Uma publicação do Show HN de 12.11.2026 apresenta o datatomcp, um serviço hospedado que seu criador descreve como uma camada de dados nativa de IA voltada a equipes sem uma equipe de dados própria. A ideia é que a equipe conecte seus bancos de dados, aplicativos e planilhas uma única vez; o produto vincula as fontes, registra o que cada número significa e permite que cada agente de IA da equipe peça respostas exatas. Segundo o site, toda pergunta é registrada, todo número pode ser verificado e a resposta pode voltar como um gráfico. O nível gratuito cobre 3 conjuntos de dados e 2 pessoas, não exige cartão, é somente leitura para os agentes e fica hospedado na UE.
Configuração
O serviço pode ser adicionado a partir do Claude Directory clicando em Connect e fazendo login, e o mesmo conector funciona em desktop e celular. Para Claude Code, o agente do Cursor e o Codex, o site instrui apontar o agente para https://datatomcp.com/install.md e seguir as instruções. Há também um espaço de demonstração ao vivo disponível sem cadastro.
O argumento contra colar planilhas
O argumento central do site é que colar uma planilha no chat coloca cada linha na janela de contexto do modelo, consumindo tokens, enquanto com o datatomcp o agente consulta um banco de dados e recebe apenas o resultado. No arquivo de teste de pedidos de 50.000 linhas do próprio criador, eles relatam cerca de 475 vezes menos tokens: colar envia o arquivo inteiro de 4.118.185 bytes, enquanto uma sessão completa do datatomcp (lista de ferramentas, esquema, consulta e resultado) envia 8.663 bytes. A comparação assume cerca de 4 bytes por token, precifica a entrada do Claude Opus 5.5 em $4 por milhão de tokens (outubro de 2026) e observa que o Opus 5.5 tem uma janela de contexto de 1M de tokens. São medições do próprio fornecedor, não benchmarks independentes. O site também afirma que os totais são calculados pelo banco de dados em vez de estimados pelo modelo.
Cinco etapas
O fluxo do produto é apresentado em cinco estágios: Connect, Link, Define, Ask e Audit.
Connect. As fontes suportadas são PostgreSQL, MySQL, Stripe (clientes, assinaturas com MRR, faturas, pagamentos), HubSpot (contatos, empresas, negócios) e Airtable; as planilhas do Google são escolhidas no seletor de arquivos do próprio Google, que limita o acesso aos arquivos escolhidos e não ao Drive inteiro; e é possível enviar arquivos Excel e CSV. Cada fonte vira um conjunto de dados que permanece sincronizado e guarda uma versão por atualização. Cada importação gera um relatório com as linhas que não puderam ser lidas, números armazenados como texto e formatos de data mistos, e nada é convertido até que uma pessoa confirme.
Link. A ferramenta detecta os identificadores e códigos compartilhados entre conjuntos de dados, como um customer_id presente tanto em orders quanto em customers, e desenha um mapa das relações. Os vínculos se encadeiam, de modo que um agente pode totalizar pedidos pela região de um cliente em uma única consulta. Um vínculo só é confirmado automaticamente quando todos os valores coincidem; caso contrário, as divergências são mostradas para decisão humana. O FAQ acrescenta que os totais de um conjunto vinculado contam cada uma de suas linhas uma vez, de modo que uma meta nunca é somada duas vezes.
Define. O datatomcp redige definições a partir das colunas, por exemplo paid revenue como a soma de amount onde o status é paid. Uma pessoa aprova ou edita cada definição, e os agentes só usam as aprovadas. Toda resposta que usa uma definição informa isso, e um nome desconhecido devolve as definições mais próximas em vez de chutar. Um glossário explica da mesma forma o vocabulário da equipe, como "active customer".
Ask. Uma URL conecta Claude, ChatGPT, Cursor ou qualquer cliente compatível com servidores MCP remotos; agentes sem suporte a MCP, fluxos do n8n e aplicativos próprios usam a API REST com uma chave, e ambos os caminhos retornam os mesmos resultados. Como um banco de dados conta as linhas, os totais são exatos, e cada resposta indica a versão do conjunto de dados de onde veio. Quando uma imagem é mais clara, o agente desenha um gráfico ou monta um painel no chat que qualquer pessoa pode atualizar depois.
Audit. Toda pergunta de agente é mantida com quem perguntou, de qual agente, sobre qual conjunto de dados, a consulta, o tempo que levou e qualquer erro. Quando dois agentes fazem a mesma pergunta, a auditoria mostra se obtiveram a mesma resposta. A retenção é de 90 dias no Pro e 30 dias no Free, e o registro pode ser exportado como planilha.
