Dati · Server MCP locale

DataRaum

Pre-computed metadata context engine for AI-driven data analytics.

Cosa indica il MCP Registry

La voce come pubblicata nel MCP Registry ufficiale (consultazione: 4 ottobre 2026), ultima versione.

Nome nel registro
io.github.dataraum/dataraum
Versione
0.2.1
Stato
Attivo
Categoria
dati
Trasporto
stdio (processo locale)
Pacchetto
PyPI
Pubblicato
17 aprile 2026
Aggiornato
17 aprile 2026
Editore
dataraum (GitHub)
Namespace
Namespace verificato dal MCP Registry tramite GitHub (github.com/dataraum) · come funziona
Repository
github.com/dataraum/dataraum
Fonte
Voce nell’API del registro

Pacchetti

RegistroPacchettoVersioneTrasportoVariabili d’ambiente
PyPIruntime: uvxdataraum0.2.1stdioANTHROPIC_API_KEY (obbligatorio, segreto) e DATARAUM_HOME

Come collegare DataRaum

DataRaum viene eseguito in locale a partire da un pacchetto Python pubblicato su PyPI: dataraum, versione 0.2.1. Comunica via MCP su stdio, quindi il client lo avvia come programma e dialoga con esso tramite standard input e standard output. Richiede Python; i client in genere lo avviano con uvx (di uv) o dopo pip install - il comando abituale è uvx dataraum. Legge queste variabili d’ambiente: ANTHROPIC_API_KEY (obbligatorio, segreto) e DATARAUM_HOME; vanno impostate nella configurazione del client per questo server.

Nel formato JSON mcpServers, letto da molti client MCP desktop e per editor di codice, la voce si presenta così (segnaposto tra parentesi angolari):

{
  "mcpServers": {
    "dataraum": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataraum"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "<segreto>",
        "DATARAUM_HOME": "<valore>"
      }
    }
  }
}

Ricavato dalla voce del registro, non testato qui. Cosa fa il server, e a quali condizioni, lo stabilisce il suo editore; prima di concedergli l’accesso ai propri account o file conviene consultarne il repository o il sito web. Come aggiungere un server MCP a un assistente · Prima di collegare un server

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