Backends de datos
Los backends de datos te permiten conectar fuentes de datos externas -- bases de datos, APIs y otros servidores MCP -- a los proyectos de Crow. En lugar de importar datos manualmente, registras un backend y Crow puede consultarlo bajo demanda, capturar conocimiento de él y seguirlo junto al resto de tu trabajo de proyecto.
¿Qué es un backend de datos?
Un backend de datos es un servidor MCP que Crow sabe cómo alcanzar. Cuando registras uno, Crow almacena sus detalles de conexión y puede inspeccionar su esquema (herramientas disponibles) y enrutarle consultas a través de tus proyectos.
Piénsalo como la diferencia entre copiar datos dentro de Crow y conectar Crow al lugar donde viven los datos. El backend sigue siendo la fuente autoritativa; Crow aporta la capa de proyecto por encima -- notas, fuentes, organización y acceso multiplataforma.
Cuándo usar backends de datos
Los backends de datos son útiles cuando:
- Tienes una base de datos existente (Postgres, MySQL, SQLite) con datos que quieres consultar a través de tu IA
- Ejecutas un servidor MCP que expone herramientas de dominio específico (p. ej., un servidor de Canvas LMS, un servidor de datos financieros)
- Quieres capturar hallazgos de datos externos como fuentes de investigación o notas sin copiar y pegar manualmente
- Necesitas trabajar con datos vivos que cambian con el tiempo, en lugar de capturas estáticas
Registrar un backend
Usa la herramienta crow_register_backend para conectar un servidor MCP como backend de datos:
"Registra mi servidor MCP de Postgres en
http://localhost:5433/mcpcomo un backend de datos llamado 'course-database'"
Esto almacena el nombre, la URL y la descripción del backend en la tabla data_backends. Después puedes asociarlo a un proyecto de tipo data_connector.
Información requerida
| Campo | Descripción |
|---|---|
name | Un nombre corto para el backend (p. ej., "course-database", "student-records") |
server_url | La URL del servidor MCP (endpoint Streamable HTTP) |
description | Qué datos provee este backend (ayuda a la IA a saber cuándo usarlo) |
Gestionar backends
Listar los backends registrados
"Muéstrame mis backends de datos"
La herramienta crow_list_backends devuelve todos los backends registrados con sus nombres, URLs y descripciones.
Inspeccionar el esquema de un backend
"¿Qué herramientas provee el backend course-database?"
La herramienta crow_backend_schema se conecta al backend y devuelve sus herramientas disponibles y los esquemas de sus parámetros. Esto te ayuda a entender qué consultas son posibles.
Eliminar un backend
"Elimina el backend course-database"
La herramienta crow_remove_backend borra el registro. Esto no afecta al servidor MCP externo en sí -- solo elimina la referencia que Crow tenía de él.
Proyectos de conector de datos
Cuando creas un proyecto con type: "data_connector", está diseñado para trabajar con backends registrados:
"Crea un proyecto de conector de datos llamado 'Análisis de Cursos Otoño 2026' y vincúlalo al backend course-database"
Los proyectos de conector de datos soportan las mismas fuentes, notas y etiquetado que los proyectos de investigación. La diferencia es el flujo de trabajo: en lugar de agregar fuentes manualmente desde búsquedas web, consultas un backend y capturas los resultados como fuentes o notas.
Flujo de captura de conocimiento
Un flujo de trabajo típico con backends de datos:
- Registra el backend -- Conecta el servidor MCP externo
- Crea un proyecto de conector de datos -- Dale un hogar a tu trabajo
- Consulta el backend -- Usa las herramientas del backend para extraer datos
- Captura los hallazgos -- Almacena los resultados interesantes como fuentes o notas en el proyecto
- Analiza entre proyectos -- Busca en las notas, genera reportes, comparte con colaboradores
La IA maneja los pasos 3-4 de forma natural durante la conversación. Cuando haces una pregunta que involucra datos del backend, la IA puede consultar el backend y ofrecerte guardar los resultados en tu proyecto.
Ejemplo: conectar a Postgres
Supón que tienes un servidor MCP de Postgres corriendo localmente que expone las herramientas query y list_tables.
1. Regístralo:
"Registra un backend de datos llamado 'enrollment-db' en
http://localhost:5433/mcp-- tiene datos de inscripción de estudiantes"
2. Crea un proyecto:
"Crea un proyecto de conector de datos llamado 'Tendencias de Inscripción' vinculado a enrollment-db"
3. Consulta y captura:
"Consulta en enrollment-db el total de inscripciones por departamento de los últimos 3 años, y guarda los resultados como una fuente en el proyecto Tendencias de Inscripción"
La IA consulta el backend, formatea los resultados y los almacena como una fuente con los metadatos apropiados.
Consideraciones de seguridad
- Las URLs de los backends se almacenan en la base de datos local de Crow -- no se comparten con peers ni se exponen a través del gateway
- La autenticación ante el servidor MCP del backend la maneja el propio servidor (tokens bearer, OAuth, etc.)
- Crow no cachea los datos del backend a menos que los captures explícitamente como fuente o nota
- Eliminar un backend no borra las fuentes ni las notas que se capturaron de él