Powerdrill MCP Server

आधिकारिक

एक MCP सर्वर जो Powerdrill डेटासेट के साथ इंटरैक्ट करने के लिए उपकरण प्रदान करता है, जिससे स्मार्ट AI डेटा विश्लेषण और अंतर्दृष्टि संभव होती है।

GitHub

दस्तावेज़

Powerdrill MCP सर्वर

एक मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सर्वर जो Powerdrill डेटासेट के साथ इंटरैक्ट करने के लिए उपकरण प्रदान करता है, Powerdrill उपयोगकर्ता ID और प्रोजेक्ट API कुंजी के साथ प्रमाणीकृत।

कृपया व्यक्तिगत रूप से AI डेटा विश्लेषण के लिए या अपनी टीम के साथ उपयोग करने के लिए https://chat.powerdrill.ai/ पर जाएं।

यदि आपके पास अपनी टीम की Powerdrill उपयोगकर्ता ID और प्रोजेक्ट API कुंजी है, तो आप Powerdrill ओपन सोर्स वेब क्लाइंट के माध्यम से डेटा में हेरफेर कर सकते हैं:

Node.js संस्करण: https://flow.powerdrill.ai/, या ओपन सोर्स वेब क्लाइंट https://github.com/powerdrillai/powerdrill-flow. के साथ खेलें
Python संस्करण: https://powerdrill-flow.streamlit.app/, या ओपन सोर्स वेब क्लाइंट https://github.com/powerdrillai/powerdrill-flow-streamlit. के साथ खेलें

विशेषताएँ

उपयोगकर्ता ID और प्रोजेक्ट API कुंजी का उपयोग करके Powerdrill के साथ प्रमाणीकरण करें
अपने Powerdrill खाते में उपलब्ध डेटासेट सूचीबद्ध करें
विशिष्ट डेटासेट के बारे में विस्तृत जानकारी प्राप्त करें
प्राकृतिक भाषा प्रश्नों के साथ डेटासेट पर कार्य बनाएं और चलाएं
Claude Desktop और अन्य MCP-संगत क्लाइंट के साथ एकीकरण

स्थापना

Smithery के माध्यम से स्थापित करना

Smithery के माध्यम से Claude Desktop के लिए powerdrill-mcp को स्वचालित रूप से स्थापित करने के लिए:

npx -y @smithery/cli install @powerdrillai/powerdrill-mcp --client claude

npm से

# Install globally
npm install -g @powerdrillai/powerdrill-mcp

# Or run directly with npx
npx @powerdrillai/powerdrill-mcp

स्रोत से

इस रिपॉजिटरी को क्लोन करें और निर्भरताएँ स्थापित करें:

git clone https://github.com/yourusername/powerdrill-mcp.git
cd powerdrill-mcp
npm install

CLI उपयोग

यदि वैश्विक रूप से स्थापित है:

# Start the MCP server
powerdrill-mcp

यदि npx का उपयोग कर रहे हैं:

# Run the latest version
npx -y @powerdrillai/powerdrill-mcp@latest

चलाने से पहले आपको अपने Powerdrill क्रेडेंशियल्स के साथ पर्यावरण चर कॉन्फ़िगर करने होंगे:

# Set environment variables
export POWERDRILL_USER_ID="your_user_id"
export POWERDRILL_PROJECT_API_KEY="your_project_api_key"

या इन मानों के साथ एक .env फ़ाइल बनाएं।

पूर्वापेक्षाएँ

इस MCP सर्वर का उपयोग करने के लिए, आपको वैध API क्रेडेंशियल्स (उपयोगकर्ता ID और API कुंजी) के साथ एक Powerdrill खाते की आवश्यकता होगी। उन्हें प्राप्त करने का तरीका यहां बताया गया है:

यदि आपने पहले से नहीं किया है तो Powerdrill टीम खाते के लिए साइन अप करें
अपनी खाता सेटिंग में नेविगेट करें
API अनुभाग देखें जहां आपको मिलेगा:
- उपयोगकर्ता ID: आपके खाते के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता
- API कुंजी: API पहुंच के लिए आपका प्रमाणीकरण टोकन

सबसे पहले, अपनी Powerdrill टीम बनाने के तरीके पर यह वीडियो ट्यूटोरियल देखें:

फिर, अपने API क्रेडेंशियल्स सेट अप करने के लिए इस वीडियो ट्यूटोरियल का पालन करें:

त्वरित सेटअप

सर्वर सेट अप करने का सबसे आसान तरीका प्रदान की गई सेटअप स्क्रिप्ट का उपयोग करना है:

