Conecte uma fonte de dados
Conexões são a primeira peça de estado da plataforma da qual seus painéis dependem, e a ilustração mais clara da divisão: o painel é código que seu agente escreve e pode reescrever em um minuto; a conexão é uma credencial, um caminho de rede e um esquema introspectado que alguém configurou uma vez e que precisa continuar funcionando por um ano.
Você configura uma conexão uma vez. A partir daí, toda superfície consulta através dela — seu agente via MCP, seu código via os SDKs, o assistente integrado ao app, e todo painel publicado.
O que você pode conectar
A Vibedasher tem 20 tipos de conexão. Dezenove têm uma implementação de serviço funcional, e dezenove são oferecidos no seletor de conectores do app hoje. A diferença importa se você está avaliando o produto contra uma fonte específica, então aqui está a lista completa em vez de um número de marketing.
Bancos de dados e data warehouses
| Fonte | No seletor | Cargas incrementais |
|---|---|---|
| PostgreSQL | sim | sim |
| MySQL | sim | sim |
| SQL Server (MSSQL) | sim | sim |
| Oracle | sim | sim |
| Redshift | sim | sim |
| Snowflake | sim | sim |
| BigQuery | sim | sim |
| Athena | sim | sim |
| MongoDB | sim | não |
| Cassandra | sim | não |
| DynamoDB | sim | não |
SaaS e armazenamento de arquivos
| Fonte | No seletor | Cargas incrementais |
|---|---|---|
| Salesforce | sim | não |
| HubSpot | sim | não |
| Marketo | sim | não |
| Mailchimp | sim | não |
| Google Sheets | sim | não |
| Google Analytics | sim | não |
| Azure Data Lake | sim | não |
| Google Cloud Storage | sim | não |
| SAP | não | não |
SAP precisa do pyrfc, o SDK proprietário NetWeaver RFC da SAP, que não está no PyPI —
então o conector não é implantado. Em algumas contas antigas ainda existe uma linha de conexão
sap, e a introspecção de esquema contra ela responde 404.
Upload de arquivo plano
O upload aceita CSV (.csv) e Excel (.xlsx, .xls).
Parquet não é um formato de upload. A Vibedasher armazena seus dados como Parquet internamente, mas não é algo que você possa enviar por upload. Se seus dados já estão em Parquet, coloque-os em um armazenamento que a Vibedasher possa consultar, ou converta-os para CSV.
Cargas incrementais precisam de um dialeto SQL
A coluna Cargas incrementais acima não é uma decisão de produto, é uma decisão mecânica. Uma carga incremental funciona reescrevendo sua consulta de extração para adicionar um predicado de marca d'água (watermark), e essa reescrita precisa de um dialeto SQL que a plataforma consiga interpretar. Oito conectores têm um — PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, Redshift, Snowflake, BigQuery e Athena.
Todo outro conector, incluindo MongoDB, DynamoDB e todas as fontes SaaS, atualiza por recarga
completa. Isso está correto, só é mais custoso: planeje-se para isso em uma fonte grande, e
veja Mantenha seus dados atualizados para o que effectiveMode
retorna.
Adicione uma conexão
- Abra o app em cloud.vibedasher.com e vá para Conexões.
- Escolha o tipo de fonte e preencha os detalhes da conexão — ou envie seu arquivo.
- Execute Testar conexão. Isso realmente abre a conexão; não é apenas uma verificação de formato dos campos.
- Salve. A Vibedasher faz a introspecção do esquema para que os agentes e o mecanismo de consultas saibam quais tabelas e colunas existem.
Credenciais armazenadas são mascaradas na interface. Quando você edita uma conexão, deixe um campo mascarado intocado para manter o valor existente — a plataforma detecta a máscara no envio de volta e preserva o que já tem, em vez de sobrescrever sua senha com uma fileira de pontos.
Você também pode fazer tudo isso a partir de código:
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);
O conjunto completo — create, list, get, update, updateMetadata, delete, test,
getSchema, getTables, getTableSchema, validateQuery — está na
Referência da API.
Quem pode gerenciar uma conexão
Conexões não são cobertas pelo modelo de direitos de acesso por pasta — não há concessão por conexão. As regras são mais simples e vale a pena declará-las com clareza:
- Qualquer criador ou admin pode criar uma conexão. Um visualizador não pode.
- Somente o proprietário da conexão ou um admin pode atualizá-la ou excluí-la.
- Uma conexão não é visível para o resto da conta da mesma forma que uma pasta compartilhada é.
Se você precisa de uma conexão que várias pessoas possam gerenciar, um admin deveria ser o proprietário dela. Veja Quem pode ver o quê para o restante do modelo de permissões.
Conjuntos de dados
Uma conexão é um caminho até seus dados; um conjunto de dados é o que os painéis realmente leem. Você cria conjuntos de dados a partir de uma conexão — uma tabela, ou o resultado de uma consulta.
Cada conjunto de dados recebe um alias cleanSQLName, que é o nome de tabela contra o qual seu
agente escreve SQL. Um conjunto de dados passa por
PENDING → DOWNLOADING → PROCESSING → READY, e um painel construído sobre um que ainda não
chegou a READY não terá nada para desenhar. Espere pelo READY.
Conjuntos de dados são estado vivo, não importações avulsas: dispare uma atualização para trazer um em dia, e execute projetos dbt a partir dele. Painéis captam os dados atualizados através do mesmo mecanismo de consultas, sem reconstrução — que é exatamente a razão pela qual a metade dos dados vive aqui, e não na sessão do seu agente.
Próximo passo
Aponte seu agente para o conjunto de dados — Construa com seu agente (MCP) — ou aponte seu agente para ele. Depois configure atualizações para que ele permaneça fiel aos dados.