Atlan

公式

Atlan公式のMCPサーバー。メタデータの力をAIツールに活用できるようにします。

GitHub

Atlan MCPで何ができますか？

アセットの検索 — search_assets を使用して条件に基づきデータアセットを検索します。
DSLによるアセットの取得 — get_assets_by_dsl を使用してドメイン固有言語のクエリでアセットを取得します。
データ系列の探索 — traverse_lineage を使用してアセットの上流および下流の関係を追跡します。
アセットメタデータの更新 — update_assets を介してアセットのユーザー説明や証明書ステータスを変更します。
ビジネス用語集の管理 — create_glossaries、create_glossary_categories、create_glossary_terms を使用して用語集、カテゴリ、用語を作成します。
データ品質ルールの管理 — create_dq_rules、update_dq_rules、schedule_dq_rules、delete_dq_rules を使用してデータ品質ルールを作成、更新、スケジュール、削除します。

ドキュメント

Atlan MCP サーバー

[!WARNING] このローカル MCP サーバーは非推奨です。 代わりに、mcp.atlan.com/mcp でホストされている Atlan MCP をご利用ください。

ローカルインストールパス（Docker、uv、pip install atlan-mcp-server）はメンテナンス専用モードであり、新機能は追加されず、サポートも保証されません。Claude Desktop、Cursor、Codex、Databricks UC、その他の MCP クライアントと Atlan を統合するには、ホスト型エンドポイントの使用を推奨します。セットアップについては、Atlan MCP 概要を参照してください。

Atlan Model Context Protocol サーバーを使用すると、AI エージェントが Atlan サービスと対話できるようになります。

クイックスタート

ドキュメントに従って Atlan API キーを生成します。
好みに応じて、以下のいずれかの方法を選択します。
- Docker 経由でインストール - Docker コンテナを使用します（推奨）
- uv 経由でインストール - UV パッケージマネージャーを使用します

[!NOTE] 設定ファイル内の <YOUR_API_KEY>、<YOUR_INSTANCE>、<YOUR_AGENT_ID> は、それぞれ実際の Atlan API キー、インスタンス URL、エージェント ID（オプション）に必ず置き換えてください。

Docker 経由でインストール

前提条件:

お使いのオペレーティングシステムに合わせた公式の Docker インストールガイドに従ってください
Docker が実行中であることを確認します:
```
docker --version
```

Claude Desktop に追加

Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json に移動し、以下を追加します:

{
  "mcpServers": {
    "atlan": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "ATLAN_API_KEY=<YOUR_API_KEY>",
        "-e",
        "ATLAN_BASE_URL=https://<YOUR_INSTANCE>.atlan.com",
        "-e",
        "ATLAN_AGENT_ID=<YOUR_AGENT_ID>",
        "ghcr.io/atlanhq/atlan-mcp-server:latest"
      ]
    }
  }
}

Cursor に追加

Cursor > Settings > Tools & Integrations > New MCP Server を開き、以下を含めます:

{
  "mcpServers": {
    "atlan": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "ATLAN_API_KEY=<YOUR_API_KEY>",
        "-e",
        "ATLAN_BASE_URL=https://<YOUR_INSTANCE>.atlan.com",
        "-e",
        "ATLAN_AGENT_ID=<YOUR_AGENT_ID>",
        "ghcr.io/atlanhq/atlan-mcp-server:latest"
      ]
    }
  }
}

uv 経由でインストール

前提条件:

uv をインストールします:

# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows (PowerShell)
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# Alternative: if you already have Python/pip
pip install uv

インストールを確認します:
```
uv --version
```

[!NOTE] uv を使用する場合、uvx は実行のたびに自動的に最新バージョンを取得します。より予測可能な動作が必要な場合は、Docker オプションの使用を検討してください。

Claude Desktop に追加

Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json に移動し、以下を含めます:

{
  "mcpServers": {
    "atlan": {
      "command": "uvx",
      "args": ["atlan-mcp-server"],
      "env": {
        "ATLAN_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
        "ATLAN_BASE_URL": "https://<YOUR_INSTANCE>.atlan.com",
        "ATLAN_AGENT_ID": "<YOUR_AGENT_ID>"
      }
    }
  }
}

