GoodData发布MCP Server，实现受治理的端到端AI驱动分析执行

(SeaPRwire) –   加利福尼亚州旧金山 – 2026年1月27日 – () – 随着企业扩大人工智能在分析领域的应用规模，许多企业仍然遇到一个熟悉的瓶颈：虽然人工智能可以生成查询或洞察，但分析的执行在很大程度上仍然是手动的。指标必须得到维护，仪表板需要更新，业务逻辑需要通过耗时的流程进行管理，这些都会减缓交付速度并增加运营风险。

GoodData现已公开发布其MCP Server，这是一项旨在将人工智能分析从辅助分析转变为受控执行的新功能。该MCP Server旨在支持人工智能开发人员以及商业智能和数据团队，使人工智能能够在受控环境中设计、管理和运营分析工作流，从而显著加快分析成果的交付速度。

MCP Server利用Model Context Protocol（MCP）使人工智能代理和大语言模型能够直接连接到GoodData平台。通过这种连接，人工智能可以在整个生命周期内处理受控的分析资产，如语义模型、指标、仪表板和警报。这种方法消除了对屏幕截图、手动SQL传输或脆弱的用户界面自动化的需求，使分析流程能够以编程方式构建、更新和执行。

早期用例表明，这种以执行为中心的模型可以将价值实现时间缩短一个数量级，使组织能够更快地从实验阶段过渡到生产分析阶段。通过将分析资产视为可执行基础设施，团队可以自动执行变更、运行持续分析，并在系统间安全地传播更新，而无需重复的人工干预。

与在仪表板之上运行的传统人工智能驱动的商业智能工具不同，GoodData的MCP Server将人工智能直接嵌入到分析基础中。分析即代码、受控API以及大语言模型驱动的逻辑协同工作，确保定义保持一致、验证持续进行，并且执行符合企业治理标准。

人工智能代理执行的所有操作都在与人类用户相同的安全、权限和治理策略下运行。这确保了业务规则由系统本身强制执行，在提高可靠性和合规性的同时，减少了对个人专业知识的依赖。

借助MCP Server，分析团队可以通过允许人工智能创建和维护分析资产来加速商业智能开发，从而减少积压工作并消除手动配置任务。一旦定义完成，分析就可以持续运行，自动执行查询、刷新仪表板、调度警报并保持逻辑同步。此外，任何兼容MCP的人工智能代理都可以在统一治理框架下安全地利用GoodData的分析能力。

此次发布反映了分析领域从人工驱动执行向平台驱动自动化的更广泛转变，这一转变得益于标准化人工智能执行协议、可编程分析以及能力日益增强的大语言模型的融合。这些进步共同将分析转变为一个可扩展的系统，使组织能够在人工智能应用不断增长的同时对其进行调整和扩展。

MCP Server现已作为GoodData平台的一部分提供。

关于GoodData
GoodData是一个原生人工智能决策智能平台，旨在帮助企业将可信数据转化为明智行动。该平台专为受控且可扩展的分析而构建，使组织能够将洞察转化为运营实践、自动执行决策，并将智能直接嵌入到产品和工作流中。凭借可组合架构和以受控语义层为核心，GoodData为全球企业提供透明、可审计且安全的人工智能驱动分析。