Boreon MCP Layer
Une seule couche MCP sémantique qui couvre les trois.
La couche se connecte à votre site Tableau Server ou Tableau Cloud, à Databricks et à Snowflake via leurs propres API. Elle apprend à quelles colonnes de l'entrepôt correspondent vos champs Tableau, et tient cette carte à jour. Elle n'écrit que si vous le demandez, et chaque écriture est tracée.
Une seule couche sur tout votre environnement Tableau.
Vos équipes posent leurs questions en langage naturel. Boreon MCP Layer transforme chaque question en lectures via les propres API de Tableau, puis rapporte la réponse dans le chat. Le modèle utilisé, c'est vous qui le choisissez.
Vos équipes
- Dirigeants
- Analystes
- Administrateurs de site
- En six langues
Boreon MCP Layer
- Chat en langage naturel
- Réponses dans le chat
- Analyses de gouvernance
- Exploitation du site
Votre LLM : hébergé en Suisse, Claude, OpenAI ou votre point de terminaison
Tableau Server ou Tableau Cloud
- REST API
- VizQL Data Service
- API de métadonnées
- TSM, sur Tableau Server
Publication, la seule écriture
Une couche qui parle la langue de chaque plateforme.
La couche lit chaque plateforme via ses propres API et tient une carte des correspondances entre champs Tableau et colonnes de l'entrepôt. Elle n'écrit que si vous le demandez, et garde une trace de chaque écriture.
Tableau
- Tableau Server ou Tableau Cloud, votre propre site
- Classeurs et tableaux de bord (.twb / .twbx)
- Sources de données publiées (.tds)
- Flux Tableau Prep (.tfl)
- VizQL Data Service et la Metadata API
- PAT, JWT ou un compte de service central
Boreon MCP Layer
Derrière le Data & AI Portal
Databricks
- Votre espace de travail et Unity Catalog
- Tables Unity Catalog et entrepôts SQL
- Tableaux de bord AI/BI, avec Genie intégré
- Vues matérialisées issues des flux Prep
- Statement Execution API pour chaque requête
- PAT, OAuth ou un principal de service
Snowflake
- Votre compte, vos bases de données et vos rôles
- Bases de données, schémas et entrepôts virtuels
- Applications Streamlit in Snowflake
- Tables dynamiques issues des flux Prep
- SQL API pour chaque requête
- Paire de clés, OAuth ou un PAT
Six moteurs derrière un seul chat.
Migrez DBX Platform Latency Calls & Uptime vers Databricks
-
Chat agentique
Demandez en langage naturel. Vous voyez ce qu'il fait pendant qu'il travaille, et les réponses arrivent sous forme de tables et de graphiques en direct.
A compris la demande, formulée en langage naturel
-
Couche sémantique
Les champs Tableau reliés une fois aux colonnes Databricks et Snowflake, puis tenus à jour.
A relié les champs Tableau aux colonnes Databricks
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Lignage
Remonte chaque tableau de bord, par sa source de données et son flux Prep, jusqu'à la colonne.
A trouvé le flux Prep derrière le classeur
-
Moteur de migration
Planifie la migration de chaque classeur, tableau de bord et flux Prep depuis Tableau Server ou Tableau Cloud, puis l'exécute.
A construit la vue d'abord, puis le tableau de bord
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Moteur de fidélité
Compare les chiffres de l'entrepôt à ceux de Tableau, ligne par ligne, via le VizQL Data Service.
41 lignes sur 41 concordent avec Tableau
-
Gouvernance
En lecture seule, sauf si vous en décidez autrement. Vos rôles SSO sont propagés, et chaque écriture est tracée.
Chaque écriture tracée sous vos rôles SSO
Chaque tâche sur son propre modèle.
La plateforme aiguille séparément quatre types de travail. Les clés sont chiffrées au repos, et chaque changement de routage est audité.
| ClaudeAnthropic | GPTOpenAI | Au choixVotre point de terminaison | |
|---|---|---|---|
| Chat | |||
| Brouillons | |||
| Escalade | |||
| Classification |
Pour tous, des analystes aux dirigeants.
