Usando a floresta

English · Português · Español

← Manual

Quatro consoles fazem o trabalho do dia a dia de ler uma floresta. Perguntar responde perguntas com evidência. Explorar mostra a própria floresta como grafo, como arquivos, como árvore. Dados é um cliente de banco de dados sobre os seus datasets. Playground mostra as chamadas cruas, exatamente como um agente as faz.

Os quatro são janelas sobre os mesmos primitivos que a sua IA recebe via MCP. Nada nesta página é um poder exclusivo do console: o que você consegue fazer aqui, um agente com a mesma chave consegue fazer de fora.

Perguntar

Perguntar é o console de chegada porque não precisa de explicação: digite uma pergunta, receba uma resposta. O que o diferencia de uma janela de chat é o que acontece por baixo, e quanto disso é mostrado a você. A busca roda primeiro dentro do seu escopo determinística, barata, sem modelo envolvido e só então o modelo ligado à floresta lê o que foi encontrado e escreve a resposta.

(As capturas de tela mostram o console em inglês.)

A evidência não é decoração. Cada id listado sob a resposta foi de fato lido para produzi-la. Clique em um e ele abre no Explorar, então uma afirmação na resposta está sempre a um clique do texto de onde veio. O painel O que ele leu vai além: os trechos e as seções exatos que o modelo recebeu, com número de seção e de linha o resumo decide qual nó, o corpo é o que é lido, e este painel mostra as duas metades.

Alguns controles ficam ao lado da caixa de pergunta:

• Quanto ler quantos nós a busca entrega ao modelo (2, 3 ou 6).
• Tamanho da resposta um controle deslizante de "Auto" até um teto rígido. Esta é uma preferência sua: fica lembrada no seu navegador, por pessoa, e nunca entra no endereço. "Auto" não envia nada, e quem manda é o vínculo da própria floresta. Quando você define um tamanho, ele não é só um corte o tamanho declarado é escrito no prompt, então o modelo molda a resposta para caber, em vez de ela ser truncada no meio de uma frase (spec J.10.8).
• Deixar saltar (busca agêntica) em vez de uma varredura determinística, o modelo fica com os primitivos e navega locate, look, move, pick até conseguir responder. Custa uma chamada de modelo por salto, e o painel Por onde ele foi mostra cada salto: o que o modelo escolheu, o que voltou, e os dois relógios (a chamada na floresta, e o turno do modelo que decidiu fazê-la).
• Banco de respostas ligado por padrão, porque é de graça: uma pergunta já respondida nesta floresta inalterada é servida do banco na hora, sem pagar o modelo de novo. Desligue para comprar uma execução nova e substituir a guardada.

A pergunta pode ter um período. Duas datas ao lado dos controles, de e até, limitam a pergunta ao material criado entre elas (qualquer uma das pontas pode ficar aberta). Só o que chegou dentro da janela é buscado, em todo salto quando o modelo salta, e a resposta mostra a janela de fato usada: as datas que o motor aplicou, não o texto que você digitou. O período é parte da pergunta, não uma preferência: viaja no link ao lado da própria pergunta (?since=…&until=…, então um endereço compartilhado faz a mesma pergunta delimitada) e não fica lembrado entre visitas. Uma data que o motor não consegue ler é recusada, como qualquer outro argumento inválido (spec J.5.19).

Respostas servidas do banco dizem que são. Uma resposta servida carrega o selo Do banco, e o custo registrado nunca é cobrado de novo. Não é um cache burro: a busca ainda roda em toda pergunta, e a resposta guardada só é servida enquanto o que seria lido hoje coincide com o que foi lido então uma floresta que mudou por baixo da pergunta recebe uma resposta nova, não uma vencida (spec J.10.7).

As respostas podem mostrar as imagens que o modelo de fato leu. Quando o material contém um nó media uma captura de tela, um diagrama, uma foto que entrou com uma descrição o modelo pode incorporá-la na resposta como ![caption](media:<node id>) (spec J.10.9). O console resolve essa referência com a sua credencial: um id que o modelo inventou, ou um que o seu escopo não pode ler, é renderizado como a própria legenda e nada mais nunca um erro que fale mais alto que a resposta. Evidência do tipo media mostra sua imagem ao lado do resumo de todo jeito, porque "de que esta resposta foi feita" inclui os pixels.

Você pode levar uma resposta com você Copiar cURL (a mesma chamada, pronta para um script), Baixar .md (com as referências media: reescritas para endereços buscáveis) ou Salvar em PDF. Toda execução também fica guardada no histórico do próprio navegador só nesta máquina, nunca enviada à Station para você restaurar uma execução antiga e compará-la com uma nova.

