Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Read-only-by-default MCP for Datanika: browse data, run dbt transforms, manage ELT pipelines.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
DATANIKA_URL, DATANIKA_API_KEY, DATANIKA_ALLOW_WRITEค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"datanika": {
"command": "uvx",
"args": [
"datanika-mcp"
],
"env": {
"DATANIKA_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"DATANIKA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"DATANIKA_ALLOW_WRITE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add datanika --env DATANIKA_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env DATANIKA_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env DATANIKA_ALLOW_WRITE='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx datanika-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"datanika": {
"command": "uvx",
"args": [
"datanika-mcp"
],
"env": {
"DATANIKA_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"DATANIKA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"DATANIKA_ALLOW_WRITE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"datanika": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"datanika-mcp"
],
"env": {
"DATANIKA_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"DATANIKA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"DATANIKA_ALLOW_WRITE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
DATANIKA_URL envDATANIKA_ALLOW_WRITE envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน datanika.io แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DATANIKA_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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.
# From PyPI (recommended)
uvx datanika-mcp --help
uvx --from "git+https://github.com/datanika-io/datanika-core#subdirectory=datanika-mcp" datanika-mcp --help
Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows):
{
"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" ] } } }
{
"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" ] } } }
You can also configure via environment variables:
{
"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" } } } }
| Tool | Description |
|---|---|
get_agent_tiers | Get the 5-tier agent capability stack |
get_connection_types | List supported connection types with config schemas |
list_connections | List all connections in the org |
get_connection | Get connection details by ID |
introspect_connection | List schemas/tables of a source connection |
preview_connection | Preview first N rows of a table |
query_connection | Execute a read-only SQL query |
compile_transformation | Compile a dbt transformation (no execution) |
preview_transformation | Compile + execute, return preview rows |
list_uploads | List all uploads |
list_pipelines | List all pipelines |
list_transformations | List all transformations |
list_runs | List runs with optional filters |
get_run | Get run details by ID |
get_run_logs | Get run logs |
list_catalog | List catalog entries (source tables + dbt models) |
get_catalog_entry | Get catalog entry details |
--allow-write| Tool | Description |
|---|---|
create_connection | Create a new data connection |
create_upload | Create a new upload (extract + load) |
create_pipeline | Create a new pipeline (dbt orchestration) |
create_transformation | Create a new dbt SQL transformation |
bulk_import | Bulk-create resources from JSON v2 format |
trigger_upload | Trigger an upload run |
trigger_pipeline | Trigger a pipeline run |
trigger_transformation | Trigger a transformation run |
Point --url at your instance. Use the backend port (8000) — 3000 is the Reflex frontend and serves no /api/v1:
datanika-mcp --url http://localhost:8000 --api-key etf_your_key
datanika-mcp publishes to PyPI via GitHub Actions Trusted Publishing (OIDC — no stored API token). To cut a release (from master):
version in pyproject.toml.pyproject.toml: git tag mcp-v0.2.0
git push origin mcp-v0.2.0
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, repodatanika-io/datanika-core, workflowrelease-mcp.yml, environmentpypi) before the first tag will publish. See the infra human-locker.
AGPL-3.0 — same as the core Datanika platform.