D2B for Agents

D2B は「Spreadsheets for AI Agents」です。messy な人間の Excel を入口で受け取り、エージェントには型付き・行 ID 付き・バージョン管理・ガバナンス付きのテーブルとして渡し、結果を人間が読める形(xlsx / 元の書式)で返します。答えだけでなく、どの数字がどこから来たかまで追えます。

3 つの入口

経路	向いている相手	最初の 1 コール
MCP	Claude Code / Claude Desktop / Cursor / VS Code など MCP ホスト	claude mcp add d2b --transport http https://d2b.dev/mcp/ --header "Authorization: Bearer $PAT"
CLI	シェルを叩くエージェント、CI、人間	pipx install d2b-sdk && d2b login
SDK / API	自前のエージェント・アプリ(Python / TypeScript / HTTP)	pip install d2b-sdk → クイックスタート。PyPI / npm / GitHub

3 つは同じバックエンドの同じ面です。MCP のツール・CLI のサブコマンド・SDK のメソッド・REST のエンドポイントは 1 対 1 で対応し、どれから始めても他へ移れます。

何が違うのか

• 追える: 派生テーブルは transform(SQL / Python)で作り、{{ arg }} 束縛で lineage が残ります。code interpreter は答えますが、追えず・再現できません。
• 戻せる: snapshot / named version / op log / undo。エージェントは間違える前提で、任意時点へ復元できます。
• 守れる: 列タグ × ロールの mask / deny をデータ層で強制。SQL でも export でも MCP でも同じポリシーが効きます。
• 返せる: xlsx / csv、元の Excel の値セルだけを差し替えた原本、行ごとの生きた数式、export = branch → 再 import = 3-way merge。
• git に置ける: transform・シート・チャート・base テーブルをリポジトリに取り出し、PR でレビューして書き戻せます(ワークブックを git で)。

読む順番

1. クイックスタート — PAT を発行して 5 分で最初の呼び出し
2. 中核概念 — Workbook / Source / Table / Sheet / Version、楽観ロック、冪等性、ガバナンス
3. 使う経路: MCP / コーディングエージェント / CLI / SDK / Webhook
4. エラーの読み方 — problem+json と suggested_fix
5. API リファレンス — OpenAPI から自動生成

エージェント向けの索引: llms.txt / llms-full.txt / openapi.json