Usa nuestra interfaz o conecta tus propios agentes

Cualquier cliente MCP que admita servidores remotos por HTTP streamable, como Claude Code, Cursor, ChatGPT y Windsurf, además de frameworks de agentes y herramientas internas que hablen MCP. Añade https://charts.basedash.com/api/public/mcp como servidor remoto. En Claude Code, ejecuta claude mcp add basedash --transport http seguido de la URL. En Cursor, añade un servidor streamable-http en Settings y luego MCP. En ChatGPT, añádelo en Settings y luego Connections. Los clientes limitados a los transportes stdio o SSE no se conectarán.

No. La primera vez que tu cliente se conecta, Basedash abre un inicio de sesión OAuth en tu navegador y apruebas la conexión con tu cuenta de Basedash habitual. El cliente guarda el token que recibe, así que no hay ninguna clave que pegar en un archivo de configuración ni que rotar a mano. Si la ventana de inicio de sesión no aparece, comprueba que las ventanas emergentes no estén bloqueadas, quita el servidor de tu cliente y vuelve a añadirlo, porque algunos clientes solo la abren en el primer intento.

Cada llamada a una herramienta se ejecuta como la persona que inició sesión. Basedash aplica el mismo acceso a fuentes de datos, la misma seguridad a nivel de fila y los mismos ajustes de visibilidad de datos para la IA que en la app, así que un agente solo puede consultar lo que esa persona puede consultar y solo ve los dashboards y gráficos que ella puede abrir. Los scopes OAuth añaden una segunda capa: preguntar usa mcp:chat:ask, leer dashboards y gráficos usa mcp:dashboards:read, y crearlos o editarlos requiere mcp:dashboards:write además de mcp:chat:ask.

ask_question envía una pregunta al analista de IA de Basedash y devuelve la respuesta, los gráficos que haya y archivos CSV, y puede continuar un chat anterior para seguir preguntando. get_data_sources lista lo que está conectado. create_dashboard, edit_dashboard, create_chart y edit_chart crean a partir de instrucciones en lenguaje natural y devuelven enlaces a Basedash. list_dashboards, get_dashboard, list_charts y get_chart encuentran el trabajo existente al que tiene acceso la persona que inició sesión.

Usa el servidor MCP cuando alguien trabaja en un cliente de IA y quiere Basedash como una de sus herramientas: el inicio de sesión es OAuth y el cliente decide cuándo llamarlo. Usa la API REST cuando tu propio código necesita respuestas, como un job de backend, una app interna o un script programado. Se autentica con una API key creada en los ajustes, puede esperar la respuesta final o transmitirla con server-sent events, y también cubre gráficos, dashboards, modelos, automatizaciones y la administración del workspace.

Sí. El servidor MCP está incluido en los planes Startup y Enterprise, sin nada más que activar. Las preguntas que llegan por él pasan por el mismo analista de IA que la app, así que cuentan para el uso de IA de tu workspace como cualquier otro chat. Si el workspace agota su uso de IA, las preguntas de los clientes MCP dejan de responderse hasta que vuelva a haber uso disponible, mientras que la consulta de dashboards y gráficos existentes sigue funcionando.

Los dashboards y gráficos que crea tu agente se guardan en tu workspace de Basedash como cualquier otro. Un dashboard nuevo aparece junto al resto, y un gráfico creado sin dashboard queda en tus borradores, con un enlace en el resultado de la herramienta en ambos casos. La conversación en sí se queda en tu cliente: los chats iniciados por MCP no aparecen en la lista de chats de Basedash, para que el tráfico de los agentes no llene el historial de la app.

Sí, en la dirección contraria. El servidor MCP permite que agentes externos usen Basedash, y los conectores MCP permiten que el agente de Basedash use herramientas externas. Añade un servidor MCP remoto, como Linear, HubSpot o uno creado por tu equipo, y el agente podrá tomar contexto de él y actuar allí mientras analiza tus datos. Para cada herramienta decides si se ejecuta sola, espera una aprobación o queda bloqueada.