Claude, ChatGPT, और हर AI क्लाइंट के लिए डेटा सुपरपावर।
किसी भी MCP क्लाइंट को Querri से जोड़ें और आपका एजेंट आपके व्यवसाय के पूरे, नियंत्रित संदर्भ से काम करता है। Querri विश्लेषण की योजना बनाता है, स्रोत ढूँढता है, और आपकी अनुमतियों के दायरे में एक भरोसेमंद उत्तर लौटाता है।
APAC आपका सबसे तेज़ी से बढ़ता क्षेत्र है, 23% QoQ ऊपर, और EMEA ठीक पीछे।
असली, नियंत्रित डेटा सेआपका AI समझदार है। Querri इसे आपके डेटा में पारंगत बनाता है।
AI पर पूरी तरह निर्भर टीमें बार-बार उसी दीवार से टकराती हैं: असिस्टेंट शानदार तर्क करता है पर आपके डेटा तक सुरक्षित रूप से नहीं पहुँच पाता। पेस्ट की गई स्प्रेडशीट संदर्भ सीमा से टकराती है और पुरानी पड़ जाती है। किसी एजेंट को सीधे आपके डेटाबेस से जोड़ना अनियंत्रित और जोखिम भरा है।
Querri इस खाई को पाटता है।
वही AI। Querri के ज़रिए यह किफ़ायती ढंग से चलता है और एक भरोसेमंद उत्तर लौटाता है।
अपने AI को Querri की ओर मोड़ें।
बड़े पैमाने पर जटिल विश्लेषण खोलें।
Querri विश्लेषण की योजना बनाता है, इसे आपके डेटा पर चलाता है, और उत्तर आपके चैट में वापस आ जाता है, कार्रवाई के लिए तैयार।
लाखों पंक्तियाँ, कोई दिक्कत नहीं
अपने एजेंट को लाखों पंक्तियों की ओर मोड़ें और Querri इसे संभाल लेता है। अकेला AI इतने डेटा पर अटक जाता; Querri पूरा विश्लेषण चलाता है और उत्तर लौटाता है।
जहाँ आप पहले से हैं वहीं काम करता है
Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, और VS Code Copilot सभी एक ही Querri सर्वर से जुड़ते हैं। जिस असिस्टेंट में आपकी टीम पहले से रहती है, उसे साथ लाएँ।
दोहराने योग्य डेटा पाइपलाइन
एक बार विश्लेषण बनाएँ और किसी भी चैट से, कभी भी दोबारा चलाएँ। आपका काम Querri में एक पुनः उपयोग योग्य पाइपलाइन के रूप में रहता है, किसी एक बातचीत में फँसा नहीं।
ब्राउज़ करें और गहराई में जाएँ
अपने स्रोत ब्राउज़ करें, अपने प्रोजेक्ट और डैशबोर्ड खोलें, या जब आप ख़ुद पंक्तियाँ चाहें तो सीधे कच्ची SQL क्वेरी पर उतरें।
Querri विश्लेषण करता है। आगे आपका एजेंट संभालता है।
Querri आपके स्रोत डेटा को सिर्फ़ पढ़ता है, इसलिए यह आपके स्रोत सिस्टम में कभी कोई बदलाव नहीं करता। यह आपके एजेंट को ऐसा विश्लेषण देता है जो उसके पास कभी नहीं था: आपके असली डेटा पर पूर्वानुमान, सफ़ाई, विभाजन, और स्कोरिंग। फिर आपका एजेंट अपने ही टूल्स के ज़रिए परिणाम पर कार्य करता है।
स्कोर करें, फिर लक्ष्य बनाएँ
Querri आपके असली डेटा पर परिवर्तित होने की संभावना के आधार पर आपकी पूरी संभावित ग्राहक सूची को क्रमबद्ध करता है। आपका एजेंट इसे Clay में एक समरूप दर्शक-वर्ग में बदलकर अभियान शुरू करता है।
पूर्वानुमान लगाएँ, फिर कार्य करें
Querri आपकी मौजूदा पाइपलाइन से तिमाही का पूर्वानुमान लगाता है। आपका एजेंट असली आँकड़ों के आधार पर बोर्ड अपडेट का मसौदा तैयार करता है और भेजने का समय तय करता है।
आपका स्रोत डेटा पढ़ता है, कभी बदलता नहीं
Querri आपके स्रोत डेटा को सिर्फ़ पढ़ता है और उसे कभी नहीं बदलता। असिस्टेंट लाइब्रेरी में तभी लिख सकते हैं जब आप यह विकल्प चालू करें, और आपके दूसरे सिस्टम में कोई भी कार्रवाई आपके एजेंट के अपने कनेक्शन के ज़रिए होती है, कभी Querri के ज़रिए नहीं।
जब आपका AI आपके पूरे व्यवसाय को जान लेता है तो वह क्या कर सकता है।
पहले दिन से टीमें Querri के साथ यह कर सकती हैं।
अपने CRM इतिहास का ऑडिट करें
अपने एजेंट को सालों के Salesforce या HubSpot डेटा की ओर मोड़ें और उसमें छिपे पैटर्न सामने लाएँ।
अपनी मौजूदा पाइपलाइन से राजस्व का पूर्वानुमान लगाएँ
Querri से तिमाही का मॉडल बनवाएँ, फिर अपने एजेंट को इसे साझा करने दें।
अपनी संभावित ग्राहक सूची को स्कोर और प्राथमिकता दें
अपने असली डेटा पर, परिवर्तित होने की संभावना के आधार पर संभावित ग्राहकों को क्रमबद्ध करें।
Clay में एक समरूप दर्शक-वर्ग बनाएँ
