An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Dataiku Dss a ChatGPT, Claude y Gemini

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Controla tus flujos de ciencia de datos mediante conversaciones naturales.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 14 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 04

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 14 disponibles a través de Dataiku.

  1. 01

    Listar trabajos

    Muestra los trabajos de los pipelines en un proyecto, incluyendo tareas de construcción y ejecuciones de entrenamiento.

  2. 02

    Obtener receta

    Consulta la configuración y los ajustes específicos de una receta de datos.

  3. 03

    Ver estado de trabajo

    Obtén información sobre el estado, los tiempos de ejecución y los resultados de un trabajo.

  4. 04

    Consultar proyecto

    Accede a los metadatos, la configuración y las etiquetas de un proyecto específico.

Set de capacidades02 / 04

05-08

4 capacidades en este set.

Parte de 14 disponibles a través de Dataiku.

  1. 05

    Listar conexiones

    Muestra todas las conexiones de datos de DSS, como bases de datos, almacenamiento en la nube y APIs.

  2. 06

    Listar conjuntos de datos

    Enumera todos los datasets disponibles dentro de un proyecto.

  3. 07

    Listar recetas

    Muestra todas las recetas de transformación de datos de un proyecto.

  4. 08

    Listar escenarios

    Consulta los escenarios de automatización configurados en un proyecto.

Set de capacidades03 / 04

09-11

3 capacidades en este set.

Parte de 14 disponibles a través de Dataiku.

  1. 09

    Listar proyectos

    Muestra todos los proyectos de DSS a los que la clave de API tiene acceso.

  2. 10

    Ver esquema de dataset

    Obtén el esquema detallado, incluyendo columnas y tipos de datos, de un dataset específico.

  3. 11

    Consultar modelo

    Accede a los metadatos, el algoritmo y las métricas de rendimiento de un modelo guardado.

Set de capacidades04 / 04

12-14

3 capacidades en este set.

Parte de 14 disponibles a través de Dataiku.

  1. 12

    Listar modelos

    Enumera los modelos de Machine Learning desplegados o guardados en un proyecto.

  2. 13

    Ejecutar escenario

    Activa la ejecución de un escenario, como la reconstrucción de un pipeline o el reentrenamiento de un modelo.

  3. 14

    Listar complementos

    Muestra los plugins de DSS que están instalados en la instancia.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Automated Model Retraining

Trigger a scenario to retrain a model immediately after you verify new data has arrived in a dataset.

02

Rapid Data Auditing

Ask your agent for the schema of a specific dataset to quickly verify if upstream changes broke your pipeline.

03

Pipeline Health Checks

Monitor the execution state and timing of long-running build tasks to ensure they are progressing as expected.

04

Environment Verification

Check which data connections and plugins are active to ensure your project has the necessary permissions and capabilities.

Automatiza una tarea

Pon Dataiku a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Dataiku funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Dataiku a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 917ms. Rápida en producción.

Dataiku se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1009ms
7 octHoy
Día más rápido
751ms
Día más lento
1009ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+32%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 14 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Dataiku, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Dataiku. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Dataiku Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_omB2MsN4Y1V0ZX0dD6ibopTA1n2aAb9aFGAtDQOY/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Dataiku capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "dataiku-dss-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_omB2MsN4Y1V0ZX0dD6ibopTA1n2aAb9aFGAtDQOY/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Dataiku con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Dataiku delegan.

Diseñado para profesionales que gestionan ciclos de vida de datos y modelos de inteligencia artificial.

  • 01

    Científicos de Datos

    Para supervisar el entrenamiento de modelos y comparar esquemas de datasets sin interrumpir su flujo de investigación.

  • 02

    Ingenieros de Datos

    Para rastrear trabajos de pipelines y verificar configuraciones de recetas mediante lenguaje natural.

  • 03

    Equipos de MLOps

    Para activar escenarios de automatización y monitorizar modelos desplegados en tiempo real.

FAQ

Preguntas de quienes usan Dataiku.

  • 01

    What kind of API keys does this MCP support?

    This MCP works with Personal, Project, or Global API keys from your Dataiku instance.

  • 02

    Can I trigger actual data transformations?

    Yes, you can use the run_scenario capability to trigger execution commands that rebuild pipelines or retrain models.

  • 03

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    Does this MCP host the data?

    No, Vinkius hosts the MCP itself, but it connects directly to your existing Dataiku DSS instance to perform actions.

  • 05

    Can I see the logic inside my Dataiku recipes?

    Yes, the get_recipe capability allows your agent to retrieve the specific configuration and settings for your recipes.

  • 06

    Can my agent trigger a Dataiku automation scenario?

    Yes. Use the 'run_scenario' capability. Provide the project key and the scenario ID. The agent will command the backend to orchestrate the absolute workflow rules, triggering a new execution run for your pipeline or model retraining.

  • 07

    How do I check the schema of a specific dataset via chat?

    Provide the project key and dataset name to the 'dataset_schema' capability. Your agent will validate the API arrays structurally and return the dataset column names and types natively, helping you understand your data boundaries.

  • 08

    Can I monitor the performance of saved ML models?

    Absolutely. Use the 'get_model' capability. Your agent retrieves the metadata and performance metrics defining specific trained schema layers, allowing you to audit model quality and drift without opening the DSS UI.

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