Databox MCP

Databox MCP

สนทนากับข้อมูลของคุณได้ทุกที่

Databox MCP เป็นเซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol ที่เชื่อมต่อข้อมูลธุรกิจของคุณเข้ากับผู้ช่วย AI ถามคำถามเกี่ยวกับเมตริกของคุณด้วยภาษาธรรมดา—ไม่ต้องใช้ SQL, ไม่ต้องสร้างแดชบอร์ด, ไม่ต้องส่งออกข้อมูล

ภาพรวม

Databox MCP ช่วยให้เครื่องมือ AI อย่าง Claude, Cursor, n8n และ Gemini CLI สามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูล Databox ของคุณผ่านการสนทนา มันเปลี่ยนวิธีที่คุณโต้ตอบกับเมตริกทางธุรกิจ—แทนที่จะสำรวจแดชบอร์ด คุณเพียงแค่ถามคำถามและรับคำตอบทันที

ประโยชน์หลัก:

• สอบถามข้อมูลของคุณโดยใช้ภาษาธรรมชาติ
• ทำงานร่วมกับการเชื่อมต่อ Databox ที่มีอยู่กว่า 130 รายการ
• ไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับผู้ใช้ Databox
• ติดตั้งภายในไม่ถึง 60 วินาที

ไคลเอนต์ AI ที่รองรับ

ไคลเอนต์	สถานะ
Claude Desktop	รองรับ
Claude Web	รองรับ
Cursor	รองรับ
n8n	รองรับ
Gemini CLI	รองรับ
เครื่องมือใดๆ ที่เข้ากันได้กับ MCP	รองรับ

การติดตั้งอย่างรวดเร็ว

Claude Desktop

เพิ่มลงใน claude_desktop_config.json ของคุณ:

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

Claude Web / Claude Desktop App

1. ไปที่ Settings → Connectors
2. คลิก Add Custom Connector
3. ป้อน URL เซิร์ฟเวอร์ระยะไกล: https://mcp.databox.com/mcp
4. ดำเนินการตามขั้นตอนการอนุญาตให้เสร็จสิ้น

Cursor

เพิ่มเซิร์ฟเวอร์ Databox MCP ในการตั้งค่า MCP ของ Cursor ด้วย URL https://mcp.databox.com/mcp

n8n

ใช้โหนด HTTP Request ที่ชี้ไปยัง https://mcp.databox.com/mcp และสร้างเวิร์กโฟลว์ของคุณจากจุดนั้น

เครื่องมือที่พร้อมใช้งาน

Databox MCP มีเครื่องมือ 15 รายการสำหรับการโต้ตอบกับข้อมูลของคุณ:

การจัดการบัญชี

list_accounts

แสดงรายการบัญชี Databox ทั้งหมดที่ผู้ใช้ที่ได้รับการรับรองความถูกต้องสามารถเข้าถึงได้

ไม่มีพารามิเตอร์

---

แหล่งข้อมูล

list_data_sources

แสดงรายการแหล่งข้อมูลทั้งหมดสำหรับบัญชีที่ระบุ

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
account_id	string	ใช่	ตัวระบุเฉพาะของบัญชี

create_data_source

สร้างคอนเทนเนอร์แหล่งข้อมูลใหม่สำหรับการจัดระเบียบชุดข้อมูล

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
name	string	ใช่	ชื่อที่มนุษย์อ่านได้สำหรับแหล่งข้อมูล
account_id	string	ไม่	ID บัญชีเป้าหมาย ค่าเริ่มต้นคือบัญชีที่เชื่อมโยงกับคีย์ API

delete_data_source

ลบแหล่งข้อมูลและชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดอย่างถาวร ไม่สามารถยกเลิกได้

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
data_source_id	string	ใช่	ตัวระบุเฉพาะของแหล่งข้อมูลที่จะลบ

list_data_source_datasets

แสดงรายการชุดข้อมูลทั้งหมดที่เป็นของแหล่งข้อมูลที่ระบุ

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
data_source_id	string	ใช่	ตัวระบุเฉพาะของแหล่งข้อมูล

