
Waiting for input…
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 · 15機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Cube.devで使える15機能の一部です。
- 01
エンティティの詳細取得
特定のエンティティに関する詳細なメタデータを取得します。
- 02
キューブとビューのメタデータ取得
キューブおよびビューのメタデータを取得します。
- 03
事前集計ジョブのステータス確認
実行中の事前集計ジョブの進捗状況を確認します。
- 04
データソース一覧の表示
設定されているデータソースの一覧を表示します。
05-08
このセットには4機能あります。
Cube.devで使える15機能の一部です。
- 05
デプロイ一覧の表示
CUBE_CLOUD_API_KEYが必要です。すべてのCube Cloudデプロイメントをリストアップします。
- 06
キューブとビューの一覧表示
すべてのキューブとビューをリストアップします。
- 07
環境一覧の表示
CUBE_CLOUD_API_KEYが必要です。デプロイメントに関連付けられた環境をリストアップします。
- 08
クエリの実行とデータ取得
Cubeクエリを実行し、集計された結果を取得します。
09-12
このセットには4機能あります。
Cube.devで使える15機能の一部です。
- 09
クエリ形式の変換
SQLクエリをREST APIクエリ形式に変換します。
- 10
稼働状況の確認
Cubeのデプロイメントが稼働中かどうかを確認します。
- 11
準備完了状態の確認
Cubeのデプロイメントが利用可能な状態にあるかを確認します。
- 12
生のSQLクエリ実行
SQL APIに対して生のSQLクエリを直接実行します。
13-15
このセットには3機能あります。
Cube.devで使える15機能の一部です。
- 13
メタデータ用トークンの生成
CUBE_CLOUD_API_KEYが必要です。Metadata API用のJWTを生成します。
- 14
生成SQLの取得
デバッグに役立つ、Cubeクエリによって生成されたSQLを取得します。
- 15
事前集計ジョブの開始
事前集計のビルドジョブをトリガーします。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Metric Verification
An analytics engineer asks the agent to check if a specific measure matches the expected output in the semantic layer.
Automated Reporting
A product manager asks for a summary of user activity, and the agent pulls the data via the REST API.
SQL Debugging
A developer uses the agent to see why a specific query is returning unexpected results by inspecting the generated SQL.
Cache Management
A data engineer tells the agent to refresh the data for a specific cube to speed up a dashboard.
タスクを自動化
Cube.dev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
Cube.dev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980ms。本番環境で高速。
Cube.dev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
- 764ms
- 最遅日
- 1098ms
- 14日間の傾向
- 安定+4%
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。15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 Cube.dev 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 Cube.dev 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。
Cube.dev 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_umZADPejupUUQHrfZkQT0lvv7MlK4j1JkrhOJOMy/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 — Cube.dev capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"cubedev-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_umZADPejupUUQHrfZkQT0lvv7MlK4j1JkrhOJOMy/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? Cube.devをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Cube.devユーザーが任せたい仕事のために。
データエンジニアリングからビジネス分析まで、データモデルとメトリクスを扱うプロフェッショナルに最適です。
- 01
データエンジニア
CLIやAIインターフェースを通じて、データモデルの迅速な検証やキャッシュのリフレッシュを行いたい方。
- 02
アナリティクスエンジニア
生成されたSQLをデバッグし、メトリクスの一貫性を確保するためにメタデータを調査したい方。
- 03
プロダクトマネージャー
AIにセマンティックレイヤーを直接クエリさせることで、データに関する疑問に即座に回答を得たい方。
FAQ
Cube.devユーザーからのよくある質問。
- 01
How does this MCP ensure my data is accurate?
The MCP uses Cube's semantic layer. Instead of the AI writing its own SQL from scratch, it uses your pre-defined measures and dimensions, ensuring the results match your official business logic.
- 02
Can I use this with Cube Cloud?
Yes. If you provide a CUBE_CLOUD_API_KEY, you can use capabilities to list deployments, list environments, and generate metadata tokens.
- 03
What AI clients can I use with this MCP?
You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.
- 04
Do I need to write SQL myself?
No. You can use natural language to ask questions, and the agent will use capabilities like load_query to get the data. You only need to use SQL capabilities if you specifically want to debug or run raw queries.
- 05
Can I manage my pre-aggregations through the AI?
Yes. You can trigger new pre-aggregation build jobs and check their status directly through your agent.
- 06
Can I see the exact SQL that Cube generates for a specific query?
Yes. You can use the get_sql capability. By providing the query JSON, the agent will return the generated SQL string, which is perfect for debugging or verifying your data logic.
- 07
How do I refresh the data cache or pre-aggregations using the AI?
You can use the trigger_pre_aggregation_job capability. You can specify which cubes or data sources to target, and the agent will initiate the background build process for you.
- 08
Is it possible to explore the available measures and dimensions?
Absolutely. Use the get_meta capability to fetch all metadata. This allows the AI to understand what data is available to be queried, including views and segments.
さがす
Brain Trustの他のコネクタ
MindsDB (AI Database & Predictors) AIコネクタ
Manage AI-powered data via MindsDB — execute SQL predictions, audit ML models, and connect data sources.
表示DataFrame Aggregator Engine AIコネクタ
Perform blazingly fast GroupBy and Aggregations on massive CSVs local. Save millions of AI tokens and get math
表示data.world AIコネクタ
Equip your AI agent to discover and manage data assets, projects, and queries directly via the data.world API.
表示DataRobot AIコネクタ
Manage AutoML via DataRobot — monitor projects and models, track deployments, and audit ML datasets directly f
表示
おすすめ
Data Pipeline Prover AIコネクタ
A data team asked an AI to build an ETL pipeline. No schema contract. No idempotency. No freshness SLA. The pi
表示Dataiku DSS AIコネクタ
Manage data science via Dataiku — list projects and datasets, track pipeline jobs, run automation scenarios, a
表示Hevo Data (ETL & Data Pipeline) AIコネクタ
Manage data pipelines via Hevo — list pipelines, monitor destinations, and track usage.
表示Alation AIコネクタ
Data catalog orchestration — search assets, audit metadata, and query data via AI.
表示
『Cube.dev』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続



















