Evita bloquear el event loop asyncio ejecutando execute_cell (operación
síncrona con websocket) en un thread executor.
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Funciones Python para embeddings: carga/guardado de modelos, encoding de
texto, y almacenamiento/búsqueda vectorial con sqlite-vec y usearch.
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Conversión de operations.db a triples RDF y formato sigma.js, más
renderizado HTML standalone con dark theme y ForceAtlas2 layout.
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Funciones Python para interactuar con Jupyter Lab programáticamente:
descubrir instancias, leer/escribir celdas, ejecutar código y gestionar kernels.
Reemplazan MCP jupyter con API REST + WebSocket directa.
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Tres pipelines Python para gestionar operations.db en Metabase:
- metabase_add_ops_db: registra la operations.db de una app como database SQLite
- metabase_create_ops_dashboard: genera dashboard operativo con 14 cards (KPIs,
distribución, executions, assertions) para cualquier app
- metabase_fix_permissions: arregla SQLITE_READONLY_DIRECTORY haciendo chmod
777/666 sin chown (que se propaga al host via bind mount)
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Nueva función metabase_setup para setup inicial via API. Fix list_databases
que no extraía data del response wrapper. Pipeline init_metabase soporta
--mb-volumes para montar SQLite como volumen con fix de permisos automático.
Añadido .env a gitignore.
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Añade módulo Python con funciones para la API de Metabase en dominio infra.
Incluye cliente HTTP, auth, y CRUD de cards, dashboards y users.
Proyecto gestionado con uv (pyproject.toml).
egutierrez