MCP Server

Lista leads com filtros avançados e paginacao. Retorna dados resumidos de cada lead (nome, email, telefone, status, datas).

Retorna detalhe completo de um lead: emails, telefones, devices, endereços, atributos por namespace, merge info e estatísticas.

Retorna timeline de atividades do lead: pageviews, purchases, conversions e outros eventos com dados de UTM e transação.

Busca leads por nome, email ou telefone (OR-based matching). Retorna leads com dados resumidos.

Conta total de leads com filtros. Útil para estatísticas rápidas sem buscar dados completos.

Lista todos os projetos a que você tem acesso, com nome, slug e role.

Retorna qual projeto a IA está usando agora (vinculado ao token OAuth da sessão).

Troca o projeto ativo da sessão para outro projeto onde você é membro. Útil pra alternar entre projetos sem reautenticar.

Cria um novo projeto e te coloca como owner.

Atualiza nome e/ou slug do projeto ativo. Requer role admin ou owner.

Lista membros ativos do projeto com email, nome e role.

Envia convite por email para outra pessoa entrar no projeto.

Lista convites pendentes do projeto.

Cancela um convite pendente.

Altera a role de um membro existente. Requer role admin ou owner.

Remove um membro do projeto. Requer role admin ou owner.

Lista todas as integrações do projeto ativo (Hotmart, Facebook Ads, Google Ads, Pixel, etc.) com status de sync.

Retorna detalhes de uma integração, incluindo config, última sincronização e estatísticas.

Cria uma nova integração no projeto ativo. O fluxo de autorizacao (OAuth do provider, webhook secret) deve ser completado pela UI depois.

Atualiza nome ou config de uma integração.

Remove uma integração. Dados ja importados permanecem; sync futuro para.

Dispara uma sincronização manual de uma integração. Útil pra puxar dados recentes sem esperar o cron.

Lista grupos de conversão com seus segmentos. OBRIGATÓRIO antes de create_query com query_type conversion. Retorna grupos com conversionSegments. Use segment.id como database_id e filter_config.conversion_id.

Sempre chame antes de criar queries de conversão para garantir que a tela de fonte de dados exiba grupo e conversão corretos.

Lista todas as tabelas e colunas disponíveis no projeto. Nomes das tabelas seguem o padrão {type}_{slug} (ex: hotmart_htm_rtg, page_events, facebook_ads_meta_ads). Para conversions, cada tabela inclui conversion_id, conversion_name e slug.

SEMPRE chame esta tool primeiro antes de escrever SQL ou criar gráficos.

Gera SQL para queries de datalake. Produz SELECT * FROM table WHERE (filters): dados brutos. Agregações (count, sum) são aplicadas pelos gráficos/métricas, NÃO na query.

Testa uma query SQL com LIMIT 10 e retorna resultados de amostra. Use nomes reais de tabelas de list_tables (ex: hotmart_htm_rtg, page_events). Para vendas, filtre por status IN ('APPROVED', 'COMPLETE').

Cria uma query em um dashboard. Use filter_config para page/hotmart/facebook_ads/google_ads/conversion. Para custom_sql, use o campo sql.

Executa queries para materializar datalakes (S3 Parquet). Deve ser chamado após create_query antes que gráficos possam mostrar dados.

Atualiza uma query existente (partial update). Quando SQL ou filter_config mudam, a resposta inclui needs_re_execute: true.

Deleta uma query do dashboard com cleanup completo: remove métricas dos gráficos, limpa filtros/agrupamentos referenciados, e deleta o datalake S3.

Retorna colunas disponíveis de um datalake materializado com descrições, tipos de dados, agregações sugeridas e formatação. Deve ser chamado após execute_query ter completado.

OBRIGATÓRIO: Sempre chame esta tool antes de add_chart. O campo da métrica deve ser um nome real retornado aqui.

Lista todos os dashboards do projeto com id, nome, período e contadores de queries/graficos.

Retorna detalhes completos de um dashboard incluindo queries, gráficos, métricas, measures, filtros, virtual fields e abas.

Cria um novo dashboard vazio com nome e período.

Atualiza nome ou período de um dashboard. Apenas os campos passados são alterados.

Adiciona um gráfico ao dashboard. Aceita métricas field-based {queryId, field, aggregation} e measure-based {measureId}. Pode misturar ambas no mesmo gráfico.

Sempre chame get_query_columns antes para usar campos reais. Para measure metrics, a measure deve existir (use add_measure primeiro).

