Kubit MCP Server

Kubit MCP Server

Warehouse-native Analytics trifft auf konversationelle KI

Nutzen Sie die volle Leistungsfähigkeit von Kubit direkt in Ihrem KI-Workflow. Fragen Sie Ihr Data Warehouse ab, analysieren und erkunden Sie es in natürlicher Sprache – ohne komplexe Syntax.

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Was ist Kubit MCP?

Der Kubit MCP (Model Context Protocol) Server verändert die Art und Weise, wie Teams mit ihrer Analyseplattform interagieren. Durch die Verbindung Ihres KI-Assistenten mit Kubit können Sie:

• Schemata erkunden – Ereignisse, Eigenschaften und Dimensionen in natürlicher Sprache entdecken
• Berichte erstellen – Analytische Abfragen durch Konversation generieren
• Daten exportieren – Rohdaten im CSV-Format für tiefgehende Analysen abrufen
• Inhalte durchsuchen – Vorhandene Berichte und Dashboards sofort finden
• Fragen stellen – Erkenntnisse gewinnen, ohne Abfragesyntax lernen zu müssen

Beta-Hinweis

Dieser Server befindet sich in aktiver Entwicklung. Es können Fehler, Leistungsprobleme oder Ratenbegrenzungen auftreten, während wir die Plattform weiter verbessern.

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Schnellstart

Was Sie benötigen

Voraussetzung	Beschreibung
Kubit-Konto	Aktiver Zugriff auf eine Kubit-Organisation
KI-Client	MCP-kompatibles Tool (Claude, Cursor, etc.)
Berechtigungen	Schema-Zugriff in Ihrem Kubit-Arbeitsbereich

Verbindungsschritte

Die Einrichtung des Kubit MCP Servers ist unkompliziert:

1. Fügen Sie den MCP-Server zur Konfiguration Ihres KI-Clients hinzu
2. Verwenden Sie die Server-URL: https://mcp.kubit.ai/mcp
3. Schließen Sie die OAuth-Authentifizierung ab, wenn Sie dazu aufgefordert werden
4. Beginnen Sie mit der Abfrage Ihrer Kubit-Daten

Hinweis: Lesen Sie die Dokumentation Ihres KI-Clients für spezifische Anweisungen zur MCP-Server-Einrichtung.

Authentifizierung & Zugriff

Der Server verwendet OAuth 2.0-Authentifizierung und respektiert Ihre bestehenden Kubit-Berechtigungen. Sie sehen nur Daten aus Schemata, auf die Sie bereits Zugriff haben – keine zusätzlichen Berechtigungen erforderlich.

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Werkzeuge & Fähigkeiten

Ihr KI-Assistent erhält Zugriff auf fünf leistungsstarke Werkzeuge:

Werkzeug	Zweck
getUserContext	Sitzung initialisieren und verfügbare Schemata abrufen
getSchema	Ereignisse, Eigenschaften und Dimensionen im Detail erkunden
createReport	Analytische Abfragen generieren und ausführen
getRawData	CSV-Daten aus bestehenden Berichten exportieren
searchKubit	Berichte und Dashboards in Ihrer Organisation finden

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Beispielkonversationen

Nutzerverhalten verstehen

"Show me conversion funnel for mobile app sign-ups in the last quarter"
"What are the most popular features used by premium users?"
"How has user retention changed month-over-month?"

Produktleistung

"What are the top events by volume this week?"
"Show me user engagement trends for the last 30 days"
"Compare conversion rates across different traffic sources"

Datenentdeckung

"What events and properties are available in the mobile app schema?"
"Show me all custom properties for the checkout event"
"What dimensions can I use for user segmentation?"

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Typischer Arbeitsablauf

So verlaufen die meisten Analysesitzungen:

Initialize → Explore → Search → Create → Export

1. Initialisieren – getUserContext aufrufen, um verfügbare Schemata anzuzeigen
2. Erkunden – getSchema verwenden, um Ereignisse und Eigenschaften zu verstehen
3. Suchen – searchKubit auf vorhandene Analysen prüfen
4. Erstellen – Neue Berichte mit benutzerdefinierten Abfragen generieren
5. Exportieren – getRawData für externe Analysen abrufen

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Bewährte Praktiken

Effektive Prompts formulieren

Seien Sie spezifisch
Beziehen Sie Zeiträume, Ereignisse und Segmente in Ihre Fragen ein.

- "Show me users"
+ "Show me active users in the US who signed up last month"

Geben Sie Kontext
Erklären Sie, was Sie verstehen möchten.

- "What's the conversion rate?"
+ "What's the conversion rate from free trial to paid for users who engaged with feature X?"

Referenzieren Sie Schemata
Verwenden Sie Schemanamen, wenn Sie mit mehreren Datenquellen arbeiten.

- "Show me sign-up events"
+ "In the mobile_events schema, show me sign-up events"

Gliedern Sie es auf
Komplexe Analysen funktionieren besser als mehrere fokussierte Fragen.

- "Show me everything about user behavior across all channels with retention and conversion"
+ Start with "Show me user retention by channel" then follow up

Leistungsoptimierung

• Verwenden Sie zuerst searchKubit – Nutzen Sie vorhandene Analysen, bevor Sie neue Berichte erstellen
• Geben Sie Datumsbereiche an – Eingegrenzte Zeitfenster verbessern die Abfrageleistung
• Exportieren Sie selektiv – Verwenden Sie getRawData nur, wenn Sie detaillierte externe Analysen benötigen

Sicherheit & Compliance

Aspekt	Bedeutung
Berechtigungsmodell	Sie können nur auf Schemata zugreifen, für die Sie autorisiert sind
KI-Verarbeitung	Drittanbieter-KI-Modelle verarbeiten Ihre Abfragedaten
Richtlinienprüfung	Bestätigen Sie, dass Ihre Organisation KI-gestützte Datenanalyse erlaubt

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Fehlerbehebung

Häufige Probleme & Lösungen

Authentifizierungsfehler
Überprüfen Sie Ihre Kubit-Anmeldedaten und den Organisationsnamen

Keine Schemata verfügbar
Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf mindestens ein Schema in Kubit haben

Verbindungsfehler
Bestätigen Sie, dass Sie die korrekte Server-URL verwenden: https://mcp.kubit.ai/mcp

Probleme bei der Berichterstellung
Überprüfen Sie mit getSchema, ob die referenzierten Schemata und Ereignisse existieren

Benötigen Sie Hilfe?

• Testen Sie zuerst mit einfachen Abfragen, um Ihre Verbindung zu überprüfen
• Prüfen Sie den Schema-Zugriff über die Kubit-Weboberfläche
• Verwenden Sie getSchema, um verfügbare Ereignisse und Eigenschaften zu bestätigen

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Support & Ressourcen

Dokumentation
docs.kubit.ai – Vollständige Plattformdokumentation

Kundenerfolg
Kontaktieren Sie Ihr Kubit-Kundenerfolgsteam für Unterstützung

Über Kubit
kubit.ai – Erfahren Sie mehr über Warehouse-native Analytics

MCP-Protokoll
modelcontextprotocol.io – Entdecken Sie das Model Context Protocol