# Make the script executable
chmod +x setup.sh

# Run the setup script
./setup.sh

यह करेगा:

निर्भरताएँ स्थापित करें
TypeScript कोड बनाएं
यदि मौजूद नहीं है तो एक .env फ़ाइल बनाएं
npx-आधारित कॉन्फ़िगरेशन (अनुशंसित) के साथ Claude Desktop और Cursor के लिए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें जनरेट करें

फिर अपनी .env फ़ाइल को अपने वास्तविक क्रेडेंशियल्स के साथ संपादित करें:

POWERDRILL_USER_ID=your_actual_user_id
POWERDRILL_PROJECT_API_KEY=your_actual_project_api_key

उपयोग करने से पहले जनरेट की गई कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों में क्रेडेंशियल्स भी अपडेट करें।

मैन्युअल स्थापना

यदि आप मैन्युअल रूप से सेट अप करना पसंद करते हैं:

# Install dependencies
npm install

# Build the TypeScript code
npm run build

# Copy the environment example file
cp .env.example .env

# Edit the .env file with your credentials

उपयोग

सर्वर चलाना

npm start

Claude Desktop के साथ एकीकरण

Claude Desktop खोलें
सेटिंग > सर्वर सेटिंग पर जाएं
निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन में से किसी एक के साथ एक नया सर्वर जोड़ें:

विकल्प 1: npx का उपयोग करना (अनुशंसित)

{
  "powerdrill": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@powerdrillai/powerdrill-mcp@latest"
    ],
    "env": {
      "POWERDRILL_USER_ID": "your_actual_user_id",
      "POWERDRILL_PROJECT_API_KEY": "your_actual_project_api_key"
    }
  }
}

विकल्प 2: स्थानीय स्थापना के साथ node का उपयोग करना

{
  "powerdrill": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/powerdrill-mcp/dist/index.js"],
    "env": {
      "POWERDRILL_USER_ID": "your_actual_user_id",
      "POWERDRILL_PROJECT_API_KEY": "your_actual_project_api_key"
    }
  }
}

कॉन्फ़िगरेशन सहेजें
Claude Desktop पुनः आरंभ करें

Cursor के साथ एकीकरण

Cursor खोलें
सेटिंग > MCP टूल्स पर जाएं
निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन में से किसी एक के साथ एक नया MCP टूल जोड़ें:

विकल्प 1: npx का उपयोग करना (अनुशंसित)

{
  "powerdrill": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@powerdrillai/powerdrill-mcp@latest"
    ],
    "env": {
      "POWERDRILL_USER_ID": "your_actual_user_id",
      "POWERDRILL_PROJECT_API_KEY": "your_actual_project_api_key"
    }
  }
}

विकल्प 2: स्थानीय स्थापना के साथ node का उपयोग करना

{
  "powerdrill": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/powerdrill-mcp/dist/index.js"],
    "env": {
      "POWERDRILL_USER_ID": "your_actual_user_id",
      "POWERDRILL_PROJECT_API_KEY": "your_actual_project_api_key"
    }
  }
}

कॉन्फ़िगरेशन सहेजें
यदि आवश्यक हो तो Cursor पुनः आरंभ करें

उपकरणों का उपयोग करना

एक बार कनेक्ट हो जाने पर, आप Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, आदि के साथ अपनी बातचीत में Powerdrill उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं:

डेटासेट सूचीबद्ध करें: What datasets are available in my Powerdrill account? या Show me all my datasets
डेटासेट बनाएं: Create a new dataset called "Sales Analytics" या Make a new dataset named "Customer Data" with description "Customer information for 2024 analysis"
स्थानीय फ़ाइल से डेटा स्रोत बनाएं: Upload the file /Users/your_name/Downloads/sales_data.csv to dataset {dataset_id} या Add my local file /path/to/customer_data.xlsx to my {dataset_id} dataset
डेटासेट अवलोकन प्राप्त करें: Tell me more about this dataset: {dataset_id} या Describe the structure of dataset {dataset_id}
कार्य बनाएं: Analyze dataset {dataset_id} with this question: "How has the trend changed over time?" या Run a query on {dataset_id} asking "What are the top 10 customers by revenue?"
सत्र बनाएं: Create a new session named "Sales Analysis 2024" for my data analysis या Start a session called "Customer Segmentation" for analyzing market data
डेटा स्रोत सूचीबद्ध करें: What data sources are available in dataset {dataset_id}? या Show me all files in the {dataset_id} dataset
सत्र सूचीबद्ध करें: Show me all my current analysis sessions या List my recent data analysis sessions

