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Resumen
Trabaja con Metabase, autoalojado o Metabase Cloud, desde cualquier agente de IA: busca y ejecuta preguntas guardadas y tarjetas de dashboards, lanza consultas SQL o MBQL, lee metadatos de bases de datos, tablas y campos, explora colecciones y crea o modifica preguntas, dashboards y colecciones. Clave de API con los permisos de un grupo de Metabase.
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Metabase + ChatGPT
Trabaja con Metabase, autoalojado o Metabase Cloud, desde cualquier agente de IA: busca y ejecuta preguntas guardadas y tarjetas de dashboards, lanza consultas SQL o MBQL, lee metadatos de bases de datos, tablas y campos, explora colecciones y crea o modifica preguntas, dashboards y colecciones. Clave de API con los permisos de un grupo de Metabase.
Requisitos previos
Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:
METABASE_URL, METABASE_API_KEY
Paso 1 — Obtener credenciales
La configuración lleva unos 3 minutos. Necesitas una instancia de Metabase (autoalojada o Metabase Cloud) y un administrador que pueda crear una clave de API.
- Pon en
METABASE_URLla dirección con la que abres Metabase, por ejemplohttps://metabase.example.comohttps://yourcompany.metabaseapp.com, sin/apiy sin barra final. - Como administrador abre Admin settings, Settings, Authentication, API keys, haz clic en Create API key y dale un nombre y un grupo. La clave actúa con los permisos de ese grupo: para leer basta con acceso de visualización a las colecciones y acceso de consulta a las bases de datos que quieras; para crear y cambiar contenido hace falta acceso curate. Las lecturas solo para administradores, como
metabase_list_users, necesitan el grupo Administrators. - Copia la clave (se muestra una sola vez) en
METABASE_API_KEY. Se envía en la cabecerax-api-key. - Instala el conector y ejecuta
metabase_get_current_user: muestra la cuenta con la que actúa la clave y confirma dirección y clave.
Qué lee: contenido mediante metabase_search (preguntas, modelos, métricas, dashboards, colecciones, tablas, bases de datos, segmentos y, si quieres, el texto SQL de las preguntas nativas o la papelera), las colecciones y su contenido, preguntas guardadas, modelos y métricas con la consulta que hay detrás, dashboards con pestañas, filtros y tarjetas, y los elementos recientes y más populares. Las bases de datos conectadas a Metabase con esquemas, tablas y campos (los datos de conexión quedan fuera) y los valores en caché de los campos de categoría para los filtros. Personas y grupos de permisos.
Qué ejecuta: metabase_run_card ejecuta una pregunta guardada o un modelo, con parameters para sus filtros; metabase_run_dashboard_card ejecuta una tarjeta de un dashboard con los valores de filtro del dashboard. metabase_run_native_query ejecuta SQL en el dialecto de la base de datos, con variables {{name}} mediante template_tags y parameters; metabase_run_query ejecuta una consulta MBQL construida con ids de tablas y campos. No se guarda nada. La IA responde primero con preguntas guardadas y escribe consultas ad hoc solo cuando ninguna encaja.
Qué escribe: metabase_create_card guarda una nueva pregunta, modelo o métrica en una colección o dentro de un dashboard, metabase_update_card la modifica, metabase_create_dashboard crea un dashboard vacío y metabase_update_dashboard cambia nombre, filtros, pestañas o tarjetas. Su lista dashcards reemplaza todas las tarjetas, así que la IA lee antes el dashboard, conserva las tarjetas existentes con sus ids y añade las nuevas con un id negativo en la cuadrícula de 24 columnas. metabase_create_collection y metabase_update_collection crean, renombran y mueven colecciones.
Desactivadas al instalar: ninguna, todas las herramientas están activas. No hay herramientas de borrado: archivar una pregunta, un dashboard o una colección con las herramientas de actualización la mueve a la papelera, desde donde se restaura con archived false.
Formatos de datos: los resultados de las consultas llegan como data.cols (name, display_name, base_type como type/Integer o type/DateTime) y data.rows (arrays en el orden de las columnas), con row_count. Las fechas son ISO 8601 en la zona horaria de informes de la instancia. Los ids de bases de datos, tablas, campos, preguntas y dashboards son enteros; la colección superior es root. El type de una tarjeta es question, model o metric; en la búsqueda y en el contenido de las colecciones un modelo aparece como dataset.
Paginación: metabase_search, metabase_list_collection_items y metabase_list_users aceptan limit y offset y devuelven total. Las demás listas lo devuelven todo de una vez. metabase_get_database_metadata puede ser muy grande en bases de datos extensas; metabase_list_schema_tables y metabase_get_table_metadata son más ligeras.
Límites: las herramientas de consulta devuelven como máximo 2.000 filas, el límite de la API para resultados ad hoc, así que la IA agrega o filtra en la consulta en lugar de recorrer filas en bruto. Una consulta nativa usa la conexión a la base de datos de Metabase: para bases de datos que nunca deben cambiar, configura en Metabase un usuario de base de datos de solo lectura.
Errores comunes: una consulta fallida vuelve con status: failed y el mensaje de la base de datos en error, y se notifica como llamada fallida. 401 significa una clave errónea o eliminada. 403 significa que al grupo de la clave le falta el permiso (acceso a datos, curate o admin). 404 es un id erróneo o una dirección sin rutas /api: revisa METABASE_URL.
El conector no borra contenido de forma definitiva, no cambia usuarios, grupos ni permisos y no crea ni edita conexiones a bases de datos.
