Databox MCP

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Habla con tus datos con Databox MCP al habilitar análisis agentivos, ingesta automatizada de datos y análisis conversacional en tiempo real para obtener recomendaciones proactivas y respuestas instantáneas de BI, no solo gráficos.

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¿Qué puedes hacer con Databox MCP?

Haz preguntas en lenguaje natural sobre tus datos — usa ask_genie para obtener respuestas calculadas a partir de un conjunto de datos, con opción de hilo de conversación para preguntas de seguimiento.
Recupera valores de métricas a lo largo del tiempo — llama a load_metric_data para extraer una métrica específica en un rango de fechas, opcionalmente desglosada por una dimensión o granulada por hora/día/semana/mes.
Descubre métricas y fuentes de datos disponibles — usa list_metrics y list_data_sources para ver qué está ya conectado en una cuenta antes de realizar consultas.
Inserta datos personalizados en Databox — crea una fuente de datos y un conjunto de datos con create_data_source y create_dataset, luego carga registros mediante ingest_data.
Inspecciona el historial de ingesta — usa get_dataset_ingestions y get_ingestion para revisar recuentos de registros y detalles de cargas de datos anteriores.
Resuelve fechas relativas con precisión — llama a get_current_datetime para anclar frases como "el mes pasado" antes de pasar fechas a otras herramientas.

Documentación

Databox MCP

Conversa con tus datos. En cualquier lugar.

Databox MCP es un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo que conecta tus datos empresariales con asistentes de IA. Haz preguntas sobre tus métricas en lenguaje natural, sin SQL, sin crear paneles, sin exportar datos.

Descripción general

Databox MCP permite que herramientas de IA como Claude, Cursor, n8n y Gemini CLI accedan y analicen tus datos de Databox de forma conversacional. Transforma la manera en que interactúas con las métricas de negocio: en lugar de navegar por paneles, simplemente haces preguntas y obtienes respuestas inmediatas.

Beneficios clave:

Consulta tus datos usando lenguaje natural
Funciona con más de 130 integraciones existentes de Databox
Sin costo adicional para usuarios de Databox
Configuración en menos de 60 segundos

Clientes de IA compatibles

Cliente	Estado
Claude Desktop	Compatible
Claude Web	Compatible
Cursor	Compatible
n8n	Compatible
Gemini CLI	Compatible
Cualquier herramienta compatible con MCP	Compatible

Configuración rápida

Claude Desktop

Añade a tu claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "databox": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.databox.com/mcp"
    }
  }
}

Claude Web / Aplicación de escritorio Claude

Ve a Configuración → Conectores
Haz clic en Añadir conector personalizado
Introduce la URL del servidor remoto: https://mcp.databox.com/mcp
Completa el flujo de autorización

Cursor

Añade el servidor Databox MCP en la configuración MCP de Cursor con la URL https://mcp.databox.com/mcp.

n8n

Usa un nodo HTTP Request apuntando a https://mcp.databox.com/mcp y construye tus flujos de trabajo desde ahí.

Herramientas disponibles

Databox MCP expone 15 herramientas para interactuar con tus datos:

Gestión de cuentas

`list_accounts`

Lista todas las cuentas de Databox accesibles para el usuario autenticado.

Sin parámetros.

Fuentes de datos

`list_data_sources`

Lista todas las fuentes de datos de una cuenta específica.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`account_id`	string	Sí	Identificador único de la cuenta

`create_data_source`

Crea un nuevo contenedor de fuente de datos para organizar conjuntos de datos.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`name`	string	Sí	Nombre legible para la fuente de datos
`account_id`	string	No	ID de la cuenta de destino. Por defecto, la cuenta asociada a la clave API

`delete_data_source`

Elimina permanentemente una fuente de datos y todos sus conjuntos de datos asociados. No se puede deshacer.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`data_source_id`	string	Sí	Identificador único de la fuente de datos a eliminar

`list_data_source_datasets`

Lista todos los conjuntos de datos que pertenecen a una fuente de datos específica.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`data_source_id`	string	Sí	Identificador único de la fuente de datos

Conjuntos de datos

`create_dataset`

Crea un nuevo conjunto de datos dentro de una fuente de datos, con un esquema opcional.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`data_source_id`	string	Sí	ID de la fuente de datos padre
`name`	string	Sí	Nombre legible para el conjunto de datos
`columns`	string (JSON)	No	Esquema de columnas como array JSON. Cada columna tiene `name` (string) y `data_type` (`"string"`, `"number"` o `"datetime"`)
`primary_keys`	string (JSON)	No	Array JSON de nombres de columna para usar como clave compuesta (ej. `'["id"]'`)

`ingest_data`

Inserta registros de datos en un conjunto de datos existente.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`dataset_id`	string	Sí	Identificador único del conjunto de datos de destino (UUID)
`data`	string (JSON)	Sí	Array JSON de registros, cada uno un objeto con nombres de columna como claves

`get_dataset_ingestions`

Obtiene el historial de ingesta de un conjunto de datos específico.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`dataset_id`	string	Sí	Identificador único del conjunto de datos (UUID)

