Haz una pregunta a tu almacén de datos en inglés. Obtén una respuesta que puedas defender.
Preguntas en lenguaje natural sobre los almacenes, bases de datos y APIs que ya tienes: Fabric y Azure SQL, PostgreSQL, Databricks y cualquier servicio REST, incluido uno de recuperación, fundamentadas en el glosario, las métricas y el esquema que se guardan en OpenMetadata. Cada consulta se autoriza dos veces: las reglas de rol en el servicio y luego el propio origen con la identidad de quien llama. Cualquier cliente MCP, sin cambios, contra Azure real.
📖 Sitio de documentación — la
referencia completa, también consultable como Markdown en docs/.
"¿Qué equipo de soporte resuelve las incidencias más rápido?" solo tiene una respuesta correcta si todos se ponen de acuerdo sobre lo que significa resolver. Si apuntas un agente SQL de propósito general al almacén, este lo deducirá a partir de los nombres de las columnas, con fluidez y sin avisar cuando se equivoca.
Con los datos propios de este repositorio, esa inferencia señala al equipo equivocado. El tiempo transcurrido en el reloj dice que Frontline es el más rápido y Billing el peor. La definición real de la empresa —el Tiempo de Resolución, que excluye las horas de espera al cliente— lo invierte: Billing es el más rápido. Un ganador equivocado no es un error de redondeo, y nada en la respuesta te indicaría que ha ocurrido.
Este servicio está construido para que ese tipo de error sea estructuralmente difícil, no solo improbable.
Qué obtienes | Cómo | Prueba |
El significado proviene de tu catálogo, no del modelo | Los términos del glosario, las fórmulas de métricas y las descripciones de columnas se leen de OpenMetadata en tiempo de consulta. La semántica de negocio nunca se integra en un prompt |
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Cada respuesta se ejecuta como la persona que pregunta | El token del usuario se intercambia en nombre de este hasta el motor, de modo que los permisos de filas y columnas son decisión del motor, no del agente |
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No puede escribir, divagar ni eludir una denegación | Un único |
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Responde con su razonamiento adjunto | La cifra, la definición aplicada, las tablas de las que procede y cualquier advertencia que haya planteado el catálogo |
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Cualquier cliente MCP, sin código personalizado | Claude, Cursor, VS Code y los SDK se conectan mediante MCP estándar con detección de OAuth | |
Se ejecuta en tu portátil y se despliega en Azure real sin cambios | Toda la pila se ejecuta en la familia de emuladores; cambiar a Fabric, APIM y Entra es configuración, no una ruta de código | |
Nada de lo que hay aquí se afirma sin algo que lo compruebe | Cada capacidad lleva un comando que la demuestra; cuando algo está diseñado pero no construido, los documentos lo indican | 88 testigos de extremo a extremo, en CI en cada push |
Estado: Fases 0-16 completadas — consulta docs/00-plan.md.
Related MCP server: MCP-DB-Server
make doctor # toolchain, docker, ~14 GB memory
make up # entra, keyvault, arm, fabric (+ SQL Server), OpenMetadata 1.13.2, apim
make status # "stack OK" is the verdictLuego make seed, make test, make eval, make load, make ask Q="…" —
o make stack para hacer todo el arranque desde cero, que es lo que ejecuta CI.
Ruta | Propósito |
| Solo imágenes publicadas y fijadas; las dependencias se usan tal cual |
| Todos los ajustes |
| Arquitectura, decisiones, fases, evaluación, carga, autorización, extensión |
| Inicio rápido, arquitectura, autorización, evaluación, carga, clientes MCP, añadir un origen, producción, CI |
| El ejecutor de consultas del almacén (Python y Go) y el contrato al que ambos responden |
| El agente, el conjunto de precisión y los testigos |
| Conjuntos de datos, aprovisionamiento del almacén, semántica de OpenMetadata, configuración de identidad |
| Terraform para Azure real; |
| Cuatro trabajos; |
| El sitio de documentación — Astro + Starlight, generado desde |
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Los emuladores y OpenMetadata nunca se modifican; las posibles incidencias van a docs/upstream-issues.md.
No hay rutas de código solo para emuladores. Solo protocolos estándar (OIDC/OAuth2, incluido OBO, protocolo de App Service de identidad administrada, TDS FedAuth, ARM, Graph, OM REST/MCP). ENV=prod intercambia .env y nada más.
Construido sobre entra-emulator, azure-keyvault-emulator, arm-emulator, fabric-emulator, azure-apim-emulator; compuesto según azure-emulators. Nivel: hoja.
Apache-2.0.
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Query PostgreSQL databases in plain English — LLM-generated, safety-validated SQL.
The grounded data layer for any LLM: governed SQL, metrics, lineage and catalog over your data.
GibsonAI MCP server: manage your databases with natural language
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/calvinchengx/data-agent-service'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server