Спасибо за прочтение! Я рад что статья оказалась полезной.
В данном подходе я использовал MCP Postgres. При этом можно использовать MCP для необходимой СУБД Clickhouse, MySQL и тд Что касается BI систем то необходима достаточность в MCP сервере возможностей. Например, насколько я знаю, PowerBI через MCP не имеет возможности расставить визуалы, настроить оси, задать фильтры, настроить дизайн. При этом плюс BI систем в том что вы можете настроить 1 раз и наблюдать за этими данными пока источник данных поддерживает актуальность. С возможностями донастраивать свои фильтры и функционал.
Что касается production кейсов я не являюсь аналитиком данных и не знаю всей специфики. Но я также проводил тестирование скиллов data quality для данного датасета. Одно только выполнение запросов и оценка DQ заняла примерно 2-3 часа и по итогу было составлено 5 отчетов. Как будто выполнение всего этого вручную заняло бы неделю и скорее всего просто все сценарии не были бы проанализированы. С помощью скиллов это проводится автоматизировано(или я не в курсе как это делается без llm) и по итогу занимает гораздо меньше времени. А можно же настроить ещё мультиагентную работу и тогда запросы займут минуты. В production системе по моему мнению на каждом шаге требовалась бы оценка того как достигнуть годности данных, проведение их очистки, дополнительный анализ точности гипотез, аналитика правильности постановки и перепостановка. Конечно я не рассматривал это в своём кейсе тк это уже бизнес задачи реального production цикла
Разработка полноценного MCP длительный процесс тк ModusBI имеет очень широкий функционал и множество настроек. На разработку первой версии, прототипа ушла примерно неделя, но это был сильно ограниченный функционал. На текущий момент наша MCP также в стадии MVP, но умеет создавать уже отчеты со всеми компонентами и сами дашборды получаются значительно симпатичнее, а багов ещё меньше. Что касается навыков, то тут как раз было интересно применить связку с MCP postgres с которым я работаю в процессе разработки. Для меня это оказалось просто неожиданным открытием качество полученной информации и мне захотелось поделиться этой информацией.
Спасибо за прочтение!
Я рад что статья оказалась полезной.
В данном подходе я использовал MCP Postgres. При этом можно использовать MCP для необходимой СУБД Clickhouse, MySQL и тд Что касается BI систем то необходима достаточность в MCP сервере возможностей. Например, насколько я знаю, PowerBI через MCP не имеет возможности расставить визуалы, настроить оси, задать фильтры, настроить дизайн. При этом плюс BI систем в том что вы можете настроить 1 раз и наблюдать за этими данными пока источник данных поддерживает актуальность. С возможностями донастраивать свои фильтры и функционал.
Что касается production кейсов я не являюсь аналитиком данных и не знаю всей специфики. Но я также проводил тестирование скиллов data quality для данного датасета. Одно только выполнение запросов и оценка DQ заняла примерно 2-3 часа и по итогу было составлено 5 отчетов. Как будто выполнение всего этого вручную заняло бы неделю и скорее всего просто все сценарии не были бы проанализированы. С помощью скиллов это проводится автоматизировано(или я не в курсе как это делается без llm) и по итогу занимает гораздо меньше времени. А можно же настроить ещё мультиагентную работу и тогда запросы займут минуты. В production системе по моему мнению на каждом шаге требовалась бы оценка того как достигнуть годности данных, проведение их очистки, дополнительный анализ точности гипотез, аналитика правильности постановки и перепостановка. Конечно я не рассматривал это в своём кейсе тк это уже бизнес задачи реального production цикла
Разработка полноценного MCP длительный процесс тк ModusBI имеет очень широкий функционал и множество настроек. На разработку первой версии, прототипа ушла примерно неделя, но это был сильно ограниченный функционал. На текущий момент наша MCP также в стадии MVP, но умеет создавать уже отчеты со всеми компонентами и сами дашборды получаются значительно симпатичнее, а багов ещё меньше. Что касается навыков, то тут как раз было интересно применить связку с MCP postgres с которым я работаю в процессе разработки. Для меня это оказалось просто неожиданным открытием качество полученной информации и мне захотелось поделиться этой информацией.