Keboola MCP Server

Verbinden Sie Ihre KI-Agenten, MCP-Clients ( Cursor , Claude , Windsurf , VS Code usw.) und andere KI-Assistenten mit Keboola. Stellen Sie Daten, Transformationen, SQL-Abfragen und Job-Trigger bereit – ganz ohne Glue-Code. Liefern Sie den Agenten die richtigen Daten, wann und wo sie diese benötigen.

Überblick

Der Keboola MCP Server ist eine Open-Source-Brücke zwischen Ihrem Keboola-Projekt und modernen KI-Tools. Er verwandelt Keboola-Funktionen – wie Speicherzugriff, SQL-Transformationen und Job-Trigger – in aufrufbare Tools für Claude, Cursor, CrewAI, LangChain, Amazon Q und mehr.

Merkmale

Speicher : Tabellen direkt abfragen und Tabellen- oder Bucket-Beschreibungen verwalten
Komponenten : Erstellen, Auflisten und Überprüfen von Extraktoren, Writern, Daten-Apps und Transformationskonfigurationen
SQL : Erstellen Sie SQL-Transformationen mit natürlicher Sprache
Jobs : Führen Sie Komponenten und Transformationen aus und rufen Sie Details zur Jobausführung ab
Metadaten : Suchen, lesen und aktualisieren Sie Projektdokumentation und Objektmetadaten mithilfe natürlicher Sprache

Vorbereitungen

Stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:

[ ] Python 3.10+ installiert
[ ] Zugriff auf ein Keboola-Projekt mit Administratorrechten
[ ] Ihr bevorzugter MCP-Client (Claude, Cursor usw.)

Hinweis : Stellen Sie sicher, dass Sie uv installiert haben. Der MCP-Client verwendet es, um den Keboola MCP-Server automatisch herunterzuladen und auszuführen. Installation von uv :

macOS/Linux :

#if homebrew is not installed on your machine use:
# /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# Install using Homebrew
brew install uv

Windows :

# Using the installer script
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# Or using pip
pip install uv

# Or using winget
winget install --id=astral-sh.uv -e

Weitere Installationsoptionen finden Sie in der offiziellen UV-Dokumentation .

Bevor Sie den MCP-Server einrichten, benötigen Sie drei wichtige Informationen:

KBC_STORAGE_TOKEN

Dies ist Ihr Authentifizierungstoken für Keboola:

Anweisungen zum Erstellen und Verwalten von Storage-API-Token finden Sie in der offiziellen Keboola-Dokumentation .

Hinweis : Wenn Sie dem MCP-Server nur eingeschränkten Zugriff gewähren möchten, verwenden Sie ein benutzerdefiniertes Speichertoken. Wenn Sie möchten, dass der MCP auf alles in Ihrem Projekt zugreift, verwenden Sie das Mastertoken.

KBC_WORKSPACE_SCHEMA

Dies identifiziert Ihren Arbeitsbereich in Keboola und wird für SQL-Abfragen benötigt:

Folgen Sie dieser Keboola-Anleitung, um Ihr KBC_WORKSPACE_SCHEMA zu erhalten.

Hinweis : Aktivieren Sie beim Erstellen des Arbeitsbereichs die Option „Nur Lesezugriff auf alle Projektdaten gewähren“

Keboola-Region

Ihre Keboola-API-URL hängt von Ihrer Bereitstellungsregion ab. Sie können Ihre Region ermitteln, indem Sie die URL in Ihrem Browser anzeigen, wenn Sie in Ihrem Keboola-Projekt angemeldet sind:

Region	API-URL
AWS Nordamerika	`https://connection.keboola.com`
AWS Europa	`https://connection.eu-central-1.keboola.com`
Google Cloud EU	`https://connection.europe-west3.gcp.keboola.com`
Google Cloud US	`https://connection.us-east4.gcp.keboola.com`
Azure EU	`https://connection.north-europe.azure.keboola.com`

BigQuery-spezifisches Setup

Wenn Ihr Keboola-Projekt das BigQuery-Backend verwendet, müssen Sie zusätzlich zu KBC_STORAGE_TOKEN und KBC_WORKSPACE_SCHEMA die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS festlegen:

Gehen Sie zu Ihrem Keboola BigQuery-Arbeitsbereich und zeigen Sie dessen Anmeldeinformationen an (klicken Sie auf die Schaltfläche „Verbinden“).
Laden Sie die Anmeldeinformationsdatei auf Ihre lokale Festplatte herunter. Es handelt sich um eine einfache JSON-Datei
Legen Sie den vollständigen Pfad der heruntergeladenen JSON-Anmeldeinformationsdatei auf die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS fest.
Dadurch erhält Ihre MCP-Serverinstanz die Berechtigung, auf Ihren BigQuery-Arbeitsbereich in Google Cloud zuzugreifen. Hinweis : KBC_WORKSPACE_SCHEMA wird im BigQuery-Arbeitsbereich als Dataset-Name bezeichnet. Klicken Sie einfach auf „Verbinden“ und kopieren Sie den Dataset-Namen.

