Qlik MCP ツール

Qlik MCP サーバーには、Qlik Cloud Cloud テナント内で LLM がアクションを実行できるようにするツールが含まれています。使用する Qlik MCP ツールを選択することで、エクスペリエンスをカスタマイズできます。

アクセス権限と Qlik MCP ツール

MCP ツールへのアクセスは、権限によって制御されます。LLM クライアントから Qlik MCP ツールにアクセスするには、カスタム ロールで Qlik MCP: 許可権限が必要です。

さらに、Qlik MCP ツールは接続ユーザーとして承認されるため、既存のユーザー ロールとスペース権限が使用されます。また、ツールが使用する機能やコンテンツ タイプを使用するには、Qlik Cloud の権限も必要です。たとえば、Qlik Cloud の系列にアクセスする権限がない場合、Qlik MCP ツールの Qlik 系列を取得は使用できません。権限によっては、Qlik Cloud の機能を使用できない場合、一部のツールはアクセス不可と応答することがあります。

ツールの可用性は、テナントのライセンスによっても制限される場合があります。

Qlik MCP ツールを選択する

Qlik MCP ツールは、LLM が Qlik Cloud テナントでアクションを実行するために呼び出すことができる、目的別に構築されたアクションのカタログです。これらのアクションには次が含まれます。

• アプリケーションとデータセットの検索

• 項目とチャートのメタデータの検査

• フィルターの適用とクリア

• シートとチャートの作成

• 用語集の用語やデータ製品などのガバナンス対象のアセットの管理。

各ツールは、明確に定義された入力と出力を備えた特定の機能を提供します。

使用可能な Qlik MCP ツール

以下の表は、現在の Qlik MCP ツールのカテゴリとツール名の概要を示しています。

各ツールの機能

アプリの検出とメタデータ

これらのツールを使用すると、適切な Qlik 分析アプリケーションを見つけ、チャートを作成したりフィルターを適用したりする前に、そのアプリケーションの内容を簡単に把握できます。このカテゴリは、Qlik リソース全体を検索して関連するアプリケーションを見つける、エンドツーエンドの検出フローをサポートします。

次のツールを使用できます。

• Qlik_search: Qlik リソース (アプリケーション、データセット、データ製品、用語集) を名前またはコンテンツで検索します。

• Qlik_describe_apps: 項目、所有者、公開ステータスを含むアプリケーションの包括的なメタデータを取得します。

• Qlik_get_fields: アプリケーションで軸として使用できるすべてのデータ項目を一覧表示します。

• Qlik_list_sheets: アプリ内のすべてのシートを一覧表示します。

• Qlik_get_sheet_details: すべてのチャートとその種類を含む、特定のシートの詳細を取得します。

• Qlik_search_spaces: クエリ文字列に基づいてスペースを検索します。

プロンプトの例:

「顧客チャーンを分析する必要があります。」 このシンプルなプロンプトで、次が可能です。

• qlik_search を使用して、「チャーン」または「顧客維持」に関連するアプリケーションを検索します。

• 最適な一致を得るには、qlik_describe_app を実行して、正しいアプリケーションであることを確認し、メタデータ (所有者と公開ステータス) を確認します。

• qlik_get_fields を使用して、使用可能な項目を一覧表示し、Customer、ChurnFlag、SubscriptionType、Region、ChurnDate などの候補となる軸とメジャーを特定します。

• qlik_list_sheets を使用して、既存のダッシュボードを確認します。

• たとえば、「チャーンの概要」のような有望なシートについては、qlik_get_sheet_details を呼び出し、どのようなチャートがすでに使用可能で、どのようなギャップが残っているかを要約します。

ビジネス用語集

この一連のツールを使用すると、ユーザーはガバナンスされたビジネス用語集をエンドツーエンドで設定および維持できます。

• 用語集の作成

• カテゴリによる整理

• 用語の追加およびキュレート (編集、削除、「draft -verified-deprecated (ドラフト - 検証済み - 非推奨)」などのライフサイクル ステータスの管理を含む)

