DataLens Dev MCP
datalens-dev-mcp
Локальный MCP-сервер и плагин Codex для разработки дашбордов Yandex DataLens: чтение, создание, публикация, бэкап и очистка объектов
Установка
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install .
.venv/bin/datalens-dev-mcp --versionВыполняйте в клонированном репозитории github.com/ADIKANT/datalens-dev-mcp. Настройка stdio-подключения описана в .mcp.json.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервер дает агенту типизированные операции над объектами DataLens через официальный datalens-sdk. Агент читает воркбуки, датасеты, чарты и дашборды, собирает черновики по восьми готовым рецептам визуализаций, проверяет их и сохраняет с обязательным чтением сохраненной версии. Публикация идет отдельным шагом только из свежей сохраненной ревизии. Для сопровождения есть экспорт снимков и очистка с проверкой зависимостей. В комплекте пять скиллов, которые направляют агента по дашбордам, датасетам, Editor, инспекции и обслуживанию.
Для кого. BI-аналитикам и разработчикам, которые строят и поддерживают дашборды в Yandex DataLens.
Подходит, если
- Нужно проверить дашборд без изменений и найти ошибки связей
- Нужно собрать чарт из датасета по типовому рецепту
- Нужно обновить дашборд, не сломав раскладку и селекторы
Не подходит, если
- Нужно менять права доступа и лицензии DataLens: это не поддерживается
- Нет прав на объекты в организации или нельзя давать агенту IAM-токен
Пример запроса к агенту
Проверь этот дашборд DataLens без изменений и перечисли сломанные связи селекторовОграничения
Это не продукт Яндекса, сервер работает с правами текущего пользователя. Нужны Python 3.11, DATALENS_ORG_ID и DATALENS_IAM_TOKEN. Проект в статусе alpha, пакета в PyPI нет, ставится из клонированного репозитория. Экспорт снимков не гарантирует полное восстановление, отзыв лицензий и изменение ACL не заявлены. Проверка отображения в браузере только читает и не заменяет проверку данных.
Как отключить. Удалите сервер из .mcp.json или конфигурации клиента, в Codex отключите плагин datalens-dev-mcp. Файл учетных данных лежит в ~/.config/datalens-dev-mcp/credentials.env.
MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- API-ключ
| Переменные окружения | |
|---|---|
| DATALENS_ORG_ID обязательная | ID организации DataLens |
| DATALENS_IAM_TOKEN обязательная, секрет | IAM-токен пользователя Yandex Cloud |
| DATALENS_ENV_FILE | Путь к файлу с учетными данными, имеет приоритет |
Проверка безопасности
- Создает, публикует и удаляет объекты в рабочей организации DataLens
- Использует IAM-токен пользователя Yandex Cloud
Коротко о README
README на русском и английском описывает быстрый старт через виртуальное окружение Python и настройку учетных данных. Разобран маршрут работы: инспекция, датасеты и Wizard, Editor, рецепты визуализаций, доставка с чтением сохраненной версии и обслуживание. Отдельно перечислены честные ограничения и границы официального SDK. Код под Apache-2.0, часть материалов под CC-BY-4.0.
Частые вопросы
Сервер вызывает языковую модель?
Нет. В нем нет встроенной модели, произвольного RPC и записи через браузер, только типизированные операции.
Что будет, если ответ на запись потерялся?
Запись не повторяется, для сверки есть инструмент dl_operation_reconcile по известному ID или ревизии.
Похожие
166 скиллов для научных задач: биоинформатика, хемоинформатика, клинические данные, геоданные и доступ к 100+ базам
Открытый MCP-сервер Google для баз данных: готовые инструменты для Postgres, MySQL, BigQuery, Spanner и других, плюс свои инструменты в tools.yaml
Экономный по токенам MCP-сервер для PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server и SQLite с режимом только для чтения
Официальный MCP-сервер MongoDB: запросы и агрегации к базам, управление индексами, кластерами Atlas и локальными развертываниями