Paso 2 — Instalar el adapter
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
Paso 3 — Añadir el conector en ChatGPT
La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestraYOUR_SERVER_ID.
ChatGPT añade servidores MCP como plugins desde su página Plugins, en la web y en los planes de pago. Ya no hace falta el modo desarrollador. En un espacio Business solo pueden hacerlo los administradores y propietarios; en Enterprise y Edu un administrador puede conceder el permiso Create plugins with MCPs.
- Ve a chatgpt.com/plugins, pulsa Add y luego Add custom MCP server.
- Escribe un nombre, por ejemplo Name:
Metabase. - En Connection, introduce como Server URL
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDy deja Authentication en OAuth. - Selecciona I understand and want to continue y después Create as a plugin. Cuando ChatGPT lo pida, inicia sesión en AnythingMCP y permite el acceso.
- Instala el nuevo plugin desde tus plugins personales; luego escribe @ en un chat y elígelo.
Herramientas disponibles
| Tool | What it does |
|---|---|
metabase_get_current_user | The account the API key acts as: id, name, e-mail, whether it is an admin, and its group memberships |
metabase_list_users | People in Metabase (admin only): id, name, e-mail, active state, groups, last login |
metabase_list_permission_groups | Permission groups (All Users, Administrators and custom groups) with their member count |
metabase_list_databases | Databases connected to Metabase: id, name, engine (postgres, bigquery-cloud-sdk, snowflake, ...), sync state. include=tables also lists… |
metabase_get_database | One database: name, engine, time zone, sync schedule and, with include=tables, its tables |
metabase_get_database_metadata | Full metadata of a database: every table with its fields (id, name, display name, base and semantic type, foreign key target) |
metabase_list_database_schemas | Schema names of one database (for example public or analytics), for metabase_list_schema_tables |
metabase_list_schema_tables | Tables of one schema of a database: id, name, display name, description, entity type, row count estimate |
metabase_get_table_metadata | A table with its fields (id, name, display name, base type, semantic type such as type/PK, type/FK, type/Category, foreign key targets)… |
metabase_get_field_values | Distinct values Metabase has cached for a category field (up to 1000), useful for filter values |
metabase_list_cards | Saved questions, models and metrics: id, name, type (question, model, metric), display, collection, description, the query behind it… |
metabase_get_card | One saved question, model or metric: name, description, collection, display, the query (dataset_query: native SQL or MBQL), parameters and… |
metabase_run_card | Run a saved question (or model) and return its result: data.cols (column names and types), data.rows (rows as arrays), row_count |
metabase_list_dashboards | Dashboards: id, name, description, collection, creator and last edit |
metabase_get_dashboard | One dashboard with its tabs, filters (parameters) and cards (dashcards): each dashcard has its id, card_id, the card, position and… |
metabase_run_dashboard_card | Run one card of a dashboard with the dashboard's filter values and return its result rows (data.cols, data.rows) |
metabase_list_collections | Collections (folders for questions, models and dashboards): id, name, location (path of parent ids), personal owner, archived flag |
metabase_get_collection | One collection: name, description, location, authority level (official), personal owner |
metabase_list_collection_items | What a collection contains: questions (card), models (dataset), metrics, dashboards, sub-collections, with id, name, model, description and… |
metabase_search | Search Metabase content by name and description: questions (card), models (dataset), metrics, dashboards, collections, tables, databases… |
metabase_run_native_query | Run a SQL (native) query on a connected database without saving it, with the permissions of the API key's group |
metabase_run_query | Run any dataset query without saving it: an MBQL query built from table and field ids ({"database": 1, "type": "query", "query"… |
metabase_get_recent_items | Items the API key's account recently viewed (views) or picked in the data picker (selections): questions, dashboards, tables, collections… |
metabase_get_popular_items | The most viewed dashboards, questions and tables of the instance, for "what do people use most" |
metabase_create_card | Save a new question, model or metric in a collection. dataset_query is the query (native SQL or MBQL, as in metabase_run_query); display is… |
metabase_update_card | Change a saved question: name, description, query, chart type and settings, collection, or archive it (archived true moves it to the trash… |
metabase_create_dashboard | Create an empty dashboard in a collection |
metabase_update_dashboard | Change a dashboard: name, description, collection, filters, tabs, archive state, or its cards. dashcards REPLACES the whole card list: read… |
metabase_create_collection | Create a collection (folder), optionally inside another one |
metabase_update_collection | Rename a collection, change its description, move it under another parent, or archive it (archived true moves it and its content to the… |
Ejemplos de prompts
- "Busca la pregunta guardada sobre los ingresos mensuales y ejecútala para los últimos 12 meses."
- "¿Qué dashboards son los más vistos en nuestro Metabase? Enuméralos con su colección."
- "Ejecuta las tarjetas del dashboard Sales overview con el filtro de región en EMEA y resume las cifras."
- "Escribe una consulta SQL sobre la tabla orders que cuente los pedidos por país de este año y enséñame el resultado."
- "Guarda la consulta que acabas de ejecutar como pregunta con gráfico de barras en la colección Marketing."
FAQ
¿Funciona el plan gratuito de ChatGPT con servidores MCP personalizados? OpenAI documenta los servidores MCP personalizados solo para los planes de pago; el plan Free no aparece en su lista.
Siguientes pasos
- Página del conector
- Conectar a Claude
- Conectar a Cursor
- Conectar a Gemini
- Conectar a Meta Muse
- Conectar a Microsoft Copilot
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