和系统拆开看。”
- “看看新用户的次日留存,和上一周对比。”
- “分析从打开应用到支付成功的转化漏斗,窗口设为一天。”
- “查看今天截至当前的事件次数,按小时展示。”
- “沿用刚才的条件,只看 iOS,再把结果导出。”
- “把这个指标加入字典,先给我看定义和预览。”
ChatGPT 负责理解问题和调用工具,工作台负责校验参数、执行查询、返回来源及质量提示。涉及“新用户”“收入”“转化”等业务定义时,可以明确指定口径,避免把不同含义的数据混在一起。
为日常分析准备的一整套工具
各分析类型的参数覆盖和可用性以实现、上游接口及账户权限为准,详细限制见下方“功能边界”。
查得到,更要看得懂、追得回
把指标定义留住。 不必每次从头解释分子、分母和去重规则;通过指标字典保存口径和来源,后续按版本使用。
让追问接得上。 从总体到渠道、从渠道到平台,沿用前一次的分析条件,查看差异后继续执行。
让结果有据可查。 保留查询来源、日期范围和质量提示,对缺失、失败或不完整结果给出明确状态,帮助核对结论。
让修改看得见。 配置变更先展示预览,确认后执行,再读取结果核对,减少误改。
适合谁使用?
- 产品经理:分析功能使用、留存和关键转化链路。
- 增长与运营团队:按渠道、平台或用户条件拆解表现,导出复盘数据。
- 数据分析师:维护指标定义、复用分析条件、核对结果与口径。
- AI 工具开发者:参考 DataFinder OpenAPI 与 MCP 的连接方式,扩展自己的数据分析工作流。
常见问题
可以在 ChatGPT 里直接查询 DataFinder 吗?
可以通过本项目提供的 MCP 服务调用已接入的数据工具。使用前需要部署服务、配置自己的 DataFinder 账户,并在 ChatGPT 中连接;可用性也取决于客户端的 MCP 支持和账户权限。
不写 SQL 也能分析数据吗?
对于已覆盖的报表、事件、留存和漏斗等分析,可以用自然语言描述需求,由 ChatGPT 调用对应工具。复杂业务仍需要明确指标定义和数据来源;项目不提供不受限制的任意 SQL 执行。
需要一直开着电脑吗?
部署到云端后,查询服务在云端运行,不依赖个人电脑持续开机。首次部署和配置需要自行完成。
会附带别人的数据或密钥吗?
不会。源码只附虚构示例;使用者需要配置自己的账户、数据库和权限。真实密钥只应保存在 MCP 客户端的安全环境配置或服务器秘密配置中。
检查与验证
当前源码通过 459 项自动化测试、36 项独立版集成检查、TypeScript 类型检查和生产构建,源码包解压后也完成测试复核。自动化测试和演示使用模拟数据,另完成有限的真实只读验收;这些结果不代表每个租户或部署平台均已验证。
本地检查
建议使用 Node.js 24 LTS、npm 和 Python 3(签名兼容性测试需要)。独立包至少要求 Node.js 24;下面的命令用于检查 site 中的网页工作台源码。
测试使用注入的模拟响应,默认禁止全局 fetch 访问真实接口。无需提供任何密钥。不要为了运行测试接入生产数据库。
npm run dev 可启动本地开发服务器。项目沿用 Sites / Cloudflare D1 架构,页面认证依赖平台网关,普通本地启动可能跳到登录入口。构建成功不等于已完成独立平台部署。请勿把开发服务器暴露在公网。
配置云端网页工作台
独立安装包请按独立安装教程设置环境变量、独立 SQLite 和 stdio 连接。下面的 D1 和登录网关步骤只适用于云端网页工作台。
- 修改 site/lib/datafinder/scope-config.mjs:填写自己的项目、应用、主体、看板和报表编号,以及 PUBLIC_BASE_URL 访问地址。当前编号全部是虚构占位值。
- 在服务器的秘密配置中设置
DATAFINDER_AK、DATAFINDER_SK和DATAFINDER_OWNER_USER_ID。变量说明见 site/.env.example,不要把真实值提交到 Git。 - 提供独立的 D1 数据库绑定
DB,在新数据库应用 site/drizzle/ 迁移。不要连接他人的现有数据库。 - 配置可信认证网关:它必须验证用户身份、清除外部伪造的
oai-authenticated-*请求头,再注入可信身份;禁止绕过网关访问源站。接口要求绑定的账号匹配。详见 SECURITY.md。 - 使用自己的测试账户逐项验收。默认 API 域名为
analytics.volcengineapi.com;其他地区、套餐和 API 权限需自行确认。site/.openai/hosting.json 没有任何现有部署的 project_id。
保持 DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE=false,直到明确需要授权整个项目的查询范围。代码保留预览、确认与回读功能;执行元数据或分群变更可能改变上游配置。不要自动确认写入请求。
功能边界
- 保留查询、筛选、字典、公式、条件版本、报告导出及管理功能的代码。
- 示例字典、业务口径默认未确认,需要使用者自行定义。
- 标签、业务维度、某些原生报表管理能力依赖厂商套餐、权限或尚未验证的接口。请勿将目录中出现的功能理解为所有租户都已可用。
- 独立版已完成 36 项安装与集成检查,以及有限的真实只读查询、后台执行和下载验收;不代表每个火山接口、租户、云端页面或 ChatGPT 网页连接均已验收。上游修改只用虚构数据测试。
发布前
本包不含 .git,没有远程仓库地址或旧作者历史。需要发布时,应从这份源码新建仓库,不能复制原项目的 Git 历史。
本项目采用 MIT License,版权署名为 cyuanxv。第三方代码与依赖继续适用各自的许可证,详见 第三方声明。
作者与交流
Twitter / X: @cyuanxv
欢迎交流 DataFinder、ChatGPT 数据分析和 MCP 工具开发。
來源:README.md,提交 b4c2667
工具
0版本歷史
4- v0.2.5最新Oct 25, 2026
- v0.2.4Oct 23, 2026
- v0.2.3Oct 22, 2026
- v0.2.2Oct 22, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 50%
該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。
- 近 30 天內可連通25 分
請保持端點能夠回應 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探測一次。
- 已宣告認證方式10 分
請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭,或保持端點能夠回應探測,以便判定其認證方式。
- 已列出工具15 分
請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。
- 描述必需15 分
- 圖示10 分
- 文件15 分
- 授權條款10 分
其他 Finder 整合
Finder Jobs
work.finder官方發布者
即時職位空缺與薪資統計:俄羅斯、白俄羅斯、哈薩克、德國、法國等。AI 翻譯

Mcp Us Import Records Buyer Finder
com.mambabuilt
透過 Apify 服務,依公司名稱從海關提單紀錄中查找美國進口商及其海外供應商。

Machine Demand Radar Finder
由 GitHub 帳號 gdangalov 發布
一個遠端 MCP 伺服器,協助助理依格式、JavaScript、驗證與價格等條件尋找有文件的網頁擷取服務,並記錄最後選用的服務。

EU Tenders Finder & Bid Matcher
由 GitHub 帳號 Nero-Engine 發布
由 Apify 託管的遠端 MCP 伺服器,依你的 CPV 代碼與關鍵字為 TED 上的歐盟公開招標評分媒合,並提供歷屆得標者與價格。

Subdomain Finder MCP
由 GitHub 帳號 theluckystrike 發布
通過證書透明度(certspotter、crt.sh)進行被動子網域列舉,並進行DNS檢查。AI 翻譯