Claix es la capa controlada de recuperación de datos y de seguridad para agentes de IA: se conecta a tu base relacional y permite que cada agente recupere solo las tablas y columnas que tú autorizas y ejecute solo las acciones permitidas según tus reglas y límites, sin mover tus datos. Disponible vía API REST, MCP y A2A.

Conecta cualquier base de datos SQL con un rol de solo lectura (Claix redacta un Data Map para que lo revises), define rutas y agentes con tus reglas (sin YAML ni código), escribe reglas de Guard en lenguaje natural para los cambios que un agente puede proponer, y llama a un endpoint para que tu agente obtenga respuestas tipadas en vivo y un veredicto antes de cualquier cambio, dentro del perímetro que fijaste.

¿Claix copia mis datos a un almacén vectorial?

No. Claix no copia tus datos ni construye un índice vectorial sobre ellos. Los agentes consultan tu base donde vive, dentro de las tablas y columnas que permites. Cada consulta se valida antes de ejecutarse y queda trazada después.

¿Claix escribe en mi base de datos?

No. Claix nunca escribe en tu base de datos. Retrieve se conecta con un rol de solo lectura. Cuando un agente propone un INSERT, UPDATE o DELETE, Claix Guard responde permitir o denegar, con el motivo, y tu código ejecuta. Cargar documentos en campos estructurados es un producto aparte, Claix Ingest, que usas solo si lo eliges.

¿Qué bases de datos admite Claix?

Cualquier base de datos SQL, incluidas Postgres, MySQL y MariaDB, y los entornos compatibles con Postgres como Supabase. Te conectas con un rol de solo lectura. Claix nunca ejecuta escrituras: Guard solo responde si un cambio propuesto está permitido, y tu código lo ejecuta.

¿Qué son las rutas y los agentes?

Una ruta es una capacidad de recuperación: las tablas y columnas permitidas más una guía breve con tus reglas y vocabulario. Un agente es la identidad que las usa: su propio endpoint, prompt de negocio, rutas asociadas y modo de respuesta (resultados en bruto o respuestas razonadas tipadas). Crea una ruta una vez y asígnala a tantos agentes como necesites.

¿Cómo llamo a un agente Retrieve?

Haz POST a /retrieve/{agent_name} con un body JSON de preguntas (cada una con format opcional: string, int, boolean, json o array:string). Recibes respuestas tipadas en orden y un log_id. El mismo agente está disponible por MCP (claix.retrieve.ask) y A2A.

¿Qué formatos de respuesta puedo pedir?

En modo razonada puedes pedir string, int, boolean, timestamp, timestamptz, date, json, array:string o array:int. Los valores tipados permiten ramificar por booleanos, usar números y listas directamente y evitar parsear texto libre.

¿Cómo funciona el precio?

Con la IA gestionada de Claix la tarifa es 0,10 € por pregunta. Con tu propia clave LLM (BYOK) de OpenAI, Google, Anthropic o xAI, la tarifa de Claix baja a 0,02 € por pregunta y pagas los tokens de tu proveedor. Con tu propia clave, los resultados dependen del modelo: pruébalo en el Sandbox antes de pasar a producción. Claix Guard cuesta 0,01 € por llamada: cada comprobación de un INSERT, UPDATE o DELETE. En esa comprobación no hay modelo ni IA gestionada.

¿Agentic RAG es lo mismo que vector RAG?

No. Están en ejes distintos. “Agentic” habla de quién dispara la recuperación (pipeline fijo vs agente que llama a una herramienta). “Vector” habla de cómo se emparejan resultados (embeddings). Un agente puede llamar a SQL, BM25 o embeddings; un pipeline fijo puede usar búsqueda híbrida. Para datos de negocio relacionales, los embeddings suelen ser el default equivocado.

¿La recuperación por SQL es RAG?

Sí. RAG significa que la información recuperada alimenta al modelo. No exige embeddings ni que lo recuperado sean trozos de texto. Una consulta SQL que devuelve registros en vivo para el modelo sigue siendo recuperación.

¿Cuándo sigue teniendo sentido una base vectorial?

Cuando necesitas descubrimiento semántico sobre una colección grande y permanente de texto, mucho tráfico de búsqueda repetido, o un producto donde la búsqueda es el producto. Para valores exactos, conteos, fechas y filas en vivo que ya están en tu base SQL, consulta la base donde vive con acceso acotado en lugar de copiarla a un índice.