Des personnes qui n'ont jamais écrit une ligne de SQL obtiennent des tables et des graphiques en direct, simplement en demandant. Et comme la couche connaît Tableau, Databricks et Snowflake, le portail vous suit quand vous passez de Tableau Server à Tableau Cloud, et continue de répondre à partir des trois.
Chacun voit ce qu'il a le droit de voir.
Les rôles SSO sont propagés jusqu'aux deux entrepôts, et la couche reste en lecture seule tant que vous ne lui demandez pas d'écrire. Chaque écriture est tracée.
Connecté via votre SSO
Quelle région a eu le plus d'appels en échec la semaine dernière ?
| Région | Appels en échec |
|---|---|
| us-east | 142Hors de ce rôle |
| eu-central | 97Hors de ce rôle |
| ap-northeast | 63Hors de ce rôle |
| us-west | 28Hors de ce rôle |
Cinq protections, à chaque appel.
L'Einstein Trust Layer se place entre Boreon MCP Layer et le modèle. Chaque appel suit le même chemin, dans le même ordre, à chaque fois.
Ce que vous voyez
Comment s'est porté le territoire de Maria Keller au dernier trimestre ?
Le territoire de Maria Keller a progressé de 12 %, porté par deux renouvellements.
Einstein Trust Layer
- Ancré
- Masqué
- Zéro conservation des données
- Toxicité vérifiée
- Audité
Ce que voit le modèle
Comment s'est porté le territoire de [PERSON_1] au dernier trimestre ? + 14 enregistrements visibles pour vous
Le territoire de [PERSON_1] a progressé de 12 %, porté par deux renouvellements.
Une fois sa réponse donnée, le modèle n'en garde rien.
-
01
Ancré dans ce que vous avez le droit de voir
La demande est ancrée dans les données de votre organisation, et uniquement dans les enregistrements que la personne qui la formule a le droit de voir.
-
02
Données personnelles masquées
Les noms, les adresses e-mail et les autres données personnelles sont remplacés par des marqueurs neutres avant que la demande n'atteigne un modèle.
-
03
Le modèle ne garde rien
Zéro conservation des données : le fournisseur du modèle ne stocke ni la demande ni la réponse.
-
04
Toxicité vérifiée
Au retour, chaque réponse reçoit un score de toxicité, avant que quiconque ne la lise.
-
05
Audité dans Data 360
Tout l'échange est consigné dans une piste d'audit, dans Data 360, pour pouvoir être examiné plus tard.
Quand une question a besoin de Tableau, Agentforce se tourne vers nos agents.
Vos équipes parlent à Agentforce dans Salesforce. Quand la réponse se trouve dans Tableau, l'agent interroge Boreon MCP Layer, qui lit votre site Tableau Server ou Tableau Cloud et se charge du travail côté Tableau Next.
Chaque brique reste de votre côté.
Hors de votre cloud
Votre VNet Azure ou VPC AWS · sous-réseau privé
Boreon MCP ServerVotre portail LLM central
Vos plateformes
Survolez ou touchez un élément pour voir avec quoi il communique.
-
WAF en frontal
Caddy, avec les règles OWASP Coraza, placé devant tout le reste.
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Serveur MCP
Chat, migrations et contrôles de fidélité dans un seul ensemble de conteneurs.
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Postgres + pgvector
Les connaissances, la piste d'audit et les secrets, derrière votre pare-feu.
-
Vos clés OpenAI
Azure OpenAI ou OpenAI, avec vos propres clés et votre propre compte.
-
Votre stockage
Les sauvegardes atterrissent dans votre propre stockage S3 ou Blob.
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Votre SSO
Entra ID, Okta ou tout fournisseur OIDC. Les rôles sont propagés jusqu'aux deux entrepôts.
La même couche, à chaque étape.
La couche connaît déjà Tableau, Databricks et Snowflake. Quand vous passez de Tableau Server à Tableau Cloud, elle vous suit : les mêmes questions, le même modèle sémantique, et Databricks et Snowflake qui continuent d'alimenter Tableau.
Par quel tableau de bord Tableau commenceriez-vous ?
Commencez par celui-là. Nous posons la couche dessus et répondons à ses questions en langage naturel, et si un jour vous le voulez aussi sur une autre plateforme, chaque chiffre est d'abord vérifié par rapport à Tableau.