Azquo

npx add-mcp 'https://data.azquo.ai/mcp'

Eksik katman

Yapay zeka ajanları dosya okumada, sorgu yazmada ve sonuçları açıklamada iyidir. Eksik oldukları şey, öğrendiklerini koyabilecekleri güvenilir bir yerdir. İlişkisel bir veritabanı baştan bir şema talep eder; bir elektronik tablonun denetim izi yoktur; bir bağlam penceresi oturum bittiğinde her şeyi unutur.

Azquo işte bu eksik katmandır: bir ajanın kendi başına oluşturabileceği, sorgulayabileceği ve yeniden düzenleyebileceği kalıcı, denetlenebilir bir depo — her yazma işleminin sahibi bellidir ve ajanın kaydettiği her karar, bağlanan bir sonraki ajan için oradadır.

Veritabanlarınızın yanında, onların yerine değil

Halihazırda çalıştırdığınız sistemlerde hiçbir şey değişmez. Azquo'yu kurmak onlardan tek bir şey ister: kullanan kişilerin zaten erişebildikleri verileri indirebilmeleri. Azquo bu indirmeleri yükler, böylece mevcut veritabanlarınız, izinleriniz ve rutinleriniz aynen eskisi gibi devam eder. Başlamak hızlıdır ve planlanacak bir geçiş yoktur.

İndirmeler yapıldığı sürece veri kaybı riski ihmal edilebilir düzeydedir. Orijinalleriniz oldukları yerde kalır ve bir Azquo yedeği düz bir dosyadır: yalnızca bir yedek verilen, Azquo yardımı olmadan, bir yapay zekanın içindeki her adı, rakamı ve değişikliği geri okuyabildiğini test ettik. Asla kilitlenmezsiniz.

Sonra sistemlerinizin tutamadıklarını eklersiniz. Erişiminiz olan herhangi bir kaynaktan daha fazla veri yükleyin: müşteri ve tedarikçi tabloları, piyasa ve kamu istatistikleri, başka bir departmanın dışa aktarımları. Kendi hedeflerinizi, tahminlerinizi ve varsayımlarınızı yanına ekleyin. Her bir rakam kataloglanır ve denetlenir, böylece nereden geldiğini, kimin ne zaman girdiğini ve veritabanı oluşturulurken yapılan tasarım kararlarının da içinde kayıtlı olduğunu görebilirsiniz.

Birçok ajan, tek kayıt. Birden fazla yapay zeka ajanı ve onlarla çalışan insanlar aynı Azquo veritabanında çalışabilir. Her yazma işlemi, arkasındaki ajana ve kişiye atfedilir ve bir ajanın öğrendiği veya karar verdiği şey bir sonraki için yazılır. İş, kimin ne yaptığını kaybetmeden ajanlar arasında bölünebilir.

Verilerinize yapay zeka koymayı denediyseniz, muhtemelen şu duvarlardan birine çarpmışsınızdır

Model asla zenginleşmez. Her yeni soru, taze bir ChatGPT-on-CSV'dir. Ajan geçen hafta yararlı bir şey öğrendi — "Q3 geliri" şirket içi işlemleri hariç tutar — ve bir sonraki ajanın bunu bilmesinin hiçbir yolu yoktur. Sohbetler yeteneğe dönüşmez.

Şema size karşı savaşır. Yeni bir boyut ortaya çıkar ve kendinizi veri ekibinin geçiş kuyruğunda bulursunuz. Sütun var olduğunda, onu tetikleyen iş sorusu çoktan soğumuştur.

RAG, soy çizgisini halüsinasyonla uydurur. Vektör getirimi "doğru paragrafı" yüzeye çıkarır, ancak içindeki sayının kanonik rakam mı, eski bir taslak mı, yoksa birinin bir slayta yapıştırdığı bir şey mi olduğunu söyleyemez.

Hiyerarşiler birleştirmeden sağ çıkamaz. SQL, toplamaları düzleştirir. Belge depoları onları yok sayar. Grafik veritabanları ilişkileri işler ancak sayıları toplayamaz. Yapıya dokunan her yanıtın arkasında bir geçici çözüm vardır.