• これらの用語を実際の分析アセット (アプリケーション、データセット、項目、マスター アイテム) に接続します。

次のツールを使用できます。

• Qlik_create_glossary: 新しいビジネス用語集を作成します

• Qlik_get_full_glossary_export: すべての用語、カテゴリ、リンクを含む完全な用語集を取得します (コストのかかる操作)

• Qlik_get_glossary_categories: 用語集のすべてのカテゴリを取得します

• Qlik_create_glossary_category: 用語集内に新しいカテゴリを作成します

• Qlik_search_glossary_terms: 用語集内の用語を検索します

• Qlik_get_glossary_term: 用語集から特定の用語を取得します

• Qlik_create_glossary_term: 説明、タグ、関連付けを含む新しい用語集用語を作成します

• Qlik_update_glossary_term: 既存の用語集の用語を変更します

• Qlik_delete_glossary_term: 用語集の用語を削除します

• Qlik_update_term_status: 用語のステータス (draft、verified、deprecated) を更新します。スチュワードのみが用語を検証できます。用語が検証されると、スチュワードのみがその用語を変更できます

  情報メモ

  この操作には、次の 3 つのステータスがあります。

  • draft: 用語はドラフト状態です。

  • verified: 用語はスチュワードによって検証済みです。

  • deprecated:この用語は非推奨であるため、使用しないでください。

  ステータス名は大文字と小文字が区別され、上記のとおり正確に指定する必要があります。

• Qlik_get_glossary_term_links: 用語集の用語にリンクされているリソースを取得します

  この関数は次の 2 つのモードをサポートしています。

  • 単一リンクモード: resource_id または resource_type などの個別のパラメーターを指定します。

  • バッチ モード: 「links」パラメーターを介してリンク辞書のリストを提供します

  情報メモ

  サブリソースにリンクする場合、各リンクに対して 3 つのサブリソース項目 (subResourceId、subResourceName、subResourceType) をすべて指定する必要があります。

• Qlik_create_glossary_term_links: 用語をアプリ、データセット、項目、マスター アイテムにリンクします

プロンプトの例:

「営業ドメインのビジネス用語集の構築と管理を手伝ってください。「営業用語集」という用語集を作成し、「収益」、「顧客」、「パイプライン」というカテゴリを追加します。次に「年間経常収益 (ARR)」と「顧客チャーン」用語を作成し、明確な定義と、財務や営業オペレーションなどのタグを付けて、ドラフトに設定し、各用語を関連するデータセット項目と KPI マスター アイテムにリンクします。」

データセットとデータ品質

これらのツールは、データセットの内容 (メタデータとデータ製品のメンバーシップ)、データセットに含まれる内容 (スキーマ)、データの外観 (統計分布のプロファイリングと簡単な行サンプル) を検査することで、データセットの理解、検証、管理を支援します。これらのツールは、データセットのドキュメント (名前-説明) の改善、およびデータ品質計算のトリガーと監視による品質メトリクスの経時的な更新といった、スチュワードシップ ワークフローもサポートします。

次のツールを使用できます。

• Qlik_get_dataset: 信頼スコアを含むデータセットのメタデータをロードします

• Qlik_get_dataset_schema: データセットのスキーマ (列定義) をロードします

• Qlik_get_dataset_profile: データセットのプロファイル データ (統計、分布) をロードします

• Qlik_get_dataset_sample: プレビュー用にデータセットの最初の 10 行をロードします

• Qlik_get_dataset_freshness: データセットの最終更新タイムスタンプを取得します

• Qlik_get_dataset_trust_score: データセットのトラスト スコアを取得します

• Qlik_get_dataset_memberships: データセットのデータ製品メンバーシップを取得します

• Qlik_update_dataset_metadata: データセットの名前と説明を更新します

• Qlik_update_dataset_quality: データセットのデータ品質計算をリクエストします

• Qlik_get_dataset_quality_computation_status: 品質計算のステータスを確認します

プロンプトの例:

