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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 6機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-03
このセットには3機能あります。
Dagsterで使える6機能の一部です。
- 01
スケジュールのリスト表示
Dagsterに設定されているすべてのスケジュールを一覧表示します。
- 02
実行履歴の取得
Dagsterにおける最近のジョブ実行履歴をリストアップします。
- 03
センサーのリスト表示
Dagsterで稼働しているすべてのセンサーを一覧表示します。
04-06
このセットには3機能あります。
Dagsterで使える6機能の一部です。
- 04
実行詳細の取得
特定の実行IDを指定して、Dagsterから詳細な実行情報を取得します。
- 05
アセットのリスト表示
Dagsterで定義されているすべてのソフトウェア定義アセットを一覧表示します。
- 06
ジョブのリスト表示
Dagsterに登録されているすべてのジョブを一覧表示します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Troubleshooting Failures
When a job fails, you ask your agent for the run details and logs to find the error immediately.
Asset Freshness Checks
You can verify if a specific software-defined asset has been updated recently.
Automation Audits
You can quickly list all active sensors to ensure your event-driven pipelines are running.
Deployment Oversight
You can check the list of available jobs to understand the scope of your current deployment.
タスクを自動化
Dagsterを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
Dagsterは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
実測値、推定値ではない
平均841ms。本番環境で高速。
Dagsterは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 653ms
- 最遅日
- 1134ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+40%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。6個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Dagster のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは Dagster のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
Dagster Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_9Cla5bbOzNXXdswxQ5yhHdcbDLhh8oRbE80hiC24/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Dagster capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"dagster-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_9Cla5bbOzNXXdswxQ5yhHdcbDLhh8oRbE80hiC24/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? DagsterをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Dagsterユーザーが任せたい仕事のために。
データパイプラインの運用管理を、チャットやIDEから離れることなく効率化したいプロフェッショナル向けです。
- 01
データエンジニア
チャットやIDEを離れることなく、パイプラインの健全性を監視し、失敗した実行を特定できます。
- 02
アナリティクスエンジニア
ソフトウェア定義アセットを追跡し、データの鮮度をリアルタイムで確認できます。
- 03
データプラットフォームチーム
組織内のデプロイメントにおけるジョブスケジュールやセンサーの設定を監査できます。
FAQ
Dagsterユーザーからのよくある質問。
- 01
Does this work with Dagster Open Source?
Yes, this MCP works with both Dagster Plus and self-hosted open-source instances.
- 02
What information do I need to provide?
You will need your Dagster URL and a User API Token, which you can find in your Deployment Settings under Tokens.
- 03
Can I see error logs through my AI client?
Yes, once you identify a specific run ID, your agent can retrieve the detailed execution logs for you.
- 04
Which AI clients can I use with this MCP?
You can use any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.
- 05
How does this help with asset management?
The MCP allows your agent to enumerate software-defined assets so you can verify dependencies and storage mappings through chat.
- 06
Can my agent list all software-defined assets in Dagster?
Yes. Use the 'list_assets' capability. Your agent will retrieve all software-defined assets, allowing you to identify data dependencies and verify physical storage mappings within your pipelines.
- 07
How do I check the status of a specific job run?
Provide the 'run_id' to the 'get_run' capability. Your agent will fetch detailed information for that specific execution, including status (Success, Failure, In Progress) and detailed execution logs.
- 08
Can I see active sensors and schedules via the agent?
Absolutely. Use the 'list_schedules' and 'list_sensors' capabilities. Your agent will pull the active automation triggers, allowing you to audit which jobs are scheduled and which sensors are listening for external events.
さがす
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