उपलब्ध उपकरण

mcp_powerdrill_list_datasets

आपके Powerdrill खाते से उपलब्ध डेटासेट सूचीबद्ध करता है।

पैरामीटर:

limit (वैकल्पिक): लौटाने के लिए डेटासेट की अधिकतम संख्या

उदाहरण प्रतिक्रिया:

{
  "datasets": [
    {
      "id": "dataset-dasfadsgadsgas",
      "name": "mydata",
      "description": "my dataset"
    }
  ]
}

mcp_powerdrill_get_dataset_overview

किसी विशिष्ट डेटासेट के बारे में विस्तृत अवलोकन जानकारी प्राप्त करता है।

पैरामीटर:

datasetId (आवश्यक): अवलोकन जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटासेट की ID

उदाहरण प्रतिक्रिया:

{
  "id": "dset-cm5axptyyxxx298",
  "name": "sales_indicators_2024",
  "description": "A dataset comprising 373 travel bookings with 15 attributes...",
  "summary": "This dataset contains 373 travel bookings with 15 attributes...",
  "exploration_questions": [
    "How does the booking price trend over time based on the BookingTimestamp?",
    "How does the average booking price change with respect to the TravelDate?"
  ],
  "keywords": [
    "Travel Bookings",
    "Booking Trends",
    "Travel Agencies"
  ]
}

mcp_powerdrill_create_job

प्राकृतिक भाषा प्रश्नों के साथ डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक कार्य बनाता है।

पैरामीटर:

question (आवश्यक): डेटा का विश्लेषण करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रश्न या संकेत
dataset_id (आवश्यक): विश्लेषण करने के लिए डेटासेट की ID
datasource_ids (वैकल्पिक): विश्लेषण करने के लिए डेटासेट के भीतर विशिष्ट डेटा स्रोत IDs की सरणी
session_id (वैकल्पिक): संबंधित कार्यों को समूहित करने के लिए सत्र ID
stream (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: false): परिणामों को स्ट्रीम करना है या नहीं
output_language (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: "AUTO"): आउटपुट के लिए भाषा
job_mode (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: "AUTO"): कार्य मोड

उदाहरण प्रतिक्रिया:

{
  "job_id": "job-cm3ikdeuj02zk01l1yeuirt77",
  "blocks": [
    {
      "type": "CODE",
      "content": "```python\nimport pandas as pd\n\ndef invoke(input_0: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n...",
      "stage": "Analyze"
    },
    {
      "type": "TABLE",
      "url": "https://static.powerdrill.ai/tmp_datasource_cache/code_result/...",
      "name": "trend_data.csv",
      "expires_at": "2024-11-21T09:56:34.290544Z"
    },
    {
      "type": "IMAGE",
      "url": "https://static.powerdrill.ai/tmp_datasource_cache/code_result/...",
      "name": "Trend of Deaths from Natural Disasters Over the Century",
      "expires_at": "2024-11-21T09:56:34.290544Z"
    },
    {
      "type": "MESSAGE",
      "content": "Analysis of Trends in the Number of Deaths from Natural Disasters...",
      "stage": "Respond"
    }
  ]
}

mcp_powerdrill_create_session

संबंधित कार्यों को एक साथ समूहित करने के लिए एक नया सत्र बनाता है।

पैरामीटर:

name (आवश्यक): सत्र का नाम, जो लंबाई में 128 वर्णों तक हो सकता है
output_language (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: "AUTO"): वह भाषा जिसमें आउटपुट उत्पन्न होता है। विकल्पों में शामिल हैं: "AUTO", "EN", "ES", "AR", "PT", "ID", "JA", "RU", "HI", "FR", "DE", "VI", "TR", "PL", "IT", "KO", "ZH-CN", "ZH-TW"
job_mode (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: "AUTO"): सत्र के लिए कार्य मोड। विकल्पों में शामिल हैं: "AUTO", "DATA_ANALYTICS"
max_contextual_job_history (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: 10): अगले कार्य के लिए संदर्भ के रूप में बनाए रखे गए हाल के कार्यों की अधिकतम संख्या (0-10)
agent_id (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: "DATA_ANALYSIS_AGENT"): एजेंट की ID

उदाहरण प्रतिक्रिया:

{
  "session_id": "session-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
}

mcp_powerdrill_list_data_sources

किसी विशिष्ट डेटासेट में डेटा स्रोतों को सूचीबद्ध करता है।

पैरामीटर:

datasetId (आवश्यक): डेटा स्रोतों को सूचीबद्ध करने के लिए डेटासेट की ID
pageNumber (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: 1): सूचीबद्ध करना शुरू करने के लिए पृष्ठ संख्या
pageSize (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: 10): एकल पृष्ठ पर आइटमों की संख्या
status (वैकल्पिक): स्थिति के आधार पर डेटा स्रोतों को फ़िल्टर करें: synching, invalid, synched (एकाधिक के लिए अल्पविराम से अलग)

उदाहरण प्रतिक्रिया:

{
  "count": 3,
  "total": 5,
  "page": 1,
  "page_size": 10,
  "data_sources": [
    {
      "id": "dsource-a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0",
      "name": "sales_data.csv",
      "type": "CSV",
      "status": "synched",
      "size": 1048576,
      "dataset_id": "dset-cm5axptyyxxx298"
    },
    {
      "id": "dsource-b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1",
      "name": "customer_info.xlsx",
      "type": "EXCEL",
      "status": "synched",
      "size": 2097152,
      "dataset_id": "dset-cm5axptyyxxx298"
    },
    {
      "id": "dsource-c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2",
      "name": "market_research.pdf",
      "type": "PDF",
      "status": "synched",
      "size": 3145728,
      "dataset_id": "dset-cm5axptyyxxx298"
    }
  ]
}

mcp_powerdrill_list_sessions

आपके Powerdrill खाते से सत्रों को सूचीबद्ध करता है।

पैरामीटर:

pageNumber (वैकल्पिक): सूचीबद्ध करना शुरू करने के लिए पृष्ठ संख्या (डिफ़ॉल्ट: 1)
pageSize (वैकल्पिक): एकल पृष्ठ पर आइटमों की संख्या (डिफ़ॉल्ट: 10)
search (वैकल्पिक): नाम से सत्र खोजें

उदाहरण प्रतिक्रिया:

{
  "count": 2,
  "total": 2,
  "sessions": [
    {
      "id": "session-123abc",
      "name": "Product Analysis",
      "job_count": 3,
      "created_at": "2024-03-15T10:30:00Z",
      "updated_at": "2024-03-15T11:45:00Z"
    },
    {
      "id": "session-456def",
      "name": "Financial Forecasting",
      "job_count": 5,
      "created_at": "2024-03-10T14:20:00Z",
      "updated_at": "2024-03-12T09:15:00Z"
    }
  ]
}

mcp_powerdrill_create_dataset

आपके Powerdrill खाते में एक नया डेटासेट बनाता है।

पैरामीटर:

name (आवश्यक): डेटासेट का नाम, जो लंबाई में 128 वर्णों तक हो सकता है
description (वैकल्पिक): डेटासेट का विवरण, जो लंबाई में 128 वर्णों तक हो सकता है

उदाहरण प्रतिक्रिया:

{
  "id": "dataset-adsdfasafdsfasdgasd",
  "message": "Dataset created successfully"
}

mcp_powerdrill_create_data_source_from_local_file

एक निर्दिष्ट डेटासेट में एक स्थानीय फ़ाइल अपलोड करके एक नया डेटा स्रोत बनाता है।

पैरामीटर:

dataset_id (आवश्यक): डेटा स्रोत बनाने के लिए डेटासेट की ID
file_path (आवश्यक): अपलोड करने के लिए फ़ाइल का स्थानीय पथ
file_name (वैकल्पिक): फ़ाइल के लिए कस्टम नाम, मूल फ़ाइल नाम पर डिफ़ॉल्ट
chunk_size (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: 5MB): मल्टीपार्ट अपलोड के लिए बाइट्स में प्रत्येक खंड का आकार

उदाहरण प्रतिक्रिया:

{
  "dataset_id": "dset-cm5axptyyxxx298",
  "data_source": {
    "id": "dsource-a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0",
    "name": "sales_data_2024.csv",
    "type": "FILE",
    "status": "synched",
    "size": 2097152
  },
  "file": {
    "name": "sales_data_2024.csv",
    "size": 2097152,
    "object_key": "uploads/user_123/sales_data_2024.csv"
  }
}

समस्या निवारण

यदि आपको समस्याएँ आती हैं:

सुनिश्चित करें कि आपके पर्यावरण चर .env में सही ढंग से सेट हैं
जांचें कि सर्वर npm start के साथ सफलतापूर्वक प्रारंभ होता है
सत्यापित करें कि आपका Claude Desktop कॉन्फ़िगरेशन सही फ़ाइल पथों की ओर इशारा करता है
किसी भी त्रुटि संदेश के लिए कंसोल आउटपुट की जांच करें

लाइसेंस

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