O que os agentes podem fazer
Via MCP, os agentes dispõem de um conjunto fixo de ferramentas: workspace_overview, list_datasets, describe_dataset, distinct_values, query_rows e aggregate para ler e contar; chart para desenhar a resposta; create_dashboard, list_dashboards e refresh_dashboard para painéis; report_issue para sinalizar um problema de dados; e propose_definition, propose_link, propose_term e propose_brief para sugerir uma definição, um vínculo, um termo do glossário ou o brief de negócio, que uma pessoa precisa aprovar no aplicativo antes que qualquer agente o use. connect_source inicia uma nova conexão e activity mostra o que os agentes fizeram. Os dados permanecem somente leitura via MCP, um proprietário pode colocar qualquer agente no modo Analyze para que apenas leia, e os agentes deliberadamente não podem executar SQL, para que um agente confuso não rode algo lento ou inesperado.
A biblioteca de gráficos tem 52 tipos (tendências, comparações, cascatas, funis, coortes, scorecards e mais) em variantes clara e escura, desenhados dentro das conversas do Claude e do ChatGPT, pelo assistente integrado e pela API REST. Se receber um pedido de painel, o agente produz um quadro ou uma curta história de slides no espaço de trabalho, atualizável com os dados mais recentes.
Histórico do fundador e recursos de equipe
O fundador Killian Helf escreve que ajuda cerca de 300 pessoas de finanças a usar agentes de IA em uma empresa da Fortune 100, e que quase todas esbarram no mesmo muro: colam um CSV ou uma planilha do Google inteira no chat, o contexto lota, os tokens se acumulam e os totais saem próximos, mas não exatos. Ele descreve o datatomcp como a ferramenta que queria para elas, somente leitura para os agentes, hospedada na UE e honesta sobre seus limites; são afirmações dele.
Os espaços de trabalho admitem editores, que adicionam e atualizam dados, e visualizadores, que fazem perguntas. Cada pessoa conecta o próprio agente uma vez e vê os mesmos conjuntos de dados na mesma versão, de modo que todos citam o mesmo número, e um registro de atividade mostra quem mudou o quê e qual agente perguntou o quê para quem. Consultores e agências podem dar a cada cliente um espaço próprio, limitar um agente aos dados daquele cliente e entregar o espaço; os planos Business ampliam os limites de equipe. O espaço de demonstração público, chamado Northwind Studio, contém números reais e pode ser explorado sem conta.
Preços
O plano Free custa €0 e inclui 3 conjuntos de dados, 100.000 linhas por conjunto, 1.000 consultas por dia, um espaço de trabalho com 2 pessoas, conjuntos vinculados, atualização sob demanda e o servidor MCP e a API REST. O Pro aparece a €12/mês, ou $12, com 25 conjuntos de dados, 2.000.000 de linhas por conjunto, 50.000 consultas por dia, 3 espaços de trabalho com 5 pessoas cada, conjuntos vinculados, sincronização em minutos após uma edição e o mesmo acesso MCP e REST. Os upgrades acontecem no aplicativo e o Pro pode ser cancelado a qualquer momento pelo portal de cobrança, permanecendo ativo até o fim do período; de volta ao Free, os conjuntos continuam legíveis, mas não se pode adicionar além dos limites gratuitos. O uso não é silencioso: chega um e-mail aos 80% do limite diário de consultas, os agentes recebem um erro claro aos 100%, o contador zera à meia-noite UTC e os conjuntos acima do limite de linhas são recusados na importação com o motivo.
Tratamento de dados
O site afirma que os agentes leem apenas por ferramentas validadas de somente leitura e recebem somente os resultados que pedem; os resultados das consultas nunca são armazenados. Uma cópia de cada fonte conectada, um arquivo por versão, junto com backups e contas, fica em servidores na UE, e os dados nunca são usados para treinamento. Dois recursos de IA são opcionais: as sugestões de limpeza, que enviam um resumo da coluna e no máximo 50 linhas de amostra à Mistral (UE) quando um editor pede, e o assistente integrado, que roda com a própria chave de IA do cliente. Toda requisição exige login ou uma chave de API, as credenciais de bancos de dados e aplicativos são criptografadas e nunca exibidas aos agentes, e ao excluir um conjunto de dados ou uma conta os dados somem na hora e dos backups em até 14 dias. Em arquivos bagunçados, as linhas que não podem ser analisadas são listadas com seus números de linha enquanto o resto é importado, colunas numéricas ou de data inconsistentes são sinalizadas, e as regras de limpeza aprovadas por uma pessoa rodam de novo a cada atualização.
O datatomcp afirma estar listado no Official MCP Registry, no Claude Directory e no Cursor Directory, além de no Glama e no mcpservers.org.