DQ-шаблон через MCP: что получилось и где агенту нельзя верить
Привет, Хабр! Я Дмитрий Клепиков из команды Modus.
После прошлой статьи захотелось взять тот же стек — ИИ-агента и пару MCP-серверов — и собрать через него в нашем BI-портале DQ-шаблон. DQ здесь — это Data Quality, то есть проверка качества данных: полнота, корректность, уникальность, согласованность, актуальность и всё то, из чего потом складывается доверие к данным.
Шаблон получился не универсальным в духе «подставь любую таблицу, и всё само поймётся». Скорее универсальным оказался каркас: одни и те же этапы, одна таблица результатов, один набор отчётов, история запусков и каталог правил. А вот сами правила остаются доменными. В адресном реестре это КЛАДР, ФИАС, ГКН, кадастровые номера и нюансы вроде «ё» в названиях улиц. Для контрагентов будут ИНН, КПП и ОГРН, для продаж — совсем другой набор проверок.
В качестве тестового датасета я взял открытый Реестр адресов Москвы. Задача была такая: агент через postgres-mcp смотрит схему, выбирает проверки из каталога правил, запускает SQL, пишет результаты в dq_snapshots, а потом через modusbi-mcp собирает отчёты в портале. Ниже расскажу, как именно он шёл, что получилось на выходе и почему после такого эксперимента агенту всё равно нельзя просто верить на слово.
