Supernova

Supernova bringt moderne KI-Modelle direkt im Produkt mit, sodass Sie jede Frage zu Ihren Daten stellen und ein Modell oder Dashboard zurückbekommen. Sie müssen kein separates Analyse-Add-on kaufen oder ein eigenes Modell anbinden. Die KI liest dasselbe Live-Schema wie Ihre Abfragen, was ihre Antworten an echte Spalten bindet.

Fügen Sie mcp.supernova.ai/mcp zu Claude oder Codex hinzu, und Ihre synchronisierten Tabellen sind in etwa einer Minute abfragbar. Das zählt, wenn Sie ohnehin in einem KI-Assistenten arbeiten und nicht das Tool wechseln wollen, um eine Zahl zu prüfen. Derselbe Endpunkt bedient jeden Assistenten, der MCP spricht, also ist die Einrichtung eine Verbindung statt einer Integration pro Tool.

Die Daten landen in einem Iceberg-Lake im Objektspeicher mit Verschlüsselung auf Tabellenebene. Jede Engine, die Iceberg spricht, kann ihn lesen, was Ihre Daten portabel hält statt an einen Anbieter zu binden. Jede Spalte ist typisiert, also tragen Tabellen echte Schemata statt loser Texte.

TypeSQL ist schema-bewusstes SQL, das über Joins hinweg vervollständigt und vor der Ausführung Typen prüft. Ein Fehler wie ein falsch geschriebener Spaltenname wird vorab mit einem Korrekturvorschlag erkannt, sodass Sie den Fehler sehen, bevor er Rechenzeit verbraucht. Es richtet sich an Leute, die SQL schreiben, aber nicht jede Spalte auswendig lernen wollen.

FTL verbindet die Tools, die Sie ohnehin nutzen, von Postgres und Stripe bis Google Ads und Shopify, mit Echtzeit-Synchronisierung bei den wichtigsten Datenbanken. Eine Kommandozentrale verfolgt die Schema-Historie und hält Synchronisierungen am Laufen, und eigene Konnektoren lassen sich auf Anfrage bauen. Genau dieser Teil ersetzt einen Haufen brüchiger Skripte.

Jede Tabelle behält ihre Versionshistorie, sodass Sie frühere Zustände Ihrer Daten ansehen können. Dashboards und Modelle sind mit git live zugänglich, zum Lesen wie zum Schreiben. Teams, die Code ohnehin versionieren, können Analyse genauso behandeln.