Glarus BI + Claude AI¶
Руководство по подключению MCP-сервера и работе с BI-аналитикой через Claude¶
Research Preview
Важно для пользователей из РФ
Эта страница описывает подключение именно Anthropic Claude. Облачный API Anthropic хостится в США, не имеет SLA для РФ и может быть недоступен без корпоративного VPN или российского прокси-сервиса. Для сценариев с персональными данными использование зарубежных LLM не рекомендуется.
Glarus AI поддерживает альтернативы — российский облачный LLM MWS GPT (152-ФЗ, УЗ-1) и локально развёрнутые модели (Ollama и совместимые серверы). Подробнее — на странице "Поддерживаемые LLM-провайдеры".
- Юридические аспекты обработки данных (152-ФЗ, DPA, трансграничная передача ПД) — см. "Соответствие требованиям РФ: 152-ФЗ, DPA".
- Сетевые требования и SLA — см. "Сетевые требования и SLA".
1. Обзор решения¶
Glarus BI предоставляет MCP-сервер (Model Context Protocol), который позволяет подключить платформу бизнес-аналитики напрямую к Claude Desktop или Claude.ai. После подключения вы сможете управлять дашбордами, карточками, базами данных и визуализациями через естественный язык.
Что вы сможете делать:
- Создавать SQL-запросы и карточки визуализаций (bar, line, scatter, pie, table, pivot)
- Собирать дашборды с несколькими табами, заголовками и фильтрами
- Настраивать стили графиков: цвета, оси, цели, тренды, условное форматирование
- Выполнять аналитические SQL-запросы и получать данные в реальном времени
- Управлять коллекциями, моделями и write-back actions
2. Предварительные требования¶
| Компонент | Описание |
|---|---|
| Glarus BI | Развернутый экземпляр Glarus BI (v0.50+) с доступом администратора |
| API-ключ | Сгенерированный API-ключ Glarus BI с правами на нужные коллекции |
| Claude Desktop | Установленное приложение Claude Desktop (macOS / Windows) или доступ к Claude.ai |
| URL сервера | Адрес вашего экземпляра Glarus BI (например, https://bi.company.com) |
| Java Runtime | JRE 21+ (проверьте командой java -version) |
| MCP-сервер | Jar-файл glarusbi-mcp-server.jar — получить у администратора Glarus BI |
| Лицензионный файл | glarusbi.lic — выдаётся вместе с jar; путь к файлу передаётся параметром --glarusbi.license.file при запуске MCP-сервера |
Что уходит в Anthropic при использовании Claude¶
Когда агент Glarus AI обращается к Claude:
- Уходит в Anthropic: текст промпта пользователя, названия таблиц и колонок из семантической модели, сгенерированные фрагменты SQL.
- Уходит при необходимости (если агент выполнил SQL и формирует интерпретацию): фрагменты строк результата — обычно ≤ 50 строк, агрегаты.
- Не уходит при правильной настройке: содержимое замаскированных полей (см. настройку маскирования в "Соответствие требованиям РФ: 152-ФЗ, DPA").
Всё, что отправляется в Claude, дополнительно логируется в MongoDB Glarus AI, развёрнутом в контуре заказчика. Для работы с персональными данными рекомендуется включить режим «только метаданные» в Admin → AI → Privacy.
Сетевой доступ к Claude API¶
Glarus AI обращается к домену api.anthropic.com по 443 порту. Если прямой доступ заблокирован, используется российский прокси-сервис с OpenAI-/Anthropic-совместимым API — см. раздел «Сценарии работы в РФ» в "Сетевые требования и SLA".
3. Подключение MCP-сервера¶
Шаг 1. Получите API-ключ Glarus BI¶
- Откройте Glarus BI и перейдите в Settings > Authentication > API Keys
- Нажмите Create API Key и задайте имя (например,
claude-mcp) - Скопируйте сгенерированный ключ — он понадобится на следующем шаге
Предупреждение
API-ключ предоставляет полный доступ от имени пользователя. Храните его в безопасном месте и не передавайте третьим лицам.
