Шаблон проверки качества данных через MCP: итоги и риски доверия к агенту

Автор реализовал DQ-шаблон для BI-портала, используя ИИ-агента и MCP-серверы для автоматизации проверок качества данных. Эксперимент показал работоспособность архитектуры, но выявил ограничения: агент требует валидации, так как генерирует доменные правила и SQL-запросы с риском ошибок. Статья фокусируется на практическом применении агентов и важности контроля их решений.