Atualiza um gráfico existente. Apenas os campos passados serão alterados (partial update).

Clona um gráfico existente com deep copy e IDs regenerados (sem conflitos de React key). Auto-posicionado pelo algoritmo de layout.

Remove um gráfico do dashboard.

Reposiciona gráficos no grid. Modo AUTO (auto: true) organiza por tipo (KPIs primeiro, depois line/bar/area, depois donut/radar, tabelas no final). Modo MANUAL recebe posições explícitas.

Lista todas as abas do dashboard com contagem de gráficos por aba.

Cria uma nova aba no dashboard para organizar gráficos em seções lógicas (ex: 'Ads Performance', 'Conversões').

Renomeia uma aba existente.

Remove uma aba. Gráficos da aba são movidos automaticamente para a aba Geral. Não é possível deletar a aba __general__.

Reordena as abas do dashboard fornecendo a lista ordenada de IDs.

Move um gráfico para outra aba.

Adiciona uma métrica calculada ao dashboard. Measures são fórmulas que combinam campos agregados de uma ou mais queries usando operadores matemáticos. Expression usa 4 tipos de tokens: filter (referencia campo de query), operator (+,-,*,/), input (constante numérica), measure (referencia outra measure).

Atualiza uma measure completamente: substitui nome, expression e format. Use get_dashboard para obter dados atuais antes de enviar a versão atualizada.

Deleta uma measure do dashboard. Remove automaticamente métricas que referenciam esta measure de todos os gráficos (cascade delete).

Verifique dependências com get_dashboard antes de deletar: outras measures podem referenciar esta.

Adiciona uma coluna computada (campo virtual) via expressão SQL, injetada nas queries antes da execução. Use scope para definir onde o campo se aplica.

Atualiza um campo virtual (partial update). Após alterar, execute novamente as queries afetadas.

Deleta um campo virtual do dashboard.

Adiciona um filtro compartilhado ao dashboard. Filtros podem ser select (dropdown com opções), text (texto livre), date (seletor de data) ou number. Cada opção de select pode ter seu próprio operador (equals, contains, starts_with, ends_with).

Atualiza um filtro do dashboard (partial update).

Deleta um filtro do dashboard.

Adiciona um agrupamento compartilhado para alinhar múltiplas queries na mesma dimensao. Necessário quando gráficos combinam métricas de queries diferentes (ex: Facebook spend + Hotmart revenue no mesmo gráfico agrupado por dia).

Atualiza um group by config (partial update). Alterar column ou query_ids reconstroi o mapeamento interno de dataSources.

Deleta um group by config do dashboard.

Lista todos os datasets do projeto com id, slug, nome, descrição, storage_class, versão atual e resumo do schema.

Retorna detalhes completos de um dataset incluindo schema (colunas, índices) e informações de versão.

Cria um novo dataset com definição de schema. Após criação, chame publish_dataset_version para ativar.

Atualiza metadados do dataset (nome e/ou descrição).

Soft-delete de um dataset. O dataset é desativado mas não removido fisicamente.

Retorna o schema atual (colunas e índices) de um dataset.

Adiciona uma coluna ao dataset. Cria uma versão draft. Chame publish_dataset_version para aplicar.

Atualiza uma coluna com mudanças seguras (ordem, default_value, relaxar constraints). NÃO cria nova versão.

Remove uma coluna do dataset. Cria versão draft. Chame publish_dataset_version para aplicar.

CUIDADO: Dados da coluna são permanentemente perdidos após o publish.

Publica mudanças de schema pendentes (adicoes/remocoes de colunas). Aplica todas as mudanças de uma vez.

Faz rollback do dataset para um número de versão anterior.

Consulta linhas de um dataset com filtros, ordenação e paginacao baseada em cursor. Retorna linhas, total e metadados do schema.

Insere ou atualiza linhas. Se 'id' existe: UPDATE. Se 'id' não encontrado: INSERT com aquele id. Se 'id' ausente: INSERT com UUID auto-gerado. Max 1000 linhas por chamada.

Deleta linhas de um dataset pelos seus UUIDs.

Conta linhas de um dataset, opcionalmente com filtros.

Importa um arquivo CSV local para um dataset existente. Le o arquivo do filesystem, faz parse e envia em batches. Use column_mapping para renomear headers do CSV para nomes de colunas do dataset.

Le um CSV local, infere schema (nomes e tipos de colunas), cria um novo dataset e importa todos os dados automaticamente. Use column_mapping para renomear colunas e column_types para sobrescrever tipos inferidos.