「新しいダッシュボード用に顧客注文データセットの準備状況を評価します。そのメタデータと現在のトラスト スコアを表示し、最終更新時刻を確認し、どのデータ製品に属しているかをリストします。次に、スキーマと 10 行のサンプルをロードして、order_date、customer_id、net_amount などのキー項目を健全性をチェックします。データセットプロファイルを実行して、欠損値や外れ値を特定し、品質メトリクスが古くなっている場合は、データ品質計算をトリガーし、完了するまでジョブステータスを確認し続けます。 最後に、データセットの説明を更新して、既知の制約と推奨される使用方法を文書化します。」

データ探索と分析

これらのツールは、ユーザーが新しいビジュアライゼーションを永続的に構築することなく、データと既存の分析コンテンツを迅速かつアドホックに調査することをサポートします。一時的な計算を作成したり、クエリオブジェクトを使用して「もしも」の質問に答えたり、個別値をリストアップして項目を検査したり、特定の値を検索したりできます。

次のツールを使用できます。

• Qlik_create_data_object: アドホック分析クエリ用の一時的な計算オブジェクトを作成します

  情報メモ

  選択を適用する前に、get_field_values() または search_field_values() を使用して、値が存在することを確認してください。

  警告メモ

  Qlik はすべての計算を実行するため、次に注意してください。

  • 返されたデータに対して集計、合計、平均化、または計算を実行しないでください。値は最終的なものです。

  • 異なる計算を行うには、新しい式でツールを再度呼び出します。

  • データサイズを制限し、パフォーマンスを向上させるために、常に適切なフィルター選択を適用してください。

• Qlik_get_field_values: 特定の項目の個別値を取得します (フィルタリング前に使用)

  情報メモ

  カーディナリティの高い項目の場合は、代わりに常に qlik_search_field_values() を使用してください

  警告メモ

  値が存在することを確認するために、選択フィルターを作成する前にこのツールまたは qlik_search_field_values() を使用してください。これにより、存在しない値を含むフィルターを適用する際のエラーを回避できます。

• Qlik_search_field_values: 項目全体で特定の値を検索します (set 分析の前に検証)

  警告メモ

  set 分析または選択でデータ オブジェクトを作成する前に、qlik_search_field_values を使用して値が存在することを確認してください。これにより、存在しないフィルター値によるエラーを回避できます。特に、年、日付、通貨コード、製品名などで重要です。

  ベスト プラクティスのワークフロー例:

  1. qlik_search_field_values(fieldName="payment_year", searchTerms=["2022"])

  2. 「2022」が結果に存在することを確認します

  3. {payment_year={2022} を使用してデータ オブジェクトを作成します

• Qlik_get_chart_data: 既存のチャート ビジュアライゼーションからページ分割されたデータを取得します

• Qlik_get_chart_info: チャートのデータを取得せずにメタデータを取得します

プロンプトの例:

「先月、北部地域の売上が減少した理由を調査するのを手伝ってください。まず、既存の「地域別収益」チャートを確認します。そのメタデータ (軸、メジャー、フィルター、行数) を表示し、その後、過去 2 か月分のチャート データを取得します。選択を適用する前に、地域の個別値をリストアップし、項目値を検索して、「North」、「NORTH」、または「Northern」のいずれが使用されているかを確認します。次に、北部地域の前月比売上と利益率を比較する一時的な計算を作成し、どの製品カテゴリーが変化に最も貢献したかを強調表示します。」

データ製品

これらのツールは、データ製品のライフサイクル全体を、ガバナンスされた共有可能なデータセットのパッケージとして管理します。

1. 作成します。

2. メタデータとドキュメントを検査します。

3. 定義 (名前、説明、含まれるデータセット) を維持します。

4. スペース間での移動や有効化/無効化により、データ製品の利用場所と利用可否を制御できます。

また、不要になったデータ製品を削除することで、ライフサイクル終了時のクリーンアップもサポートします。

次のツールを使用できます。

• Qlik_create_data_product: 新しいデータ製品を作成します

• Qlik_get_data_product: 特定のデータ製品のメタデータを取得します

• Qlik_get_data_product_documentation: データ製品のマークダウン形式のドキュメントを取得します

• Qlik_update_data_product: データ製品のプロパティ (名前、説明、データセット) を更新します

• Qlik_update_data_product_spaceデータ製品を別のスペースに移動します

• Qlik_update_activate_data_product: 特定のスペースでデータ製品をアクティブ化します

• Qlik_update_activate_data_product: データ製品を非アクティブ化します

• Qlik_delete_data_product: データ製品を削除します

プロンプトの例:

