datadata-team 功能概览
本 skill 通过 Datadata MCP Server 直接调用平台能力，在使用之前，请先确认已经连接 Datadata MCP Server。
生成独立 Python 脚本（爬虫/ETL/批处理）请使用
datadata-rest-apiskill。 MCP 专为聊天交互设计，不适用于生成独立运行的脚本文件。
覆盖能力
- 搜索数据源 — 支持用户名/关键词搜索公开和私有数据源
- 元数据查询 — 检查数据源信息、列出表、描述列结构
- 元数据增强 — 设置表注释和列注释，提升数据可理解性
- 创建 Data Space —
dataspace-create创建数据空间数据源 - Data Space SQL 执行 —
dataspace-execute-sql在单一数据空间内运行任意 DuckDB SQL（建表/写入/改表/删表等 DDL/DML） - Schema 扫描 — 触发异步扫描，刷新数据源表元数据
- 执行 SQL 查询 — 通过
execute-adhoc执行 SELECT 查询（只读），返回执行 ID 和结果下载链接 - DQL 脚本执行 — 支持 DQL（Starlark）脚本类型
使用场景
| 场景 | 示例 |
|---|---|
| 查询 Datadata 中的数据 | "帮我查一下销售数据"、"统计上个月的用户增长" |
| 搜索数据源 | "搜索名叫 customers 的数据源"、"看看我有哪些数据源" |
| 探索数据源结构 | "看看这个 datasource 有哪些表"、"描述一下 customers 表的字段" |
| 设置表和列的注释 | "给 users 表加个注释"、"把 email 列的注释设为'用户邮箱'" |
| 跨数据源关联分析 | "把 MySQL 的订单表和 CSV 的用户信息 join 一下" |
| Data Spaces 数据写入 | "把爬虫结果存到 data space 里"、"批量插入这些数据" |
| 获取查询结果 | "下载上次查询的结果" |
| 定时任务 | "每天早上 8 点帮我查一下销售数据" |
MCP 工具速查
以下工具由 Datadata MCP Server（https://www.datadata.com/api/mcp/v1）提供，Agent 直接调用即可：
| 工具 | 用途 | 关键参数 |
|---|---|---|
search-datasource |
搜索数据源 | search — 用户名或关键词 |
get-datasource-info |
获取数据源元信息 | datasourceId |
list-tables |
列出表和视图 | datasourceId, schemaName（可选） |
describe-table |
获取表列结构（缓存，含注释） | datasourceId, schemaName, tableName |
scan-datasource |
触发 Schema 扫描 | datasourceId |
set-table-comment |
设置表/列注释 | datasourceId, schemaName, tableName, tableComment（可选）, columnComments（可选） |
dataspace-create |
创建数据空间数据源 | name, displayName, description, visibility（public/private）, tags（可选） |
dataspace-execute-sql |
在数据空间内执行 SQL（写） | datasourceId, sql（DuckDB SQL，建表/写入/改表/删表）, args（可选，占位符参数） |
execute-adhoc |
执行 SQL/DQL 查询（只读） | name, script, scriptType（sql/dql）, queryEngine（duckdb/clickhouse）, datasources, parameters（可选） |
概念
- Datasource — 查询目标的数据源。不同类型的 datasource（dataspace、MySQL、ClickHouse、CSV 等）有不同的表命名约定。
- Data space —
dataspace类型数据源（旧类型名ducklake已废弃），基于 DuckDB 文件存储，可建表、写数据。 - 读 / 写分离 — 查询/读取任何数据用
execute-adhoc（查询引擎，把 dataspace 作为只读数据源挂载）；修改某个 dataspace 内的表结构或数据用dataspace-execute-sql（单一 dataspace，同步执行）。两者用途完全不同，勿混淆。 - Query（
execute-adhoc） — 只读抽象，包含 SQL/DQL 脚本、datasource 绑定和查询引擎类型。每次调用创建一个 execution 并返回executionId。 - Execution — 查询的后台执行实例。执行完成后通过返回的下载链接获取 NDJSON/CSV 结果。（
dataspace-execute-sql是同步的，无 execution，结果直接返回。）
工作流
基础查询流程
搜索数据源 → 用户确认 → 获取元信息 → （可选）列出表/描述列 → 生成查询脚本 → 执行查询 → 下载结果
每一步完成后立即停止，等待用户明确指令后再进行下一步。详见下方 规则 章节。
Data Spaces 操作
