Cube

概览

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Cube 是一个基于语义层构建的 Agentic 分析平台，产品形态为网页应用。它同时面向数据团队和 AI Agent，通过统一的语义模型确保所有查询结果在不同使用场景中保持一致且受治理。 ## 核心能力 - **Agentic BI**：AI Agent（如 Claude、Codex 或自定义 Agent）可通过 MCP 和 API 获取受治理的业务数据，用于自主决策。支持人工提问、定时触发和 Agent 请求等多种输入方式。 - **Business Intelligence**：为数据团队提供 AI 原生的商业智能工具。包含 Analytics Chat（自然语言查询）、Workbooks（结合 SQL 与可视化编辑器，由 Workbook Agent 辅助编写查询）以及 Dashboards（通过 Dashboard Agent 对话式构建看板，利用预聚合和缓存实现亚秒级性能）。 - **Embedded Analytics**：允许企业将 AI 驱动的分析功能嵌入自有产品中，无需重建 BI 技术栈。支持多租户架构，提供 Analytics Chat API、Embedded iframes、Creator Mode 和 Core Data APIs 四种集成方式，并支持自定义品牌样式。 - **AI 集成**：通过 MCP Server 连接 Claude、ChatGPT、Cursor 等工具，也提供 Slack Agent 在聊天线程中直接回答数据问题。 ## 解决的问题 在没有统一语义层的情况下，同一个业务指标可能需要数据分析师编写多个不同的查询。Cube 让指标在数据模型中只定义一次，所有下游工具和 AI Agent 都复用该定义及计算逻辑，避免口径不一致。 ## 适用对象 适用于金融服务、科技、医疗、媒体广告等行业的数据团队、工程团队，以及需要将数据分析能力嵌入产品的 SaaS 公司。Brex、Alcon、Drata、Webflow 等企业已在使用。

Q&A

Cube 是什么？由 AI 生成

Cube 是一个基于语义层构建的 Agentic 分析平台，提供 AI 原生的商业智能和嵌入式分析能力，同时服务于人类用户和 AI Agent。

什么是语义层，它有什么作用？由 AI 生成

语义层是 Cube 的核心组件，用于统一定义指标和业务上下文。它确保无论谁、在哪个工具中发起查询，返回的答案都基于同一套定义，保持一致性。

AI Agent 如何使用 Cube？由 AI 生成

AI Agent（如 Claude、Codex 或自定义 Agent）可以通过 MCP 和 API 向 Cube 发送请求，获取受治理的结构化数据和分析结果，用于后续的自主操作和决策。

如何将 Cube 嵌入到自己的产品中？由 AI 生成

Cube 提供四种嵌入方式：Analytics Chat API 用于完全自定义开发；Embedded iframes 用于快速集成；Creator Mode 让客户自建报表；Core Data APIs 用于底层数据对接。所有方式均支持多租户和品牌自定义。

Cube 支持与哪些外部工具集成？由 AI 生成

通过 MCP Server，Cube 可与 Claude、ChatGPT、Cursor 以及自定义 Agent 集成。此外还提供 Slack Agent，并支持与 Snowflake、Databricks、BigQuery、ClickHouse 等数据平台配合使用。

Workbooks 和 Dashboards 有什么区别？由 AI 生成

Workbooks 面向分析师探索，结合 SQL 和可视化编辑器，由 Workbook Agent 辅助编写查询。Dashboards 面向可视化报告，通过 Dashboard Agent 对话式构建，并利用预聚合实现亚秒级加载。两者都基于同一语义模型。