Databox MCP

resmi

Verilerinizle konuşun: Databox MCP ile aracı analiz, otomatik veri alımı ve gerçek zamanlı konuşmaya dayalı analizleri etkinleştirerek yalnızca grafikler değil, proaktif öneriler ve anlık BI yanıtları alın.

GitHub

Databox MCP ile neler yapabilirsiniz?

Verilerinizle ilgili doğal dilde sorular sorun — bir veri kümesinden hesaplanmış yanıtlar almak için ask_genie kullanın; takip soruları için isteğe bağlı konuşma iş parçacığı mevcuttur.
Zaman içindeki metrik değerlerini alın — belirli bir metriği bir tarih aralığı için çekmek üzere load_metric_data çağırın; isteğe bağlı olarak bir boyuta göre ayrıştırılabilir veya saat/gün/hafta/ay bazında granüle edilebilir.
Kullanılabilir metrikleri ve veri kaynaklarını keşfedin — sorgulamadan önce bir hesapta halihazırda bağlı olanları görmek için list_metrics ve list_data_sources kullanın.
Databox'a özel veri gönderin — create_data_source ve create_dataset ile bir veri kaynağı ve veri kümesi oluşturun, ardından ingest_data aracılığıyla kayıtları yükleyin.
Alım geçmişini inceleyin — geçmiş veri yüklemelerinin kayıt sayılarını ve ayrıntılarını gözden geçirmek için get_dataset_ingestions ve get_ingestion kullanın.
Göreceli tarihleri doğru bir şekilde çözümleyin — tarihleri diğer araçlara aktarmadan önce “geçen ay” gibi ifadeleri sabitlemek için get_current_datetime çağırın.

Dokümantasyon

Databox MCP

Verilerinizle sohbet edin. Her yerde.

Databox MCP, iş verilerinizi yapay zeka asistanlarına bağlayan bir Model Bağlam Protokolü sunucusudur. Metrikleriniz hakkında sade bir dille sorular sorun; SQL’e, pano oluşturmaya veya veri dışa aktarmaya gerek yok.

Genel Bakış

Databox MCP, Claude, Cursor, n8n ve Gemini CLI gibi yapay zeka araçlarının Databox verilerinize sohbet yoluyla erişip analiz etmesini sağlar. İş metrikleriyle etkileşim şeklinizi dönüştürür; panolar arasında gezinmek yerine sorular sorar ve anında yanıt alırsınız.

Temel Faydalar:

Verilerinizi doğal dil kullanarak sorgulayın
130’dan fazla mevcut Databox entegrasyonuyla çalışır
Databox kullanıcıları için ek ücret yoktur
60 saniyeden kısa sürede kurulum

Desteklenen Yapay Zeka İstemcileri

İstemci	Durum
Claude Desktop	Destekleniyor
Claude Web	Destekleniyor
Cursor	Destekleniyor
n8n	Destekleniyor
Gemini CLI	Destekleniyor
MCP uyumlu herhangi bir araç	Destekleniyor

Hızlı Kurulum

Claude Desktop

claude_desktop_config.json dosyanıza ekleyin:

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

Claude Web / Claude Desktop Uygulaması

Ayarlar → Bağlayıcılar bölümüne gidin
Özel Bağlayıcı Ekle’ye tıklayın
Uzak sunucu URL’sini girin: https://mcp.databox.com/mcp
Yetkilendirme akışını tamamlayın

Cursor

Cursor’ın MCP ayarlarına https://mcp.databox.com/mcp URL’si ile Databox MCP sunucusunu ekleyin.

n8n

https://mcp.databox.com/mcp adresini işaret eden bir HTTP İsteği düğümü kullanın ve iş akışlarınızı buradan oluşturun.

Mevcut Araçlar

Databox MCP, verilerinizle etkileşim için 15 araç sunar:

Hesap Yönetimi

`list_accounts`

Kimliği doğrulanmış kullanıcının erişebildiği tüm Databox hesaplarını listeler.

Parametre yok.

