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DataFinder MCP

Official registry Productivity

DataFinder analytics with 52 tools, metric dictionaries, persistent jobs and confirmed changes.

Source code Documentation

Install

Add this to your client's MCP configuration (Claude Desktop: claude_desktop_config.json; Cursor: .cursor/mcp.json; VS Code and others use the same "mcpServers" shape).

NPM package @cyuanxv/datafinder-mcp
Claude Code 
claude mcp add datafinder-mcp -e 'DATAFINDER_AK=<your datafinder_ak>' -e 'DATAFINDER_SK=<your datafinder_sk>' -e 'DATAFINDER_PROJECT_ID=<DATAFINDER_PROJECT_ID>' -e 'DATAFINDER_APP_ID=<DATAFINDER_APP_ID>' -e 'DATAFINDER_SUBJECT_ID=<DATAFINDER_SUBJECT_ID>' -e 'DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE=false' -e 'DATAFINDER_DB_PATH=<DATAFINDER_DB_PATH>' -e 'DATAFINDER_LOCAL_OWNER=local-owner' -e 'DATAFINDER_ALLOW_LOCAL_WRITES=false' -e 'DATAFINDER_ALLOW_UPSTREAM_WRITES=false' -- npx -y @cyuanxv/datafinder-mcp@0.2.5
JSON configuration (Claude Desktop, Cursor, VS Code) 
{
    "mcpServers": {
        "datafinder-mcp": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@cyuanxv/datafinder-mcp@0.2.5"
            ],
            "env": {
                "DATAFINDER_AK": "<your datafinder_ak>",
                "DATAFINDER_SK": "<your datafinder_sk>",
                "DATAFINDER_PROJECT_ID": "<DATAFINDER_PROJECT_ID>",
                "DATAFINDER_APP_ID": "<DATAFINDER_APP_ID>",
                "DATAFINDER_SUBJECT_ID": "<DATAFINDER_SUBJECT_ID>",
                "DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE": "false",
                "DATAFINDER_DB_PATH": "<DATAFINDER_DB_PATH>",
                "DATAFINDER_LOCAL_OWNER": "local-owner",
                "DATAFINDER_ALLOW_LOCAL_WRITES": "false",
                "DATAFINDER_ALLOW_UPSTREAM_WRITES": "false"
            }
        }
    }
}

Environment variables

  • DATAFINDER_AK required secret Your DataFinder access key
  • DATAFINDER_SK required secret Your DataFinder secret key
  • DATAFINDER_PROJECT_ID required Your DataFinder project ID
  • DATAFINDER_APP_ID required Your DataFinder app ID
  • DATAFINDER_SUBJECT_ID required Your configured analysis subject ID
  • DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE Explicitly allow aggregate queries across authorized apps in the configured project. Default false.
  • DATAFINDER_DB_PATH Absolute path to your independent SQLite database
  • DATAFINDER_LOCAL_OWNER Local owner scope used for stored data
  • DATAFINDER_ALLOW_LOCAL_WRITES Enable confirmed local changes and background tasks
  • DATAFINDER_ALLOW_UPSTREAM_WRITES Separately enable confirmed DataFinder metadata changes

Documentation

From the project's README on GitHub, refreshed weekly. Links open on GitHub.

Contents
  1. DataFinder MCP｜用 ChatGPT 分析火山引擎数据
  2. 安装完整 52 工具版
  3. 先看一遍，再亲手试试
  4. 用一句话，开启一轮数据分析
  5. 为日常分析准备的一整套工具
  6. 查得到，更要看得懂、追得回
  7. 适合谁使用？
  8. 常见问题
  9. 检查与验证
  10. 本地检查
  11. 配置云端网页工作台
  12. 功能边界
  13. 发布前
  14. 作者与交流

