D2B for Agents
D2B ist „Spreadsheets for AI Agents“. Es nimmt messy, von Menschen erstelltes Excel am Eingang entgegen, übergibt es Agenten als typisierte, versionierte Tabellen mit Zeilen-IDs und Governance und gibt Ergebnisse in menschenlesbarer Form zurück (xlsx / Originalformat). Nachvollziehbar ist dabei nicht nur die Antwort, sondern auch, welche Zahl woher kommt.
Die drei Zugänge
Abschnitt betitelt „Die drei Zugänge“| Zugang | Geeignet für | Der erste Call |
|---|---|---|
| MCP | MCP-Hosts wie Claude Code / Claude Desktop / Cursor / VS Code | claude mcp add d2b --transport http https://d2b.dev/mcp/ --header "Authorization: Bearer $PAT" |
| CLI | Shell-getriebene Agenten, CI, Menschen | pipx install d2b-sdk && d2b login |
| SDK / API | Eigene Agenten und Apps (Python / TypeScript / HTTP) | pip install d2b-sdk → Quickstart. PyPI / npm / GitHub |
Alle drei sind dieselbe Oberfläche desselben Backends. MCP-Tools, CLI-Subcommands, SDK-Methoden und REST-Endpunkte entsprechen einander 1:1 — mit welchem Zugang man auch beginnt, der Wechsel zu einem anderen bleibt jederzeit möglich.
Was den Unterschied ausmacht
Abschnitt betitelt „Was den Unterschied ausmacht“- Nachvollziehbar: Abgeleitete Tabellen entstehen über Transforms (SQL / Python), und die
{{ arg }}-Bindung erhält die Lineage. Ein Code Interpreter liefert Antworten — aber weder nachvollziehbar noch reproduzierbar. - Wiederherstellbar: snapshot / named version / op log / undo. Agenten machen Fehler — davon geht D2B aus, und jeder beliebige Zeitpunkt lässt sich wiederherstellen.
- Abgesichert: mask / deny aus Spalten-Tags × Rollen wird auf der Datenebene erzwungen. Dieselbe Policy greift in SQL, beim Export und über MCP.
- Auslieferbar: xlsx / csv, das Original-Excel mit ausschließlich ersetzten Wertzellen, lebende Formeln pro Zeile, export = branch → erneuter Import = 3-way merge.
- In git ablegbar: Transforms, Sheets, Charts und base-Tabellen lassen sich in ein Repository ziehen, per Pull Request reviewen und zurückschreiben (Workbooks in git).
Lesereihenfolge
Abschnitt betitelt „Lesereihenfolge“- Quickstart — ein PAT ausstellen und in 5 Minuten den ersten Call absetzen
- Kernkonzepte — Workbook / Source / Table / Sheet / Version, optimistisches Locking, Idempotenz, Governance
- Der passende Zugang: MCP / Coding-Agenten / CLI / SDK / Webhooks
- Fehler lesen — problem+json und
suggested_fix - API-Referenz — automatisch aus OpenAPI generiert
Index für Agenten: llms.txt / llms-full.txt / openapi.json