Nota as respostas são lidas do texto dos nós. Uma pergunta cuja resposta é um agregado sobre linhas de dataset é recusada em vez de chutada; use o console Dados para essas.

Explorar

Explorar é um único console com três maneiras de olhar a mesma floresta (spec J.5.4). A seleção sobrevive à troca de modo, de propósito: passar do grafo para os arquivos não é uma pergunta nova, é o mesmo nó visto de outro jeito.

Modo	Mostra	Bom para
Grafo	nós e trilhas tipadas, dispostos espacialmente	ver a forma: regiões quentes, propostas, atalhos, órfãos
Arquivos	a floresta como ela vive em disco, um arquivo aberto por vez	ler prosa como prosa, um banco de dados como tabela, a fonte a um clique
Árvore	a hierarquia de galhos como lista, com busca	escopos estreitos, e descobrir onde algo vive

No grafo, cada canal visual é um fato que a floresta guarda: a cor é o tipo do nó ou o galho onde ele mora, tamanho e brilho seguem o calor (o feromônio que as leituras depositam), e um link proposto um que o Ranger administra, ainda não promovido é desenhado diferente de uma trilha curada. A linha do tempo reproduz o crescimento da floresta na ordem de plantio, e tem duas pontas: arraste o início para a frente para ver só o que foi plantado entre dois dias, cada nó ainda onde a floresta inteira o colocou. Agora traz a floresta inteira de volta. Arraste um nó, role para dar zoom, clique para selecionar, dê dois cliques para abri-lo em Arquivos.

Em Arquivos, um nó abre como o que ele é. A visão Leitura renderiza o markdown; Fonte mostra com honestidade as duas metades armazenadas o passaporte como o catálogo o guarda, e o corpo como está armazenado. O painel lateral carrega três abas: Passaporte (tipo, resumo, tags, trilhas de saída), Índice (a entrada deste nó no índice do pai derivada, nunca editada à mão) e Trilhas (calor, e onde ele se conecta). O .db de um dataset abre como tabelas navegáveis — servidas pelo mesmo primitivo somente leitura query de todos os outros lugares, com teto e timeout, nunca um canal lateral privado.

Ler um passaporte vs ler um corpo: o passaporte (o que look devolve) é o cheiro curado id, tipo, resumo, tags, trilhas. É o que a busca casa e por onde um agente navega. O corpo (o que pick devolve) é o texto completo, e custa mais para ler um corpo acima do orçamento de leitura volta como seu sumário, seção por seção, em vez de fingir que está inteiro.

Editar é governado. Com a capacidade de write, o botão Editar abre o editor de nó: texto rico ou markdown, você escolhe. O id, o tipo e a data de criação são fixos por toda a vida do nó; o resumo é validado contra seu orçamento de tokens; um corpo grande é editado uma seção por vez, porque uma seção é o que um graft substitui de forma atômica. O painel Mudanças pendentes mostra exatamente o que será enviado, no formato que a API recebe e o resultado é um commit git carimbado com o seu principal. Nenhuma superfície, este console incluído, escreve um arquivo diretamente: o commit, a validação e o registro de auditoria são a escrita.

Prosa nova em folha entra pela aba Escrever do console de Ingestão: escrever com revisão a mesma esteira que um arquivo enviado percorre lê o seu texto, escreve o resumo, propõe onde ele se conecta e mostra tudo a você antes de qualquer coisa ser plantada. Veja Alimentando a floresta.

Dados

Datasets são o único tipo de nó cujo conteúdo a busca textual não enxerga: os fatos vivem num payload SQLite ao lado do passaporte. O console Dados é um cliente de banco de dados sobre eles e tudo que ele faz passa pelos mesmos dois primitivos que um agente recebe: query para ler, tend para escrever.

Escolha um dataset e as tabelas dele aparecem logo abaixo; a primeira já abre com as linhas carregadas. Quatro abas:

Aba	O que ela guarda
Linhas	a tabela como um grid paginar, ordenar, filtrar, exportar CSV e (com a capacidade tend) editar
Estrutura	colunas, tipos e a declaração armazenada somente leitura por design
SQL	consultas livres somente leitura, com os exemplos do próprio manual a um clique
Notas	o que você ensina ao agente sobre estes dados

Todo dataset carrega seu próprio mapa. Na ingestão, o Gardener escreve um ## Query manual (toda tabela, toda coluna) e um ## Sample rows (as três primeiras linhas por tabela, células cortadas) no passaporte para que um agente, ou você, veja o que é consultável sem abrir um payload de cinco gigabytes. A aba SQL oferece as consultas de exemplo do manual como pontos de partida.