DataFinder MCP｜用 ChatGPT 分析火山引擎数据

SQL 指标现可在字典中绑定明确的表和列，统一完成预览、查询和条数追问。沿用已保存日期，不临时覆盖日期或筛选；旧指标需先补绑定并确认，导入仍先预览。

npm · MCP Registry

简体中文 | English

把你的 DataFinder，变成随时可以对话的 AI 数据分析工作台。

DataFinder MCP 将火山引擎 DataFinder 接入 ChatGPT，让产品、运营和数据分析师用自然语言查报表、分析留存、拆解转化漏斗、对比指标，并把分析结果导出为报告。从“帮我查一下”到“继续按渠道拆开看”，让数据分析在一段对话里持续推进。

通过 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）连接 AI 与数据工具，提供 52 个工具入口，覆盖查询、分析、指标字典、任务记录和受控配置管理。服务部署在云端后，无需让个人电脑一直开着。

让每一个业务问题，都能更快走到有依据的答案。

DataFinder MCP connects Volcengine DataFinder to ChatGPT for conversational analytics, retention analysis, conversion funnels, metric dictionaries, and report exports.

支持查询已保存 SQL 中的事件日期参数：先预览预计日期，再执行原有报表；跨天或保存配置变化后需要重新预览。暂不支持临时覆盖参数。云端部署可在个人电脑离线时运行；本机 npm 安装的后台进程需要运行主机保持开机。

安装完整 52 工具版

0.2.4 独立安装包包含完整 52 个工具、独立 SQLite 数据库、持久任务和单独运行的后台程序。默认关闭本地及上游修改，启用后仍需预览、确认和回读。需要 Node.js 24 或更高版本。 已保存 SQL 支持读取列名候选、选择一张结果表与明确列名，并固定预览后只读执行。日期仍沿用已保存 SQL，不自动改写；CTE 输出列只作候选，不推断业务含义。

中文独立安装教程 · 新手安装排错 · English installation · 52 工具清单

选择哪种方式运行什么
独立 MCP 安装包本机 stdio 客户端、独立 SQLite 和自己的后台程序
网页工作台单独的云端部署、D1 和登录网关；ChatGPT 网页连接需要远程服务
下方浏览器演示预设问题和虚构数据，不建立 MCP 客户端连接

安装：npm install @cyuanxv/datafinder-mcp@0.2.4。也可用 npx -y @cyuanxv/datafinder-mcp@0.2.4 启动；请先按独立安装教程配置环境变量。

先看一遍，再亲手试试

观看演示视频（43 秒） · 下载 MP4 · 中文字幕 · 新手安装与排错指南

https://github.com/user-attachments/assets/9ee2402d-c30d-40fc-82c7-02d2f36ef238

1080p，无声中文字幕。展示“提问 → 查看渠道结果 → 只看 iOS → 导出 CSV”；使用虚构数据、预设问题和实际页面画面剪辑，不是真实 ChatGPT 会话。

下面是本地演示的真实截图，全部使用虚构数据。点击预设问题，执行分析、筛选 iOS 并导出 CSV；不连接 ChatGPT 或真实 DataFinder 账户。

中文安装与演示教程 · English setup guide

cd site
npm ci
npm run demo

打开终端提示的 http://127.0.0.1:4178/?lang=zh。首次安装需要网络；演示执行无需密钥，使用项目实际的分析校验和导出代码。

用一句话，开启一轮数据分析

接入自己的账户并配置好权限后，可以在 ChatGPT 中这样提问：

  • “查一下昨天的活跃用户，按渠道和系统拆开看。”
  • “看看新用户的次日留存，和上一周对比。”
  • “分析从打开应用到支付成功的转化漏斗，窗口设为一天。”
  • “查看今天截至当前的事件次数，按小时展示。”
  • “沿用刚才的条件，只看 iOS，再把结果导出。”
  • “把这个指标加入字典，先给我看定义和预览。”

ChatGPT 负责理解问题和调用工具，工作台负责校验参数、执行查询、返回来源及质量提示。涉及“新用户”“收入”“转化”等业务定义时，可以明确指定口径，避免把不同含义的数据混在一起。

