Tableau Next Model Context Protocol (MCP) 伺服器工具參照
Tableau Next MCP (模型內容通訊協定) 伺服器提供一套工具,可讓外部 AI 工作人員與您的分析生態系統互動。
必要版本
| 檢視支援的版本。 |
完成初始設定後,您不再需要手動選取或設定這些工具。使用自然語言詢問您偏好的 MCP 相容 AI 用戶端 (例如 ChatGPT、Claude 或游標),這會自動為工作選取正確的工具。
例如,當您詢問「2025 年的最佳產品銷售量為何?」時,AI 工作人員會使用 Analytics Q&A 工具 analyze_data 透過 Concierge 查詢您的受管理資料。整合會直接在您的聊天介面中傳回準確的回答和視覺效果。
基於文件目的,可用的工具會依其在分析工作流程中的功能角色來分組。
分析
外部 MCP 相容 AI 工作人員會使用這些工具來查詢資料並探索視覺資產。
| 工具名稱 | 描述/輸入 | 傳回 | 使用時機 |
|---|---|---|---|
analyze_data |
透過 Analytics Agent 針對目標語意模型,執行自然語言問題。 |
answer (string; natural-language result).無中繼資料或 SQL。 |
您想讓工作人員回答問題。 如果複雜問題失敗,請將其拆分為多個更簡單的問題,以取得關鍵資訊並在用戶端執行深度思考。請勿將此工具用於中繼資料探索。 |
list_dashboards |
列舉 Tableau Next 顯示面板 (僅限中繼資料) 以供探索和選取 | 具有識別碼、名稱/標籤、擁有工作區 (id/name)、lastModifiedDate 的項目 (若可用)。 | 您需要顯示面板識別碼或瀏覽顯示面板 (針對中繼資料)。 |
get_dashboard |
取得單一顯示面板。 | 完整顯示面板中繼資料。 | 您需要特定顯示面板的完整詳細資料。 |
list_visualizations |
列舉 Tableau Next 中的視覺效果/工作表 (僅限中繼資料)。 | 具有識別碼、名稱/標籤、父系顯示面板/活頁簿、擁有工作區、時間戳記的項目。 | 您需要依名稱或父系探索圖表或工作表。不適用於影像或查詢結果 |
get_visualization |
取得單一視覺效果。 | 完整視覺效果中繼資料。 | 您需要特定視覺效果的完整詳細資料。 |
語意模型結構探索
外部 MCP 相容 AI 工作人員會使用這些工具來瞭解 Tableau Next 的結構描述、關係和邏輯檢視。工作人員會使用此資料結構來瞭解 Tableau Next 中的表格和連線。
| 工具名稱 | 描述/輸入 | 傳回 | 使用時機 |
|---|---|---|---|
list_semantic_models |
列舉可供來電者使用的語意模型。 | count、items [ ] with id、apiName、label、optional description、dataspace、categories。 | 您需要選擇下一個要作為目標的語意模型。 |
get_semantic_model |
取得單一語意模型的設定檔,包括業務偏好設定。 | apiName、label、businessPreferences (具有 # 指引行之字串),以及其他語意模型內容。 | 查詢或探索內部之前,您需要模型層級規則/指引。 |
list_semantic_model_data_objects |
列出在語意模型中定義的資料物件/實體。 | 具有 apiName、label、dataObjectName、filters[ ] 的 items[]。 |
您需要列舉語意模型的建構區塊 (表格/實體)。 |
list_semantic_model_relationships |
列出語意模型中資料物件之間的關係。 | items[ ] with apiName, label, leftSemanticDefinitionApiName, rightSemanticDefinitionApiName, joinType, criteria。 | 您需要在語意模型中列舉資料物件之間的關係。 |
get_semantic_model_logical_view |
取得單一邏輯檢視的結構。 | apiName、label、semanticDataObjects[ ] (檢視中的物件)、semanticRelationships[ ] (聯結)、semanticUnions[ ]、filters[ ]。 | 您需要瞭解特定檢視的聯結圖表和公開欄位。 |
商業邏輯與定義
外部 MCP 相容 AI 工作人員會使用這些工具來識別特定的 Tableau Next KPI 和計算邏輯。
| 工具名稱 | 描述/輸入 | 傳回 | 使用時機 |
|---|---|---|---|
list_semantic_model_measures |
在語意模型中列出特定資料物件的度量 (用於彙總的數值欄位)。 | 測量每個物件 (name/apiName、標籤、資料類型、角色) 的中繼資料 (若有的話)。 | 您需要特定物件公開的可彙總欄位。 |
list_semantic_model_dimensions |
列出語意模型中特定資料物件的維度 (用於分組/切片的種類/日期/文字欄位)。 | 每個物件的維度中繼資料 (name/apiName、標籤、資料類型、角色) (若有的話)。 | 您需要由特定物件公開的分組依據欄位。 |
list_semantic_model_metrics |
列出在語意模型中定義的業務度量/KPI。 | metric[ ] 與 apiName、label。 | 您需要具名 KPI,而非原始欄位或公式。 |
get_semantic_model_metric |
取得單一度量/KPI 的完整定義。 | apiName、label、measurementReference (例如 calculatedFieldApiName)、timeDimensionReference (table/field)、additionDimensions、timeGrains[ ]、filters[ ]、aggregationType、isCumulative。 | 您必須確切瞭解 KPI 的計算和切片方式。 |
list_semantic_model_calculated_dimensions |
在語意模型中列出計算的維度 (使用者定義的運算式會產生種類/日期/文字)。 | 含識別碼、標籤和運算式/類型詳細資料的已計算維度項目。 | 您需要在模型層級定義衍生的分組欄位。 |
list_semantic_model_calculated_measures |
在語意模型中列出計算的度量 (使用者定義的數值運算式/彙總)。 | items[ ] with apiName, label, dataType, expression, displayCategory, level (例如, Row, AggregateFunction), aggregationType。 | 您需要數值衍生的欄位及其公式 (KPI/度量的建構區塊)。 |
工作區與一般資產探索
外部 MCP 相容 AI 工作人員會使用這些工具來瀏覽 Tableau Next 的環境,並搜尋相關的分析資產。
| 工具名稱 | 描述/輸入 | 傳回 | 使用時機 |
|---|---|---|---|
list_workspaces |
列舉工作區,或在提供時依識別碼提取工作區。 | workspaces[],具有識別碼、名稱、標籤、描述、createdBy/Date、lastModifiedBy/Date、權限 (view/edit/share/delete)、url。 | 您需要資產的容器和存取內容。 |
list_workspace_assets |
列出特定工作區中包含的資產。 | workspaceAssets[ ] 與 assetId、assetType (AnalyticsDashboard | AnalyticsVisualization | SemanticModel)、assetUsageType (已建立 | 已參照)、createdBy (id/name)、createdDate、url。 | 您需要定義範圍至工作區的顯示面板、視覺效果和語意模型。 |
search_assets |
使用關鍵字和選擇性類型篩選條件搜尋資產,以快速探索相關項目。 | assets[],包括 id、name、type、createdBy、createdDate、lastModifiedBy、lastModifiedDate。 | 您需要廣泛或初始探索資產。 如果您需要在結構化階層中瀏覽資產,請改用清單工具。 |
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