Metabase über MCP mit Cursor verbinden

💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Metabase klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen, fertig. Kein Docker, kein git clone, kein lokaler Server.

Metabase + Cursor

Arbeite mit Metabase, selbst gehostet oder Metabase Cloud, aus jedem KI-Agent: gespeicherte Fragen und Dashboard-Karten suchen und ausführen, SQL- oder MBQL-Abfragen starten, Metadaten von Datenbanken, Tabellen und Feldern lesen, Sammlungen durchsuchen sowie Fragen, Dashboards und Sammlungen anlegen oder ändern. API-Key mit den Rechten einer Metabase-Gruppe.

Voraussetzungen

Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:

METABASE_URL, METABASE_API_KEY

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

Die Einrichtung dauert etwa 3 Minuten. Du brauchst eine Metabase-Instanz (selbst gehostet oder Metabase Cloud) und einen Admin, der einen API-Key anlegen kann.

1. Trag die Adresse, unter der du Metabase öffnest, in METABASE_URL ein, zum Beispiel https://metabase.example.com oder https://yourcompany.metabaseapp.com, ohne /api und ohne Schrägstrich am Ende.
2. Öffne als Admin Admin settings, Settings, Authentication, API keys, klick auf Create API key und gib dem Key einen Namen und eine Gruppe. Der Key handelt mit den Rechten dieser Gruppe: Ansichtsrechte auf die Sammlungen und Abfragerechte auf die gewünschten Datenbanken reichen zum Lesen; zum Anlegen und Ändern von Inhalten braucht es Curate-Rechte. Lesezugriffe nur für Admins wie metabase_list_users brauchen die Gruppe Administrators.
3. Kopiere den Key (er wird nur einmal angezeigt) in METABASE_API_KEY. Er wird im Header x-api-key gesendet.
4. Installiere den Connector und rufe metabase_get_current_user auf: Es zeigt das Konto, als das der Key handelt, und bestätigt Adresse und Key.

Was er liest: Inhalte über metabase_search (Fragen, Modelle, Metriken, Dashboards, Sammlungen, Tabellen, Datenbanken, Segmente, auf Wunsch auch den SQL-Text nativer Fragen oder den Papierkorb), Sammlungen und ihren Inhalt, gespeicherte Fragen, Modelle und Metriken mit der Abfrage dahinter, Dashboards mit Tabs, Filtern und Karten sowie die zuletzt genutzten und die beliebtesten Elemente. Die mit Metabase verbundenen Datenbanken mit Schemas, Tabellen und Feldern (Verbindungsdaten bleiben außen vor) und die zwischengespeicherten Werte von Kategoriefeldern für Filter. Personen und Berechtigungsgruppen.

Was er ausführt: metabase_run_card führt eine gespeicherte Frage oder ein Modell aus, mit parameters für die Filter; metabase_run_dashboard_card führt eine Karte eines Dashboards mit dessen Filterwerten aus. metabase_run_native_query führt SQL im Dialekt der Datenbank aus, mit {{name}}-Variablen über template_tags und parameters; metabase_run_query führt eine MBQL-Abfrage aus Tabellen- und Feld-IDs aus. Gespeichert wird dabei nichts. Die KI antwortet zuerst mit gespeicherten Fragen und schreibt eigene Abfragen nur, wenn keine passt.

Was er schreibt: metabase_create_card speichert eine neue Frage, ein Modell oder eine Metrik in einer Sammlung oder direkt in einem Dashboard, metabase_update_card ändert sie, metabase_create_dashboard legt ein leeres Dashboard an und metabase_update_dashboard ändert Name, Filter, Tabs oder Karten. Dessen Liste dashcards ersetzt alle Karten, deshalb liest die KI das Dashboard zuerst, behält die vorhandenen Karten mit ihren IDs und fügt neue mit negativer ID im Raster mit 24 Spalten hinzu. metabase_create_collection und metabase_update_collection legen Sammlungen an, benennen sie um und verschieben sie.