为日常分析准备的一整套工具

能力能帮你做什么
自然语言查数在 ChatGPT 中检索报表、查询指标、增加筛选和分组
用户行为分析使用事件、留存、转化漏斗、分布、生命周期等分析能力
当天与小时分析查看当天截至当前的数据，按小时或指定时段查询
指标字典保存名称、口径、来源和版本，让后续分析有定义可循
连续追问继承已有条件，预览改动，再按新条件继续分析
公式与结果对比组合指标、对比时段与分组，并保留解释所需的上下文
分析报告导出导出 CSV、Excel 可读格式，方便复盘与协作
云端任务与记录保存任务进度、查询条件和历史版本，方便回看
配置管理对支持的元数据、虚拟对象和规则分群先预览、再确认、再回读

各分析类型的参数覆盖和可用性以实现、上游接口及账户权限为准，详细限制见下方“功能边界”。

查得到，更要看得懂、追得回

把指标定义留住。 不必每次从头解释分子、分母和去重规则；通过指标字典保存口径和来源，后续按版本使用。

让追问接得上。 从总体到渠道、从渠道到平台，沿用前一次的分析条件，查看差异后继续执行。

让结果有据可查。 保留查询来源、日期范围和质量提示，对缺失、失败或不完整结果给出明确状态，帮助核对结论。

让修改看得见。 配置变更先展示预览，确认后执行，再读取结果核对，减少误改。

适合谁使用？

  • 产品经理：分析功能使用、留存和关键转化链路。
  • 增长与运营团队：按渠道、平台或用户条件拆解表现，导出复盘数据。
  • 数据分析师：维护指标定义、复用分析条件、核对结果与口径。
  • AI 工具开发者：参考 DataFinder OpenAPI 与 MCP 的连接方式，扩展自己的数据分析工作流。

常见问题

可以在 ChatGPT 里直接查询 DataFinder 吗？

可以通过本项目提供的 MCP 服务调用已接入的数据工具。使用前需要部署服务、配置自己的 DataFinder 账户，并在 ChatGPT 中连接；可用性也取决于客户端的 MCP 支持和账户权限。

不写 SQL 也能分析数据吗？

对于已覆盖的报表、事件、留存和漏斗等分析，可以用自然语言描述需求，由 ChatGPT 调用对应工具。复杂业务仍需要明确指标定义和数据来源；项目不提供不受限制的任意 SQL 执行。

需要一直开着电脑吗？

部署到云端后，查询服务在云端运行，不依赖个人电脑持续开机。首次部署和配置需要自行完成。

会附带别人的数据或密钥吗？

不会。源码只附虚构示例；使用者需要配置自己的账户、数据库和权限。真实密钥只应保存在 MCP 客户端的安全环境配置或服务器秘密配置中。

检查与验证

当前源码通过 459 项自动化测试、36 项独立版集成检查、TypeScript 类型检查和生产构建，源码包解压后也完成测试复核。自动化测试和演示使用模拟数据，另完成有限的真实只读验收；这些结果不代表每个租户或部署平台均已验证。

本地检查

建议使用 Node.js 24 LTS、npm 和 Python 3（签名兼容性测试需要）。独立包至少要求 Node.js 24；下面的命令用于检查 site 中的网页工作台源码。

cd site
npm ci
npm test
npm run typecheck
npm run build

测试使用注入的模拟响应，默认禁止全局 fetch 访问真实接口。无需提供任何密钥。不要为了运行测试接入生产数据库。

npm run dev 可启动本地开发服务器。项目沿用 Sites / Cloudflare D1 架构，页面认证依赖平台网关，普通本地启动可能跳到登录入口。构建成功不等于已完成独立平台部署。请勿把开发服务器暴露在公网。