Tek bir hücreyi kaynak gösteremezsiniz. Çoğu depo, hangi satırın ne zaman yazıldığını söyleyebilir — hangi hücrenin, hangi dönüşümle, hangi kaynak dosyadan olduğunu değil. Denetim konuşması projeyi yer.

Alan aslında nasıl puan alıyor

Çoğu veri deposu, birincil tüketici olarak yapay zeka ajanları var olmadan önce tasarlandı. Yaygın seçeneklerin, verilerinizde yapay zeka projesinin gerçekte ihtiyaç duyduğu şeylere karşı nasıl puan aldığı aşağıda açıklanmıştır:

	Şemasız genişletme	Birinci sınıf hiyerarşiler	Hücre başına kaynak	Dış veri sabitleme	Kurallar veriyle birlikte tutulur	Depo ölçeğinde OLAP
İlişkisel SQL (Postgres, MySQL)	✗	◐	◐	✗	◐	✓
Belge deposu (Mongo)	✓	✗	✗	✗	✗	◐
Veri ambarı (Snowflake, BigQuery)	✗	✗	◐	◐	◐	✓
Grafik veritabanı (Neo4j)	◐	✓	✗	✗	✗	◐
Vektör veritabanı (Pinecone, pgvector)	✓	✗	✗	✗	✗	✗
LLM-on-CSV (ChatGPT, Claude doğrudan)	✓	✗	✗	✗	✗	✗
Azquo	✓	✓	✓	◐	✓	◐

✓ yerel ◐ kısmi ✗ pek değil

Bu depoların çoğuna artık bir MCP sunucusu aracılığıyla bir ajan erişebilir. Önemli olan fark, ajanın orada bulduğu şeydir: modeli bir geçiş olmadan genişletip genişletemeyeceği ve verilerle çalışma kurallarının, bir sonraki ajanın okuması için deponun kendisinde tutulup tutulmadığıdır.

Bir ajan Azquo MCP aracılığıyla neler yapabilir

Azquo MCP sunucusu, MCP uyumlu herhangi bir yapay zeka ajanına doğrudan araçlar sunar: veritabanları oluşturma; ham dosyaları içe aktarma; içe aktarma şablonlarını tasarlama ve iyileştirme; AQL ile sorgulama; hiyerarşilere göz atma ve genişletme; raporlar oluşturma ve çalıştırma; ve herhangi bir rakamı her dönüşümden geçerek kaynağına kadar denetleme.

Ve ajanlar hata yaptığı için, aynı araçlar riskli bir değişikliği önce veritabanının bir kopyasında prova etmelerine, herhangi bir adın geçmişini görmelerine ve silinmiş bir adı geri yüklemelerine ve her önceki değeri kimin değiştirdiği ve değişikliğin nereden geldiğiyle birlikte görmelerine olanak tanır.

Kanıtlanmış, vaat edilmemiş — çalışan bir gösterim

Somut olarak: bir ajana aylık satış dışa aktarımlarından oluşan bir klasör (farklı şekiller, farklı sütun adları), bazı yönetim kurulu tutanakları PDF'leri ve bölgeleri ve birimleri listeleyen bir elektronik tablo verin. Ona şunu söyleyin: bütçeleme sorularını yanıtlayabileceğimiz bir model oluştur.

Bir Azquo deposunda ajan sizden önce bir şema tasarlamanızı istemez. Her dosyayı bulduğu gibi yükler. Bir hiyerarşi önerir — Bölüm → Bölge → Ofis — ve zaten orada olanı bozmadan bunu uygular. PDF'den çıkarılan yorumları tanımladığı aylara sabitler. Her hücre kaynağını taşır. Her gruplama geri alınabilir — yeni bir hiyerarşi yeni bir mercek, bir geçiş değildir.

İki hafta sonra biri "Q3'ü yalnızca bölgeye göre değil, ürün hattına göre böl" diye sorar. Bir sonraki ajan yeniden başlamaz. İlk ajan çalıştığında ürün hattı yoktu — ve bu sorun değil. Onu ekler, ürün hatlarını mevcut hiyerarşiye sabitler ve yanıtlar. Mevcut hiçbir şey bozulmaz. İlk haftadan itibaren denetim izi hâlâ temiz bir şekilde çözümlenir.

