An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Dataiku Dss à ChatGPT, Claude et Gemini

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Contrôlez vos projets de data science par simple conversation.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 14 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 04

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 14 disponibles via Dataiku.

  1. 01

    Lister les jobs

    Affiche la liste des tâches de construction et des entraînements en cours dans un projet.

  2. 02

    Obtenir une recette

    Récupère la configuration détaillée et les paramètres d'une recette spécifique.

  3. 03

    Voir l'état d'un job

    Consulte l'état d'avancement, la durée et les résultats d'une tâche précise.

  4. 04

    Consulter un projet

    Accède aux métadonnées, aux paramètres et aux tags d'un projet Dataiku.

Ensemble de capacités02 / 04

05-08

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 14 disponibles via Dataiku.

  1. 05

    Lister les connexions

    Répertorie toutes les connexions de données (bases de données, cloud, API) du DSS.

  2. 06

    Lister les datasets

    Affiche l'ensemble des jeux de données disponibles dans un projet.

  3. 07

    Lister les recettes

    Récupère la liste de toutes les transformations de données d'un projet.

  4. 08

    Lister les scénarios

    Affiche les scénarios d'automatisation configurés dans le projet.

Ensemble de capacités03 / 04

09-11

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 14 disponibles via Dataiku.

  1. 09

    Lister les projets

    Affiche tous les projets DSS accessibles avec votre clé API.

  2. 10

    Schéma du dataset

    Récupère la structure des colonnes et les types de données d'un dataset.

  3. 11

    Détails du modèle

    Accède aux métadonnées, à l'algorithme et aux métriques de performance d'un modèle.

Ensemble de capacités04 / 04

12-14

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 14 disponibles via Dataiku.

  1. 12

    Lister les modèles

    Répertorie les modèles de Machine Learning enregistrés ou déployés.

  2. 13

    Lancer un scénario

    Déclenche l'exécution d'un scénario pour reconstruire un pipeline ou réentraîner un modèle.

  3. 14

    Lister les plugins

    Affiche la liste des plugins installés sur votre instance DSS.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

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.

Automatisez une tâche

Mettez Dataiku au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

Dataiku fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

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

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Dataiku au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 917 ms. Rapide en production.

Dataiku est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1009 ms
7 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
751ms
Jour le plus lent
1009ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+32%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 14 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Dataiku, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Dataiku. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

Dataiku Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_omB2MsN4Y1V0ZX0dD6ibopTA1n2aAb9aFGAtDQOY/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  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.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "dataiku-dss-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_omB2MsN4Y1V0ZX0dD6ibopTA1n2aAb9aFGAtDQOY/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer Dataiku avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de Dataiku délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels de la donnée souhaitant intégrer la puissance de Dataiku DSS dans leurs flux de travail conversationnels.

  • 01

    Data Scientists

    Pour surveiller l'entraînement des modèles et comparer les schémas de datasets sans interrompre la recherche.

  • 02

    Data Engineers

    Pour suivre les jobs de pipeline et vérifier les configurations de recettes via le langage naturel.

  • 03

    Équipes MLOps

    Pour déclencher des scénarios d'automatisation et surveiller les modèles déployés en temps réel.

FAQ

Les questions des utilisateurs de 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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