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Integração com Agentes de IA

O DataSpoc foi feito para humanos E agentes de IA. Toda funcionalidade disponível na CLI também está disponível programaticamente, para que agentes possam descobrir, consultar e gerenciar seu data lake de forma autônoma.

O Model Context Protocol (MCP) permite que assistentes de IA chamem tools do DataSpoc diretamente. Clientes suportados:

  • Claude Desktop --- Faça perguntas sobre seus dados na conversa
  • Claude Code --- Consulte seu data lake direto do agente no terminal
  • Cursor --- Acesse contexto de dados enquanto programa
  • Windsurf --- Integre consultas ao data lake no seu fluxo de trabalho

Veja Configuração MCP para detalhes.

Importe LensClient e PipeClient diretamente nos seus agentes Python:

  • CrewAI --- Dê à sua crew acesso a SQL e consultas em linguagem natural
  • LangGraph --- Adicione nós de data lake ao seu grafo
  • AutoGen --- Permita que agentes consultem e analisem dados de forma autônoma

Veja Python SDK para a referência completa da API.

Todo comando suporta --output json para saída legível por máquina. Use em shell scripts, pipelines de CI/CD ou qualquer ferramenta de automação.

Veja Saída JSON para exemplos.

FuncionalidadeMCP ToolMétodo SDKFlag CLI
Descobrir tabelaslist_tablesclient.tables()dataspoc-lens catalog --output json
Descrever schemadescribe_tableclient.schema(table)dataspoc-lens catalog --table X --output json
Executar SQLqueryclient.query(sql)dataspoc-lens query --output json
Perguntar em linguagem naturalaskclient.ask(question)dataspoc-lens ask --output json
Verificar status do cachecache_statusclient.cache_status()dataspoc-lens cache --list --output json
Atualizar cachecache_refreshclient.cache_refresh()dataspoc-lens cache --refresh
Atualizar apenas stalecache_refresh_staleclient.cache_refresh_stale()dataspoc-lens cache --refresh-stale
FuncionalidadeMCP ToolMétodo SDKFlag CLI
Listar pipelineslist_pipelinesclient.pipelines()dataspoc-pipe status --output json
Ver configuraçãopipeline_configclient.config(name)dataspoc-pipe config --output json
Executar pipelinerun_pipelineclient.run(name)dataspoc-pipe run
Verificar statuspipeline_statusclient.status(name)dataspoc-pipe status --output json
Ver logspipeline_logsclient.logs(name)dataspoc-pipe logs --output json
Ler manifestshow_manifestclient.manifest()dataspoc-pipe manifest --output json
Validar configuraçãovalidate_pipelineclient.validate(name)dataspoc-pipe validate --output json