Datus CLI
Открытый агент для дата-инженеров: SQL-клиент в терминале с контекстом хранилища, семантическим слоем, REST API и MCP-сервером.
- 1 918 ★ репозитория
- Последний коммит
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Агент выполняет SQL к хранилищу и запускает переносы данных, генерацию ETL и запись в Superset и Grafana.
- Установщик запускается через `curl | sh`, а ключи LLM-провайдера и доступ к базе настраивает пользователь.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/datusОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Агент выполняет SQL к хранилищу и запускает переносы данных, генерацию ETL и запись в Superset и Grafana.
- Установщик запускается через `curl | sh`, а ключи LLM-провайдера и доступ к базе настраивает пользователь.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Datus соединяет хранилище данных, каталог, семантический слой и BI в одного агента, который опирается на накапливаемый контекст команды. Агент пишет и проверяет SQL, строит семантические модели и метрики, генерирует конвейеры, отчеты и дашборды. Исправления оседают в контексте и со временем повышают точность ответов. У агента несколько входов. Интерактивный `datus` предназначен инженерам: в нем настраивают модель командой `/model`, подключают источник командой `/datasource` и сканируют проект командой `/init`. Режим `datus --web` открывает чат для аналитиков в браузере, `datus-api` дает REST, `datus-gateway` подключает Slack и Feishu или Lark. MCP-сервер `datus-mcp --datasource demo` отдает агента клиентам MCP, например Claude Desktop и Cursor. Встроенные субагенты берут на себя перенос данных между базами, генерацию ETL и сборку широких таблиц. Расширяют агента скиллами и плагинами через манифест `datus-plugin.yml`. Одноразовый вызов для скриптов и CI: `datus -p "вопрос" --datasource demo`.
Для кого. Инженерам данных и аналитикам, которые строят семантический слой над хранилищем и хотят агента для SQL, метрик и конвейеров, доступного через терминал, веб и MCP.
Подходит, если
- Хранилище большое, и агент должен писать SQL с учетом схем, эталонных запросов и бизнес-правил.
- Метрики определяются в одном месте, и ответы на вопросы считаются по ним, а не по импровизированному SQL.
- Данные переносят между базами, и нужен агент, который сверяет результат.
- Аналитикам нужен чат по данным в браузере, Slack или VS Code, настроенный дата-инженером.
- Cursor или Claude Desktop должны получить доступ к метрикам через MCP.
Не подходит, если
- Нужна разовая выборка из одной таблицы: хватит обычного SQL-клиента.
- Платформа работает на Windows: готовая сборка есть для Linux и Apple Silicon.
- Запускать `curl | sh` на этой машине нельзя, а поставить через `pip` не получается из-за версии Python ниже 3.12.
Пример запроса к агенту
Подключи источник `demo`, построй по схеме семантическую модель выручки и ответь, какая из метрик просела на прошлой неделе.Ограничения
Установка рассчитана на Linux x86_64 или aarch64 с glibc 2.28 и новее и на macOS с Apple Silicon, при установке через `pip` нужен Python 3.12. Перед работой нужно настроить модель командой `/model` и источник данных командой `/datasource`. Качество ответов зависит от контекста, который накопила команда: без схем, эталонных запросов и правил агент отвечает слабее. Права разделены профилями, SQL проходит пооператорную авторизацию, а bash ограничен песочницей на уровне ОС, но доступ к хранилищу выдает пользователь.
Как отключить. Удалите пакет командой `pip uninstall datus-agent` или файлы, которые поставил установщик. Настройки лежат в глобальном `agent.yml` и в `.datus/config.yml` проекта, их можно убрать вручную.
Частые вопросы
Как установить Datus?
Выполните `curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/datus-ai/datus-agent/main/install.sh | sh`, откройте новый терминал и запустите `datus`. Вручную: `pip install datus-agent`, нужен Python 3.12.
Как подключить Datus к Cursor или Claude Desktop?
Запустите MCP-сервер командой `datus-mcp --datasource demo` и добавьте его в конфигурацию клиента. Источник `demo` создается в `/datasource`.
Чем отличаются интерфейсы?
CLI `datus` для инженеров, `datus --web` для аналитиков в браузере на `localhost:8501`, `datus-api` для REST на `localhost:8000`, `datus-mcp` для клиентов MCP и `datus-gateway` для Slack и Feishu.
Что делает семантический движок Dosi?
Компилирует одну семантическую модель в SQL для 13 и более диалектов баз данных. Работает внутри агента и как отдельная программа: CLI, REST или MCP-сервер.
Как запускать в скрипте или CI?
Печатный режим выводит JSON в `stdout`: `datus -p "ваш вопрос" --datasource demo`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыСкилл настраивает шлюз DatI через его HTTP API: источники данных, бизнес-термины и MCP-сервисы без ручной работы в веб-интерфейсе.
Десктопное рабочее место для SQL с встроенным MCP-сервером: агент читает схему и выполняет запросы в том же клиенте, где работаете вы
Настольный клиент баз данных с MCP-сервером: агент читает схему, выполняет запросы и запускает рабочие процессы через stdio.
Официальный набор Dagster для агентов: справочник по ассетам и командам dg плюс доступ к запускам, логам и алертам в облаке.
Плагин Dex: агент изучает базу, строит модели dbt и семантический слой и следит за дрейфом схем с контролем затрат
MCP-сервер Dremio: агент смотрит таблицы, ищет закономерности в данных и разбирает нагрузку кластера.
Коротко о README
Проект описывает себя как открытого агента дата-инженерии для современного стека данных. Репозиторий содержит CLI, веб-чат, REST и MCP, а также двадцать встроенных скиллов для Airflow, Superset, Grafana и миграций.