Tableau Next Model 上下文协议 (MCP) 服务器工具参考
Tableau Next MCP（模型上下文协议）服务器提供一套工具，允许外部 AI 客服人员与您的分析生态系统进行交互。
所需的 Edition
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完成初始设置后，您不再需要手动选择或配置这些工具。使用自然语言询问您首选的符合 MCP 的 AI 客户端（例如 ChatGPT、Claude 或 Cursor）问题，它会自动为任务选择正确的工具。
例如，当您问“2025 年我最畅销的产品是什么？”时，AI 客服人员使用 Analytics 问答工具 analyze_data 通过 Concierge 查询您的受管数据。集成直接在您的聊天界面中返回准确的答案和可视化。
出于文档目的，可用工具按其在分析工作流中的功能角色分组。
分析
符合 MCP 的外部 AI 客服人员使用这些工具来查询数据和探索可视资产。
| 工具名称 | 描述/输入 | 返回 | 使用时间 |
|---|---|---|---|
analyze_data |
通过 Analytics Agent 针对目标语义模型执行自然语言问题。 |
answer (string; natural-language result).没有元数据或 SQL。 |
您想要客服人员回答问题。 如果复杂问题失败，将其分解为多个更简单的问题，以检索关键信息并在客户端执行深入思考。请勿将此工具用于元数据发现。 |
list_dashboards |
枚举 Tableau Next 仪表板（仅限元数据），以便发现和选择 | 带有 ID、名称/标签、拥有工作区（id/name）、lastModifiedDate（在可用时）的项目。 | 您需要仪表板标识符或浏览仪表板（元数据）。 |
get_dashboard |
检索单个仪表板。 | 完整仪表板元数据。 | 您需要特定仪表板的完整详细信息。 |
list_visualizations |
在 Tableau Next 中枚举可视化/工作表（仅限元数据）。 | 带有 ID、名称/标签、父仪表板/工作簿、拥有工作区、时间戳的项目。 | 您需要按名称或父级发现图表或工作表。不适用于图像或查询结果 |
get_visualization |
检索单个可视化。 | 完整可视化元数据。 | 您需要特定可视化的完整详细信息。 |
语义模型结构发现
符合 MCP 的外部 AI 客服人员使用这些工具，以了解 Tableau Next 的模式、关系和逻辑视图。客服人员使用此数据架构来理解 Tableau Next 中的表和连接。
| 工具名称 | 描述/输入 | 返回 | 使用时间 |
|---|---|---|---|
list_semantic_models |
枚举对调用者可用的语义模型。 | 计数、带有 ID 的项目 [ ]、apiName、标签、可选描述、数据空间、类别。 | 您需要选择下一个目标语义模型。 |
get_semantic_model |
检索单个语义模型的简档，包括业务首选项。 | apiName、标签、businessPreferences（带有 # 指导行的字符串）和其他语义模型属性。 | 在查询或探索内部功能之前，您需要模型级规则/指导。 |
list_semantic_model_data_objects |
列出语义模型中定义的数据对象/实体。 | items[ ] with apiName、label、dataObjectName、filter[ ]。 |
您需要枚举语义模型的构建块（表/实体）。 |
list_semantic_model_relationships |
列出语义模型中数据对象之间的关系。 | items[ ] with apiName, label, leftSemanticDefinitionApiName, rightSemanticDefinitionApiName, joinType, criteria. | 您需要枚举语义模型中数据对象之间的关系。 |
get_semantic_model_logical_view |
检索单个逻辑视图的结构。 | apiName、label、 semanticDataObjects[ ]（视图中的对象）、 semanticRelationships[ ]（联接）、 semanticUnions[ ] 、filter[ ]。 | 您需要了解特定视图的连接图和公开字段。 |
业务逻辑和定义
符合 MCP 的外部 AI 客服人员使用这些工具来识别特定的 Tableau Next KPI 和计算逻辑。
| 工具名称 | 描述/输入 | 返回 | 使用时间 |
|---|---|---|---|
list_semantic_model_measures |
列出语义模型中特定数据对象的评测（用于聚合的数字字段）。 | 在可用时，测量每个对象的元数据（name/apiName、标签、数据类型、角色）。 | 您需要由特定对象公开的可聚合字段。 |
list_semantic_model_dimensions |
语义模型中特定数据对象的列表维度（用于分组/切块的分类/日期/文本字段）。 | 每个对象的维度元数据（名称/apiName、标签、数据类型、角色）可用时。 | 您需要由特定对象公开的分组依据字段。 |
list_semantic_model_metrics |
列出语义模型中定义的业务度量/KPI。 | metrics[ ] with apiName, label. | 您需要命名 KPI，而不是原始字段或公式。 |
get_semantic_model_metric |
检索单个度量/KPI 的完整定义。 | apiName、标签、 measurementReference（例如 calculatedFieldApiName）、timeDimensionReference（table/field）、additionalDimensions、timeGrains[ ]、filter[ ]、aggregationType、isCumulative。 | 您必须准确了解如何计算和切块 KPI。 |
list_semantic_model_calculated_dimensions |
在语义模型中列出计算维度（生成分类/日期/文本的用户定义表达式）。 | 包含标识符、标签和（如果可用）表达式/键入详细信息的计算维度条目。 | 您需要在模型级别定义派生分组字段。 |
list_semantic_model_calculated_measures |
列出语义模型中的计算评测（用户定义的数值表达式/聚合）。 | items[ ] 包含 apiName、label、dataType、表达式、displayCategory、level（例如，row、 AggregateFunction）、aggregationType。 | 您需要数字派生字段及其公式（KPI/度量的构建块）。 |
工作区和一般资产发现
符合 MCP 的外部 AI 客服人员使用这些工具来导航 Tableau Next 的环境，并搜索相关的分析资产。
| 工具名称 | 描述/输入 | 返回 | 使用时间 |
|---|---|---|---|
list_workspaces |
枚举工作区或在提供时按 ID 获取一个工作区。 | Workspaces[ ] 包含 ID、名称、标签、描述、createdBy/Date、lastModifiedBy/Date、权限（查看/编辑/共享/删除）、url。 | 您需要容器和访问资产的上下文。 |
list_workspace_assets |
列出特定工作区中包含的资产。 | WorkspaceAssets[ ] 包含 assetId、assetType（AnalyticsDashboard | AnalyticsVisualization | SemanticModel）、assetUsageType（Created | Referenced）、createdBy（id/name）、createdDate、url。 | 您需要仪表板、可视化和范围到工作区的语义模型。 |
search_assets |
使用关键字和可选类型筛选器搜索资产，以快速发现相关项目。 | assets[ ]，包括 id、name、type、createdBy、createdDate、lastModifiedBy、lastModifiedDate。 | 您需要对资产进行广泛或初步的发现。 如果您需要在结构化层次结构中浏览资产，请改用列表工具。 |
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