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Wie diese Seite entstanden ist

Drei Schritte, kein maßgeschneiderter Klebstoff. Ein KI-Agent mit Zugriff auf den Vibedasher-MCP hat alles erledigt — genau so, wie es Ihrer täte.

# 1. point your AI at the Vibedasher MCP
{ "mcpServers": { "vibedasher": { "command": "vibedasher-mcp",
    "env": { "VIBEDASHER_API_KEY": "…", "VIBEDASHER_REGION": "eu-central-1" } } } }

# 2. ask it to eject the dashboard
eject_viz(viz_id=1275)
  -> 45 files: App.tsx, pages/, charts/, components/, stores/,
     vibedasherWasm.ts, tailwind.config.js, package.json, main.tsx

# 3. mount it in your app and hand it a query function
<App viz={viz} useSQL={useSQL} />

Nichts im ausgeworfenen Verzeichnis wurde von Hand für diese Seite zurechtgebogen — das ist die ganze Behauptung, und sie hält. Es ist echte Ausgabe von eject_viz: Die fünf Dateien, die der MCP für alle Kunden identisch ausliefert (Build-Konfiguration, tsconfig, der DuckDB-WASM-Runner), werden per CI-Test Byte für Byte gegen die aktuelle Ausgabe geprüft, und drei Stellen in zwei generierten Dateien wurden nachgezogen, um einer Generator-Korrektur zu entsprechen, die jünger ist als dieses Verzeichnis. tsc --noEmit läuft über alle 45 Dateien sauber, und die CI hält es so. Die einzige Datei, die wir selbst geschrieben haben, ist die rund 40-zeilige Komponente, die es einhängt und ihm eine Query-Funktion übergibt.

Die Query-Funktion, die wir einspeisen, greift auf DuckDB-WASM zurück, das einen Parquet-Extrakt des Datensatzes liest. Tauschen Sie sie gegen den SDK-Client von Vibedasher, und genau dieselben Komponenten laufen gegen die gehostete Engine — mehr ändert sich nicht.