¿Puedo usar Claix desde LangChain, Cursor o n8n?

Sí. Claix no es un framework de agentes: es una capa de recuperación que llamas desde el stack que ya usas. Llama por REST desde cualquier cliente HTTP (incluido n8n), expón el agente como herramienta MCP para Cursor y clientes compatibles, o conéctalo por A2A para que otros agentes deleguen preguntas de datos.

¿Qué pasa si la respuesta no está en las tablas permitidas?

El campo vuelve vacío en lugar de una invención. Las consultas solo se ejecutan dentro de las rutas que adjuntaste al agente; todo lo que queda fuera de ese perímetro no existe para ellos. Las trazas muestran qué se preguntó, qué ruta respondió y qué volvió.

¿En qué se diferencia Claix de un servidor MCP genérico sobre la base?

Conectar un MCP de base es rápido, pero el modelo de acceso depende del servidor y del rol. Claix añade rutas, allowlists por agente, validación antes de ejecutar, respuestas tipadas multi-pregunta, Claix Guard —que comprueba cada cambio propuesto contra reglas exactas antes de que tu código lo ejecute— y una traza revisable: defines el límite una vez y se aplica en cada llamada.

¿Cuál es la forma más segura de dejar que un agente de IA consulte una base de datos?

Combina credenciales de mínimo privilegio, un punto de partida de solo lectura y una capa externa que compruebe cada acción contra reglas antes de ejecutarla, con registro de todo lo bloqueado y lo permitido.

¿Basta un usuario de base de datos de solo lectura para un agente de IA?

No. Es un buen primer paso, pero tiene huecos: funciones privilegiadas, ajustes de sesión, permisos demasiado amplios y acciones que nunca tocan SQL, como llamadas a APIs de infraestructura.

¿Deberían los agentes de IA tener acceso de escritura a una base?

Solo donde la tarea lo exija, y con reglas estrechas: permite operaciones concretas en tablas concretas, limita las filas afectadas y deniega los borrados por defecto. En acciones irreversibles, deniega en el guardrail y lleva esa denegación a una persona en tu propio flujo.

¿Qué diferencia hay entre Row Level Security y los guardrails para agentes?

RLS controla qué filas puede ver o modificar un rol. Los guardrails controlan qué acciones puede intentar un agente y con qué límites, como bloquear DELETE o topar las filas por operación. Se complementan.

¿Necesito un gateway MCP para asegurar el acceso a la base?

No necesariamente. Un gateway ayuda cuando muchos agentes se conectan a muchas herramientas y necesitas un control de identidad central. Si lo que te importa es qué pueden hacer los agentes con tus bases, una capa centrada en la base puede bastar.

¿Puedo escribir reglas de base de datos para agentes en lenguaje natural?

Sí. Claix Guard y AWS AgentCore Policy convierten descripciones en lenguaje natural en reglas aplicables. En ambos casos, revisa las reglas generadas antes de activarlas. En Claix Guard la comprobación es determinista: la respuesta es permitir o denegar, y Claix no ejecuta la sentencia.

Prueba Claix Guard

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Comparativa · SeguridadNovember 6, 2026PorGael Anaya

Mejores formas de dar a los agentes de IA acceso seguro a la base de datos en 2026

Compara 6 formas de dejar que un agente de IA consulte y actualice tu base con seguridad: roles, RLS, gobierno, gateways, motores de políticas y Claix Guard.

Claix · Actualizado noviembre 2026. Guías relacionadas: cómo evitar que un agente borre tu base (/es/blog/how-to-stop-an-ai-agent-from-deleting-your-database), rol Postgres de solo lectura (/es/blog/read-only-postgres-role-for-ai-agents) y consultas seguras (/es/blog/how-to-let-an-ai-agent-query-postgres-safely). Producto: Claix Guard (https://www.claix.dev/es/guard).

¿Por qué importa esta decisión ahora?

En abril de 2026, un agente de programación de Cursor que usaba Claude Opus 4.6 borró la base de datos de producción de PocketOS, junto con sus backups a nivel de volumen, en una sola llamada a la API que, según los informes, tardó nueve segundos. Al agente se le había dicho que no ejecutara comandos destructivos, y lo hizo igual. La lección no va de un modelo concreto: un agente con permisos amplios y sin una comprobación independiente acabará haciendo algo que nadie aprobó.