「Sales Analytics – Curated」というデータ製品を作成し、明確な説明を付けて、注文、顧客、製品のデータセットを含めてください。次に、データ製品のメタデータを表示し、消費者が目にする内容を確認できるようにそのマークダウン ドキュメントを取得します。説明を更新して使用ガイダンスを追加し、返品データセットも追加します。データ製品を共有の「Analytics」スペースに移動し、より広範なアクセスを可能にするためにそこでアクティブ化し、後で新しいバージョンに置き換える場合は、古いバージョンを非アクティブ化します。最後に、製品が完全に廃止され、参照されなくなった場合は削除します。」

系列

このツールを使用すると、データセットまたはアプリの上流の系列を取得することで、データの取得元とフローを追跡できます。各呼び出しは 1 ステップだけ戻るため、通常は再帰的に繰り返して完全なチェーンを構築します。これは、次のような場合に役立ちます。

• 影響分析。

• 予期しない数値のトラブルシューティング。

• ガバナンスまたは監査。

• レポートまたはデータセットに提供している真のソースの特定。

次のツールを使用できます。

• Qlik_get_lineage: データセットまたはアプリの系列履歴をロードします (完全なチェーンのために再帰的に呼び出す)

プロンプトの例:

「顧客注文データセットの完全なアップストリーム系列を表示してください。データセットから開始し、元のソース システムに到達するまで再帰的に遡ってください。各ステップについて、直接の親が何であるかを要約し、関連する主要な変換、中間データセット、またはアプリをすべて記録します。次に、net_amount 項目が変更された場合にもっとも影響を与える可能性が高いアップストリーム ソースを教えてください。」

マスター アイテム (軸とメジャー)

これらのツールは、マスター (ライブラリ) の軸とメジャーを操作することで、ユーザーがアプリ内の主要なビジネス ロジックを標準化し、再利用するのに役立ちます。既存の軸とメジャーを一覧表示 (重複を回避し、一貫性を促進) したり、再利用可能な軸とメジャーを新たに作成して、複数のシートにまたがるチャートで同じ項目定義と計算式を使用できるようにすることで、ガバナンス、保守性、指標の整合性を向上させることができます。

マスター アイテムを新しい定義で更新できるため、迅速な修正が可能です。マスター アイテムを削除することもできます。たとえば、アプリケーションで使用されていないマスター アイテムを削除するよう LLM クライアントに依頼できます。

次のツールを使用できます。

• Qlik_list_dimensionst: アプリで使用可能なすべてのライブラリ軸を一覧表示します

• Qlik_create_dimension: 再利用可能なライブラリ軸を作成します

• Qlik_update_dimension: Qlik アプリで既存のライブラリ軸を更新します

• Qlik_delete_dimension: Qlik アプリからライブラリ軸を削除します

• Qlik_list_measures: アプリで使用可能なすべてのライブラリ メジャーを一覧表示します

• Qlik_create_measure: 式を使用して再利用可能なライブラリ メジャーを作成します

• Qlik_update_measure: Qlik アプリで既存のライブラリ メジャーを更新します

• Qlik_delete_measure: Qlik アプリからライブラリ メジャーを削除します

プロンプトの例:

“営業パフォーマンス アプリのメトリクスの標準化を手伝ってください。まず、既存のライブラリ軸とメジャーを一覧表示して、重複がないようにします。次に、適切なセグメント項目に基づいて新しいライブラリ軸「顧客セグメント」を作成し、標準定義 (粗利益を収益で割ったもの、パーセンテージとして書式設定) を使用して再利用可能なメジャー「粗利益率」を作成します。作成した後、すべてのダッシュボードが同じロジックを使用するように、チャートを構築する際に参照すべき正確なマスター アイテム名を教えてください。」