Cursor に追加

Cursor > Settings > Tools & Integrations > New MCP Server を開き、以下を含めます:

{
  "mcpServers": {
    "atlan": {
      "command": "uvx",
      "args": ["atlan-mcp-server"],
      "env": {
        "ATLAN_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
        "ATLAN_BASE_URL": "https://<YOUR_INSTANCE>.atlan.com",
        "ATLAN_AGENT_ID": "<YOUR_AGENT_ID>"
      }
    }
  }
}

利用可能なツール

ツール	説明
`search_assets`	条件に基づいてアセットを検索します
`get_assets_by_dsl`	DSL クエリを使用してアセットを取得します
`traverse_lineage`	アセットのリネージを取得します
`update_assets`	アセット属性（ユーザー説明、証明書ステータス）を更新します
`create_glossaries`	用語集を作成します
`create_glossary_categories`	用語集カテゴリを作成します
`create_glossary_terms`	用語集用語を作成します
`create_dq_rules`	テーブル、ビュー、マテリアライズドビュー、SnowflakeDynamicTable アセットにデータ品質ルールを作成します（列レベル、テーブルレベル、カスタム SQL）
`update_dq_rules`	既存のデータ品質ルールを更新します（しきい値、優先度、条件など）
`schedule_dq_rules`	cron 式を使用してアセットのデータ品質ルール実行をスケジュールします
`delete_dq_rules`	GUID で 1 つまたは複数のデータ品質ルールを削除します
`query_asset`	テーブル/ビューアセットに対して SQL クエリを実行します

ツールアクセス制御

Atlan MCP サーバーには、ユーザーが利用できるツールを制御できる設定可能なツール制限ミドルウェアが含まれています。これは、ロールベースのアクセス制御を実装したり、特定の環境で特定の操作を制限したりするのに役立ちます。

ツールの制限

RESTRICTED_TOOLS 環境変数を使用して、特定のツールへのアクセスを制限できます。ブロックするツール名をカンマ区切りで指定します:

Docker 設定

{
  "mcpServers": {
    "atlan": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "ATLAN_API_KEY=<YOUR_API_KEY>",
        "-e",
        "ATLAN_BASE_URL=https://<YOUR_INSTANCE>.atlan.com",
        "-e",
        "ATLAN_AGENT_ID=<YOUR_AGENT_ID>",
        "-e",
        "RESTRICTED_TOOLS=get_assets_by_dsl_tool,update_assets_tool",
        "ghcr.io/atlanhq/atlan-mcp-server:latest"
      ]
    }
  }
}

uv 設定

{
  "mcpServers": {
    "atlan": {
      "command": "uvx",
      "args": ["atlan-mcp-server"],
      "env": {
        "ATLAN_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
        "ATLAN_BASE_URL": "https://<YOUR_INSTANCE>.atlan.com",
        "ATLAN_AGENT_ID": "<YOUR_AGENT_ID>",
        "RESTRICTED_TOOLS": "get_assets_by_dsl_tool,update_assets_tool"
      }
    }
  }
}

制限可能なツール名

以下のツールのいずれかを制限できます:

search_assets_tool - アセット検索機能
get_assets_by_dsl_tool - DSL クエリ実行
traverse_lineage_tool - リネージトラバーサル
update_assets_tool - アセット更新（説明、証明書）
create_glossaries - 用語集作成
create_glossary_categories - カテゴリ作成
create_glossary_terms - 用語作成
create_dq_rules_tool - データ品質ルール作成
update_dq_rules_tool - データ品質ルール更新
schedule_dq_rules_tool - データ品質ルールスケジュール
delete_dq_rules_tool - データ品質ルール削除

一般的なユースケース

読み取り専用アクセス

すべての書き込み操作を制限します:

RESTRICTED_TOOLS=update_assets_tool,create_glossaries,create_glossary_categories,create_glossary_terms,create_dq_rules_tool,update_dq_rules_tool,schedule_dq_rules_tool,delete_dq_rules_tool

