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redash-mcp

redash-mcp 是一个本地 MCP 服务器，将 Redash 连接到 Claude、Cursor、Gemini CLI、Codex 等支持 MCP 的客户端，让用户通过自然语言查询数据、管理仪表盘和执行 SQL。它面向让大语言模型安全接触生产数据的场景，提供 SQL 安全防护（拦截 DROP / TRUNCATE / ALTER 以及不带 WHERE 的 DELETE / UPDATE，支持 strict / warn / off 模式、PII 检测和自动 LIMIT）、基于 BIRD 方法的智能查询（自动选择数据表并引导 SQL 生成，可选 Claude Haiku 回退）、以及一条命令完成客户端配置。该服务器完全本地运行，直接与用户自己的 Redash 实例通信，API 密钥和查询结果不离开本机。功能覆盖查询、保存、分叉、仪表盘、控件和告警，共 6 大类 20 多个工具。

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工具介绍

用途

redash-mcp 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，用于把 Redash 连接到 Claude、Cursor、Gemini CLI、Codex 以及任何支持 MCP 的客户端，让用户可以用自然语言查询数据、管理仪表盘并运行 SQL。它面向需要让大语言模型接触生产数据、但又希望有安全约束的使用场景。

主要能力

SQL 安全防护

  • 始终拦截：DROP、TRUNCATE、ALTER TABLE、GRANT/REVOKE、不带 WHERE 的 DELETE/UPDATE。
  • 告警（warn 模式）或拦截（strict 模式）：SELECT *、没有 WHERE 或 LIMIT 的查询、访问 PII 列。
  • 自动 LIMIT：当设置了 REDASH_AUTO_LIMIT 时，会自动追加 LIMIT N。
  • 支持 strict / warn / off 三种模式，并带有 PII 检测。

智能查询（BIRD Smart Query）

基于 BIRD text-to-SQL 方法论，分析问题、自动选择正确的数据表，并引导 SQL 生成；可选使用 Claude Haiku 作为表选择回退。

端到端工具集

共 6 大类 20 多个工具，覆盖查询、保存、分叉、仪表盘、控件和告警。

本地运行

直接与用户的 Redash 实例通信，API 密钥和查询结果不离开本机。结果会缓存在内存中，以减少重复 API 调用：TTL 通过 REDASH_MCP_CACHE_TTL 配置（默认 300 秒），最大内存通过 REDASH_MCP_CACHE_MAX_MB 配置（默认 50MB）。

一键配置

npx redash-mcp setup 命令可帮助配置 Claude Desktop、Claude Code（CLI）、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI，无需手动编辑 JSON。也提供 Shell 脚本安装方式，可一次性安装 Node.js、Claude Desktop 和 MCP 配置。

使用方式

获取 API Key

进入 Redash → 右上角 Profile → Edit Profile → 复制 API Key。

在 Claude Desktop 中配置

打开 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 并添加配置，保存后完全退出并重启 Claude Desktop。

在 Cursor 中配置

打开 ~/.cursor/mcp.json（若不存在则创建）并添加配置。macOS 上如果找不到 npx，可运行 which npx 获取完整路径并使用该路径。

环境变量

项目通过环境变量进行配置，包括 REDASH_AUTO_LIMIT、REDASH_MCP_CACHE_TTL、REDASH_MCP_CACHE_MAX_MB、ANTHROPIC_API_KEY 等（具体完整列表见仓库说明）。

自然语言示例

可以直接用自然语言向 Claude 提出请求，例如：

  • “Show me the columns in the users table”
  • “Run a query to get order counts for the last 7 days”
  • “List all saved queries”
  • “Show widgets in the revenue dashboard”
  • “Create an alert when daily signups drop below 100”

典型工作流示例

  1. 查询数据：提问“How many new users signed up this month?” → list_data_sources 确定目标数据源 → smart_query 分析问题、自动选择 User 表并给出 SQL 生成指引 → run_query 执行生成的 SQL。
  2. 复杂业务问题：提问“What percentage of last week's new users made a purchase?” → smart_query 分析并自动选择 User 和 Payment 表，给出 JOIN 查询指引 → run_query 执行 SQL。
  3. 创建查询与仪表盘：提问“Create a monthly revenue trend query and add it to a dashboard” → smart_query 分析收入相关表 → create_query 保存“Monthly Revenue Trend”查询 → create_dashboard 创建“Revenue Dashboard” → get_query 从已保存查询获取可视化 ID → add_widget 将图表控件添加到仪表盘。

适用场景

  • 需要使用自然语言查询 Redash 中数据的开发者或数据分析人员。
  • 希望在让大语言模型访问生产数据时保留安全约束（拦截破坏性 SQL、检测 PII、自动 LIMIT）的团队。
  • 需要以对话方式管理 Redash 查询、仪表盘、控件和告警的用户。
  • 使用 Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI 等 MCP 客户端的用户。

限制与隐私

  • 这是一个本地 MCP 服务器，直接与用户的 Redash 实例通信，没有中间服务器。
  • 不会向第三方出售或分享用户数据。当 LLM Fallback 功能启用时，仅当用户显式配置了 ANTHROPIC_API_KEY 后，才会将表名列表发送到 Anthropic API。
  • 配置文件存储在本地 ~/.redash-mcp/（用户可随时删除）；查询缓存仅存在于内存中，服务器关闭时清除；Schema 缓存仅存在于内存中，10 分钟 TTL 后自动过期。
  • redash-mcp 是非官方社区构建的集成，与 Redash 没有关联、背书或赞助关系。“Redash”是其各自所有者的商标，此处仅用于描述兼容性。该项目仅通过 Redash 的公共 REST API 与其通信。
  • 完整的环境变量列表、准确的安装命令和配置片段请以仓库 README 为准，本介绍未逐一展开的内容暂未提供。

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