An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Dataiku DssをChatGPT、Claude、Geminiに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。AIエージェントを通じてデータサイエンスのワークフローを自在に操る

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

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。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

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。

Kill Switch02

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。

ユーザーごとのFinOps03

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 · 14機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 04

01-04

このセットには4機能あります。

Dataikuで使える14機能の一部です。

  1. 01

    ジョブ一覧の取得

    プロジェクト内のパイプラインジョブ（ビルドタスクやトレーニング実行）を一覧表示します。

  2. 02

    レシピ設定の取得

    データ変換レシピの構成内容や設定情報を取得します。

  3. 03

    ジョブ詳細の確認

    特定のジョブの状態、実行時間、および出力結果を確認します。

  4. 04

    プロジェクト情報の取得

    プロジェクトのメタデータ、設定、およびタグ情報を取得します。

機能セット02 / 04

05-08

このセットには4機能あります。

Dataikuで使える14機能の一部です。

  1. 05

    接続一覧の取得

    データベース、クラウドストレージ、APIなどのすべてのDSSデータ接続を一覧表示します。

  2. 06

    データセット一覧の取得

    プロジェクトに含まれるすべてのデータセットを一覧表示します。

  3. 07

    レシピ一覧の取得

    プロジェクト内のすべてのレシピ（データ変換処理）を一覧表示します。

  4. 08

    シナリオ一覧の取得

    プロジェクト内で設定されている自動化シナリオを一覧表示します。

機能セット03 / 04

09-11

このセットには3機能あります。

Dataikuで使える14機能の一部です。

  1. 09

    プロジェクト一覧の取得

    使用しているAPIキーでアクセス可能なすべてのDSSプロジェクトを一覧表示します。

  2. 10

    データセットスキーマの取得

    特定のデータセットのスキーマ（カラム名やデータ型）を取得します。

  3. 11

    モデル情報の取得

    保存されたモデルのメタデータ、アルゴリズム、およびパフォーマンス指標を取得します。

機能セット04 / 04

12-14

このセットには3機能あります。

Dataikuで使える14機能の一部です。

  1. 12

    モデル一覧の取得

    プロジェクト内にデプロイまたは保存されているMLモデルを一覧表示します。

  2. 13

    シナリオの実行

    パイプラインの再構築やモデルの再学習などの自動化シナリオを起動します。

  3. 14

    プラグイン一覧の取得

    インストールされているDSSプラグインを一覧表示します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

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.

タスクを自動化

Dataiku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

Dataiku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。

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

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Dataikuを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均917ms。本番環境で高速。

Dataikuは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1009ms
10月7日今日
最速日
751ms
最遅日
1009ms
14日間の傾向
遅延傾向+32%

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。14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 Dataiku 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 Dataiku 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。

Dataiku 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_omB2MsN4Y1V0ZX0dD6ibopTA1n2aAb9aFGAtDQOY/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  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.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "dataiku-dss-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_omB2MsN4Y1V0ZX0dD6ibopTA1n2aAb9aFGAtDQOY/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？ DataikuをClaudeや他のAIに設定する

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対象ユーザー

Dataikuユーザーが任せたい仕事のために。

データサイエンスのワークフローを効率化したい専門家向けです。AIとの対話を通じて、複雑な操作を迅速に行うことができます。

  • 01

    データサイエンティスト

    リサーチ作業を中断することなく、モデルのトレーニング状況の監視やデータセットスキーマの比較を行えます。

  • 02

    データエンジニア

    自然言語を用いて、パイプラインジョブの追跡やレシピ構成の検証を簡単に行えます。

  • 03

    MLOpsチーム

    自動化シナリオの実行や、デプロイされたモデルのリアルタイムな監視が可能です。

FAQ

Dataikuユーザーからのよくある質問。

  • 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.

さがす

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