ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

DataRaum

โดย dataraumรุ่น 0.2.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.dataraum/dataraum

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: การตลาดและโซเชียล
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ANTHROPIC_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "dataraum": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataraum"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "DATARAUM_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add dataraum --env ANTHROPIC_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env DATARAUM_HOME='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx dataraum

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "dataraum": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataraum"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "DATARAUM_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "dataraum": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataraum"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "DATARAUM_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

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

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub dataraum ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2952 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 6% ของอีก 2952 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2952 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

DataRaum ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ANTHROPIC_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.1) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

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

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

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

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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.

ถาม PopNx