Respostas de IA no seu produto não deveriam virar um segundo produto para manter.As capacidades do Querri, dentro do que você já está construindo.
A mesma API que roda o app do Querri, o MCP e os embeds, com um SDK Python, uma CLI que seu agente de código consegue operar e três chamadas para trazer um cliente, filtrado para as próprias linhas.
Um backend. Cada cliente recebe respostas de IA sobre os próprios dados.
Pule o desenvolvimento interno.
Uma API de LLM mais o seu próprio código de cola fica ótima na demo e depois vira um segundo produto para manter. A Biblioteca, o motor de análise e as regras por linha em cada resposta são a parte que leva um ano para uma equipe. Chame isso em vez de construir.
- Três chamadas do seu backend e seu cliente já está dentro.
- O filtro de linhas dele vale para respostas de IA, projetos e dashboards.
- A mesma Biblioteca e as mesmas definições do app do Querri.
Tudo o que o app faz com seus dados, um script também faz.
O app do Querri, o MCP e os embeds rodam todos sobre uma única API. Projetos e chats com respostas em streaming, fontes, visões, dashboards, a Biblioteca, compartilhamento, usuários, políticas de acesso por linha e sessões de embed: está tudo lá, incluindo análise com IA, não só exportações.
- Cerca de 200 endpoints, com os mesmos escopos e regras por linha para todo tipo de chamador.
- Envie linhas do seu pipeline: acrescente a uma fonte ou substitua.
- A segurança por linha vale para dados lidos com uma chave, exatamente como no app.
Três chamadas do seu backend e seu cliente já está dentro.
get_session encontra ou cria a pessoa pelo seu próprio ID de usuário, anexa o filtro de linhas dela como uma política de acesso real e devolve um token de curta duração. Depois, as_user age como essa pessoa.
- O mesmo filtro vale para respostas de IA, projetos e dashboards.
- Combine com o embed para colocar o Querri dentro do seu produto.
- As respostas vêm da mesma Biblioteca, com o acesso próprio do cliente.
Guarde em código o que o negócio decidiu.
Crie perguntas, registre um fato, defina um KPI, construa uma visão, pergunte e rode avaliações pelo SDK ou por um terminal. O que o negócio decidiu fica em código que você pode versionar e repetir.
- Adicione uma pergunta, registre uma regra e construa uma visão pelo terminal.
- Pergunte de novo, e a resposta usa a regra que você acabou de registrar.
- A mesma Biblioteca de onde leem todas as pessoas e assistentes de IA da sua empresa.
Seu agente de código já pode usar o Querri.
A CLI fala JSON, faz login pelo navegador sem guardar nenhum segredo e vem com uma skill do Claude Code que ensina um agente a operá-la.
- Use --json para saída processável e --no-interactive para scripts e agentes.
- pip install querri para o SDK Python. pip install 'querri[cli]' adiciona a linha de comando.
- Versão 2.1.0, licença MIT.
Toda chave expira. Todo uso fica registrado.
Cada chave de Settings → API Keys tem seus próprios escopos, limite de taxa, validade e lista opcional de IPs permitidos. O segredo aparece uma única vez e é guardado com hash, e todo uso entra no log de auditoria com um IP.
No app
Uma chave com seus próprios escopos, limites e validade.
Estas são capturas de tela do Querri com os dados de uma empresa de demonstração: a criação de uma chave em Settings → API Keys, da escolha do tipo até copiar o segredo.
Instale, faça login, chame.
Instale
pip install querri para o SDK Python, ou pip install 'querri[cli]' para ter também a linha de comando.
Faça login
querri auth login faz o seu login pelo navegador. Scripts usam uma chave de API de Settings → API Keys.
Chame
Faça uma pergunta e receba a resposta em streaming, envie linhas de um pipeline, programe a Biblioteca ou abra uma sessão para um cliente.
O MCP leva o Querri para suas ferramentas de IA. O SDK leva para o que você constrói.
Consumidores de dados
As respostas dentro das ferramentas e produtos da sua empresa vêm da mesma Biblioteca, com o seu próprio acesso.
Donos dos dados
Envie dados de um pipeline, rode a análise semanal por script e mantenha as regras da Biblioteca em código, junto com todo o resto.
Equipe de dados e TI
Uma API com escopos e limites de taxa por chave. Toda chave expira em no máximo um ano, o segredo aparece uma vez e é guardado com hash, e todo uso fica registrado com um IP.
O que os engenheiros perguntam
O que posso fazer com a API do Querri?
Tudo o que o app faz com seus dados: projetos e chats com respostas em streaming, fontes, visões, dashboards, a Biblioteca, compartilhamento, usuários, políticas de acesso por linha e sessões de embed. O app do Querri, o MCP e os embeds rodam sobre essa mesma API.
As regras de acesso por linha valem para chamadas de API?
Sim. A segurança por linha vale para dados lidos com uma chave, exatamente como no app. Para seus clientes, get_session anexa o filtro de linhas de cada pessoa como uma política de acesso real, e ele vale para respostas de IA, projetos e dashboards.
Como instalo o SDK e a CLI?
pip install querri instala o SDK Python, e pip install 'querri[cli]' adiciona a ferramenta de linha de comando querri. Faça login com querri auth login ou com uma chave de API.
Um agente de código como o Claude Code consegue operar o Querri?
Sim. A CLI fala JSON com --json e --no-interactive, faz login pelo navegador sem guardar nenhum segredo e vem com uma skill do Claude Code que ensina um agente a usá-la.
Como as chaves de API são protegidas?
Toda chave tem escopos, limite de taxa, lista opcional de IPs permitidos e validade de no máximo um ano. O segredo aparece uma única vez e é guardado com hash, e todo uso fica no log de auditoria com um IP.
Quando usar o MCP em vez da API?
O MCP leva o Querri para ferramentas de IA como Claude e ChatGPT. A API e o SDK levam para os produtos, pipelines e agentes que você constrói. Os dois leem da mesma Biblioteca.
Nossos dados são usados para treinar modelos de IA?
Não. O Querri é certificado SOC 2 Type II, HIPAA e ISO 27001:2022, e seus dados, prompts e resultados nunca treinam nenhum modelo.
Continue explorando
MCP e CLI
Leve o Querri para o Claude, o ChatGPT e suas ferramentas de código.
Embed
Coloque o Querri dentro do seu produto, filtrado para as linhas de cada cliente.
A Biblioteca
O entendimento compartilhado que sua empresa tem dos próprios dados, de onde lê cada chamada.
Espaços de trabalho e acesso por linha
Defina o filtro de cada pessoa uma vez. Ele vale na API também.
Chame. Não construa.
Traga seu caso de uso para uma demonstração de 20 minutos.