Ausführen des Keboola MCP-Servers

Es gibt vier Möglichkeiten, den Keboola MCP-Server zu verwenden, je nach Ihren Anforderungen:

Option A: Integrierter Modus (empfohlen)

In diesem Modus startet Claude oder Cursor den MCP-Server automatisch für Sie. Sie müssen keine Befehle in Ihrem Terminal ausführen .

Konfigurieren Sie Ihren MCP-Client (Claude/Cursor) mit den entsprechenden Einstellungen
Der Client startet den MCP-Server bei Bedarf automatisch

Claude Desktop-Konfiguration

Gehen Sie zu Claude (obere linke Ecke Ihres Bildschirms) -> Einstellungen → Entwickler → Konfiguration bearbeiten (wenn Sie die Datei claude_desktop_config.json nicht sehen, erstellen Sie sie).
Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:
Starten Sie Claude Desktop neu, damit die Änderungen wirksam werden

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "keboola_mcp_server",
        "--api-url", "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com"
      ],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your_keboola_storage_token",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your_workspace_schema"
      }
    }
  }
}

Hinweis : Für BigQuery-Benutzer fügen Sie die folgende Zeile in „env“ ein: {}: „GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS“: „/full/path/to/credentials.json“

Speicherorte der Konfigurationsdateien:

macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Cursorkonfiguration

Gehen Sie zu Einstellungen → MCP
Klicken Sie auf „+ Neuen globalen MCP-Server hinzufügen“.
Konfigurieren Sie mit diesen Einstellungen:

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "keboola_mcp_server",
        "--api-url", "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com"
      ],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your_keboola_storage_token",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your_workspace_schema"
      }
    }
  }
}

Hinweis : Für BigQuery-Benutzer fügen Sie die folgende Zeile in „env“ ein: {}: „GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS“: „/full/path/to/credentials.json“

Cursorkonfiguration für Windows WSL

Wenn Sie den MCP-Server vom Windows-Subsystem für Linux mit Cursor AI ausführen, verwenden Sie diese Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "wsl.exe",
      "args": [
        "bash",
        "-c",
        "'source /wsl_path/to/keboola-mcp-server/.env",
        "&&",
        "/wsl_path/to/keboola-mcp-server/.venv/bin/python -m keboola_mcp_server.cli --transport stdio'"
      ]
    }
  }
}

Wobei die Datei /wsl_path/to/keboola-mcp-server/.env Umgebungsvariablen enthält:

export KBC_STORAGE_TOKEN="your_keboola_storage_token"
export KBC_WORKSPACE_SCHEMA="your_workspace_schema"

Option B: Lokaler Entwicklungsmodus

Für Entwickler, die am MCP-Servercode selbst arbeiten:

Klonen Sie das Repository und richten Sie eine lokale Umgebung ein
Konfigurieren Sie Claude/Cursor so, dass Ihr lokaler Python-Pfad verwendet wird:

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "/absolute/path/to/.venv/bin/python",
      "args": [
        "-m", "keboola_mcp_server.cli",
        "--transport", "stdio",
        "--api-url", "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com"
      ],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your_keboola_storage_token",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your_workspace_schema",

      }
    }
  }
}

Hinweis : Für BigQuery-Benutzer fügen Sie die folgende Zeile in „env“ ein: {}: „GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS“: „/full/path/to/credentials.json“

Option C: Manueller CLI-Modus (nur zum Testen)

Sie können den Server zum Testen oder Debuggen manuell in einem Terminal ausführen:

# Set environment variables
export KBC_STORAGE_TOKEN=your_keboola_storage_token
export KBC_WORKSPACE_SCHEMA=your_workspace_schema
# For BigQuery users
# export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/full/path/to/credentials.json

# Run with uvx (no installation needed)
uvx keboola_mcp_server --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com

# OR, if developing locally
python -m keboola_mcp_server.cli --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com

Hinweis : Dieser Modus dient in erster Linie zum Debuggen oder Testen. Für die normale Verwendung mit Claude oder Cursor müssen Sie den Server nicht manuell starten.

