Kubit MCP Server

официальный

Bring Kubit into your AI workflow - query your warehouse with natural language

Документация

Kubit MCP Server

Аналитика на уровне хранилища данных встречает разговорный ИИ

Используйте всю мощь Kubit прямо в вашем рабочем процессе с ИИ. Запрашивайте, анализируйте и исследуйте ваше хранилище данных на естественном языке — без сложного синтаксиса.


Что такое Kubit MCP?

Kubit MCP (Model Context Protocol) сервер меняет способ взаимодействия команд с их аналитической платформой. Подключив вашего ИИ-ассистента к Kubit, вы сможете:

  • Исследовать схемы - Находить события, свойства и измерения на естественном языке
  • Генерировать отчеты - Создавать аналитические запросы в процессе диалога
  • Экспортировать данные - Выгружать сырые данные в формате CSV для глубокого анализа
  • Искать контент - Мгновенно находить существующие отчеты и дашборды
  • Задавать вопросы - Получать инсайты без изучения синтаксиса запросов

Уведомление о бета-версии

Этот сервер находится в активной разработке. Вы можете столкнуться с ошибками, проблемами производительности или ограничениями частоты запросов по мере улучшения платформы.


Быстрый старт

Что вам понадобится

ТребованиеОписание
Аккаунт KubitАктивный доступ к организации Kubit
ИИ-клиентИнструмент, совместимый с MCP (Claude, Cursor и др.)
РазрешенияДоступ к схемам в вашем рабочем пространстве Kubit

Шаги подключения

Настройка сервера Kubit MCP проста:

  1. Добавьте MCP сервер в конфигурацию вашего ИИ-клиента
  2. Используйте URL сервера: https://mcp.kubit.ai/mcp
  3. Пройдите OAuth аутентификацию при появлении запроса
  4. Начните запрашивать ваши данные Kubit

Примечание: Ознакомьтесь с документацией вашего ИИ-клиента для получения конкретных инструкций по настройке MCP сервера.

Аутентификация и доступ

Сервер использует аутентификацию OAuth 2.0 и соблюдает ваши существующие разрешения в Kubit. Вы будете видеть данные только из тех схем, к которым у вас уже есть доступ — дополнительные разрешения не требуются.


Инструменты и возможности

Ваш ИИ-ассистент получает доступ к пяти мощным инструментам:

ИнструментНазначение
getUserContextИнициализация сессии и получение доступных схем
getSchemaДетальное изучение событий, свойств и измерений
createReportГенерация и выполнение аналитических запросов
getRawDataЭкспорт данных CSV из существующих отчетов
searchKubitПоиск отчетов и дашбордов по всей организации

Примеры диалогов

Понимание поведения пользователей

"Show me conversion funnel for mobile app sign-ups in the last quarter"
"What are the most popular features used by premium users?"
"How has user retention changed month-over-month?"

Эффективность продукта

"What are the top events by volume this week?"
"Show me user engagement trends for the last 30 days"
"Compare conversion rates across different traffic sources"

Исследование данных

"What events and properties are available in the mobile app schema?"
"Show me all custom properties for the checkout event"
"What dimensions can I use for user segmentation?"

Типичный рабочий процесс

Вот как обычно проходит сессия анализа:

Initialize → Explore → Search → Create → Export
  1. Инициализация - Вызовите getUserContext, чтобы увидеть доступные схемы
  2. Исследование - Используйте getSchema для понимания событий и свойств
  3. Поиск - Проверьте searchKubit на наличие существующих анализов
  4. Создание - Генерируйте новые отчеты с пользовательскими запросами
  5. Экспорт - Выгрузите getRawData для внешнего анализа

Лучшие практики

Составление эффективных запросов

Будьте конкретны
Включайте временные диапазоны, события и сегменты в ваши вопросы.

- "Show me users"
+ "Show me active users in the US who signed up last month"

Предоставляйте контекст
Объясняйте, что вы пытаетесь понять.

- "What's the conversion rate?"
+ "What's the conversion rate from free trial to paid for users who engaged with feature X?"

Указывайте схемы
Используйте имена схем при работе с несколькими источниками данных.

- "Show me sign-up events"
+ "In the mobile_events schema, show me sign-up events"

Разбивайте на части
Сложный анализ лучше проводить в виде нескольких сфокусированных вопросов.

- "Show me everything about user behavior across all channels with retention and conversion"
+ Start with "Show me user retention by channel" then follow up

Оптимизация производительности

  • Сначала используйте searchKubit - Используйте существующие анализы перед созданием новых отчетов
  • Указывайте диапазоны дат - Сужение временных окон улучшает производительность запросов
  • Экспортируйте выборочно - Используйте getRawData только когда нужен детальный внешний анализ

Безопасность и соответствие требованиям

АспектЧто это значит
Модель разрешенийВы можете получить доступ только к тем схемам, которые вам разрешено просматривать
Обработка ИИСторонние модели ИИ будут обрабатывать данные ваших запросов
Проверка политикУбедитесь, что ваша организация разрешает анализ данных с помощью ИИ

Устранение неполадок

Распространенные проблемы и решения

Сбои аутентификации
Проверьте ваши учетные данные Kubit и название организации

Нет доступных схем
Убедитесь, что у вас есть доступ хотя бы к одной схеме в Kubit

Ошибки подключения
Проверьте, что вы используете правильный URL сервера: https://mcp.kubit.ai/mcp

Проблемы с генерацией отчетов
Проверьте существование схемы и событий, на которые вы ссылаетесь, с помощью getSchema

Нужна помощь?

  • Начните с простых запросов, чтобы проверить подключение
  • Проверьте доступ к схемам через веб-интерфейс Kubit
  • Используйте getSchema для подтверждения доступных событий и свойств

Поддержка и ресурсы

Документация
docs.kubit.ai - Полная документация платформы

Поддержка клиентов
Свяжитесь с вашей командой поддержки клиентов Kubit для получения помощи

О Kubit
kubit.ai - Узнайте больше об аналитике на уровне хранилища данных

Протокол MCP
modelcontextprotocol.io - Изучите Model Context Protocol