Querri आपके सर्वश्रेष्ठ ग्राहक ढूँढता है, आपका एजेंट सूची बनाता है।
अस्त-व्यस्त सूची को साफ़ करें और डुप्लिकेट हटाएँ
एक्सपोर्ट की गई स्प्रेडशीट को मिनटों में उपयोग योग्य बनाएँ।
असली आँकड़ों से बोर्ड अपडेट का मसौदा बनाएँ
Querri विश्लेषण चलाता है, आपका एजेंट कथन लिखता है।
किसी सवाल से डैशबोर्ड तैयार करें
एक बार पूछें, एक सहेजा गया दृश्य पाएँ जिस पर आप लौट सकें।
अभियान के लिए ग्राहकों का विभाजन करें
व्यवहार के आधार पर आधार को विभाजित करें, फिर हर खंड पर कार्य करें।
किसी विश्लेषण को प्रस्तुति में बदलें
Querri गणना करता है, आपका एजेंट स्लाइड बनाता है।
आपका AI केवल वही देखता है जो आप देख सकते हैं।
सिंगल साइन-ऑन के ज़रिए एक बार जुड़ें, और आपका एजेंट आपकी भूमिका तथा अनुमतियाँ विरासत में पाता है। पंक्ति-स्तरीय नीतियाँ उसके हर सवाल पर लागू होती हैं, ठीक वैसे ही जैसे वेब ऐप में। और हम आपके डेटा का उपयोग अपने मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए कभी नहीं करते।
कुछ ही मिनटों में सेट करें।
अब से कुछ ही मिनटों में, आपका असिस्टेंट अनजान से आपके व्यवसाय पर पूरी तरह जानकार बन जाता है। Querri MCP सर्वर app.querri.com/mcp पर है: इसे जोड़ें, एक बार लॉग इन करें, और शुरू हो जाएँ।
सर्वर जोड़ें
Claude में, Settings खोलें, फिर Connectors, फिर Add custom connector, और Querri MCP सर्वर URL दर्ज करें। ChatGPT, Cursor, और अन्य क्लाइंट अपनी MCP सेटिंग्स में यही URL लेते हैं।
एक बार लॉग इन करें
आपको Querri के सिंगल साइन-ऑन पर भेजा जाता है। इसे मंज़ूरी दें, और आपका असिस्टेंट जुड़ जाता है। यह सत्रों के बीच जुड़ा रहता है।
बस पूछें
जब आपका सवाल आपके डेटा से संबंधित होता है तो Querri के टूल्स अपने-आप दिखाई देते हैं। कोई टूल नाम याद रखने की ज़रूरत नहीं।
बस इतना ही सेटअप है। यहाँ से, अपने व्यवसाय के बारे में कुछ भी पूछें और आपका एजेंट अनुमान के बजाय असली, नियंत्रित डेटा से जवाब देता है।
ऐप में
हर असिस्टेंट के लिए एक ही सर्वर पता।
ये एक डेमो कंपनी के डेटा के साथ Querri के स्क्रीनशॉट हैं। Settings → AI assistants में हर क्लाइंट के लिए स्टेप हैं, और यह भी दिखता है कि कनेक्ट किया गया असिस्टेंट क्या कर सकता है।
टर्मिनल पसंद है? CLI का उपयोग करें।
Querri CLI वह सब कुछ करता है जो वेब ऐप करता है, आपके टर्मिनल से।
इंस्टॉल करें और जुड़ें। pip install, SSO के ज़रिए एक बार लॉग इन करें (या CI के लिए एक API key)।
बनाएँ और विश्लेषण करें। फ़ाइलें अपलोड करें, प्रोजेक्ट बनाएँ, SQL में या किसी प्रॉम्प्ट से दृश्य रचें, विश्लेषण चलाएँ, डैशबोर्ड प्रबंधित करें।
नियंत्रित करें और प्रावधान करें। पंक्ति-स्तरीय नीतियाँ सेट करें, उपयोगकर्ता प्रावधान करें, दायरे वाली API keys बनाएँ, संगठन-भर के उपयोग तथा ऑडिट लॉग निकालें।
इसे स्क्रिप्ट करें। --json जोड़ें और jq में पाइप करें, शेड्यूल पर चलाएँ, पूरे संगठन में रोल आउट करें।
pip install "querri[cli]"
# Log in once via SSO, or use an API key for CI/cron
querri auth login
export QUERRI_API_KEY=qk_...
# Script a pipeline: JSON out, pipe IDs with jq
FILE_ID=$(querri --json --no-interactive file upload sales.csv | jq -r .id)
querri project new "Q3 Sales"
querri project add-source "$FILE_ID"
querri project chat -m "Top 5 products by revenue?"
# Govern and provision from the terminal
querri user new --email alice@acme.com --first-name Alice --last-name Smith
querri policy new --name "APAC only" --source-ids src_123 --row-filters '[{"column":"region","values":["APAC"]}]'
querri usage orgआपके AI को अधिक डेटा की ज़रूरत नहीं। इसे एक बेहतर नींव की ज़रूरत है।
अपने असिस्टेंट को Querri से जोड़ें और कुछ ही मिनटों में अपना पहला सवाल पूछें। मुफ़्त शुरू करें, या यह ठीक कैसे काम करता है देखने के लिए दस्तावेज़ पढ़ें।