Tableau Next Model Context Protocol (MCP) Server ツールリファレンス
Tableau Next MCP (Model Context Protocol) Server には、外部 AI エージェントが分析エコシステムとやりとりするための一連のツールが用意されています。
必要なエディション
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初期設定を完了すると、これらのツールを手動で選択または設定する必要がなくなります。自然言語を使用して任意の MCP 準拠 AI クライアント (ChatGPT、Claude、Cursor など) に質問すると、タスクに適したツールが自動的に選択されます。
たとえば、「What are my best product sales in 2025? (2025 年の最高の商品販売は?)」と尋ねると、AI エージェントは Analytics Q&A ツール analyze_data を使用して、コンシェルジュを介して管理データを照会します。このインテグレーションでは、チャットインターフェース内で直接正確な回答と視覚化が返されます。
ドキュメントを作成するために、使用可能なツールは分析ワークフロー内の機能ロールでグループ化されています。
分析
外部 MCP 準拠の AI エージェントは、これらのツールを使用してデータを照会し、ビジュアルアセットを探索します。
| ツール名 | 説明/入力 | 戻り値 | 使用条件 |
|---|---|---|---|
analyze_data |
対象セマンティックモデルに対して Analytics エージェントを介して自然言語の質問を実行します。 |
answer (string; natural-language result)を参照してください。メタデータまたは SQL はありません。 |
エージェントが質問に回答できるようにする。 複雑な質問が失敗した場合は、複数の簡単な質問に分割して、主要な情報を取得し、クライアント側で深い思考を行います。メタデータ検出にこのツールを使用しないでください。 |
list_dashboards |
検出と選択のための Tableau Next ダッシュボードの列挙 (メタデータのみ) | ID、名前/表示ラベル、所有ワークスペース (id/name)、lastModifiedDate (使用可能な場合) を含む項目。 | ダッシュボード識別子、またはダッシュボードの参照 (メタデータ用) が必要です。 |
get_dashboard |
1 つのダッシュボードを取得します。 | ダッシュボードの完全なメタデータ。 | 特定のダッシュボードの完全な詳細が必要です。 |
list_visualizations |
Tableau Next 全体で視覚化/ワークシート (メタデータのみ) を列挙します。 | ID、名前/表示ラベル、親ダッシュボード/ワークブック、所有ワークスペース、タイムスタンプを含む項目。 | 名前または親でグラフまたはワークシートを見つける必要があります。画像またはクエリ結果用ではない |
get_visualization |
1 つの視覚化を取得します。 | 完全な視覚化メタデータ。 | 特定の視覚化の完全な詳細が必要です。 |
セマンティックモデル構造検出
外部 MCP 準拠の AI エージェントは、これらのツールを使用して Tableau Next のスキーマ、リレーション、論理ビューを理解します。エージェントはこのデータアーキテクチャを使用して、Tableau Next 内のテーブルと接続を理解します。
| ツール名 | 説明/入力 | 戻り値 | 使用条件 |
|---|---|---|---|
list_semantic_models |
通話者が使用できるセマンティックモデルを列挙します。 | count、id を含む items [ ]、apiName、label、省略可能な description、dataspace、category。 | 次に対象とするセマンティックモデルを選択する必要があります。 |
get_semantic_model |
ビジネス設定など、1 つのセマンティックモデルのプロファイルを取得します。 | apiName、label、businessPreferences (ガイダンス行数を含む文字列)、その他のセマンティックモデルプロパティ。 | 内部を照会または探索する前に、モデルレベルのルール/ガイダンスが必要です。 |
list_semantic_model_data_objects |
セマンティックモデルで定義されたデータオブジェクト/エンティティをリストします。 | items[ ] (apiName、label、dataObjectName、filters[ ] を含む)。 |
セマンティックモデルのビルディングブロック (テーブル/エンティティ) を列挙する必要があります。 |
list_semantic_model_relationships |
セマンティックモデルでデータオブジェクト間のリレーションをリストします。 | items[ ] (apiName、label、leftSemanticDefinitionApiName、rightSemanticDefinitionApiName、joinType、criteria を含む)。 | セマンティックモデルでは、データオブジェクト間のリレーションを列挙する必要があります。 |
