Use a nossa interface ou conecte seus próprios agentes

Qualquer cliente MCP que aceite servidores remotos via HTTP streamable, incluindo Claude Code, Cursor, ChatGPT e Windsurf, além de frameworks de agentes e ferramentas internas que falem MCP. Adicione https://charts.basedash.com/api/public/mcp como servidor remoto. No Claude Code, rode claude mcp add basedash --transport http seguido da URL. No Cursor, adicione um servidor streamable-http em Settings e depois MCP. No ChatGPT, adicione em Settings e depois Connections. Clientes limitados aos transportes stdio ou SSE não vão se conectar.

Não. Na primeira vez que seu cliente se conecta, o Basedash abre um login OAuth no navegador e você aprova a conexão com a sua conta normal do Basedash. O cliente guarda o token que recebe, então não há chave para colar num arquivo de configuração nem para trocar manualmente. Se a janela de login não aparecer, confira se os pop-ups não estão bloqueados, remova o servidor do cliente e adicione de novo, porque alguns clientes só abrem a janela na primeira tentativa.

Cada chamada de ferramenta roda como a pessoa que fez login. O Basedash aplica o mesmo acesso às fontes de dados, a mesma segurança em nível de linha e as mesmas configurações de visibilidade de dados para a IA do app, então um agente só consulta o que essa pessoa pode consultar e só vê os dashboards e gráficos que ela pode abrir. Os escopos OAuth adicionam uma segunda camada: perguntar usa mcp:chat:ask, ler dashboards e gráficos usa mcp:dashboards:read, e criar ou editar exige mcp:dashboards:write além de mcp:chat:ask.

ask_question envia uma pergunta ao analista de IA do Basedash e devolve a resposta, eventuais gráficos e arquivos CSV, e pode continuar um chat anterior para perguntas de acompanhamento. get_data_sources lista o que está conectado. create_dashboard, edit_dashboard, create_chart e edit_chart criam a partir de instruções em linguagem natural e devolvem links para o Basedash. list_dashboards, get_dashboard, list_charts e get_chart encontram o trabalho existente a que a pessoa conectada tem acesso.

Use o servidor MCP quando alguém trabalha num cliente de IA e quer o Basedash como uma das ferramentas dele: o login é OAuth e o cliente decide quando chamá-lo. Use a API REST quando o seu próprio código precisa de respostas, como um job de backend, um app interno ou um script agendado. Ela autentica com uma chave de API criada nas configurações, pode esperar a resposta final ou transmiti-la por server-sent events, e também cobre gráficos, dashboards, modelos, automações e a administração do workspace.

Sim. O servidor MCP está incluído nos planos Startup e Enterprise, sem nada extra para ativar. As perguntas feitas por ele passam pelo mesmo analista de IA do app, então contam para o uso de IA do workspace como qualquer outro chat. Se o workspace esgotar o uso de IA, as perguntas de clientes MCP deixam de ser respondidas até que haja uso disponível de novo, enquanto a consulta a dashboards e gráficos existentes continua funcionando.

Os dashboards e gráficos que seu agente cria ficam salvos no seu workspace do Basedash como qualquer outro. Um dashboard novo aparece junto com os demais, e um gráfico criado sem dashboard vai para os seus rascunhos, com um link no resultado da ferramenta nos dois casos. A conversa em si fica no seu cliente: chats iniciados via MCP ficam fora da lista de chats do Basedash, para que o tráfego dos agentes não lote o histórico do app.

Sim, na direção oposta. O servidor MCP permite que agentes externos usem o Basedash, e os conectores MCP permitem que o agente do Basedash use ferramentas externas. Adicione um servidor MCP remoto, como Linear, HubSpot ou um criado pelo seu time, e o agente pode buscar contexto nele e agir por lá enquanto analisa seus dados. Para cada ferramenta, você decide se ela roda sozinha, espera aprovação ou fica bloqueada.