Collega una fonte dati
Le connessioni sono il primo pezzo di stato della piattaforma da cui dipendono le tue dashboard, e l'illustrazione più chiara della divisione: la dashboard è codice che il tuo agente scrive e può riscrivere in un minuto; la connessione è una credenziale, un percorso di rete e uno schema introspezionato che qualcuno ha configurato una volta e che deve continuare a funzionare per un anno.
Configuri una connessione una volta sola. Da quel momento ogni superficie interroga attraverso di essa — il tuo agente via MCP, il tuo codice via gli SDK, l'assistente integrato nell'app, e ogni dashboard pubblicata.
Cosa puoi collegare
Vibedasher ha 20 tipi di connessione. Diciannove hanno un'implementazione del servizio funzionante, e diciannove sono offerti oggi nel selettore di connettori dell'app. La differenza conta se stai valutando il prodotto rispetto a una fonte specifica, quindi ecco l'elenco completo invece di un numero da marketing.
Database e data warehouse
| Fonte | Nel selettore | Caricamenti incrementali |
|---|---|---|
| PostgreSQL | sì | sì |
| MySQL | sì | sì |
| SQL Server (MSSQL) | sì | sì |
| Oracle | sì | sì |
| Redshift | sì | sì |
| Snowflake | sì | sì |
| BigQuery | sì | sì |
| Athena | sì | sì |
| MongoDB | sì | no |
| Cassandra | sì | no |
| DynamoDB | sì | no |
SaaS e archivi di file
| Fonte | Nel selettore | Caricamenti incrementali |
|---|---|---|
| Salesforce | sì | no |
| HubSpot | sì | no |
| Marketo | sì | no |
| Mailchimp | sì | no |
| Google Sheets | sì | no |
| Google Analytics | sì | no |
| Azure Data Lake | sì | no |
| Google Cloud Storage | sì | no |
| SAP | no | no |
SAP richiede pyrfc, l'SDK RFC NetWeaver proprietario di SAP, che non è su PyPI — quindi
il connettore non è distribuito. Su alcuni account esiste ancora una riga di connessione sap,
e l'introspezione dello schema su di essa risponde 404.
Caricamento di file flat
Il caricamento accetta CSV (.csv) ed Excel (.xlsx, .xls).
Parquet non è un formato di caricamento. Vibedasher memorizza i tuoi dati internamente come Parquet, ma non è qualcosa che puoi caricare. Se i tuoi dati sono già in Parquet, portali in uno storage che Vibedasher può interrogare, oppure convertili in CSV.
I caricamenti incrementali richiedono un dialetto SQL
La colonna Caricamenti incrementali sopra non è una decisione di prodotto, è una decisione meccanica. Un caricamento incrementale funziona riscrivendo la tua query di estrazione per aggiungere un predicato watermark, e quella riscrittura richiede un dialetto SQL che la piattaforma possa analizzare. Otto connettori ne hanno uno — PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, Redshift, Snowflake, BigQuery e Athena.
Ogni altro connettore, incluso MongoDB, DynamoDB e tutte le fonti SaaS, si aggiorna
tramite ricaricamento completo. È corretto, solo più costoso: mettilo in conto su una
fonte di grandi dimensioni, e vedi
Mantieni i tuoi dati aggiornati per cosa riporta
effectiveMode.
Aggiungi una connessione
- Apri l'app su cloud.vibedasher.com e vai su Connessioni.
- Scegli il tipo di fonte e compila i dettagli della connessione — oppure carica il tuo file.
- Esegui Test connessione. Questo apre effettivamente la connessione; non è un controllo del formato dei campi.
- Salva. Vibedasher introspeziona lo schema in modo che agenti e motore di query sappiano quali tabelle e colonne esistono.
Le credenziali salvate sono mascherate nell'interfaccia. Quando modifichi una connessione, lascia intatto un campo mascherato per mantenere il valore esistente — la piattaforma rileva la mascheratura al momento del rientro e preserva ciò che già ha, invece di sovrascrivere la tua password con una riga di puntini.
Puoi anche fare tutto questo da codice:
schema = client.connections.get_schema(connection_type, connection_id)
tables = client.connections.get_tables(connection_type, connection_id)
const schema = await client.connections.getSchema(connectionType, connectionId);
const tables = await client.connections.getTables(connectionType, connectionId);
L'insieme completo — create, list, get, update, updateMetadata, delete,
test, getSchema, getTables, getTableSchema, validateQuery — si trova nel
Riferimento API.
Chi può gestire una connessione
Le connessioni non sono coperte dal modello dei diritti di accesso sulle cartelle — non esiste un grant per singola connessione. Le regole sono più semplici e vale la pena enunciarle chiaramente:
- Qualsiasi creator o admin può creare una connessione. Un viewer non può.
- Solo il proprietario della connessione o un admin può modificarla o eliminarla.
- Una connessione non è visibile al resto dell'account nel modo in cui lo è una cartella condivisa.
Se hai bisogno di una connessione che più persone possano gestire, un admin dovrebbe esserne il proprietario. Vedi Chi può vedere cosa per il resto del modello dei permessi.
Dataset
Una connessione è un percorso verso i tuoi dati; un dataset è ciò che le dashboard leggono effettivamente. Crei i dataset a partire da una connessione — una tabella, o il risultato di una query.
Ogni dataset ottiene un alias cleanSQLName, che è il nome della tabella su cui il tuo
agente scrive SQL. Un dataset passa attraverso PENDING → DOWNLOADING → PROCESSING → READY, e una dashboard costruita su uno che non ha ancora raggiunto READY non avrà
nulla da disegnare. Attendi READY.
I dataset sono stato vivo, non importazioni una tantum: attiva un aggiornamento per farne avanzare uno, ed esegui progetti dbt a valle di esso. Le dashboard recepiscono i dati aggiornati attraverso lo stesso motore di query, senza ricostruzione — che è l'intera ragione per cui la metà dati vive qui e non nella sessione del tuo agente.
Passo successivo
Punta il tuo agente sul dataset — Crea con il tuo agente (MCP) — oppure punta il tuo agente su di esso. Poi configura gli aggiornamenti in modo che rimanga veritiera.