dataspace-create（创建数据空间）
→ dataspace-execute-sql（CREATE TABLE / INSERT 建表写数据）
→ execute-adhoc（挂载 dataspace 查询验证数据）
→ dataspace-execute-sql（DROP TABLE 清理）
建表/写入/改表/删表全部通过 dataspace-execute-sql 执行任意 DuckDB SQL 完成；查询走 execute-adhoc。仅限 dataspace 类型数据源。详见 Data Spaces 指南。
DQL 脚本
如需编写 DQL（Starlark）数据处理脚本，请安装 datadata-dql skill。
execute-adhoc 的 scriptType 设为 dql 即可在 MCP 中执行 DQL 脚本，
脚本编写规范和 API 参考以 datadata-dql skill 为准。
规则
🔴 搜索数据源：必须让用户确认，禁止自动选用
search-datasource 返回的结果绝不能由 Agent 自动选取。选错数据源可能导致查询错误数据等严重后果。
正确流程：
- 调用
search-datasource获取结果 - 将结果以序号 + 关键信息（
name、displayName、username、visibility）列表呈现 - 等待用户明确选择序号后再使用对应的
id进行后续操作
即使搜索结果只有 1 条，也应让用户确认。
🔴 最小操作原则：完成一步即停，禁止猜测意图
Agent 只执行用户明确要求的操作，完成当前步骤后立即停止。禁止根据上一步结果自动推断下一步。
典型违规：
- 用户："用 customers 数据源" → Agent 确认后又自动 list-tables、describe-table
- 用户："看看有哪些表" → Agent list-tables 后又自动 describe 所有表
🔴 execute-adhoc 仅限 SELECT
execute-adhoc 只支持 SELECT（只读查询引擎，dataspace 以只读方式挂载），禁止 INSERT/UPDATE/DELETE/DDL。数据写入和表管理请使用 dataspace-execute-sql。
查询结果处理
execute-adhoc 返回执行 ID 和结果下载链接（NDJSON/CSV）。Agent 应自动下载到本地再按需预览，绝不能将完整数据直接读入上下文。
流程：
- 调用
execute-adhoc，从返回的文本消息中提取下载链接 - Agent 用
curl将结果下载到/tmp/datadata-<executionId>.ndjson（或.csv） - 报告：
outputPath、行数（wc -l）、格式 - 用
head/tail预览前几行，展示数据概览 - 用户要求时才读取完整内容或做进一步分析
- 大数据集优先用
grep、awk、jq等命令行工具本地处理
注意：下载链接从
execute-adhoc返回的文本消息中直接提取，不要自行拼接 URL。
SQL 编写规范
SQL 编写前必须先通过 get-datasource-info 了解数据源类型，不同类型的表命名规则不同。完整的查询引擎、表命名、标识符引用等规范见 查询指南。
错误处理
- 任何 404：立即停止。检查 datasource ID 或 execution ID 是否正确
- 403
permission denied：正常的权限拒绝（如操作他人数据源），向用户说明权限不足 - 查询超时或失败：报告
executionId，建议调整查询或稍后重试
常见问题
Q: MCP server 连不上怎么办？
Datadata MCP Server 首选 OAuth 自动授权（无需手动申请 Key）。 如当前 Agent 不支持 OAuth，可参考 API Key 申请指南 通过 Device Flow 自动申请。 如已配置 Key 则检查 MCP server 状态或重启 Agent。
Q: 查询返回了大量数据怎么办？
不要直接读入上下文。使用返回的下载链接，配合 curl + head/tail/jq 等命令行工具在终端中处理。
Q: 需要写数据（Data Spaces）怎么办？
用 dataspace-execute-sql 执行任意 DuckDB SQL：CREATE TABLE 建表、INSERT/UPDATE/DELETE 改数据、DROP TABLE 删表。需要新建数据空间时先用 dataspace-create。写完后如改了 schema，可调 scan-datasource 刷新元数据。
References
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| ./references/query-guide.md | 查询引擎、表命名、标识符引用、安全性等完整规范 |
| ./references/data-spaces.md | Dataspace 创建与 SQL 执行（建表/写入/删表） |
| ./references/api-key-setup.md | API Key Device Flow 自动申请指南 |
相关 skill（可选安装）
本 skill 可独立使用，以下 skill 提供互补能力：
datadata-rest-api— 生成独立 Python 脚本（爬虫/ETL/批处理），含 REST API 参考datadata-dql— DQL（Starlark）脚本编写，含 DataFrame/Series API 参考