配置云端网页工作台

独立安装包请按独立安装教程设置环境变量、独立 SQLite 和 stdio 连接。下面的 D1 和登录网关步骤只适用于云端网页工作台。

  1. 修改 site/lib/datafinder/scope-config.mjs：填写自己的项目、应用、主体、看板和报表编号，以及 PUBLIC_BASE_URL 访问地址。当前编号全部是虚构占位值。
  2. 在服务器的秘密配置中设置 DATAFINDER_AK、DATAFINDER_SK 和 DATAFINDER_OWNER_USER_ID。变量说明见 site/.env.example，不要把真实值提交到 Git。
  3. 提供独立的 D1 数据库绑定 DB，在新数据库应用 site/drizzle/ 迁移。不要连接他人的现有数据库。
  4. 配置可信认证网关：它必须验证用户身份、清除外部伪造的 oai-authenticated-* 请求头，再注入可信身份；禁止绕过网关访问源站。接口要求绑定的账号匹配。详见 SECURITY.md。
  5. 使用自己的测试账户逐项验收。默认 API 域名为 analytics.volcengineapi.com；其他地区、套餐和 API 权限需自行确认。site/.openai/hosting.json 没有任何现有部署的 project_id。

保持 DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE=false，直到明确需要授权整个项目的查询范围。代码保留预览、确认与回读功能；执行元数据或分群变更可能改变上游配置。不要自动确认写入请求。

功能边界

  • 保留查询、筛选、字典、公式、条件版本、报告导出及管理功能的代码。
  • 示例字典、业务口径默认未确认，需要使用者自行定义。
  • 标签、业务维度、某些原生报表管理能力依赖厂商套餐、权限或尚未验证的接口。请勿将目录中出现的功能理解为所有租户都已可用。
  • 独立版已完成 36 项安装与集成检查，以及有限的真实只读查询、后台执行和下载验收；不代表每个火山接口、租户、云端页面或 ChatGPT 网页连接均已验收。上游修改只用虚构数据测试。

发布前

本包不含 .git，没有远程仓库地址或旧作者历史。需要发布时，应从这份源码新建仓库，不能复制原项目的 Git 历史。

本项目采用 MIT License，版权署名为 cyuanxv。第三方代码与依赖继续适用各自的许可证，详见 第三方声明。

作者与交流

Twitter / X：@cyuanxv

欢迎交流 DataFinder、ChatGPT 数据分析和 MCP 工具开发。

GitHub 仓库简介、Topics 和分享封面设置

完整独立 MCP 安装包（52 个工具，含数据库与后台任务）：安装、配置与 Registry 登记说明

发布前账号核对与发布清单

Frequently asked questions

What is DataFinder MCP?

DataFinder analytics with 52 tools, metric dictionaries, persistent jobs and confirmed changes.

How do I install DataFinder MCP?

It runs on your machine. In Claude Code: claude mcp add datafinder-mcp -e 'DATAFINDER_AK=<your datafinder_ak>' -e 'DATAFINDER_SK=<your datafinder_sk>' -e 'DATAFINDER_PROJECT_ID=<DATAFINDER_PROJECT_ID>' -e 'DATAFINDER_APP_ID=<DATAFINDER_APP_ID>' -e 'DATAFINDER_SUBJECT_ID=<DATAFINDER_SUBJECT_ID>' -e 'DATAFINDER_ALLOW_PROJECT_WIDE=false' -e 'DATAFINDER_DB_PATH=<DATAFINDER_DB_PATH>' -e 'DATAFINDER_LOCAL_OWNER=local-owner' -e 'DATAFINDER_ALLOW_LOCAL_WRITES=false' -e 'DATAFINDER_ALLOW_UPSTREAM_WRITES=false' -- npx -y @cyuanxv/datafinder-mcp@0.2.5. For other clients, paste the JSON configuration from this page into their MCP settings.

Does DataFinder MCP need an API key?

Yes. It expects DATAFINDER_AK, DATAFINDER_SK, DATAFINDER_PROJECT_ID, DATAFINDER_APP_ID, DATAFINDER_SUBJECT_ID, which you set in its configuration.

Is DataFinder MCP open source?

Yes. Its code is on GitHub under the MIT license.

Who maintains DataFinder MCP?

It is published by cyuanxv. AI.tn lists it but does not maintain or endorse it.

From the official MCP Registry. Listing is not an endorsement: review a server's code and permissions before giving it access to your data.