DataFinder MCP

Name: DataFinder MCP
Author: cyuanxv

作者：cyuanxvバージョン 0.2.5i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.cyuanxv/datafinder-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

DataFinder analytics with 52 tools, metric dictionaries, persistent jobs and confirmed changes.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: マーケティング・SNS
入力が必要なもの：DATAFINDER_AK, DATAFINDER_SK, DATAFINDER_PROJECT_ID, DATAFINDER_APP_ID, DATAFINDER_SUBJECT_ID

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
自分で入力するもの： DATAFINDER_AK, DATAFINDER_SK, DATAFINDER_PROJECT_ID, DATAFINDER_APP_ID, DATAFINDER_SUBJECT_ID, DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE, DATAFINDER_DB_PATH, DATAFINDER_LOCAL_OWNER, DATAFINDER_ALLOW_LOCAL_WRITES, DATAFINDER_ALLOW_UPSTREAM_WRITES

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "datafinder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyuanxv/datafinder-mcp"
      ],
      "env": {
        "DATAFINDER_AK": "your-value",
        "DATAFINDER_SK": "your-value",
        "DATAFINDER_PROJECT_ID": "your-value",
        "DATAFINDER_APP_ID": "your-value",
        "DATAFINDER_SUBJECT_ID": "your-value",
        "DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE": "your-value",
        "DATAFINDER_DB_PATH": "your-value",
        "DATAFINDER_LOCAL_OWNER": "your-value",
        "DATAFINDER_ALLOW_LOCAL_WRITES": "your-value",
        "DATAFINDER_ALLOW_UPSTREAM_WRITES": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add datafinder --env DATAFINDER_AK=your-value --env DATAFINDER_SK=your-value --env DATAFINDER_PROJECT_ID=your-value --env DATAFINDER_APP_ID=your-value --env DATAFINDER_SUBJECT_ID=your-value --env DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE=your-value --env DATAFINDER_DB_PATH=your-value --env DATAFINDER_LOCAL_OWNER=your-value --env DATAFINDER_ALLOW_LOCAL_WRITES=your-value --env DATAFINDER_ALLOW_UPSTREAM_WRITES=your-value -- npx -y @cyuanxv/datafinder-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "datafinder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyuanxv/datafinder-mcp"
      ],
      "env": {
        "DATAFINDER_AK": "your-value",
        "DATAFINDER_SK": "your-value",
        "DATAFINDER_PROJECT_ID": "your-value",
        "DATAFINDER_APP_ID": "your-value",
        "DATAFINDER_SUBJECT_ID": "your-value",
        "DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE": "your-value",
        "DATAFINDER_DB_PATH": "your-value",
        "DATAFINDER_LOCAL_OWNER": "your-value",
        "DATAFINDER_ALLOW_LOCAL_WRITES": "your-value",
        "DATAFINDER_ALLOW_UPSTREAM_WRITES": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "datafinder": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyuanxv/datafinder-mcp"
      ],
      "env": {
        "DATAFINDER_AK": "your-value",
        "DATAFINDER_SK": "your-value",
        "DATAFINDER_PROJECT_ID": "your-value",
        "DATAFINDER_APP_ID": "your-value",
        "DATAFINDER_SUBJECT_ID": "your-value",
        "DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE": "your-value",
        "DATAFINDER_DB_PATH": "your-value",
        "DATAFINDER_LOCAL_OWNER": "your-value",
        "DATAFINDER_ALLOW_LOCAL_WRITES": "your-value",
        "DATAFINDER_ALLOW_UPSTREAM_WRITES": "your-value"
      }
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

DATAFINDER_AK 秘密必須 env
Your DataFinder access key
DATAFINDER_SK 秘密必須 env
Your DataFinder secret key
DATAFINDER_PROJECT_ID 必須 env
Your DataFinder project ID
DATAFINDER_APP_ID 必須 env
Your DataFinder app ID
DATAFINDER_SUBJECT_ID 必須 env
Your configured analysis subject ID
DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE env
Explicitly allow aggregate queries across authorized apps in the configured project. Default false.
DATAFINDER_DB_PATH env
Absolute path to your independent SQLite database
DATAFINDER_LOCAL_OWNER env
Local owner scope used for stored data
DATAFINDER_ALLOW_LOCAL_WRITES env
Enable confirmed local changes and background tasks
DATAFINDER_ALLOW_UPSTREAM_WRITES env
Separately enable confirmed DataFinder metadata changes

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント cyuanxv で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

マーケティング・SNSのほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの3560件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの3560件のうち71%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの3560件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

DataFinder MCPは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

入力が必要なもの：DATAFINDER_AK, DATAFINDER_SK, DATAFINDER_PROJECT_ID, DATAFINDER_APP_ID, DATAFINDER_SUBJECT_ID

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.2.5）がレジストリに届いたのは14 日前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

MCP YouTube Transcript

作者：jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

パソコンで動く★ 495MIT10 日前更新

インストール

Google Analytics MCP

作者：surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

パソコンで動く★ 244MIT10 日前更新

インストール

BibiGPT YouTube Video Summarizer

作者：JimmyLv

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

クラウドで動く★ 137MIT10 日前更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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。

npm · MCP Registry

简体中文 | English

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

选择哪种方式	运行什么
独立 MCP 安装包	本机 stdio 客户端、独立 SQLite 和自己的后台程序
网页工作台	单独的云端部署、D1 和登录网关；ChatGPT 网页连接需要远程服务
下方浏览器演示	预设问题和虚构数据，不建立 MCP 客户端连接

安装：npm install @cyuanxv/datafinder-mcp@0.2.5。也可用 npx -y @cyuanxv/datafinder-mcp@0.2.5 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）](https://github.com/user-attachments/assets/9ee2402d-c30d-40fc-82c7-02d2f36ef238) · 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

cd site

npm ci npm run demo

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

能力	能帮你做什么
自然语言查数	在 ChatGPT 中检索报表、查询指标、增加筛选和分组
用户行为分析	使用事件、留存、转化漏斗、分布、生命周期等分析能力
当天与小时分析	查看当天截至当前的数据，按小时或指定时段查询
指标字典	保存名称、口径、来源和版本，让后续分析有定义可循
连续追问	继承已有条件，预览改动，再按新条件继续分析
公式与结果对比	组合指标、对比时段与分组，并保留解释所需的上下文
分析报告导出	导出 CSV、Excel 可读格式，方便复盘与协作
云端任务与记录	保存任务进度、查询条件和历史版本，方便回看
配置管理	对支持的元数据、虚拟对象和规则分群先预览、再确认、再回读

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。

cd site

npm ci npm test npm run typecheck npm run build

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。

GitHub 仓库简介、Topics 和分享封面设置

完整独立 MCP 安装包（52 个工具，含数据库与后台任务）：安装、配置与 Registry 登记说明

发布前账号核对与发布清单

Analysis acceptance boundaries / 分析验收范围

DataFinder MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

マーケティング・SNSのほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

MCP YouTube Transcript

Google Analytics MCP

BibiGPT YouTube Video Summarizer

作者のREADME

DataFinder MCP｜用 ChatGPT 分析火山引擎数据

安装完整 52 工具版

先看一遍，再亲手试试

用一句话，开启一轮数据分析

为日常分析准备的一整套工具

查得到，更要看得懂、追得回

适合谁使用？

常见问题

可以在 ChatGPT 里直接查询 DataFinder 吗？

不写 SQL 也能分析数据吗？

需要一直开着电脑吗？

会附带别人的数据或密钥吗？

检查与验证

本地检查

配置云端网页工作台

功能边界

发布前

作者与交流