Option D: Verwenden von Docker

docker pull keboola/mcp-server:latest

# For Snowflake users
docker run -it \
  -e KBC_STORAGE_TOKEN="YOUR_KEBOOLA_STORAGE_TOKEN" \
  -e KBC_WORKSPACE_SCHEMA="YOUR_WORKSPACE_SCHEMA" \
  keboola/mcp-server:latest \
  --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com

# For BigQuery users (add credentials volume mount)
# docker run -it \
#   -e KBC_STORAGE_TOKEN="YOUR_KEBOOLA_STORAGE_TOKEN" \
#   -e KBC_WORKSPACE_SCHEMA="YOUR_WORKSPACE_SCHEMA" \
#   -e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/creds/credentials.json" \
#   -v /local/path/to/credentials.json:/creds/credentials.json \
#   keboola/mcp-server:latest \
#   --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com

Muss ich den Server selbst starten?

Szenario	Müssen Sie es manuell ausführen?	Verwenden Sie dieses Setup
Verwenden von Claude/Cursor	NEIN	Konfigurieren Sie MCP in den App-Einstellungen
MCP lokal entwickeln	Nein (Claude fängt an)	Richten Sie die Konfiguration auf den Python-Pfad aus
Manuelles Testen der CLI	Ja	Verwenden Sie das Terminal zum Ausführen
Verwenden von Docker	Ja	Docker-Container ausführen

Verwenden des MCP-Servers

Sobald Ihr MCP-Client (Claude/Cursor) konfiguriert und ausgeführt wird, können Sie mit der Abfrage Ihrer Keboola-Daten beginnen:

Überprüfen Sie Ihr Setup

Sie können mit einer einfachen Abfrage beginnen, um zu bestätigen, dass alles funktioniert:

What buckets and tables are in my Keboola project?

Beispiele dafür, was Sie tun können

Datenexploration:

„Welche Tabellen enthalten Kundeninformationen?“
„Führen Sie eine Abfrage aus, um die 10 Kunden mit dem höchsten Umsatz zu finden.“

Datenanalyse:

„Analysieren Sie meine Verkaufsdaten nach Regionen für das letzte Quartal“
„Finden Sie Zusammenhänge zwischen Kundenalter und Kaufhäufigkeit“

Datenpipelines:

„Erstellen Sie eine SQL-Transformation, die Kunden- und Bestelltabellen verbindet.“
„Starten Sie den Datenextraktionsjob für meine Salesforce-Komponente.“

Kompatibilität

MCP-Client-Support

MCP-Client	Support-Status	Verbindungsmethode
Claude (Desktop & Web)	✅ unterstützt, getestet	stdio
Cursor	✅ unterstützt, getestet	stdio
Windsurfen, Zed, Replit	✅ Unterstützt	stdio
Codeium, Sourcegraph	✅ Unterstützt	HTTP+SSE
Benutzerdefinierte MCP-Clients	✅ Unterstützt	HTTP+SSE oder stdio

Unterstützte Tools

Hinweis: Keboola MCP ist älter als Version 1.0, daher können einige wichtige Änderungen auftreten. Ihre KI-Agenten passen sich automatisch an neue Tools an.

Kategorie	Werkzeug	Beschreibung
Lagerung	`retrieve_buckets`	Listet alle Speicherbereiche in Ihrem Keboola-Projekt auf
	`get_bucket_detail`	Ruft detaillierte Informationen zu einem bestimmten Bucket ab
	`retrieve_bucket_tables`	Gibt alle Tabellen innerhalb eines bestimmten Buckets zurück
	`get_table_detail`	Bietet detaillierte Informationen zu einer bestimmten Tabelle
	`update_bucket_description`	Aktualisiert die Beschreibung eines Buckets
	`update_column_description`	Aktualisiert die Beschreibung für eine bestimmte Spalte in einer Tabelle.
	`update_table_description`	Aktualisiert die Beschreibung einer Tabelle
SQL	`query_table`	Führt benutzerdefinierte SQL-Abfragen für Ihre Daten aus
	`get_sql_dialect`	Gibt an, ob Ihr Arbeitsbereich den Snowflake- oder BigQuery-SQL-Dialekt verwendet.
Komponente	`create_component_root_configuration`	Erstellt eine Komponentenkonfiguration mit benutzerdefinierten Parametern
	`create_component_row_configuration`	Erstellt eine Komponentenkonfigurationszeile mit benutzerdefinierten Parametern
	`create_sql_transformation`	Erstellt eine SQL-Transformation mit benutzerdefinierten Abfragen
	`find_component_id`	Gibt eine Liste der Komponenten-IDs zurück, die der angegebenen Abfrage entsprechen
	`get_component`	Ruft Informationen zu einer bestimmten Komponente anhand ihrer ID ab.
	`get_component_configuration`	Ruft Informationen zu einer bestimmten Komponenten-/Transformationskonfiguration ab
	`get_component_configuration_examples`	Ruft Beispielkonfigurationen für eine bestimmte Komponente ab
	`retrieve_component_configurations`	Ruft Konfigurationen der im Projekt vorhandenen Komponenten ab
	`retrieve_transformations`	Ruft Transformationskonfigurationen im Projekt ab
	`update_component_root_configuration`	Aktualisiert eine bestimmte Komponentenkonfiguration
	`update_component_row_configuration`	Aktualisiert eine bestimmte Komponentenkonfigurationszeile
	`update_sql_transformation_configuration`	Aktualisiert eine vorhandene SQL-Transformationskonfiguration
Arbeit	`retrieve_jobs`	Listet und filtert Jobs nach Status, Komponente oder Konfiguration
	`get_job_detail`	Gibt umfassende Details zu einem bestimmten Job zurück
	`start_job`	Löst die Ausführung eines Komponenten- oder Transformationsjobs aus
Dokumentation	`docs_query`	Durchsucht die Keboola-Dokumentation basierend auf Abfragen in natürlicher Sprache

