インストール不要。2分以内に動きます。
cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、Metabase をワンクリックで追加して、AI クライアント（Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor）を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。
概要
セルフホストまたは Metabase Cloud の Metabase をあらゆる AI エージェントから操作：保存済みの質問とダッシュボードカードの検索と実行、SQL や MBQL クエリの実行、データベース、テーブル、フィールドのメタデータの参照、コレクションの閲覧、質問、ダッシュボード、コレクションの作成と更新。Metabase の 1 つのグループの権限を持つ API キーで接続します。
こう聞いてみよう
Metabase のサンプルプロンプト
プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
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git cloneもローカルサーバーも不要。
Metabase + ChatGPT
セルフホストまたは Metabase Cloud の Metabase をあらゆる AI エージェントから操作：保存済みの質問とダッシュボードカードの検索と実行、SQL や MBQL クエリの実行、データベース、テーブル、フィールドのメタデータの参照、コレクションの閲覧、質問、ダッシュボード、コレクションの作成と更新。Metabase の 1 つのグループの権限を持つ API キーで接続します。
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
METABASE_URL, METABASE_API_KEY
ステップ 1 — 認証情報を取得
設定は約 3 分です。Metabase インスタンス（セルフホストまたは Metabase Cloud）と、API キーを作成できる管理者が必要です。
- Metabase を開くときのアドレスを
METABASE_URLに入力します。例:https://metabase.example.comやhttps://yourcompany.metabaseapp.com。/apiと末尾のスラッシュは付けません。 - 管理者として Admin settings、Settings、Authentication、API keys を開き、Create API key をクリックして、名前と グループ を指定します。キーはそのグループの権限で動作します。読み取りには、コレクションの閲覧権限と対象データベースのクエリ権限があれば十分です。コンテンツの作成と変更には curate 権限が必要です。
metabase_list_usersのような管理者専用の読み取りには Administrators グループが必要です。 - キー（一度だけ表示されます）を
METABASE_API_KEYにコピーします。x-api-keyヘッダーで送信されます。 - コネクタをインストールし、
metabase_get_current_userを実行します。キーが動作するアカウントが表示され、アドレスとキーを確認できます。
読み取る内容: metabase_search によるコンテンツ（質問、モデル、メトリクス、ダッシュボード、コレクション、テーブル、データベース、セグメント。必要に応じてネイティブ質問の SQL 本文やゴミ箱も）、コレクションとその中身、背後のクエリを含む保存済みの質問、モデル、メトリクス、タブ、フィルター、カードを含むダッシュボード、最近の項目と人気の項目。Metabase に接続されたデータベースのスキーマ、テーブル、フィールド（接続情報は含まれません）、フィルター用にキャッシュされたカテゴリフィールドの値。ユーザーと権限グループ。
実行する内容: metabase_run_card は保存済みの質問やモデルを実行し、フィルターは parameters で指定します。metabase_run_dashboard_card はダッシュボードのフィルター値でダッシュボードのカードを 1 つ実行します。metabase_run_native_query はデータベースの方言で SQL を実行し、{{name}} 変数は template_tags と parameters で渡します。metabase_run_query はテーブル ID とフィールド ID で組み立てた MBQL クエリを実行します。何も保存されません。AI はまず保存済みの質問で答え、合うものがないときだけアドホッククエリを書きます。
書き込む内容: metabase_create_card は新しい質問、モデル、メトリクスをコレクションまたはダッシュボード内に保存し、metabase_update_card はそれを変更します。metabase_create_dashboard は空のダッシュボードを作成し、metabase_update_dashboard は名前、フィルター、タブ、カードを変更します。その dashcards リストはすべてのカードを置き換えるため、AI はまずダッシュボードを読み、既存のカードを ID ごと残し、新しいカードは負の ID で 24 列のグリッドに追加します。metabase_create_collection と metabase_update_collection はコレクションの作成、名前の変更、移動を行います。
インストール時はオフ: なし。すべてのツールが有効です。削除ツールはありません。更新ツールで質問、ダッシュボード、コレクションをアーカイブするとゴミ箱に移り、archived を false にすれば復元できます。
データ形式: クエリ結果は data.cols（name、display_name、type/Integer や type/DateTime などの base_type）と data.rows（列順の配列）、および row_count で返ります。日付はインスタンスのレポートタイムゾーンでの ISO 8601 です。データベース、テーブル、フィールド、質問、ダッシュボードの ID は整数で、最上位のコレクションは root です。カードの type は question、model、metric のいずれかで、検索結果とコレクションの中身ではモデルは dataset と表示されます。
ページング: metabase_search、metabase_list_collection_items、metabase_list_users は limit と offset を受け取り、total を返します。その他の一覧はすべてを一度に返します。大きなデータベースでは metabase_get_database_metadata が非常に大きくなるため、metabase_list_schema_tables と metabase_get_table_metadata のほうが軽量です。
制限: クエリツールが返すのは最大 2,000 行で、これはアドホック結果に対する API の上限です。そのため AI は生の行をたどるのではなく、クエリ内で集計や絞り込みを行います。ネイティブクエリは Metabase が使うデータベース接続で実行されます。決して変更されてはならないデータベースには、Metabase に読み取り専用のデータベースユーザーを設定してください。
よくあるエラー: 失敗したクエリは status: failed と、error 内のデータベースのメッセージ付きで返り、失敗した呼び出しとして報告されます。401 はキーが間違っているか削除されたことを意味します。403 はキーのグループに権限（データアクセス、curate、admin）がないことを意味します。404 は ID の誤りか、/api ルートのないアドレスです。METABASE_URL を確認してください。
このコネクタはコンテンツを完全には削除せず、ユーザー、グループ、権限を変更せず、データベース接続の作成や編集も行いません。
ステップ 2 — アダプターをインストール
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
ステップ 3 — ChatGPT にコネクタを追加
サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）をコピーします。このガイドでYOUR_SERVER_IDと表示されている箇所に使ってください。
ChatGPT では、Web 版の Plugins ページから MCP サーバーをプラグインとして追加します。有料プランで利用でき、開発者モードはもう必要ありません。Business ワークスペースで追加できるのは管理者とオーナーだけです。Enterprise・Edu では、管理者が Create plugins with MCPs 権限を付与できます。
- chatgpt.com/plugins を開き、Add をクリックして Add custom MCP server を選びます。
- 名前を入力します（例: Name:
Metabase）。 - Connection の Server URL に
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDを入力し、Authentication は OAuth のままにします。 - I understand and want to continue を選び、Create as a plugin をクリックします。ChatGPT に求められたら AnythingMCP にサインインし、アクセスを許可します。
- 個人用プラグインから新しいプラグインをインストールし、チャットで @ を入力して選択します。
利用可能なツール
| 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… |
プロンプトの例
- 「月次売上に関する保存済みの質問を探して、直近 12 か月分で実行してください。」
- 「うちの Metabase で最もよく見られているダッシュボードはどれですか？ コレクションと一緒に一覧にしてください。」
- 「Sales overview ダッシュボードのカードを地域フィルター EMEA で実行し、数値を要約してください。」
- 「orders テーブルで今年の国別注文数を数える SQL クエリを書いて、結果を見せてください。」
- 「いま実行したクエリを、Marketing コレクションに棒グラフの質問として保存してください。」
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