Kelnix Datamind Curator

Connect multiple data sources to query, clean, and standardize information for seamless integration into your workflows.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Sources.Connect: Connect a new data source for querying, fetching, and context building. Validates connectivity before saving. Use 'mock_crm' for a built-in demo with sample companies, contacts, and d
  • Sources.List: List all connected data sources with their status and type. Returns source_id, name, type, status, and creation date for each source. Free — no credits consumed.
  • Sources.Test: Test connectivity to a data source and list available tables. Returns connection status, database version info, and up to 20 table names. Free — no credits consumed.

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Connect multiple data sources to query, clean, and standardize information for seamless integration into your workflows. Enhance your retrieval-augmented generation pipelines by building structured context packages and performing semantic vector searches across indexed records. Protect sensitive data through automated PII redaction while streamlining data exploration using either natural language or SQL queries.

Как подключить

Как подключить Kelnix Datamind Curator к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://kelnix-datamind-curator--kelnix.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить Kelnix Datamind Curator к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://kelnix-datamind-curator--kelnix.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить Kelnix Datamind Curator к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://kelnix-datamind-curator--kelnix.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (12)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

sources.connectConnect a new data source for querying, fetching, and context building. Validates connectivity before saving. Use 'mock_crm' for a built-in demo with sample companies, contacts, and deals data. Costs 1 credit.
sources.listList all connected data sources with their status and type. Returns source_id, name, type, status, and creation date for each source. Free — no credits consumed.
sources.testTest connectivity to a data source and list available tables. Returns connection status, database version info, and up to 20 table names. Free — no credits consumed.
data.queryQuery data using natural language or SQL. In 'auto' mode, the system detects whether your query is plain English or SQL. Natural language queries are translated to SQL by Claude Haiku using your schema. Returns columns, rows, the executed SQL, and the mode used. Costs 2 credits.
data.fetchFetch raw rows from a specific table with optional filters and pagination. Returns columns, rows, row count, and total available records. Costs 1 credit.
data.searchSemantic vector search across your indexed data using ChromaDB embeddings. Finds records that are semantically similar to your natural language query, even if they don't contain the exact keywords. Data must be indexed first (happens automatically when you use context.build or data.fetch). Costs 2 credits.
pipeline.cleanClean and standardize data formats — dates to ISO 8601, phones to digits, emails to lowercase, currencies to floats. Auto-detects field types from names and values when rules are not provided. Fills nulls with sensible defaults. Returns cleaned data with transformation stats. Costs 2 credits.
pipeline.deduplicateRemove duplicate records based on specified key fields or full record hash. When keys are provided, two records are considered duplicates if they have identical values for all specified key fields. Returns deduplicated data with stats. Costs 1 credit.
pipeline.redact_piiDetect and redact personally identifiable information (PII) from records. Auto-detects emails, phone numbers, SSNs, credit cards, IP addresses, names, and addresses using field name heuristics and regex patterns. Returns redacted data with stats on what was found and removed. Costs 1 credit.
context.buildBuild an AI-ready context package from one or more data sources. Fetches schemas, sample data, and relevant records from each source, then assembles them into structured chunks optimized for LLM consumption. Perfect for RAG pipelines. Also indexes data for semantic search. Costs 3 credits.
context.summarizeGenerate an AI-powered summary of a dataset with key insights. Uses Claude Haiku to analyze the data and produce a narrative summary, key insights as bullet points, and data quality observations. Costs 2 credits.
credits.check_balanceCheck your current credit balance and subscription plan. Returns remaining credits and active plan (free, basic, or pro). Call this before expensive operations to verify you have enough credits. Free — no credits consumed.