Databox MCP

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Parlez à vos données avec Databox MCP en activant l'analyse agentique, l'ingestion automatisée de données et l'analyse conversationnelle en temps réel pour obtenir des recommandations proactives et des réponses BI instantanées, pas seulement des graphiques.

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Que pouvez-vous faire avec Databox MCP ?

Posez des questions en langage naturel sur vos données — utilisez ask_genie pour obtenir des réponses calculées à partir d’un jeu de données, avec un suivi optionnel de conversation pour les questions complémentaires.
Récupérez les valeurs de métriques dans le temps — appelez load_metric_data pour extraire une métrique spécifique sur une plage de dates, éventuellement ventilée par une dimension ou granulée par heure/jour/semaine/mois.
Découvrez les métriques et sources de données disponibles — utilisez list_metrics et list_data_sources pour voir ce qui est déjà connecté dans un compte avant d’interroger.
Importez des données personnalisées dans Databox — créez une source de données et un jeu de données avec create_data_source et create_dataset, puis chargez des enregistrements via ingest_data.
Inspectez l’historique des importations — utilisez get_dataset_ingestions et get_ingestion pour consulter les comptages d’enregistrements et les détails des chargements de données passés.
Résolvez les dates relatives avec précision — appelez get_current_datetime pour ancrer des expressions comme « le mois dernier » avant de transmettre des dates à d’autres outils.

Documentation

Databox MCP

Discutez avec vos données. Partout.

Databox MCP est un serveur Model Context Protocol qui connecte vos données d'entreprise aux assistants IA. Posez des questions sur vos indicateurs en langage courant — pas de SQL, pas de création de tableaux de bord, pas d'export de données.

Aperçu

Databox MCP permet à des outils d'IA comme Claude, Cursor, n8n et Gemini CLI d'accéder à vos données Databox et de les analyser de manière conversationnelle. Il transforme votre façon d'interagir avec les indicateurs métier — au lieu de naviguer dans des tableaux de bord, vous posez simplement des questions et obtenez des réponses instantanées.

Avantages clés :

Interrogez vos données en langage naturel
Fonctionne avec plus de 130 intégrations Databox existantes
Aucun coût supplémentaire pour les utilisateurs Databox
Configuration en moins de 60 secondes

Clients IA pris en charge

Client	Statut
Claude Desktop	Pris en charge
Claude Web	Pris en charge
Cursor	Pris en charge
n8n	Pris en charge
Gemini CLI	Pris en charge
Tout outil compatible MCP	Pris en charge

Configuration rapide

Claude Desktop

Ajoutez à votre claude_desktop_config.json :

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

Claude Web / Application de bureau Claude

Allez dans Paramètres → Connecteurs
Cliquez sur Ajouter un connecteur personnalisé
Saisissez l'URL du serveur distant : https://mcp.databox.com/mcp
Terminez le flux d'autorisation

Cursor

Ajoutez le serveur Databox MCP dans les paramètres MCP de Cursor avec l'URL https://mcp.databox.com/mcp.

n8n

Utilisez un nœud Requête HTTP pointant vers https://mcp.databox.com/mcp et construisez vos flux de travail à partir de là.

Outils disponibles

Databox MCP expose 15 outils pour interagir avec vos données :

Gestion de compte

`list_accounts`

Liste tous les comptes Databox accessibles à l'utilisateur authentifié.

Aucun paramètre.

Sources de données

`list_data_sources`

Liste toutes les sources de données pour un compte spécifique.

Paramètre	Type	Requis	Description
`account_id`	string	Oui	Identifiant unique du compte

`create_data_source`

Crée un nouveau conteneur de source de données pour organiser les jeux de données.

Paramètre	Type	Requis	Description
`name`	string	Oui	Nom lisible pour la source de données
`account_id`	string	Non	ID du compte cible. Par défaut, le compte associé à la clé API

`delete_data_source`

Supprime définitivement une source de données et tous ses jeux de données associés. Cette action est irréversible.

Paramètre	Type	Requis	Description
`data_source_id`	string	Oui	Identifiant unique de la source de données à supprimer

`list_data_source_datasets`

Liste tous les jeux de données appartenant à une source de données spécifique.

Paramètre	Type	Requis	Description
`data_source_id`	string	Oui	Identifiant unique de la source de données

Jeux de données

`create_dataset`

Crée un nouveau jeu de données dans une source de données, avec un schéma optionnel.

Paramètre	Type	Requis	Description
`data_source_id`	string	Oui	ID de la source de données parente
`name`	string	Oui	Nom lisible pour le jeu de données
`columns`	string (JSON)	Non	Schéma des colonnes sous forme de tableau JSON. Chaque colonne a `name` (string) et `data_type` (`"string"`, `"number"`, ou `"datetime"`)
`primary_keys`	string (JSON)	Non	Tableau JSON des noms de colonnes à utiliser comme clé composite (ex. `'["id"]'`)

`ingest_data`

Envoie des enregistrements de données dans un jeu de données existant.

Paramètre	Type	Requis	Description
`dataset_id`	string	Oui	Identifiant unique du jeu de données cible (UUID)
`data`	string (JSON)	Oui	Tableau JSON d'enregistrements, chacun étant un objet avec les noms de colonnes comme clés

`get_dataset_ingestions`

Obtient l'historique d'ingestion pour un jeu de données spécifique.