Bei der Installation deaktiviert: nichts, alle Tools sind an. Es gibt keine Lösch-Tools: Archivierst du eine Frage, ein Dashboard oder eine Sammlung über die Update-Tools, landet sie im Papierkorb und lässt sich mit archived false wiederherstellen.

Datenformate: Abfrageergebnisse kommen als data.cols (name, display_name, base_type wie type/Integer oder type/DateTime) und data.rows (Arrays in Spaltenreihenfolge) mit row_count. Datumsangaben sind ISO 8601 in der Berichtszeitzone der Instanz. IDs von Datenbanken, Tabellen, Feldern, Fragen und Dashboards sind Ganzzahlen; die oberste Sammlung ist root. Der type einer Karte ist question, model oder metric; in Suche und Sammlungsinhalten erscheint ein Modell als dataset.

Blättern: metabase_search, metabase_list_collection_items und metabase_list_users nehmen limit und offset und liefern total. Die übrigen Listen liefern alles auf einmal. metabase_get_database_metadata kann bei großen Datenbanken sehr umfangreich sein; metabase_list_schema_tables und metabase_get_table_metadata sind schlanker.

Limits: Abfrage-Tools liefern höchstens 2.000 Zeilen, das Limit der API für Ad-hoc-Ergebnisse. Die KI aggregiert oder filtert deshalb in der Abfrage, statt durch Rohdaten zu blättern. Eine native Abfrage läuft über die Datenbankverbindung, die Metabase nutzt: Für Datenbanken, die sich nie ändern dürfen, gib Metabase einen Datenbankbenutzer mit reinen Leserechten.

Häufige Fehler: Eine fehlgeschlagene Abfrage kommt mit status: failed und der Meldung der Datenbank in error zurück und wird als fehlgeschlagener Aufruf gemeldet. 401 heißt, der Key ist falsch oder gelöscht. 403 heißt, der Gruppe des Keys fehlt das Recht (Datenzugriff, Curate oder Admin). 404 ist eine falsche ID oder eine Adresse ohne /api-Routen: Prüfe METABASE_URL.

Der Connector löscht keine Inhalte endgültig, ändert keine Benutzer, Gruppen oder Berechtigungen und legt keine Datenbankverbindungen an oder bearbeitet sie.

Schritt 2 — Adapter installieren

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in Cursor hinzufügen

Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

Cursor liest MCP-Server aus ~/.cursor/mcp.json. Füge diesen Eintrag hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "url": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Erstelle in AnythingMCP unter MCP Servers → dein Server → API keys einen MCP-API-Key und setze ihn anstelle von YOUR_MCP_API_KEY ein.
2. Speichere die Datei und starte Cursor neu.
3. Öffne Cursor → Settings → MCP und prüfe, ob anythingmcp aufgeführt und verbunden ist.
4. Leg los: Der Agent kann jetzt die Metabase-Tools aufrufen.

Verfügbare Tools

Beispiel-Prompts

• „Finde die gespeicherte Frage zum Monatsumsatz und führe sie für die letzten 12 Monate aus.“
• „Welche Dashboards werden in unserem Metabase am häufigsten angesehen? Liste sie mit ihrer Sammlung auf.“
• „Führe die Karten des Dashboards Sales overview mit dem Regionsfilter EMEA aus und fasse die Zahlen zusammen.“
• „Schreib eine SQL-Abfrage auf die Tabelle orders, die die Bestellungen pro Land in diesem Jahr zählt, und zeig mir das Ergebnis.“
• „Speichere die gerade ausgeführte Abfrage als Balkendiagramm in der Sammlung Marketing.“

FAQ

Unterstützt Cursor eigene MCP-Server im kostenlosen Tarif? Ja, MCP gibt es in den Tarifen Hobby, Pro und Business.

Nächste Schritte

• Connector-Startseite
• Mit Claude verbinden
• Mit ChatGPT verbinden
• Mit Gemini verbinden
• Mit Meta Muse verbinden
• Mit Microsoft Copilot verbinden