ktx
Контекстный слой для data-агентов: семантический слой, вики компании и MCP, чтобы агент писал к хранилищу правильные запросы
Установка
npm install -g @kaelio/ktx
ktx setup
ktx statusЕсли ktx status выводит команду ktx mcp start, выполните ее перед запуском агента.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
ktx изучает хранилище данных: берет выборки из таблиц, собирает метаданные и шаблоны запросов, находит связываемые колонки. Из dbt, MetricFlow, LookML, Looker, Metabase, Sigma, Notion и Google Drive он строит семантический слой с утвержденными метриками и локальную вики, отмечая противоречия для проверки человеком. Агент получает это через CLI и MCP с полнотекстовым и семантическим поиском, а метрики запрашивает декларативно, без переписывания SQL. Работает локально и только на чтение.
Для кого. Для аналитиков и data-инженеров, которые хотят, чтобы агент считал метрики по утвержденным определениям.
Подходит, если
- Агент в Claude Code или Codex должен отвечать на вопросы по данным хранилища
- Знания о метриках разбросаны по dbt, Looker и вики
- Агент каждый раз заново исследует схему и путает определения метрик
Не подходит, если
- Нет SQL-хранилища данных
- Нужен один разовый запрос, хватит psql или ноутбука
Пример запроса к агенту
Какая выручка по регионам за прошлый квартал по утвержденной метрике revenue?Ограничения
Нужен ключ LLM-провайдера (Anthropic, Vertex AI, AI Gateway) или локальная авторизация Claude Code или Codex, а также модель эмбеддингов. Схема и выборки уходят выбранному LLM-провайдеру. Первичная загрузка контекста может идти долго. Доступ к Anthropic API из России без VPN не работает.
Как отключить. Остановите MCP-сервер ktx, удалите интеграцию из настроек агента и выполните npm uninstall -g @kaelio/ktx.
Проверка безопасности
- Подключается к базам данных с учетными данными
- Отправляет схему и выборки LLM-провайдеру
Коротко о README
README объясняет, почему агенты ошибаются на задачах с данными, и сравнивает ktx с обычным агентом и классическим семантическим слоем. Быстрый старт: глобальная установка через npm, ktx setup и ktx status, либо установка через скилл силами самого агента. Описаны основные команды и структура проекта: ktx.yaml, semantic-layer, wiki и локальная папка .ktx с секретами. Лицензия Apache-2.0.
SKILL.md
--- name: ktx description: Installs and configures ktx, the open-source context layer for data agents — runs ktx setup non-interactively with hidden CLI flags, configures database connections and embeddings, installs agent integration, and verifies readiness. Use when the user asks an agent to add ktx to a project, connect data sources, install agent rules, ingest schema, or troubleshoot a local ktx install. --- # ktx Install and configure **ktx**, the open-source context layer for data agents. Use this skill when a user wants an agent to add **ktx** to a project, connect data sources, build initial context, install agent integration, or troubleshoot a local **ktx** setup. ## Operating rules - Act autonomously when the user asks you to install or configure **ktx**. The non-interactive scripted flow below is the canonical path — bare `ktx setup` is interactive (clack prompts) and an agent cannot drive it. - Setup's non-interactive flags are intentionally hidden from `--help`. Use the flags listed below; verify uncommon flags against the docs at `https://docs.kaelio.com/ktx/` or this skill — not against `--help` output. - Ask only for values you cannot infer: project directory, connection targets, credentials, account identifiers, and source selections.
Частые вопросы
Отправляет ли ktx схему или результаты в облако?
Нет, ktx работает локально. Наружу уходит только то, что отправляется настроенному LLM-провайдеру.
Какие базы поддерживаются?
PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, ClickHouse, MySQL, SQL Server, SQLite, DuckDB, Amazon Athena и MongoDB.
Похожие
166 скиллов для научных задач: биоинформатика, хемоинформатика, клинические данные, геоданные и доступ к 100+ базам
Открытый MCP-сервер Google для баз данных: готовые инструменты для Postgres, MySQL, BigQuery, Spanner и других, плюс свои инструменты в tools.yaml
Официальные скиллы Hugging Face: работа с Hub через CLI hf, датасеты, обучение моделей, Spaces, оценка и деплой
Экономный по токенам MCP-сервер для PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server и SQLite с режимом только для чтения