¿Qué hay que buscar en una herramienta de seguridad de bases para agentes de IA?

Antes de comparar opciones, usa estos seis criterios:

Aplicación fuera del modelo. Las reglas tienen que aguantar aunque el agente intente saltárselas.
Lecturas y escrituras. Proteger el SELECT no basta. INSERT, UPDATE y DELETE también necesitan reglas.
Granularidad. ¿Puedes restringir por tabla, columna, número de filas o tipo de operación?
Auditoría. Cada acción intentada, permitida y bloqueada debería quedar registrada.
Esfuerzo de puesta en marcha. Quién escribe y mantiene las reglas, y cuánto tarda.
Dependencia. ¿Funciona con tu base, tu nube y tu framework de agentes, o solo con un ecosistema?

¿Cuáles son las 6 opciones?

1. Roles de mínimo privilegio y Row Level Security

La mejor base para cualquier configuración. Crea un rol dedicado para el agente, concede acceso solo a las tablas y columnas que necesita, y usa Row Level Security (RLS) para limitar qué filas ve. Es gratis y viene en bases como PostgreSQL. Los límites: un rol de solo lectura tiene huecos (por ejemplo, las funciones SECURITY DEFINER se ejecutan con los privilegios de su propietario, y por defecto PostgreSQL deja ejecutar funciones a cualquiera), RLS no restringe qué tipo de acción intenta un agente ni cuántas filas toca, y nada de esto cubre acciones fuera de SQL, como llamadas a una API de infraestructura.

2. Servidores SQL de guardrails de código abierto para MCP

Lo mejor para desarrollo local y prototipos. Herramientas pequeñas de código abierto envuelven la conexión a la base en un servidor MCP que bloquea sentencias peligrosas, parte de solo lectura y registra las consultas. Se prueban rápido y no cuestan nada. Las mantienes tú, y suelen centrarse en unos pocos motores y en el nivel de la consulta.

3. Plataformas de gobierno de bases como Bytebase

Lo mejor para equipos con DBAs y cultura de revisión de cambios. Bytebase es una plataforma de gobierno de bases open-core con servidor MCP, cuentas de servicio e identidades de carga, de modo que cada agente corre bajo su propia política de acceso. Su enfoque es darle al agente una solicitud de cambio en lugar de una conexión: los cambios propuestos pasan por un pipeline de revisión en vez de ejecutarse directamente. Es fuerte cuando ya trabajas con revisiones y aprobaciones. Las reglas se configuran dentro de la plataforma, y un agente que conserve una conexión directa puede saltarse el pipeline.

4. Gateways MCP y plataformas de identidad de agentes

Lo mejor para grandes empresas que ya tienen sistemas de identidad. Esta categoría controla a qué herramientas y sistemas puede llegar un agente y ata los permisos a la persona en cuyo nombre actúa. Snowflake adquirió Natoma en 2026 e integró esas capacidades en Cortex AI Gateway, que centraliza políticas de acceso para modelos, herramientas y más de 100 servidores MCP. Runlayer mapea los permisos del agente a marcos de identidad como Okta y Entra. Son fuertes en identidad y en control a nivel de herramienta entre muchos sistemas. Van más allá de las reglas de base de datos, así que conviene comprobar cuánto detalle alcanzan a nivel SQL.

5. Motores de políticas en la nube, como AWS AgentCore Policy

Lo mejor para equipos que ya construyen agentes en AWS. Amazon Bedrock AgentCore Policy evalúa cada petición de un agente a una herramienta contra políticas Cedar fuera del agente, con denegación por defecto, y puede generar políticas a partir de descripciones en lenguaje natural. Las políticas generadas pueden necesitar ajuste en escenarios complejos. Encaja dentro del ecosistema de AWS y trabaja a nivel de gateway y de herramienta.

6. Claix Guard

Lo mejor para equipos que quieren definir reglas de base de datos en lenguaje natural sin operar nada ellos mismos. Claix Guard es un servicio gestionado que se sitúa entre tus agentes y tus bases de datos. Describes lo que los agentes pueden y no pueden hacer en lenguaje natural. Claix usa IA para generar las reglas y los límites, y comprueba acciones como INSERT, UPDATE y DELETE. La respuesta es permitir o denegar, con el motivo. La comprobación es determinista, y Claix no ejecuta la sentencia ni toca tus datos. Claix también recupera datos para los agentes de forma segura. No hay framework que instalar ni lenguaje de políticas que aprender.

