Datris — Die erste KI-Agent-native Datenplattform

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Ingestieren, validieren, transformieren, speichern und abrufen Ihrer Daten — egal ob Sie ein KI-Agent sind, der über MCP kommuniziert, oder ein Entwickler, der Konfigurationen schreibt. Eine Plattform für beides.

Warum Datris?

• Agent-nativ — Integrierter MCP-Server mit über 35 Tools. Claude, Cursor, OpenClaw und jeder MCP-kompatible Agent können Pipelines durch natürliche Konversation steuern.

• Taps — KI-generierte Python-Skripte, die Daten aus externen Quellen (APIs, Web-Scraping, Datenbanken) abrufen und in Pipelines einspeisen. Beschreiben Sie, was Sie möchten, Datris generiert das Skript. Beinhaltet KI-Diagnose, CRON-Zeitplanung und Anmeldedaten via Vault.

• KI in jeder Phase — KI-Datenqualität, KI-Transformationen, KI-Schema-Generierung, KI-Profiling, KI-Fehlererklärung, natürlichsprachliche Abfragen, RAG.

• Kein Vendor-Lock-in — 100 % Open-Source-Infrastruktur (MinIO, PostgreSQL, MongoDB, Kafka, Vault). Läuft überall dort, wo Docker läuft.

• Konfigurationsgesteuert — Definieren Sie Pipelines über JSON. Kein Code erforderlich.

Related MCP server: data-detective

Schnellstart

git clone https://github.com/datris/datris-platform-oss.git
cd datris-platform-oss
cp .env.example .env       # Add your ANTHROPIC_API_KEY and/or OPENAI_API_KEY
docker compose up -d

UI: http://localhost:4200 · API: http://localhost:8080

Verbinden eines KI-Agenten

Fügen Sie dies zu Ihrer MCP-Client-Konfiguration hinzu (Claude Desktop, Cursor, etc.):

{
  "mcpServers": {
    "datris": {
      "command": "uvx",
      "args": ["datris-mcp-server"],
      "env": {
        "PIPELINE_URL": "http://localhost:8080"
      }
    }
  }
}

CLI

brew tap datris/tap
brew install datris
datris ingest data.csv --dest postgres
datris ingest sales.csv --ai-validate "prices > 0" --ai-transform "convert dates to YYYY/MM/DD"
datris query "SELECT * FROM sales"
datris search "quarterly revenue" --store pgvector
datris tap create "Fetch S&P 500 daily prices from yfinance" --pipeline stocks
datris taps

Was es tut

Source (File Upload / MinIO Event / Database Pull / Kafka)
  → Preprocessor (optional REST endpoint)
  → Data Quality (AI rules, header validation, schema validation)
  → Transformation (AI transformation, destination schema)
  → Destinations (in parallel):
      PostgreSQL, MongoDB, MinIO (Parquet/ORC), Kafka, ActiveMQ,
      REST Endpoint, Qdrant, Weaviate, Milvus, Chroma, pgvector
  → Notifications (ActiveMQ topic)

KI-gestützte Funktionen

Unterstützte Formate

CSV, JSON, XML, Excel, PDF, Word, PowerPoint, HTML, E-Mail, EPUB, Klartext, .zip/.tar/.gz-Archive

KI-Anbieter

Anthropic Claude (Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku) · OpenAI (GPT-5, GPT-4.1, o3) · Ollama (lokale Modelle)

Architektur

Dokumentation

Vollständige Dokumentation unter docs.datris.ai oder lokal unter docs/.

Lizenz

AGPL-3.0