Paramètre	Type	Requis	Description
`dataset_id`	string	Oui	Identifiant unique du jeu de données (UUID)

`get_ingestion`

Obtient des informations détaillées pour un événement d'ingestion spécifique, y compris le nombre d'enregistrements et les métriques du jeu de données.

Paramètre	Type	Requis	Description
`dataset_id`	string	Oui	Identifiant unique du jeu de données (UUID)
`ingestion_id`	string	Oui	Identifiant unique de l'événement d'ingestion (UUID)

`delete_dataset`

Supprime définitivement un jeu de données et toutes ses données. Cette action est irréversible.

Paramètre	Type	Requis	Description
`dataset_id`	string	Oui	Identifiant unique du jeu de données à supprimer (UUID)

`list_merged_datasets`

Liste tous les jeux de données fusionnés pour un compte spécifique. Les jeux de données fusionnés combinent des données provenant de sources multiples.

Paramètre	Type	Requis	Description
`account_id`	string	Oui	Identifiant unique du compte

Métriques

`list_metrics`

Liste toutes les métriques disponibles pour une source de données (Google Analytics, Stripe, etc.).

Paramètre	Type	Requis	Description
`data_source_id`	integer	Oui	ID de la source de données pour laquelle lister les métriques

`load_metric_data`

Charge les données d'une métrique sur une plage de dates avec des dimensions optionnelles et une granulation en série temporelle.

Paramètre	Type	Requis	Description
`data_source_id`	integer	Oui	ID de la source de données pour la métrique
`metric_key`	string	Oui	Clé courte de la métrique (ex. `"GoogleAnalytics4@sessions"`)
`start_date`	string	Oui	Date de début au format `YYYY-MM-DD`
`end_date`	string	Oui	Date de fin au format `YYYY-MM-DD`
`dimension`	string	Non	Clé de dimension pour ventiler (ex. `"source"`)
`granulation_time_unit`	integer	Non	Unité de temps pour les séries temporelles : `1`=heure, `2`=jour, `3`=semaine, `4`=mois
`is_whole_range`	boolean	Non	Si `true` (par défaut), renvoie une seule valeur agrégée. Automatiquement défini sur `false` quand `granulation_time_unit` est fourni
`record_limit`	integer	Non	Nombre maximum d'enregistrements de valeurs de dimension à renvoyer

Analyse assistée par IA

`ask_genie`

Interrogez vos données en langage naturel, grâce à Genie AI. Genie exécute de véritables requêtes sur vos données et renvoie des résultats calculés, pas des approximations de LLM. Prend en charge le fil de conversation pour les questions de suivi.

Paramètre	Type	Requis	Description
`dataset_id`	string	Oui	Identifiant unique du jeu de données à analyser (UUID)
`question`	string	Oui	Question en langage naturel sur les données
`thread_id`	string	Non	ID de fil d'une réponse précédente pour continuer la conversation

Utilitaires

`get_current_datetime`

Obtient la date et l'heure actuelles. Utilisez ceci pour résoudre les expressions de date relatives comme "le mois dernier" ou "hier" avant d'appeler d'autres outils.

Paramètre	Type	Requis	Description
`timezone`	string	Non	Nom du fuseau horaire (ex. `"UTC"`, `"America/New_York"`). Par défaut, UTC

Comment ça fonctionne

Databox MCP utilise une architecture à trois couches pour garantir des réponses précises et fiables :

Plateforme de données – Jeux de données structurés avec schémas, types et validation
Moteur de requêtes analytiques – Exécute de véritables requêtes (agrégations, jointures, filtres)
Couche sémantique – Comprend les définitions métier et les relations entre les métriques

L'IA ne touche jamais directement à vos calculs. Elle formule des requêtes, le moteur les exécute, et l'IA résume les résultats. Cela signifie que vous obtenez de vrais calculs, pas des approximations statistiques.

Authentification

Databox MCP utilise une authentification sécurisée :

OAuth 2.0 pour l'autorisation des utilisateurs
Validation de jetons JWT pour des sessions sécurisées
Authentification par clé API pour un accès programmatique

Vos données restent dans votre compte Databox avec les normes de gouvernance existantes. L'accès de l'IA est limité aux autorisations de données explicitement accordées.

Sécurité

Connexions chiffrées (HTTPS)
Autorisation basée sur les portées
Pistes d'audit et historique d'ingestion
Pas de verrouillage propriétaire (norme MCP universelle)
Isolation des données par compte

Cas d'utilisation

Analyse ad-hoc

"Quel était notre taux de conversion la semaine dernière par rapport à la semaine précédente ?"

Aperçus multi-sources

"Calculez le ROAS en combinant les dépenses publicitaires de Google Ads avec les revenus de Stripe"

Détection de tendances

"Quelle catégorie de produits a le taux de remboursement le plus élevé ce trimestre ?"

Alertes automatisées

"Alertez-moi si le taux de conversion sur 3 jours passe en dessous de 2 %"

Nettoyage de données

Envoyez des exports CSV désordonnés et laissez Databox normaliser automatiquement les dates, les formats et les schémas

Requêtes directes de métriques

"Montrez-moi les sessions Google Analytics des 30 derniers jours ventilées par source de trafic"

Analyse de séries temporelles

"Chargez les pages vues quotidiennes de janvier avec une agrégation hebdomadaire"

Ventilations par dimension

"Quels sont les 10 premiers pays par revenu de Stripe ?"

Ressources

Support

Pour toute question et assistance :

Visitez le Centre d'aide Databox
Contactez support@databox.com

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