Introducción

El problema

Una IA con acceso a tu base de datos escribe SQL con confianza y se equivoca en silencio. No porque no sepa SQL, sino porque no sabe qué significa “ingresos” en tu empresa: si incluye impuestos, si descuenta devoluciones, si cuenta por fecha de pedido o de cobro. Eso no está en el esquema. Está en la cabeza de tres personas y en un hilo de Slack de hace dos años.

Qué es qontexta

Una capa de contexto: el sitio donde esas definiciones se escriben una vez, se revisan como se revisa el código, y se sirven a todo el que pregunte —agentes, BI, aplicaciones— con el mismo significado.

Tres decisiones la explican entera:

Vive en tu Repositorio Semántico. El modelo son ficheros YAML con la estructura estándar de un proyecto Cube en un repositorio de GitHub que es tuyo. qontexta los lee y los escribe; no los guarda. Si algún día te vas, tu modelo se queda contigo y sigue funcionando: no es un formato propietario.

La IA construye, tú decides. El asistente lee tu Plataforma de Datos, te propone cubes, métricas y vistas semánticas, y explica por qué. Nada se escribe hasta que aceptas, y lo que aceptas se escribe en un commit con tu nombre. Va incluido: no hace falta que traigas una cuenta de IA.

Cada definición tiene dos mitades. La técnica —de dónde sale el dato, qué SQL lo calcula— y la de negocio —qué significa, qué deja fuera, quién responde de él—. Las dos viven en el mismo fichero y cada una tiene su propio visto bueno. Una métrica no está lista hasta que las dos están firmadas.

Cómo encaja

tu repo de GitHub  ←→  qontexta  ←→  tu Plataforma de Datos (solo lectura)
   (model/*.yml)           │
                           ▼
              MCP · SQL semántica · REST · GraphQL

Conceptos

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