DSL クエリを無効にする

セキュリティまたはパフォーマンス上の理由から:

RESTRICTED_TOOLS=get_assets_by_dsl_tool

最小限のアクセス

基本的な検索のみを許可します:

RESTRICTED_TOOLS=get_assets_by_dsl_tool,update_assets_tool,traverse_lineage_tool,create_glossaries,create_glossary_categories,create_glossary_terms,create_dq_rules_tool,update_dq_rules_tool,schedule_dq_rules_tool,delete_dq_rules_tool

仕組み

ツールが制限されている場合:

一覧から非表示: 制限されたツールは、クライアントが利用可能なツールを要求したときに表示されません
実行ブロック: 制限されたツールを実行しようとすると、明確なエラーメッセージが表示されます
ログ記録: すべてのアクセス決定は、監視とデバッグのためにログに記録されます

制限なし（デフォルト）

RESTRICTED_TOOLS 環境変数を設定しない場合、デフォルトですべてのツールが利用可能になります。

トランスポートモード

Atlan MCP サーバーは、異なるデプロイメントシナリオに最適化された 3 つのトランスポートモードをサポートしています。MCP トランスポートモードの詳細については、公式 MCP ドキュメントを参照してください。

トランスポートモード	ユースケース	利点	使用するタイミング
stdio (デフォルト)	ローカル開発、IDE 統合	シンプルで直接的な通信	Claude Desktop、Cursor IDE
SSE (Server-Sent Events)	リモートデプロイメント、Web ブラウザ	リアルタイムストリーミング、Web 互換	クラウドデプロイメント、Web クライアント
streamable-http	HTTP ベースのリモート接続	標準 HTTP、ロードバランサー対応	Kubernetes、コンテナ化されたデプロイメント

包括的なデプロイメント手順、設定例、本番環境のベストプラクティスについては、デプロイメントガイドを参照してください。

本番環境へのデプロイ

Atlan MCP コンテナイメージを任意のクラウド/プラットフォームでホストします
必要な環境変数をすべて追加していることを確認します
デプロイメントシナリオに適したトランスポートモードを選択します。本番環境では SSE トランスポートが推奨されます（-e MCP_TRANSPORT=sse）
詳細なデプロイメントシナリオと設定については、デプロイメントガイドを参照してください

リモート MCP 設定

現在、一般利用可能な Atlan のリモート MCP サーバーはありません。

mcp-remote ローカルプロキシツールを使用して、リモート MCP サーバーに接続できます。

これにより、実際の MCP クライアントでリモート MCP サーバーとの対話がどのようなものになるかをテストできます。

{
  "mcpServers": {
    "math": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://hosted-domain"]
    }
  }
}

ローカルで開発する

ローカルで開発したいですか？ステップバイステップの手順については、ローカルビルドガイドをご覧ください！

ヘルプが必要ですか？

質問やフィードバックがある場合は、support@atlan.com までご連絡ください
GitHub issue を直接作成することもできます。回答いたします

よくある質問

Python のインストールは必要ですか？

簡単な答え: インストール方法によって異なります。

Docker（推奨）: ホストマシンに Python をインストールする必要はありません。コンテナに必要なものがすべて含まれています。
uv: Python ランタイムが必要ですが、uv が利用可能でない場合、Python 3.11 以降を自動的にダウンロードして管理します。

技術的な詳細: Atlan MCP サーバーは Python アプリケーションとして実装されています。Model Context Protocol 自体は言語に依存しませんが、現在の実装では Python 3.11 以降が必要です。

トラブルシューティング

Claude Desktop が spawn uv ENOENT {"context":"connection","stack":"Error: spawn uv ENOENT\n at ChildProcess._handle.onexit のようなエラーを表示する場合、Claude が uv を見つけられないというこの問題である可能性が高いです。修正するには:
- uv がインストールされ、PATH で利用可能であることを確認します
- which uv を実行してインストールパスを確認します
- whereis uv を実行して正確な uv パスを取得し、そのパスを使用するように Claude の設定を更新します