---

ชุดข้อมูล

create_dataset

สร้างชุดข้อมูลใหม่ภายในแหล่งข้อมูล พร้อมสคีมาที่เป็นทางเลือก

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
data_source_id	string	ใช่	ID ของแหล่งข้อมูลหลัก
name	string	ใช่	ชื่อที่มนุษย์อ่านได้สำหรับชุดข้อมูล
columns	string (JSON)	ไม่	สคีมาคอลัมน์เป็นอาร์เรย์ JSON แต่ละคอลัมน์มี name (string) และ data_type ("string", "number" หรือ "datetime")
primary_keys	string (JSON)	ไม่	อาร์เรย์ JSON ของชื่อคอลัมน์ที่จะใช้เป็นคีย์ผสม (เช่น '["id"]')

ingest_data

พุชเรกคอร์ดข้อมูลลงในชุดข้อมูลที่มีอยู่

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
dataset_id	string	ใช่	ตัวระบุเฉพาะของชุดข้อมูลเป้าหมาย (UUID)
data	string (JSON)	ใช่	อาร์เรย์ JSON ของเรกคอร์ด แต่ละรายการเป็นออบเจ็กต์ที่มีชื่อคอลัมน์เป็นคีย์

get_dataset_ingestions

รับประวัติการนำเข้าข้อมูลสำหรับชุดข้อมูลที่ระบุ

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
dataset_id	string	ใช่	ตัวระบุเฉพาะของชุดข้อมูล (UUID)

get_ingestion

รับข้อมูลโดยละเอียดสำหรับเหตุการณ์การนำเข้าข้อมูลที่ระบุ รวมถึงจำนวนเรกคอร์ดและเมตริกของชุดข้อมูล

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
dataset_id	string	ใช่	ตัวระบุเฉพาะของชุดข้อมูล (UUID)
ingestion_id	string	ใช่	ตัวระบุเฉพาะของเหตุการณ์การนำเข้าข้อมูล (UUID)

delete_dataset

ลบชุดข้อมูลและข้อมูลทั้งหมดอย่างถาวร ไม่สามารถยกเลิกได้

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
dataset_id	string	ใช่	ตัวระบุเฉพาะของชุดข้อมูลที่จะลบ (UUID)

list_merged_datasets

แสดงรายการชุดข้อมูลที่ผสานทั้งหมดสำหรับบัญชีที่ระบุ ชุดข้อมูลที่ผสานรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
account_id	string	ใช่	ตัวระบุเฉพาะของบัญชี

---

เมตริก

list_metrics

แสดงรายการเมตริกทั้งหมดที่พร้อมใช้งานสำหรับแหล่งข้อมูล (Google Analytics, Stripe ฯลฯ)

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
data_source_id	integer	ใช่	ID แหล่งข้อมูลที่จะแสดงรายการเมตริก

load_metric_data

โหลดข้อมูลสำหรับเมตริกในช่วงวันที่ พร้อมมิติข้อมูลที่เป็นทางเลือกและการจัดกลุ่มอนุกรมเวลา

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
data_source_id	integer	ใช่	ID แหล่งข้อมูลสำหรับเมตริก
metric_key	string	ใช่	คีย์เมตริกแบบสั้น (เช่น "GoogleAnalytics4@sessions")
start_date	string	ใช่	วันที่เริ่มต้นในรูปแบบ YYYY-MM-DD
end_date	string	ใช่	วันที่สิ้นสุดในรูปแบบ YYYY-MM-DD
dimension	string	ไม่	คีย์มิติข้อมูลที่จะแยกย่อย (เช่น "source")
granulation_time_unit	integer	ไม่	หน่วยเวลาสำหรับอนุกรมเวลา: 1=ชั่วโมง, 2=วัน, 3=สัปดาห์, 4=เดือน
is_whole_range	boolean	ไม่	หากเป็น true (ค่าเริ่มต้น) จะส่งคืนค่ารวมค่าเดียว ถูกตั้งค่าเป็น false โดยอัตโนมัติเมื่อระบุ granulation_time_unit
record_limit	integer	ไม่	จำนวนเรกคอร์ดค่ามิติข้อมูลสูงสุดที่จะส่งคืน

---

การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ask_genie

สอบถามข้อมูลของคุณโดยใช้ภาษาธรรมชาติ ขับเคลื่อนโดย Genie AI Genie ดำเนินการคิวรีจริงกับข้อมูลของคุณและส่งคืนผลลัพธ์ที่คำนวณได้ ไม่ใช่การประมาณค่าของ LLM รองรับการร้อยเรียงการสนทนาสำหรับคำถามติดตามผล

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
dataset_id	string	ใช่	ตัวระบุเฉพาะของชุดข้อมูลที่จะวิเคราะห์ (UUID)
question	string	ใช่	คำถามภาษาธรรมชาติเกี่ยวกับข้อมูล
thread_id	string	ไม่	ID เธรดจากการตอบกลับก่อนหน้าเพื่อดำเนินการสนทนาต่อ