get_semantic_model_logical_view |
1 つの論理ビューの構造を取得します。 | apiName、label、semanticDataObjects[ ] (ビューのオブジェクト)、semanticRelationships[ ] (結合)、semanticUnions[ ] 、filters[ ]。 | 特定のビューの結合グラフと公開された項目を理解する必要があります。 |
ビジネスロジックと定義
外部 MCP 準拠の AI エージェントは、このツールを使用して特定の Tableau Next KPI と計算ロジックを識別します。
| ツール名 | 説明/入力 | 戻り値 | 使用条件 |
|---|---|---|---|
list_semantic_model_measures |
セマンティックモデル (集計に使用される数値項目) の特定のデータオブジェクトの基準をリストします。 | 使用可能な場合は、オブジェクト (name/apiName、label、データ型、ロール) ごとにメタデータを測定します。 | 特定のオブジェクトによって公開される集計可能な項目が必要です。 |
list_semantic_model_dimensions |
セマンティックモデル (グループ化/スライスに使用されるカテゴリ/日付/テキスト項目) の特定のデータオブジェクトのリストディメンション。 | オブジェクトあたりのディメンションメタデータ (name/apiName、label、data type、role) (使用可能な場合)。 | 特定のオブジェクトによって公開されるグループ化項目が必要です。 |
list_semantic_model_metrics |
セマンティックモデルで定義されたビジネス評価指標/KPI をリストします。 | metrics[ ] with apiName, label. | 未加工の項目や数式ではなく、名前付き KPI が必要です。 |
get_semantic_model_metric |
1 つの指標/KPI の完全な定義を取得します。 | apiName、label、MeasurementReference (例: calculatedFieldApiName)、timeDimensionReference (table/field)、additionalDimensions、timeGrains[ ]、filters[ ]、aggregationType、isCumulative。 | KPI の計算方法とスライス方法を正確に理解する必要があります。 |
list_semantic_model_calculated_dimensions |
セマンティックモデルで計算ディメンション (カテゴリ/日付/テキストを生成するユーザー定義の式) をリストします。 | 識別子、表示ラベル、式/入力の詳細 (使用可能な場合) が含まれる計算済みディメンションエントリ。 | モデルレベルで定義された派生グルーピング項目が必要です。 |
list_semantic_model_calculated_measures |
計算された基準 (ユーザー定義の数値式/集計) をセマンティックモデルでリストします。 | items[ ] (apiName、label、dataType、expression、displayCategory、level (例: Row、AggregateFunction)、aggregationType)。 | 数値派生項目とその数式 (KPI/指標のビルディングブロック) が必要です。 |
ワークスペースと一般的なアセットの検出
外部 MCP 準拠の AI エージェントは、これらのツールを使用して Tableau Next の環境をナビゲートし、関連する分析アセットを検索します。
| ツール名 | 説明/入力 | 戻り値 | 使用条件 |
|---|---|---|---|
list_workspaces |
ワークスペースを列挙するか、ID で取得します (提供されている場合)。 | workspaces[ ] (id、name、label、description、createdBy/Date、lastModifiedBy/Date、権限 (表示/編集/共有/削除)、url を含む)。 | アセットにはコンテナとアクセスコンテキストが必要です。 |
list_workspace_assets |
特定のワークスペースに含まれるアセットをリストします。 | workspaceAssets[ ] に assetId、asetType (AnalyticsDashboard | AnalyticsVisualization | SemanticModel)、asetUsageType (Created | Referenced)、createdBy (id/name)、createdDate、url。 | ワークスペースに範囲が設定されたダッシュボード、視覚化、セマンティックモデルが必要です。 |
search_assets |
キーワードと省略可能な種別検索条件を使用してアセットを検索し、関連する項目をすばやく検出します。 | assets[ ] (id、name、type、createdBy、createdDate、lastModifiedBy、lastModifiedDate を含む)。 | アセットの広範な検出または初期検出が必要です。 構造化された階層内のアセットを参照する必要がある場合は、代わりにリストツールを使用します。 |
