Integración · Investigar y analizar

Coupler.io + agentes de IA de Meteor

Conecta Coupler.io con un Met: consulta con SQL los data sets de tus data flows, arma nuevos y refresca los datos con el MCP oficial.

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¿Cómo se conecta Coupler.io con Meteor?

Con el conector listo de Coupler.io, tu Met consulta los data sets de los data flows que tienes en Coupler.io, los que juntan datos de tus fuentes, como la tienda y la pauta, con 24 herramientas. Lee las columnas y el contexto de negocio guardado, ejecuta la consulta SQL del lado de Coupler.io y te responde con el resultado. También puede armar data sets nuevos, crear o ajustar data flows, guardar lo que aprendió de un data set y refrescar un data flow desde su fuente. Las consultas no cambian las filas importadas. El servicio lo paga tu plan de Coupler.io.

Qué automatiza

Lo que un agente de Meteor hace con Coupler.io

Responder con tus datos

Le preguntas al Met por WhatsApp cuánto vendiste ayer. El Met busca el data set, lee sus columnas y ejecuta la consulta SQL en Coupler.io, que le devuelve solo el resultado.

Cruzar dos data sets

Si la pregunta necesita juntar ventas y pauta del mismo data flow, el Met arma un data set SQL nuevo con el join o la agregación, porque cada consulta lee un data set a la vez.

Recordar el contexto de negocio

El Met guarda en el data set lo que aprendió, como que la moneda es COP o qué filas excluir, para que la próxima conversación arranque informada.

Armar un data flow nuevo

El Met revisa qué servicios ya autorizaste, crea el data flow vacío o desde una plantilla y le agrega la fuente y el destino.

Refrescar antes de responder

Si pides datos de hoy, el Met revisa cuándo fue la última ejecución del data flow y, si se lo pides, lo actualiza desde su fuente.

24 herramientas

Todo lo que el agente puede pedirle a Coupler.io

Cada una es una acción real del conector. Puedes desactivar las que no quieras que use.

Herramienta	Qué hace
`list_datasets`	Lista los data sets de todos tus data flows, para responder «¿qué datos tengo?».
`search_datasets`	Encuentra un data set por nombre, fuente o palabra clave.
`list_templates`	Recorre las plantillas listas de Coupler.io para sugerir una configuración prearmada.
`get_schema`	Lee las columnas de un data set, con sus nombres, tipos, descripciones y el contexto de negocio guardado.
`get_data`	Ejecuta una consulta SQL sobre un data set y devuelve el resultado; la consulta corre del lado de Coupler.io.
`create_dataset`	Arma un data set SQL nuevo con data sets del mismo data flow, con un join, una agregación o una tabla dinámica.
`update_dataset_query`	Cambia el SQL de un data set SQL que ya existe.
`update_dataset_schema`	Mejora las etiquetas y las descripciones de las columnas.
`create_dataflow`	Crea un data flow vacío para agregarle una fuente y un destino.
`create_dataflow_from_template`	Crea un data flow desde una plantilla, ya configurado.
`get_dataflow`	Informa el estado de un data flow, con sus fuentes, sus destinos y la última ejecución.
`create_dataflow_source`	Agrega la fuente de la que se traen los datos.
`update_dataflow_source`	Cambia la fuente de la que se traen los datos.
`create_dataflow_destination`	Agrega el destino al que se entregan los datos.
`update_dataflow_destination`	Cambia el destino al que se entregan los datos.
`update_dataflow`	Cambia el nombre de un data flow, o cambia y pausa su programación.
`list_credentials`	Revisa en qué servicios ya diste autorización y entrega un enlace para conectar uno nuevo.
`list_integrations`	Lista los servicios que Coupler.io soporta como fuente o como destino.
`get_integration`	Lee qué necesita una integración, con sus parámetros y la forma en que se autentica.
`get_integration_field_options`	Llena las opciones de un ajuste que depende de tu cuenta, como qué cuenta de pauta o qué hoja de cálculo.
`update_dataset`	Guarda como contexto de negocio lo aprendido sobre un data set, como qué significa una métrica, en qué moneda está o qué filas excluir.
`run_dataflow`	Actualiza un data flow desde su fuente.
`list_skills`	Revisa qué skills de Coupler.io hay disponibles para tu espacio de trabajo.
`get_skill`	Carga las instrucciones de una skill para seguir un procedimiento probado.

Los límites

Qué NO hace la integración con Coupler.io

Preferimos decirlo aquí que descubrirlo en la implementación.

No edita, borra ni sobrescribe las filas que Coupler.io importó: las consultas son de solo lectura. Lo que sí puede cambiar es la configuración de tus data flows, fuentes, destinos, programación, columnas y data sets SQL.
No ve data flows que no tienen el MCP como destino. Una herramienta conectada por MCP solo ve los data sets de los data flows con ese destino; si falta, se agrega en Coupler.io, que lista Custom MCP entre sus destinos de IA.
No pide confirmación en el chat antes de escribir: el admin decide en Conexiones qué acciones quedan encendidas.
No ve nada más que esos data sets: ni tus otras cuentas ni tu computador.
No paga tu plan de Coupler.io. Meteor no revende el servicio.

Antes de empezar

Qué necesitas para conectar Coupler.io

1

Una cuenta de Coupler.io con tus data flows

Los datos que el Met consulta viven en data flows de Coupler.io, que traen los datos de tus fuentes, como la tienda y la pauta. También se pueden armar desde la conversación.
2

Conectar el conector en Met

En Met, abre Conexiones → Coupler.io → Conectar. Se abre una ventana de Coupler.io para que inicies sesión y autorices a Met. Se conecta una vez y no hay API keys que manejar.
3

El destino MCP en cada data flow

Para que el Met vea un data set, su data flow tiene que tener el MCP como destino. Ese destino se agrega en Coupler.io.