選択とフィルタリング

これらのツールは、Qlik アプリのインタラクティブなフィルターの状態を制御します。

• 1 つ以上の項目に選択を適用します (正確な値またはパターン述語スタイルのマッチングを使用)。

• 現在アクティブなフィルターを検査します。

• 選択をグローバルまたは特定の項目に対してクリアします。

組み合わせることで、ガイド付きの分析フローと再現可能な調査手順がサポートされます。

次のツールを使用できます。

• Qlik_select_values: 項目に選択 (フィルター) を適用します - 正確な値とパターン マッチングをサポートします

  情報メモ

  set 分析と選択の使用:

  • 複数の後続操作でアプリ全体またはセッション全体をフィルタリングする場合は、select_values() を使用します。

  • 特定の計算に対して 1 回限りのフィルターが必要な場合は、数式で set 分析を使用します。

  選択はクリアされるまですべての操作で保持され、すべての後続のデータ取得に影響します。ベスト プラクティスとして、単一の分析クエリでは、状態管理のオーバーヘッドを回避するために、選択よりも set 分析を使用することをお勧めします。

  警告メモ

  • 最初に qlik_get_field_values() または qlik_search_field_values() を使用して、選択する値が存在することを確認してください。存在しない値を選択すると、何も表示されずに失敗します。

  • 返される選択内容は、現在適用されている実際の選択内容であり、真です。選択に失敗した項目 (値が存在しないなど) は、返されるリストには表示されません。

• Qlik_clear_selections: 選択をクリア - すべての項目または特定の項目

  警告メモ返される選択内容は、現在適用されている実際の選択内容であり、真です。選択に失敗した項目 (値が存在しないなど) は、返されるリストには表示されません。

• Qlik_get_current_selections: アプリで現在アクティブな選択またはフィルターを取得します

プロンプトの例:

「エグゼクティブ セールス アプリの分析コンテキストを設定してください。年 = 2025、地域 = EMEA を選択し、製品カテゴリにパターンベースの選択を適用して、「Cloud」で始まるカテゴリのみを含めます。次に、現在選択されている項目を表示して、何がアクティブであるかを確認できるようにします。KPI を確認した後、製品カテゴリの選択のみをクリアし (年と地域は保持)、最後にすべての選択をクリアして、アプリをフィルターなしの状態に戻します。」

ビジュアライゼーションとシート

これらのツールを使用すると、Qlik アプリケーションでダッシュボードを作成できます。

• 新しいシートをキャンバスとして作成します。

• 軸、メジャー、表示オプションで構成されたビジュアライゼーション (チャート、テーブル、KPI) を追加します。

• ユーザーが分析をインタラクティブに絞り込めるように、シートにフィルター パネルを配置します。

これらを組み合わせることで、使いやすいセルフサービス ダッシュボード ページを構築するための基本的なワークフローをカバーします。

次のツールを使用できます。

• Qlik_create_sheet: アプリに新しい空のシート (ダッシュボード) を作成します

• Qlik_add_chart: シートにビジュアライゼーション (棒、折れ線、円、テーブル、KPI など) を追加します

  情報メモ

  • ツールを呼び出す前に、クエリ構造を計画してください。

  • まず、qlik_search_field_values または qlik_get_field_values を使用して日付値の存在をテストします。

  • 1 回限りのクエリでは、アプリレベルの選択ではなく set 分析を使用します。

• Qlik_add_filter: ユーザー主導のフィルタリングのために、シートにフィルター パネルを追加します

プロンプトの例:

「分析アプリに「売上概要」という名前の新しいシートを作成します。総収益と総注文の KPI、月別収益を示す折れ線グラフ、地域別収益を示す棒グラフ (降順にソート) を追加します。次に、ユーザーがビューを調整できるように、年、地域、製品カテゴリを含むフィルター パネルを追加します。視覚化に明確なタイトルが付けられ、シートが役員向けに準備されていることを確認してください。」