A leitura tem orçamento, e truncated quer dizer: estreite a sua pergunta. query aceita um único SELECT (ou WITH), injeta LIMIT 200 quando você não dá nenhum, e limita a resposta a 2.000 tokens (spec C.5.1). Duas flags dizem duas coisas diferentes:

Flag	O que aconteceu	A saída
limited	o LIMIT 200 injetado foi atingido a consulta casou mais linhas	estreite o seu filtro
truncated	o orçamento de tokens derrubou linhas que a consulta retornou	estreite a sua projeção nomeie as colunas de que você precisa

A lista columns nunca é derrubada: um resultado cujas linhas foram todas recusadas ainda diz exatamente quais colunas a sua instrução produz, que é o mapa de volta. E as linhas que faltam existem — truncated nunca significa "nada mais casou". Agregados não são afetados, por construção: SELECT SUM(x) é uma linha curta, e computar o agregado no SQL em vez de puxar linhas é a jogada certa para você e para o agente igualmente.

Notas é onde uma pessoa ensina o agente (spec C.2.1). Estrutura e amostra saem do arquivo; o significado não qual coluna é USD e qual é BRL, o que um código de status quer dizer, qual join responde à pergunta que as pessoas fazem de verdade. O que você escrever na aba Notas volta em todo look deste dataset, e viaja com ele para dentro de toda resposta que o host monta antes de qualquer SQL ser escrito. É salvo como um graft, um commit; o Gardener nunca o sobrescreve, então sobrevive a todo sync e a toda reimportação.

Escritas são instruções únicas, mostradas antes. Dê dois cliques numa célula para editá-la, use a lixeira para derrubar uma linha, acrescente linhas com Nova linha as mudanças ficam na tela, destacadas e reversíveis, até você salvar. Salvar mostra as instruções INSERT, UPDATE e DELETE exatas que o tend vai rodar; nada é escrito até você aplicá-las, e cada instrução vira seu próprio commit git. tend exige um WHERE em todo UPDATE e DELETE, e recusa DDL para sempre (spec C.10): uma tabela nasce pelo schema declarativo do plant e muda sendo reconstruída e é por isso que a aba Estrutura não tem botão de editar, em vez de ter um que sempre falha.

Nota criar e importar datasets também mora aqui: Novo dataset declara tabelas e colunas e as planta em uma chamada (o console nunca escreve DDL), e Importar envia arquivos .db, .csv, .json, .xls e .xlsx ao Gardener como um lote de ingestão de verdade — nada é interpretado no navegador. Veja Alimentando a floresta.

Playground

O Playground é a janela honesta para o MCP: as mesmas chamadas que um agente faz, com os mesmos orçamentos nada aqui é simulação. Escolha um primitivo, preencha seus argumentos, execute e leia exatamente o que voltou: a requisição como foi enviada, a resposta como foi recebida, e os relógios separados para que o tempo do motor nunca se confunda com o da sua rede.

Chamada	O que faz	Orçamento (tokens)
locate	acha pontos de entrada pelos metadados curados	800
sniff	busca literal dentro dos corpos	800
harvest	recuperação de um golpe só, com trechos	4.000
look	o passaporte de um nó	500
move	as trilhas de um nó	600
answer	recuperação mais o modelo ligado

É aqui que "o que o agente realmente vê?" é respondido chamada a chamada: execute o locate de onde a sua pergunta partiria, depois o look que viria em seguida, e leia o mesmo JSON que o modelo lê — orçamentos, flags truncated e tudo. O painel também reporta o tamanho do corpus buscado e o que o próprio relógio do motor diz, de modo que um locate de meio milissegundo é reportado como um locate de meio milissegundo mesmo quando a ida e volta levou trinta.

Toda execução vem com seu cURL mesma rota, mesma chave, mesmas regras que as suas aplicações recebem e o painel nomeia o endpoint MCP: aponte qualquer harness de agente para /mcp/ na sua Station como um servidor MCP streamable-HTTP, com a mesma chave, e ele ganha estas chamadas como ferramentas.

Esta página também é da sua IA

Tudo acima é uma janela humana sobre uma superfície de máquina. Perguntar é o primitivo answer; Explorar lê com look, pick e move; Dados é query e tend; o Playground é todos eles, sem disfarce. Um agente conectado via MCP segura as mesmas ferramentas sob o mesmo escopo e os mesmos orçamentos o console é uma janela, e a floresta atrás dele é o produto. Para entregar estas chamadas à sua IA, veja Conectando a sua IA.