Bu bir hipotez değil. Yakın tarihli bir gösterimde Claude, 73 bölgeyi kapsayan 168 sayfalık bir ISO Ticari Otomobil dosyasından, hiçbir Azquo uzmanı dahil olmadan eksiksiz bir sigorta hasar maliyeti veritabanı oluşturdu. İçe aktarma şablonlarını tasarladı, hiyerarşileri yapılandırdı ve raporları üretti; her adım veritabanının kendisine kaydedildi. Derecelendirme zincirindeki her değer — yalnızca toplam değil — dosyaya, kullanıcıya ve tarihe kadar izlenebilir. Herhangi bir hücreye tıklayın.

Ajanlar için kurumsal hafıza

Keşfedilen her tuhaflık, üzerinde anlaşılan her kural, bir ajanın yaptığı her yorumlayıcı karar, veritabanının bir parçası olarak saklanır — işinize sabitlenir ve bağlanan bir sonraki ajan için kullanılabilir. Ajanlar sıfırdan başlamayı bırakır.

Somut olarak, ilk kez bağlanan bir ajana sunucu, Azquo ile çalışmaya ilişkin birkaç yüz nottan oluşan bir beceri tabanının geri kalanına işaret eden tek bir başlangıç notunu okumasını söyler. Kendi veritabanlarının yanında, kopyalayıp uyarlayabileceği, sıfırdan oluşturmak yerine kullanabileceği paylaşılan bir çalışma örnekleri kitaplığı bulur — bütçeleme, yönetim hesapları, zaman ve giderler, pivot analizi, mülk sigortası primleri ve bir ABD otomobil teklifi. Verileriniz hakkında öğrendiklerini, kendisinden sonra gelen ajan için veritabanınıza geri yazar.

Elektronik tablolarınızla çift yönlü

Aynı depo doğrudan Excel ile konuşur. Analistler canlı verileri çeker, değişiklikleri geri yazar ve meslektaşlarıyla paylaşır. Yapay zeka katmanı ve elektronik tablo katmanı tek bir doğruluk kaynağı görür ve her değişiklik — her iki taraftan da — kayıt altındadır. Birincil ilginiz hikayenin elektronik tablo tarafıysa, Azquo in Excel → bunu finans sözlüğüyle anlatır.

Mimari neden önemli

Azquo adları tablolardaki satırlar yerine hiyerarşilerde saklar. Veri gelmeden önce tasarlanacak bir şema yoktur; herhangi bir veri herhangi bir zamanda yüklenebilir ve mevcut verilere dokunmadan veya mevcut raporları bozmadan daha sonra yeni gruplamalar eklenebilir. Bu esneklik, ajan odaklı çalışmanın tam olarak ihtiyaç duyduğu şeydir: anlayış büyüdükçe yapı da büyür.

Daha fazla bilgi: Azquo Nasıl Düşünür →

Deneyin

Azquo MCP sunucusu, altyapımızda https://data.azquo.ai/mcp adresinde çalışır. Değerlendirme erişimi talep üzerine verilir ve size kendi Azquo hesabınızı sağlar. Her ajan eylemi, denetim izinde size atfedilir.

Claude uygulamasını kullanıyorsanız, kurulacak bir şey yoktur: bu adresi özel bir bağlayıcı olarak ekleyin ve Azquo giriş bilgilerinizle oturum açın. Ardından Claude'dan kuruluşunuzun bilgilerini tutmasını ve hesabını vermesini isteyebilirsiniz; bunu Azquo'da yapacaktır.

Ajan sistemleri oluşturuyorsanız, MCP uyumlu herhangi bir çalışma zamanını, Azquo yönetim sitesinden bir API anahtarıyla aynı adrese yönlendirin.

Ajan sistemleri oluşturuyorsanız ve altına bir hafıza-ve-denetim katmanı istiyorsanız, konuşmak isteriz.

Ya da sadece sorun: Azquo'ya Sorun → Azquo hakkındaki soruları sade İngilizce yanıtlar.

Finansın sahibi olduğu. BT'nin onaylayabileceği. Mevcut sistemlerinizin yanında çalışır — söküp atılacak bir şey yok.