API 駆動のアナリスト対話
接続されたデータソースに対して POST /chats でチャットを作成し、Basedash アプリと同じように質問を送れます。
Basedash developer platformは、BasedashのAIアナリスト、ダッシュボード、インサイト、自動化をAPIとMCPサーバーで提供。自社製品内の分析やレポート配信に活用できます。
Basedash developer platform は、Basedash の社内分析プロダクトを API とエージェントから利用できるインフラ層に変えます。アプリを UI 経由だけで使う代わりに、チームは自分たちのコードからチャットの作成、回答のストリーミング、チャートの描画、ダッシュボード、自動化、データソースの管理を行えます。
このプラットフォームは、製品内に顧客向け分析を組み込むことと、Basedash を社内ツールや自動化システムに接続することという 2 つの主なワークフローを想定しています。ローンチ記事では、アナリスト、ダッシュボード、インサイトを Basedash に支えられたまま、クエリ層、チャート作成、権限、マルチテナント分離をゼロから再構築せずに済む方法として位置づけられています。
接続されたデータソースに対して POST /chats でチャットを作成し、Basedash アプリと同じように質問を送れます。
スキーマ探索、SQL 生成と検証、チャート作成、最終回答を含むアナリスト作業を Server-Sent Events として受け取れます。
構造化されたチャートオブジェクトを画像エンドポイント経由で描画したり、独自の UI、メール、PDF レポートでそのまま使えます。
ダッシュボード、ダッシュボードタブ、インサイト、自動化、実行、データソース、メトリクス定義、メンバー、グループ、監査ログ、AI 使用量をコードから管理できます。
Claude Code、Cursor、ChatGPT などのエージェントと一緒に Basedash MCP サーバーを使い、データをクエリして検証済みの回答を受け取れます。
行レベルセキュリティでクエリをスコープし、埋め込み型やカスタム分析体験全体で顧客ごとのデータを分離したままにできます。
Basedash が質問応答、クエリ生成、チャート作成を UI の裏側で担当しながら、顧客向け製品内に分析を埋め込めます。
別のシステムから分析をトリガーし、その結果をサポートワークフロー、社内アプリ、ステータスページ、その他の運用面に送れます。
レポートを Basedash アプリ外で必要とするときに、ダッシュボードやチャート画像をメール、PDF、Wiki、社内ツールへ出力できます。
MCP サーバーをコードツールやエージェントツールと組み合わせて、別の会話レイヤーを構築せずにデータの質問を行い、検証済みの回答を得られます。
ダッシュボード、自動化、データソース、監査ログをコードとして管理し、既存のインフラやガバナンスのプロセスに Basedash を組み込めます。
はい。API はすべての Basedash ワークスペースで利用でき、始めるにはサインアップまたはログインし、データソースを接続し、Settings → API keys で API キーを作成して、データに関する質問を含む POST /chats リクエストを送信します。
この API は、Basedash の機能を自社製品や社内システムで使いたいチーム向けです。ローンチ記事では特に、顧客向け分析、社内 BI ワークフロー、アプリやレポートでのチャート描画、そして MCP サーバー経由のエージェント主導のデータアクセスが挙げられています。
API は、ストリーミングされたアナリスト応答、ステータス更新、SQL 実行の詳細、チャートオブジェクト、最終回答を返します。チャート応答には画像エンドポイントも含まれるため、結果をカスタムコンポーネントで描画したり、メールや PDF レポートに出力したりできます。
Basedash の価格は、Startup プランではユーザー単位ではなく定額制です。料金ページによると、Startup プランは最大 25 ユーザーまで月額 1,000 ドルに AI 使用量が加算され、14 日間の無料トライアルと、より大規模な導入向けのカスタム Enterprise プランがあります。
料金ページによると、より厳しいネットワーク制御やコンプライアンス要件が必要なチーム向けに self-hosting が利用できます。また、SSO、SCIM、監査ログ、カスタム AI モデル、VPC ベース環境でのデプロイといった Enterprise 向けオプションも記載されています。
RLAMAは、macOS、Linux、WindowsでRAGシステムとインテリジェントエージェントを構築できるローカルAIプラットフォーム。ローカル処理、対話型ターミナル、HTTP APIに対応。
Orcaは、コードエージェントでの開発・実装を支援するAgent Development Environment。分離されたworktree上で複数のCLIエージェントを並列実行し、デスクトップとモバイルの連携ワークフローに対応します。
AI Magicxは、チャット、画像、動画、音声、音楽、メール、開発タスクを1か所で扱える統合AIワークスペース。複数モデルを使い分ける手間を減らします。
Paperは、キャンバス、コード、AIエージェントをつなぎ、チームが1つのワークフローで作成・共有・出荷できるデザインツール。デスクトップアプリ、MCP対応のエージェントアクセス、実コンテンツとデザイントークンのワークフローに対応。
blop は、リポジトリ内でブラウザテストをコードとして記述し、CIで実行、失敗をクラスタリングし、壊れたテスト修正用のPRも開けるQA agentです。
KastraはAIシステム向け認可基盤。プロンプト、ツール呼び出し、シェルコマンド、APIリクエスト、ブラウザ操作を実行前に確認し、ポリシー適用と署名付き監査証跡でローカル/企業AIを統制します。