Las respuestas de IA en tu producto no deberían convertirse en un segundo producto que mantener.Las capacidades de Querri, dentro de lo que ya estás construyendo.
La misma API que hace funcionar la app de Querri, MCP y los embeds, con un SDK de Python, una CLI que tu agente de programación puede manejar y tres llamadas para incorporar a un cliente, filtrado a sus propias filas.
Un backend. Cada cliente obtiene respuestas de IA sobre sus propios datos.
Sáltate el desarrollo interno.
Una API de LLM más tu propio código de unión luce bien en una demo y luego se convierte en un segundo producto que mantener. La Biblioteca, el motor de análisis y las reglas por filas en cada respuesta son la parte que a un equipo le lleva un año. Llámalos en su lugar.
- Tres llamadas desde tu backend y tu cliente ya está dentro.
- Su filtro de filas se aplica a las respuestas de IA, los proyectos y los dashboards.
- La misma Biblioteca y las mismas definiciones que la app de Querri.
Todo lo que la app hace con tus datos, un script también puede hacerlo.
La app de Querri, MCP y los embeds funcionan sobre una misma API. Proyectos y chats con respuestas en streaming, fuentes, vistas, dashboards, la Biblioteca, uso compartido, usuarios, políticas de acceso por filas y sesiones de embed: todo está ahí, incluido el análisis con IA, no solo exportaciones.
- Unos 200 endpoints, con los mismos scopes y reglas por filas para cada tipo de llamante.
- Envía filas desde tu pipeline: añade a una fuente o reemplázala.
- La seguridad por filas se aplica a los datos leídos con una clave, igual que en la app.
Tres llamadas desde tu backend y tu cliente ya está dentro.
get_session encuentra o crea a la persona con tu propio ID de usuario, adjunta su filtro de filas como una política de acceso real y devuelve un token de corta duración. Después, as_user actúa como esa persona.
- El mismo filtro se aplica a las respuestas de IA, los proyectos y los dashboards.
- Combínalo con el embed para llevar Querri dentro de tu producto.
- Las respuestas salen de la misma Biblioteca, con el acceso propio de cada cliente.
Guarda en código lo que decidió el negocio.
Crea preguntas, registra un hecho, define un KPI, construye una vista, pregunta y ejecuta evaluaciones desde el SDK o una terminal. Lo que el negocio ha decidido vive en código que puedes versionar y repetir.
- Añade una pregunta, registra una regla y construye una vista desde la terminal.
- Pregunta de nuevo y la respuesta usa la regla que acabas de registrar.
- La misma Biblioteca de la que leen todas las personas y asistentes de IA de tu empresa.
Tu agente de programación ya puede usar Querri.
La CLI habla JSON, inicia sesión desde el navegador sin guardar ningún secreto e incluye una skill de Claude Code que enseña a un agente a manejarla.
- Añade --json para una salida procesable y --no-interactive para scripts y agentes.
- pip install querri para el SDK de Python. pip install 'querri[cli]' añade la línea de comandos.
- Versión 2.1.0, con licencia MIT.
Cada clave caduca. Cada uso queda registrado.
Cada clave de Settings → API Keys tiene sus propios scopes, límite de uso, caducidad y lista opcional de IP permitidas. El secreto se muestra una sola vez y se guarda con hash, y cada uso queda en el registro de auditoría con una IP.
En la app
Una clave con sus propios scopes, límites y caducidad.
Estas son capturas de Querri con los datos de una empresa de demostración: cómo se crea una clave desde Settings → API Keys, desde elegir su tipo hasta copiar el secreto.
Instala, inicia sesión, llama.
Instala
pip install querri para el SDK de Python, o pip install 'querri[cli]' para tener también la línea de comandos.
Inicia sesión
querri auth login inicia tu sesión desde el navegador. Los scripts usan una clave de API de Settings → API Keys.
Llama
Haz una pregunta y recibe la respuesta en streaming, envía filas desde un pipeline, programa la Biblioteca o inicia una sesión para un cliente.
MCP lleva Querri a tus herramientas de IA. El SDK lo lleva a lo que construyes.
Consumidores de datos
Las respuestas dentro de las herramientas y productos de tu empresa salen de la misma Biblioteca, con tu propio acceso.
Responsables de datos
Envía datos desde un pipeline, ejecuta el análisis semanal desde un script y guarda las reglas de la Biblioteca en código junto a todo lo demás.
Equipo de datos e IT
Una API con scopes y límites de uso por clave. Cada clave caduca en un año como máximo, su secreto se muestra una vez y se guarda con hash, y cada uso queda registrado con una IP.
Lo que preguntan los ingenieros
¿Qué puedo hacer con la API de Querri?
Todo lo que la app hace con tus datos: proyectos y chats con respuestas en streaming, fuentes, vistas, dashboards, la Biblioteca, uso compartido, usuarios, políticas de acceso por filas y sesiones de embed. La app de Querri, MCP y los embeds funcionan sobre esta misma API.
¿Las reglas de acceso por filas se aplican a las llamadas de la API?
Sí. La seguridad por filas se aplica a los datos leídos con una clave igual que en la app. Para tus clientes, get_session adjunta el filtro de filas de cada persona como una política de acceso real, y se aplica a las respuestas de IA, los proyectos y los dashboards.
¿Cómo instalo el SDK y la CLI?
pip install querri instala el SDK de Python, y pip install 'querri[cli]' añade la herramienta de línea de comandos querri. Inicia sesión con querri auth login o con una clave de API.
¿Un agente de programación como Claude Code puede manejar Querri?
Sí. La CLI habla JSON con --json y --no-interactive, inicia sesión desde el navegador sin guardar ningún secreto e incluye una skill de Claude Code que enseña a un agente a usarla.
¿Cómo se protegen las claves de API?
Cada clave tiene scopes, un límite de uso, una lista opcional de IP permitidas y una caducidad de un año como máximo. El secreto se muestra una sola vez y se guarda con hash, y cada uso queda en el registro de auditoría con una IP.
¿Cuándo debo usar MCP en lugar de la API?
MCP lleva Querri a herramientas de IA como Claude y ChatGPT. La API y el SDK lo llevan a los productos, pipelines y agentes que construyes. Ambos leen de la misma Biblioteca.
¿Se usan nuestros datos para entrenar modelos de IA?
No. Querri tiene certificación SOC 2 Type II, HIPAA e ISO 27001:2022, y tus datos, prompts y resultados nunca entrenan ningún modelo.
Sigue explorando
MCP y CLI
Lleva Querri a Claude, ChatGPT y tus herramientas de programación.
Embed
Pon Querri dentro de tu producto, filtrado a las filas de cada cliente.
La Biblioteca
La comprensión compartida que tu empresa tiene de sus datos, de la que lee cada llamada.
Espacios de trabajo y acceso por filas
Define el filtro de cada persona una vez. También se aplica en la API.
Llámalo. No lo construyas.
Trae tu caso de uso a un recorrido de 20 minutos.