プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

DataRaum

作者:dataraumバージョン 0.2.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.dataraum/dataraum

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Pre-computed metadata context engine for AI-driven data analytics

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。

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:ANTHROPIC_API_KEY

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: ANTHROPIC_API_KEY, DATARAUM_HOME

「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

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

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": {
    "dataraum": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataraum"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "DATARAUM_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add dataraum --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env DATARAUM_HOME=your-value -- uvx dataraum

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": {
    "dataraum": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataraum"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "DATARAUM_HOME": "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": {
    "dataraum": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataraum"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "DATARAUM_HOME": "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。

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

  • ANTHROPIC_API_KEY 秘密 必須 env
    Anthropic API key for LLM-powered semantic analysis
  • DATARAUM_HOME env
    Root directory for workspaces, sessions, and exports

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6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 dataraum 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2951件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2951件のうち6%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2951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

DataRaum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:ANTHROPIC_API_KEY

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(0.2.1)がレジストリに届いたのは7 か月前です。

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Python (uv)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

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★ 244MIT9 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。

DataRaum

The understanding layer that grounds an organization's operating model in its own data.

A semantic layer tells BI tools what columns are *called*. DataRaum learns what they *mean* — the concepts, relationships, rules, and measures of the organization — and grounds each one in the actual data, with a measured confidence behind it. See the docs for the full picture.

Monorepo layout

packages/

├── engine/ # Python — pipeline, detectors, Temporal activity worker ├── cockpit/ # TypeScript — TanStack Start web UI ├── dataraum-config/ # YAML data — entropy config, LLM prompts, verticals (bind-mounted, never imported) └── infra/ # docker-compose orchestration

Each package has its own README. Start there if you're working in a specific package.

Status

DataRaum runs as a multi-container platform, isolated per workspace:

  • engine (Python) — a Temporal activity worker, no HTTP. Does the durable analysis (add_source, begin_session, operating_model) and writes metadata to the workspace's Postgres schema.
  • cockpit (TanStack Start) — the web app you use. Hosts the chat agent, renders the results, and orchestrates the journey by triggering engine workflows via Temporal.

Each workspace runs its own pair of those two containers. In front of them sit the portal (the cockpit image in a second role — login, membership routing, workspace provisioning) and Caddy, which serves the portal on the parent domain and each workspace on its own subdomain.

They share one substrate: Postgres (metadata + cockpit state + catalogs), an S3 object store (the DuckLake data lake + uploads), and Temporal (durable orchestration). No HTTP seam between engine and cockpit — the integration surface is Postgres + Temporal. See the platform architecture.

Quick start

# Set the LLM key

cp packages/infra/.env.example packages/infra/.env echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-..." >> packages/infra/.env

Bring up the whole installation (substrate, engine worker + cockpit for the

default workspace, portal, and the Caddy ingress)

docker compose -f packages/infra/docker-compose.yml up -d --wait

Engine health = the Temporal worker heartbeat (no HTTP endpoint):

docker compose -f packages/infra/docker-compose.yml run --rm --no-deps \ --entrypoint temporal temporal-admin-tools \ worker list --namespace default --address temporal:7233 # → Status: Running

Sign in at the portal, then open the default workspace from there

open http://dataraum.localhost # dev@dataraum.dev / dataraum-dev

Caddy routes by hostname: the parent domain serves the portal (login + your workspaces), and each workspace has its own subdomain (http://ws1.dataraum.localhost). localhost:3000 is published for debugging only — the session cookie is scoped to the parent domain, so a browser there is redirected to the portal and a script gets 401.

The thing that bites on a first run: Caddy binds port 80. If something already holds it (macOS ships Apache), up fails at container start and the portal never comes up — set CADDY_HTTP_PORT *and* a matching DATARAUM_PORTAL_ORIGIN to move it. (*.localhost needs no /etc/hosts entry.)

Compose defines exactly one workspace pair — bootstrap scaffolding, so a fresh install has something to log into and something for the provisioner to clone. Every other workspace is created from the portal (New workspace) or bun run workspace:create; compose does not grow a service per workspace.

Full walkthrough, including troubleshooting: Running the stack.

For UI iteration, run the cockpit dev server outside docker for hot reload — see packages/cockpit/README.md.

Run a released version (published images)

The quick start above builds the engine and cockpit from source. To run the published release images instead — a deploy host, no build toolchain — layer the release overlay and name the version:

export DATARAUM_VERSION=1.2.3          # any tag from a GitHub Release

docker compose \ -f packages/infra/docker-compose.yml -f packages/infra/docker-compose.release.yml \ --env-file packages/infra/.env up -d --wait --no-build

This pulls ghcr.io/dataraum/{dataraum, dataraum-cockpit, dataraum-cockpit-migrate} at that tag. See Deployment for the images, schema/migration handling, and the per-workspace topology.

Develop

  • Engine (Python): cd packages/engine && uv sync --group dev && uv run pytest --testmon tests/unit -q. See packages/engine/README.md and packages/engine/CLAUDE.md.
  • Cockpit (TypeScript): cd packages/cockpit && bun install && bun --bun run dev (the --bun flag is required). See packages/cockpit/README.md and packages/cockpit/CLAUDE.md.
  • Pull the engine metadata schema (cockpit): cd packages/cockpit && DATARAUM_WORKSPACE_ID= METADATA_DATABASE_URL= bun run db:pull:metadata. Re-run after the engine adds/changes SQLAlchemy models.

Documentation

Platform docs live in docs/ (workspace root) and are published via Zensical. Start at docs/index.md, or serve the site locally:

uv run --project packages/engine zensical serve   # run from the repo root
  • Documentation home — what DataRaum does, at a glance
  • The journey · pipeline & phases · learnable surface · measurement & detectors
  • Platform architecture — under the hood
  • Decision records — the *why* behind the architecture

License

Apache 2.0 — see LICENSE.

PopNxに聞く