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StackQLStackQL

Die universelle Schnittstelle
für die agentische Ära


Configuration-as-Data. Infrastructure-as-Context.

Agentisches Platform Engineering

Eine universelle Oberfläche, auf der Agenten und Menschen Änderungen Seite an Seite und in Maschinengeschwindigkeit verfassen. Mehrere Schreiber, Live-Zustand und richtlinienbegrenzte Ausführung als erstrangige Anliegen - das Fundament, das autonome Systeme für einen sicheren Betrieb benötigen.

IaC für die agentische Ära

Code ist weiterhin Absicht. Die Realität sind Daten. StackQL gibt Agenten und Betreibern eine deklarative Schnittstelle, um den Live-Zustand über Provider hinweg abzufragen, den Sollzustand idempotent durchzusetzen und Control Plane und Data Plane mit einer einzigen Grammatik zu durchlaufen - ohne State-Datei, ohne SDK pro Cloud.

Autonome Observability

Behandeln Sie Cloud-APIs als Ihre Datenschicht, nicht als Ihr Deployment-Ziel. Jeder Lesezugriff ist live, jede Änderung ist ein Ereignis, und Drift wird zu einem Signal, über das ein Agent schlussfolgern kann - nicht zu einem Alarm, dem ein Mensch hinterherlaufen muss.

SELECT state, COUNT(*) as num_instances 
FROM aws.ec2.instances 
WHERE region = 'us-west-1' 
GROUP BY state;

Ressourcen bei Ihrem Cloud-Anbieter bereitzustellen ist so einfach wie das Schreiben einer INSERT-Anweisung...

INSERT INTO google.compute.disks (project, zone, name, sizeGb) 
SELECT 'stackql-demo', 
'australia-southeast1-a', 
'test10gbdisk', 10;

Mit StackQL entwickeln Sie auf Ihre Weise: deklarativ oder prozedural. Mit einer leicht zu erlernenden Grammatik und ohne zu verwaltende State-Datei können Sie schnell beginnen und StackQL austauschbar mit anderen Infrastructure-as-Code-Tools einsetzen, cloud-nativ oder nicht. StackQL bietet KI-Agenten eine universelle Schnittstelle für die Interaktion mit Cloud-Infrastruktur. Einsatzmöglichkeiten von StackQL sind unter anderem:

  • Integration von KI-Agenten - Agenten das Bereitstellen und Abfragen von Cloud-Ressourcen ermöglichen
  • Control-Plane-Kommunikation - Programmatische Bereitstellung von Infrastruktur für agentische Workflows
  • Data-Plane-Observability - Überwachung und Analysen in Echtzeit für KI-gesteuerte Abläufe
  • Deployment von Cloud-Infrastruktur (mit SQL)
  • Inventarisierung und Reporting von Cloud-Assets (mit SQL)
  • Cloud-Compliance und Nachweis von Kontrollen (mit SQL)
  • Erkennung von Konfigurationsdrift (mit SQL)
  • und mehr, nur durch Ihre Vorstellungskraft begrenzt!

Für wen StackQL gedacht ist​

StackQL richtet sich an Platform-Engineering- und SRE-Teams, die Cloud-Umgebungen betreiben, an Security- und FinOps-Teams, die Live-Antworten zu Inventar, Compliance und Kosten benötigen, an Data Engineers, die Cloud- und SaaS-APIs als abfragbare Quellen nutzen möchten, und an Entwickler, die KI-Agenten bauen, die Cloud- und SaaS-Ressourcen sicher abfragen und ändern müssen. Es läuft dort, wo die Arbeit stattfindet: als einzelne Binärdatei unter macOS, Linux und Windows, in Docker, in CI mit GitHub Actions, in den Shells von AWS, Azure und Google Cloud, eingebettet in Anwendungen, als PostgreSQL-kompatibler Server für BI-Tools und Notebooks und als MCP-Server für KI-Agenten.

Lizenz und Support​

StackQL ist Open Source unter der MIT License und für jeden Zweck frei nutzbar. Community-Support gibt es über GitHub Discussions und Discord; Fehler und Funktionswünsche gehören in die GitHub Issues. Für Anfragen zu kommerziellem Support kontaktieren Sie StackQL Studios.

Einstieg​

  • Installation - die StackQL-Binärdatei unter macOS, Linux oder Windows installieren oder sie aus Docker, einem Paketmanager oder einer Cloud-Shell ausführen
  • KI-Agenten - KI-Agenten über MCP anbinden, den Server einbetten sowie Abfragen und Referenzinhalte erkunden
  • Erste Schritte - die Ressourcenhierarchie, Ihre ersten Abfragen, die Verwendung eines Providers, Ausgabemodi, Variablen und Templating
  • Verfügbare Provider - die Cloud- und SaaS-Provider, die Sie abfragen und verwalten können, jeder mit eigener Referenzseite
  • Blog - Produktankündigungen, Provider-Ankündigungen und Tutorials
  • Kommandozeile - exec, shell, srv, mcp, registry und die globalen Flags
  • MCP-Tools - der Server und die Tools des Model Context Protocol, die KI-Agenten dieselbe SQL-Schnittstelle geben
  • Sprachspezifikation - SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, SHOW, DESCRIBE, Funktionen und Datentypen