什么是Cube？
Cube 是一个基于语义层的代理式分析平台，旨在为人类用户和 AI 代理提供一致且受治理的业务数据。它通过单一语义模型确保所有查询结果的可信度与一致性，支持通过 MCP 协议、API 以及嵌入式界面进行访问。
Cube的核心功能有哪些？
- 语义层统一治理建立单一业务上下文模型，确保无论由人类还是 AI 代理发起请求，所有数据分析结果均遵循相同的定义与权限管控。
- MCP 与 API 集成允许 Claude、Codex 或自定义 AI 代理通过 Model Context Protocol (MCP) 和 API 直接获取结构化数据与分析结果，实现自主决策循环。
- 自然语言分析对话 (Analytics Chat)用户可用通俗语言提问，系统基于语义模型生成准确、受控的查询答案，保证不同提问者获得一致结果。
- AI 辅助工作簿 (Workbooks)结合 SQL、可视化编辑器与 Workbook Agent，协助分析师起草并迭代查询代码，所有操作均在受治理的语义模型上运行。
- 嵌入式分析组件提供 iframe 嵌入、Creator Mode（客户自建仪表盘）及核心数据 API，支持多租户架构，可将品牌化分析体验无缝集成至第三方产品。
- 预聚合缓存机制利用预聚合与缓存技术提升查询性能，支持亚秒级响应的仪表板构建与图表渲染。
Cube的使用案例有哪些？
- AI 代理自主运营当 AI 代理需要独立执行例行检查或根据数据变化触发操作时，通过 Cube 获取可信的业务背景数据以支持决策。
- 产品内嵌分析功能SaaS 服务商希望在不重建 BI 栈的情况下，将具备品牌定制外观且符合多租户权限管理的分析报表直接交付给最终客户。
- 跨部门指标一致性维护财务、市场等部门需确保核心业务指标（如收入、留存率）在不同工具（Slack, Cursor, ChatGPT）中计算逻辑完全一致，避免口径冲突。
如何使用Cube？
- 连接数据源配置数据库连接（如 Snowflake, Databricks, BigQuery, ClickHouse 等），建立基础数据管道。
- 定义语义模型在 Cube 中编写数据模型，定义度量、维度及计算逻辑，确立统一的业务上下文。
- 选择接入方式根据需求选择使用 Analytics Chat 进行自然语言交互，或通过 MCP/API 让外部 AI 代理调用数据。
- 嵌入或展示若需面向终端用户，可使用 Dashboard Agent 创建报表并通过 iframe 嵌入应用，或使用 Creator Mode 授权客户自助构建。