Veri Kaynakları

`list_data_sources`

Belirli bir hesap için tüm veri kaynaklarını listeler.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`account_id`	string	Evet	Hesabın benzersiz tanımlayıcısı

`create_data_source`

Veri kümelerini düzenlemek için yeni bir veri kaynağı konteyneri oluşturur.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`name`	string	Evet	Veri kaynağı için insan tarafından okunabilir ad
`account_id`	string	Hayır	Hedef hesap kimliği. Varsayılan olarak API anahtarıyla ilişkili hesap kullanılır

`delete_data_source`

Bir veri kaynağını ve onunla ilişkili tüm veri kümelerini kalıcı olarak kaldırır. Geri alınamaz.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`data_source_id`	string	Evet	Silinecek veri kaynağının benzersiz tanımlayıcısı

`list_data_source_datasets`

Belirli bir veri kaynağına ait tüm veri kümelerini listeler.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`data_source_id`	string	Evet	Veri kaynağının benzersiz tanımlayıcısı

Veri Kümeleri

`create_dataset`

Bir veri kaynağı içinde, isteğe bağlı bir şema ile yeni bir veri kümesi oluşturur.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`data_source_id`	string	Evet	Üst veri kaynağının kimliği
`name`	string	Evet	Veri kümesi için insan tarafından okunabilir ad
`columns`	string (JSON)	Hayır	JSON dizisi olarak sütun şeması. Her sütunda `name` (string) ve `data_type` (`"string"`, `"number"` veya `"datetime"`) bulunur
`primary_keys`	string (JSON)	Hayır	Bileşik anahtar olarak kullanılacak sütun adlarının JSON dizisi (örn. `'["id"]'`)

`ingest_data`

Mevcut bir veri kümesine veri kayıtları gönderir.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`dataset_id`	string	Evet	Hedef veri kümesinin benzersiz tanımlayıcısı (UUID)
`data`	string (JSON)	Evet	Her biri sütun adlarını anahtar olarak içeren bir nesne olan kayıtların JSON dizisi

`get_dataset_ingestions`

Belirli bir veri kümesi için alım geçmişini getirir.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`dataset_id`	string	Evet	Veri kümesinin benzersiz tanımlayıcısı (UUID)

`get_ingestion`

Kayıt sayıları ve veri kümesi metrikleri dahil olmak üzere belirli bir alım olayı için ayrıntılı bilgi getirir.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`dataset_id`	string	Evet	Veri kümesinin benzersiz tanımlayıcısı (UUID)
`ingestion_id`	string	Evet	Alım olayının benzersiz tanımlayıcısı (UUID)

`delete_dataset`

Bir veri kümesini ve tüm verilerini kalıcı olarak kaldırır. Geri alınamaz.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`dataset_id`	string	Evet	Silinecek veri kümesinin benzersiz tanımlayıcısı (UUID)

`list_merged_datasets`

Belirli bir hesap için tüm birleştirilmiş veri kümelerini listeler. Birleştirilmiş veri kümeleri birden çok kaynaktan gelen verileri birleştirir.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`account_id`	string	Evet	Hesabın benzersiz tanımlayıcısı

Metrikler

`list_metrics`

Bir veri kaynağı (Google Analytics, Stripe vb.) için mevcut tüm metrikleri listeler.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`data_source_id`	integer	Evet	Metriklerin listeleneceği veri kaynağı kimliği

`load_metric_data`

Bir metrik için isteğe bağlı boyutlar ve zaman serisi granülasyonu ile bir tarih aralığındaki verileri yükler.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`data_source_id`	integer	Evet	Metrik için veri kaynağı kimliği
`metric_key`	string	Evet	Kısa metrik anahtarı (örn. `"GoogleAnalytics4@sessions"`)
`start_date`	string	Evet	`YYYY-MM-DD` biçiminde başlangıç tarihi
`end_date`	string	Evet	`YYYY-MM-DD` biçiminde bitiş tarihi
`dimension`	string	Hayır	Kırılım yapılacak boyut anahtarı (örn. `"source"`)
`granulation_time_unit`	integer	Hayır	Zaman serisi için zaman birimi: `1`=saat, `2`=gün, `3`=hafta, `4`=ay
`is_whole_range`	boolean	Hayır	`true` ise (varsayılan), tek bir toplu değer döndürür. `granulation_time_unit` sağlandığında otomatik olarak `false` olarak ayarlanır
`record_limit`	integer	Hayır	Döndürülecek maksimum boyut değeri kaydı sayısı