Шаг 2. Настройте Claude Desktop¶
Откройте файл конфигурации Claude Desktop:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Добавьте блок MCP-сервера в секцию mcpServers:
{
"mcpServers": {
"glarusbi": {
"command": "java",
"args": [
"-jar",
"/полный/путь/к/glarusbi-mcp-server.jar",
"--glarusbi.license.file=/полный/путь/к/glarusbi.lic",
"--glarusbi.api.url=https://your-instance.glarus-analytics.ru",
"--glarusbi.api.key=mb_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX=",
"--glarusbi.mcp.mode=extended",
"--glarusbi.mcp.maxRows=10000",
"--glarusbi.mcp.maxFields=1000",
"--glarusbi.mcp.maxItems=500"
]
}
}
}
Параметры запуска:
| Параметр | Назначение |
|---|---|
-jar |
Абсолютный путь к jar MCP-сервера |
--glarusbi.license.file |
Абсолютный путь к лицензионному файлу |
--glarusbi.api.url |
URL вашего инстанса Glarus BI |
--glarusbi.api.key |
API-ключ, полученный на Шаге 1 |
--glarusbi.mcp.mode |
basic — базовые запросы (~40 тулов), extended — полный набор (~106 тулов: дашборды, метрики, модели, публичные ссылки, подписки, загрузка Excel) |
--glarusbi.mcp.maxRows |
Максимум строк в результате выборки |
--glarusbi.mcp.maxFields |
Максимум колонок в схеме, передаваемой LLM |
--glarusbi.mcp.maxItems |
Максимум элементов в списках (коллекции, дашборды и т.п.) |
Параметры maxRows, maxFields, maxItems защищают контекст LLM от переполнения при работе с большими схемами.
Предупреждение
Важно: пути к jar и лицензии должны быть абсолютными. Ранее в документации предлагался вариант {"command": "npx", "args": ["-y", "@anthropic/glarusbi-mcp-server"]} — он устарел и больше не поддерживается.
Шаг 3. Перезапустите Claude Desktop¶
- Полностью закройте Claude Desktop (Quit, не просто закрытие окна).
- Запустите приложение заново.
- В новом диалоге вы увидите иконку MCP-инструментов — это означает, что сервер подключен.
4. Рабочий процесс¶
После подключения MCP-сервера вы можете давать Claude задачи на естественном языке. Ниже приведена типичная последовательность действий.
4.1. Исследование базы данных¶
Начните с изучения структуры данных:
- "Покажи список баз данных" — Claude выведет все подключенные БД с их ID.
- "Покажи таблицы в базе 75" — список таблиц и схем.
- "Выполни запрос:
SELECT DISTINCT type FROM table" — прямой SQL для разведки данных.
4.2. Создание карточек (визуализаций)¶
Попросите Claude создать карточку с нужным типом визуализации:
- "Создай bar chart населения по регионам за 2022 год".
- "Построй line chart динамики доходов по топ-5 регионам".
- "Сделай scatter plot: доходы vs покупательская способность".
Claude создаст SQL-запрос, выберет тип визуализации и сохранит карточку в указанной коллекции.
4.3. Сборка дашборда¶
- "Создай дашборд «Аналитика регионов» в коллекции 1376".
- "Добавь таб «Тренды» и размести на нём карточки 7282, 7283, 7284".
- "Добавь заголовок «Обзор показателей» в начало таба".
- "Добавь фильтр по году и привяжи его к карточкам".
4.4. Настройка стилей¶
Claude может настроить визуальное оформление:
- Цвета графиков: "Установи зелёную палитру для bar chart".
- Линии целей: "Добавь цель на 10 000 000".
- Условное форматирование: "Подсвети красным ячейки со значением > 200".
- Оси и подписи: "Настрой ось Y с форматом валюты".
5. Примеры команд¶
| Команда | Что сделает Claude |
|---|---|
| Покажи список баз данных | Вызовет listGlarusBIDatabases |
Выполни SELECT count(*) FROM table |
Выполнит SQL через executeGlarusBIQuery |
| Создай bar chart продаж по месяцам | Создаст карточку с SQL и визуализацией bar |
| Собери дашборд из карточек 101, 102 | Создаст дашборд и разместит карточки |
| Добавь фильтр по дате на дашборд | Добавит параметр и привяжет к карточкам |
| Установи зелёную палитру | Обновит graph.colors в настройках |
| Покажи URL дашборда с фильтром 2022 | Вернёт ссылку с параметрами |
6. Рекомендации¶
- Начинайте с разведки данных. Попросите Claude показать уникальные значения ключевых полей, прежде чем строить графики.
- Указывайте ID коллекции. При создании карточек и дашбордов всегда уточняйте, в какую коллекцию сохранять результат.
- Проверяйте регистр значений. В ClickHouse "Браки" и "браки" — разные значения. Используйте
SELECT DISTINCTдля проверки. - Используйте template-tags для фильтров. Карточки с параметрами
{{year}},{{region}}легко подключаются к фильтрам дашборда. - Итеративно улучшайте. Создайте базовый график, затем просите Claude добавить цели, тренды, цвета и форматирование.
Подсказка
Вы можете попросить Claude объяснить любой существующий график или дашборд — он выполнит запрос карточки и даст аналитическое описание данных с ключевыми выводами.