Elementary

公式

MCPを介してAIエージェントにデータの可観測性、系列、テスト結果、インシデントを公開します。

Elementary MCPで何ができますか？

アセットの健全性を確認 — データスタック内の任意のモデルやテーブルについて、メタデータ、列定義、テストカバレッジを確認します。
リネージを探索 — dbt や BI ツール間のテーブルおよび列レベルの依存関係を追跡し、問題の上流原因を特定します。
インシデントを確認 — 現在失敗している内容を把握するため、コンテキスト付きの未解決インシデントの一覧を取得します。
テストの閲覧と追加 — テストカタログを検索し、特定の列のフレッシュネステストなどの新しいテストを作成します。
モデル詳細を調査 — UIを開かずに、モデルのメタデータ、ステータス、過去の実行パフォーマンスを参照します。

ドキュメント

Elementary MCP Server

Elementary MCP Serverを使用すると、Elementary環境をMCP（Model Context Protocol）をサポートする任意のクライアントに接続できます。これにより、AIエージェント、コパイロット、または自然言語インターフェースが、ライブコンテキストを使用してデータスタックをクエリし、操作を実行できるようになります。

MCPとは？

MCP（Model Context Protocol）は、Anthropicが導入したオープンプロトコルです。AIシステムが外部ツールからコンテキストを取得し、アクションをトリガーするための構造化された方法を定義します。

Elementary MCP Serverは、データ環境の主要部分をクエリするためのインターフェースを公開します。以下が含まれます：

モデル
テスト
インシデント
テストカバレッジ
リネージ（dbt + BI）、列レベルのものを含む
インシデント

これにより、次のようなワークフローが可能になります：

「収益ダッシュボードにデータを供給しているモデルのステータスは？」と質問する
列のフレッシュネステストを自動的に作成する
リネージを参照して問題の上流原因を見つける
UIを開かずに更新や同期をトリガーする

仕組み

MCP Serverはリモートサービスとして実行され、単一の認証済みエンドポイントを介して公開されます。Claude、Cursor IDE、カスタムエージェント、LLMコパイロットなど、MCP対応の任意のクライアントと互換性があります。

サポートされている操作

Elementary MCP Serverは以下の用途に使用できます：

完全なアセット詳細 - メタデータ、列定義、テストカバレッジ
リネージ - dbtおよびBIツール全体のテーブルレベルおよび列レベルのリネージを探索
インシデント - オープン中のインシデントとそのコンテキストを表示
テスト - テストカタログを使用してテストを参照および追加
モデル - モデルのメタデータとステータスを検査
実行履歴 - 過去の実行とパフォーマンスの詳細を表示

近日公開予定

以下のサポートを拡張中です：

データヘルスサマリー
ボリュームおよびフレッシュネスメトリクス
同期トリガー
クラウドテスト設定の更新

このドキュメントは、開発者向けドキュメントプラットフォームであるMintlify上で構築およびホストされています。