Yapay Zeka Destekli Analiz

`ask_genie`

Genie AI tarafından desteklenen doğal dil kullanarak verilerinizi sorgulayın. Genie, verilerinize karşı gerçek sorgular çalıştırır ve LLM yaklaşımları değil, hesaplanmış sonuçlar döndürür. Takip soruları için konuşma dizisi oluşturmayı destekler.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`dataset_id`	string	Evet	Analiz edilecek veri kümesinin benzersiz tanımlayıcısı (UUID)
`question`	string	Evet	Veriler hakkında doğal dil sorusu
`thread_id`	string	Hayır	Konuşmayı sürdürmek için önceki bir yanıttan dizi kimliği

Yardımcı Araçlar

`get_current_datetime`

Geçerli tarih ve saati getirir. Diğer araçları çağırmadan önce "geçen ay" veya "dün" gibi göreli tarih ifadelerini çözümlemek için bunu kullanın.

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
`timezone`	string	Hayır	Zaman dilimi adı (örn. `"UTC"`, `"America/New_York"`). Varsayılan UTC’dir

Nasıl Çalışır

Databox MCP, doğru ve güvenilir yanıtlar sağlamak için üç katmanlı bir mimari kullanır:

Veri Platformu – Şemalar, türler ve doğrulama içeren yapılandırılmış veri kümeleri
Analitik Sorgu Motoru – Gerçek sorguları (toplamalar, birleştirmeler, filtreler) yürütür
Anlamsal Katman – İş tanımlarını ve metrik ilişkilerini anlar

Yapay zeka hesaplamalarınıza asla doğrudan dokunmaz. Sorguları formüle eder, motor bunları yürütür ve yapay zeka sonuçları özetler. Bu, istatistiksel yaklaşımlar değil, gerçek hesaplamalar almanız anlamına gelir.

Kimlik Doğrulama

Databox MCP güvenli kimlik doğrulama kullanır:

Kullanıcı yetkilendirmesi için OAuth 2.0
Güvenli oturumlar için JWT token doğrulaması
Programatik erişim için API anahtarı kimlik doğrulaması

Verileriniz, mevcut yönetişim standartlarıyla Databox hesabınızda kalır. Yapay zeka erişimi, açıkça verilmiş veri izinleriyle sınırlıdır.

Güvenlik

Şifreli bağlantılar (HTTPS)
Kapsam tabanlı yetkilendirme
Denetim izleri ve alım geçmişi
Satıcı bağımlılığı yok (evrensel MCP standardı)
Hesap başına veri izolasyonu

Kullanım Örnekleri

Anlık Analiz

"Geçen haftaki dönüşüm oranımız bir önceki haftaya göre neydi?"

Kaynaklar Arası İçgörüler

"Google Ads’teki reklam harcamasını Stripe’taki gelirle birleştirerek ROAS hesapla"

Trend Tespiti

"Bu çeyrekte en yüksek iade oranına sahip ürün kategorisi hangisi?"

Otomatik Uyarılar

"3 günlük dönüşüm oranı %2’nin altına düşerse beni uyar"

Veri Temizliği

Dağınık CSV dışa aktarımlarını gönderin ve Databox’un tarihleri, biçimleri ve şemaları otomatik olarak normalleştirmesine izin verin

Doğrudan Metrik Sorguları

"Son 30 gün için trafik kaynağına göre kırılımlı Google Analytics oturumlarını göster"

Zaman Serisi Analizi

"Ocak ayı için haftalık toplamalı günlük sayfa görüntülemelerini yükle"

Boyut Kırılımları

"Stripe’a göre gelire göre ilk 10 ülke hangileri?"

Kaynaklar

Destek

Sorularınız ve destek için:

Databox Yardım Merkezi’ni ziyaret edin
support@databox.com ile iletişime geçin

Databox tarafından geliştirilmiştir — Tüm iş metriklerinizi tek bir yerde takip edin.