---

ยูทิลิตี้

get_current_datetime

รับวันที่และเวลาปัจจุบัน ใช้สิ่งนี้เพื่อแก้ไขนิพจน์วันที่สัมพัทธ์ เช่น "เดือนที่แล้ว" หรือ "เมื่อวาน" ก่อนเรียกใช้เครื่องมืออื่น

พารามิเตอร์	ประเภท	จำเป็น	คำอธิบาย
timezone	string	ไม่	ชื่อเขตเวลา (เช่น "UTC", "America/New_York") ค่าเริ่มต้นคือ UTC

วิธีการทำงาน

Databox MCP ใช้สถาปัตยกรรมสามชั้นเพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบถูกต้องและเชื่อถือได้:

1. แพลตฟอร์มข้อมูล – ชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างพร้อมสคีมา ประเภท และการตรวจสอบความถูกต้อง
2. เอ็นจิ้นคิวรีเชิงวิเคราะห์ – ดำเนินการคิวรีจริง (การรวม การเชื่อม ตัวกรอง)
3. เลเยอร์ความหมาย – เข้าใจคำจำกัดความทางธุรกิจและความสัมพันธ์ของเมตริก

AI ไม่เคยสัมผัสการคำนวณของคุณโดยตรง มันกำหนดคิวรี เอ็นจิ้นดำเนินการ และ AI สรุปผลลัพธ์ นี่หมายความว่าคุณได้รับการคำนวณจริง ไม่ใช่การประมาณค่าทางสถิติ

การรับรองความถูกต้อง

Databox MCP ใช้การรับรองความถูกต้องที่ปลอดภัย:

• OAuth 2.0 สำหรับการอนุญาตผู้ใช้
• การตรวจสอบโทเค็น JWT สำหรับเซสชันที่ปลอดภัย
• การรับรองความถูกต้องด้วยคีย์ API สำหรับการเข้าถึงแบบโปรแกรม

ข้อมูลของคุณยังคงอยู่ในบัญชี Databox ของคุณด้วยมาตรฐานการกำกับดูแลที่มีอยู่ การเข้าถึงของ AI ถูกจำกัดเฉพาะสิทธิ์ข้อมูลที่ได้รับอนุญาตอย่างชัดเจน

ความปลอดภัย

• การเชื่อมต่อที่เข้ารหัส (HTTPS)
• การอนุญาตตามขอบเขต
• เส้นทางการตรวจสอบและประวัติการนำเข้าข้อมูล
• ไม่มีการล็อกอินกับผู้ขาย (มาตรฐาน MCP สากล)
• การแยกข้อมูลต่อบัญชี

กรณีการใช้งาน

การวิเคราะห์เฉพาะกิจ

"อัตราการแปลงของเราเมื่อสัปดาห์ที่แล้วเทียบกับสัปดาห์ก่อนหน้าเป็นเท่าใด"

ข้อมูลเชิงลึกข้ามแหล่งที่มา

"คำนวณ ROAS โดยรวมค่าใช้จ่ายโฆษณาจาก Google Ads กับรายได้จาก Stripe"

การตรวจจับแนวโน้ม

"หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ใดมีอัตราการคืนเงินสูงสุดในไตรมาสนี้"

การแจ้งเตือนอัตโนมัติ

"แจ้งเตือนฉันหากอัตราการแปลง 3 วันลดลงต่ำกว่า 2%"

การล้างข้อมูล

พุชการส่งออก CSV ที่ยุ่งเหยิงและให้ Databox ปรับวันที่ รูปแบบ และสคีมาให้เป็นมาตรฐานโดยอัตโนมัติ

การสอบถามเมตริกโดยตรง

"แสดงเซสชัน Google Analytics สำหรับ 30 วันที่ผ่านมา แยกตามแหล่งที่มาของการเข้าชม"

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

"โหลดจำนวนการดูหน้าเว็บรายวันสำหรับเดือนมกราคมด้วยการรวมรายสัปดาห์"

การแยกย่อยมิติข้อมูล

"10 ประเทศอันดับต้นๆ ตามรายได้จาก Stripe คืออะไร"

แหล่งข้อมูล

• หน้า Landing Page ของ Databox MCP
• บล็อก: สนทนากับข้อมูลของคุณได้ทุกที่
• ข้อกำหนด Model Context Protocol
• ศูนย์ช่วยเหลือ Databox

การสนับสนุน

สำหรับคำถามและการสนับสนุน:

• เยี่ยมชม ศูนย์ช่วยเหลือ Databox
• ติดต่อ support@databox.com

---

สร้างโดย Databox — ติดตามเมตริกธุรกิจทั้งหมดของคุณในที่เดียว