`get_ingestion`

Obtiene información detallada de un evento de ingesta específico, incluyendo recuentos de registros y métricas del conjunto de datos.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`dataset_id`	string	Sí	Identificador único del conjunto de datos (UUID)
`ingestion_id`	string	Sí	Identificador único del evento de ingesta (UUID)

`delete_dataset`

Elimina permanentemente un conjunto de datos y todos sus datos. No se puede deshacer.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`dataset_id`	string	Sí	Identificador único del conjunto de datos a eliminar (UUID)

`list_merged_datasets`

Lista todos los conjuntos de datos fusionados de una cuenta específica. Los conjuntos fusionados combinan datos de múltiples fuentes.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`account_id`	string	Sí	Identificador único de la cuenta

Métricas

`list_metrics`

Lista todas las métricas disponibles para una fuente de datos (Google Analytics, Stripe, etc.).

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`data_source_id`	integer	Sí	ID de la fuente de datos para listar métricas

`load_metric_data`

Carga datos de una métrica en un rango de fechas con dimensiones opcionales y granulación de series temporales.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`data_source_id`	integer	Sí	ID de la fuente de datos para la métrica
`metric_key`	string	Sí	Clave corta de la métrica (ej. `"GoogleAnalytics4@sessions"`)
`start_date`	string	Sí	Fecha de inicio en formato `YYYY-MM-DD`
`end_date`	string	Sí	Fecha de fin en formato `YYYY-MM-DD`
`dimension`	string	No	Clave de dimensión para desglosar (ej. `"source"`)
`granulation_time_unit`	integer	No	Unidad de tiempo para series temporales: `1`=hora, `2`=día, `3`=semana, `4`=mes
`is_whole_range`	boolean	No	Si es `true` (por defecto), devuelve un único valor agregado. Se establece automáticamente a `false` cuando se proporciona `granulation_time_unit`
`record_limit`	integer	No	Número máximo de registros de valores de dimensión a devolver

Análisis impulsado por IA

`ask_genie`

Consulta tus datos usando lenguaje natural, impulsado por Genie AI. Genie ejecuta consultas reales contra tus datos y devuelve resultados calculados, no aproximaciones de LLM. Soporta hilos de conversación para preguntas de seguimiento.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`dataset_id`	string	Sí	Identificador único del conjunto de datos a analizar (UUID)
`question`	string	Sí	Pregunta en lenguaje natural sobre los datos
`thread_id`	string	No	ID de hilo de una respuesta anterior para continuar la conversación

Utilidades

`get_current_datetime`

Obtiene la fecha y hora actuales. Úsalo para resolver expresiones de fecha relativas como "el mes pasado" o "ayer" antes de llamar a otras herramientas.

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`timezone`	string	No	Nombre de la zona horaria (ej. `"UTC"`, `"America/New_York"`). Por defecto UTC

Cómo funciona

Databox MCP utiliza una arquitectura de tres capas para garantizar respuestas precisas y fiables:

Plataforma de datos – Conjuntos de datos estructurados con esquemas, tipos y validación
Motor de consultas analíticas – Ejecuta consultas reales (agregaciones, uniones, filtros)
Capa semántica – Comprende definiciones de negocio y relaciones entre métricas

La IA nunca toca tus cálculos directamente. Formula consultas, el motor las ejecuta y la IA resume los resultados. Esto significa que obtienes cálculos reales, no aproximaciones estadísticas.

Autenticación

Databox MCP utiliza autenticación segura:

OAuth 2.0 para autorización de usuarios
Validación de tokens JWT para sesiones seguras
Autenticación por clave API para acceso programático

Tus datos permanecen dentro de tu cuenta de Databox con los estándares de gobierno existentes. El acceso de la IA se limita a los permisos de datos explícitamente concedidos.

Seguridad

Conexiones cifradas (HTTPS)
Autorización basada en alcances
Registros de auditoría e historial de ingesta
Sin dependencia de un proveedor (estándar MCP universal)
Aislamiento de datos por cuenta

Casos de uso

Análisis ad-hoc

"¿Cuál fue nuestra tasa de conversión la semana pasada comparada con la anterior?"

Información entre fuentes

"Calcula el ROAS combinando el gasto en anuncios de Google Ads con los ingresos de Stripe"

Detección de tendencias

"¿Qué categoría de producto tiene la tasa de reembolso más alta este trimestre?"

Alertas automatizadas

"Avísame si la tasa de conversión de 3 días cae por debajo del 2%"

Limpieza de datos

Sube exportaciones CSV desordenadas y deja que Databox normalice fechas, formatos y esquemas automáticamente

Consultas directas de métricas

"Muéstrame las sesiones de Google Analytics de los últimos 30 días desglosadas por fuente de tráfico"

Análisis de series temporales

"Carga las páginas vistas diarias de enero con agregación semanal"

Desgloses por dimensión

"¿Cuáles son los 10 principales países por ingresos de Stripe?"

Recursos

Soporte

Para preguntas y soporte:

Visita el Centro de ayuda de Databox
Contacta con support@databox.com

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