¿Cómo se comparan las seis opciones?

Opción	Mejor para	Reglas escritas en	Se aplica fuera del modelo	Esfuerzo
Roles + RLS	La base para todos	SQL	Sí	Medio
Servidores SQL de código abierto	Prototipos y desarrollo local	Ficheros de configuración	Sí	Bajo a medio
Bytebase	DBAs y flujos de revisión	Políticas de la plataforma	Sí, si no queda una conexión directa	Medio
Gateways MCP e identidad	Grandes empresas	Políticas de identidad y herramientas	Sí	Medio a alto
AWS AgentCore Policy	Equipos nativos de AWS	Cedar o lenguaje natural	Sí	Medio
Claix Guard	Reglas en lenguaje natural, gestionado	Lenguaje natural	Sí	Bajo

Según la documentación pública de cada proveedor a noviembre de 2026. Las funciones cambian, así que conviene verificar los detalles antes de decidir.

¿Cuál es la mejor opción según el caso?

Estoy prototipando en el portátil: un servidor SQL de guardrails de código abierto más un rol de solo lectura.
Tengo un agente en producción hoy y ningún guardrail: recorta ya sus permisos al mínimo y luego añade una capa externa. Claix Guard es el camino más rápido si no quieres escribir políticas a mano.
Mi equipo trabaja en AWS Bedrock AgentCore: AgentCore Policy lo deja todo en un ecosistema.
Uso Snowflake: mira Cortex AI Gateway.
Necesito permisos de agente atados a Okta o Entra: un gateway MCP basado en identidad.
Tengo DBAs que revisan cada cambio de esquema: Bytebase.
No tengo equipo de seguridad: un servicio gestionado en el que describes las reglas en lenguaje natural.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la forma más segura de dejar que un agente de IA consulte una base de datos?: Combina credenciales de mínimo privilegio, un punto de partida de solo lectura y una capa externa que compruebe cada acción contra reglas antes de ejecutarla, con registro de todo lo bloqueado y lo permitido.
¿Basta un usuario de base de datos de solo lectura para un agente de IA?: No. Es un buen primer paso, pero tiene huecos: funciones privilegiadas, ajustes de sesión, permisos demasiado amplios y acciones que nunca tocan SQL, como llamadas a APIs de infraestructura.
¿Deberían los agentes de IA tener acceso de escritura a una base?: Solo donde la tarea lo exija, y con reglas estrechas: permite operaciones concretas en tablas concretas, limita las filas afectadas y deniega los borrados por defecto. En acciones irreversibles, deniega en el guardrail y lleva esa denegación a una persona en tu propio flujo.
¿Qué diferencia hay entre Row Level Security y los guardrails para agentes?: RLS controla qué filas puede ver o modificar un rol. Los guardrails controlan qué acciones puede intentar un agente y con qué límites, como bloquear DELETE o topar las filas por operación. Se complementan.
¿Necesito un gateway MCP para asegurar el acceso a la base?: No necesariamente. Un gateway ayuda cuando muchos agentes se conectan a muchas herramientas y necesitas un control de identidad central. Si lo que te importa es qué pueden hacer los agentes con tus bases, una capa centrada en la base puede bastar.
¿Puedo escribir reglas de base de datos para agentes en lenguaje natural?: Sí. Claix Guard y AWS AgentCore Policy convierten descripciones en lenguaje natural en reglas aplicables. En ambos casos, revisa las reglas generadas antes de activarlas. En Claix Guard la comprobación es determinista: la respuesta es permitir o denegar, y Claix no ejecuta la sentencia.

Conclusión

La mejor forma de dar a los agentes de IA acceso a una base de datos no es un producto, sino un principio: permisos mínimos más reglas aplicadas fuera del modelo. Elige la capa que encaje con tu stack y con tu equipo. Si quieres describir esas reglas en lenguaje natural y dejar que un servicio gestionado haga el resto, para eso está Claix Guard. Prueba Claix Guard en https://www.claix.dev/es/guard.