Fehlerbehebung

Häufige Probleme

Ausgabe	Lösung
Authentifizierungsfehler	Überprüfen Sie, ob `KBC_STORAGE_TOKEN` gültig ist
Probleme mit dem Arbeitsbereich	Bestätigen Sie, `KBC_WORKSPACE_SCHEMA` korrekt ist
Verbindungstimeout	Überprüfen der Netzwerkkonnektivität

Entwicklung

Installation

Grundkonfiguration:

uv sync --extra dev

Mit der Grundkonfiguration können Sie uv run tox verwenden, um Tests auszuführen und den Codestil zu überprüfen.

Empfohlene Konfiguration:

uv sync --extra dev --extra tests --extra integtests --extra codestyle

Mit dem empfohlenen Setup werden Pakete zum Testen und zur Überprüfung des Codestils installiert, die es IDEs wie VsCode oder Cursor ermöglichen, den Code zu überprüfen oder während der Entwicklung Tests auszuführen.

Integrationstests

Um Integrationstests lokal auszuführen, verwenden Sie uv run tox -e integtests . HINWEIS: Sie müssen die folgenden Umgebungsvariablen festlegen:

INTEGTEST_STORAGE_API_URL
INTEGTEST_STORAGE_TOKEN
INTEGTEST_WORKSPACE_SCHEMA

Um diese Werte zu erhalten, benötigen Sie ein dediziertes Keboola-Projekt für Integrationstests.

Aktualisieren von `uv.lock`

Aktualisieren Sie die Datei uv.lock , wenn Sie Abhängigkeiten hinzugefügt oder entfernt haben. Erwägen Sie außerdem, die Sperre beim Erstellen einer Version mit neueren Abhängigkeitsversionen zu aktualisieren ( uv lock --upgrade ).

Support und Feedback

⭐ Die primäre Möglichkeit, Hilfe zu erhalten, Fehler zu melden oder Funktionen anzufordern, besteht darin,

Das Entwicklungsteam überwacht Probleme aktiv und reagiert schnellstmöglich. Allgemeine Informationen zu Keboola finden Sie in den unten stehenden Ressourcen.

Ressourcen

Benutzerdokumentation
Entwicklerdokumentation
Keboola-Plattform
Issue Tracker ← Primäre Kontaktmethode für MCP-Server

Verbinden

Deploy Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Tools

Dieser Server erleichtert die Interaktion mit der Storage-API von Keboola und ermöglicht Benutzern das effiziente Durchsuchen und Verwalten von Projekt-Buckets, -Tabellen und -Komponenten über Claude Desktop.

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Merkmale

Vorbereitungen

KBC_STORAGE_TOKEN

KBC_WORKSPACE_SCHEMA

Keboola-Region

BigQuery-spezifisches Setup

Ausführen des Keboola MCP-Servers

Option A: Integrierter Modus (empfohlen)

Claude Desktop-Konfiguration

Cursorkonfiguration

Cursorkonfiguration für Windows WSL

Option B: Lokaler Entwicklungsmodus

Option C: Manueller CLI-Modus (nur zum Testen)

Option D: Verwenden von Docker

Muss ich den Server selbst starten?

Verwenden des MCP-Servers

Überprüfen Sie Ihr Setup

Beispiele dafür, was Sie tun können

Kompatibilität

MCP-Client-Support

Unterstützte Tools

Fehlerbehebung

Häufige Probleme

Entwicklung

Installation

Integrationstests

Aktualisieren von uv.lock

Support und Feedback

Ressourcen

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