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tconbeer/harlequin

Un IDE SQL para terminal con cliente DuckDB integrado y adaptadores de complementos para muchas bases de datos, además de hsql, una CLI complementaria sin interfaz interactiva para agentes y scripts.

Alternativa open source a:DBeaverDataGrip

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¿Qué es?

Harlequin es un cliente SQL que se ejecuta en la terminal con una interfaz a pantalla completa. Incluye un adaptador DuckDB con el motor DuckDB integrado en el proceso, además de un adaptador SQLite3. Hay paquetes de adaptadores instalables para otras bases de datos, como Postgres, MySQL/MariaDB, Snowflake y fuentes ODBC. Puedes abrir bases de datos en memoria o basadas en archivos directamente desde la línea de comandos, y configurar conexiones y opciones mediante archivos de perfil.

Junto con la aplicación interactiva, Harlequin incluye hsql, una CLI complementaria que usa los mismos adaptadores y archivos de configuración, pero está diseñada para el uso no interactivo. hsql puede ejecutar consultas e imprimir resultados, explorar el catálogo para ver esquemas, relaciones y columnas, y buscar en distintos niveles del catálogo. El modo de solo lectura y los tiempos de espera de las consultas ayudan a limitar lo que pueden hacer las herramientas automatizadas. Los perfiles de configuración pueden obtener credenciales de variables de entorno y ocultar los valores secretos al mostrarlos.

Harlequin es un paquete de Python que se puede instalar con uv, pip o Homebrew, y funciona en Linux, macOS y Windows.

Funciones clave

  • 01Editor SQL y vista de resultados a pantalla completa, que se ejecutan en la terminal.
  • 02Adaptadores DuckDB y SQLite3 integrados, con más bases de datos disponibles como complementos.
  • 03Exploración del catálogo de datos para ver esquemas, tablas y columnas.
  • 04Perfiles de configuración con sustitución de variables de entorno y secretos ocultos.
  • 05CLI complementaria hsql para scripts y agentes, con modo de solo lectura y tiempos de espera para las consultas.

Casos de uso

  • Consultar archivos locales de DuckDB o SQLite sin salir de la terminal.
  • Explorar un almacén de datos de producción o analítica mediante SSH desde una shell remota.
  • Permitir que un agente de IA ejecute consultas SQL de solo lectura en una base de datos mediante hsql.
  • Ejecutar consultas SQL desde scripts de shell o pipelines de automatización.

En colecciones

Aplicaciones con interfaz de terminal (TUI)Herramientas de CLI y terminalBases de datos y herramientas SQL

Temas

#sql#terminal#tui#duckdb#database-client#cli#postgres#sqlite#agent#client

Preguntas frecuentes

¿Qué es harlequin?
Un IDE SQL para terminal con cliente DuckDB integrado y adaptadores de complementos para muchas bases de datos, además de hsql, una CLI complementaria sin interfaz interactiva para agentes y scripts. Harlequin es un cliente SQL que se ejecuta en la terminal con una interfaz a pantalla completa. Incluye un adaptador DuckDB con el motor DuckDB integrado en el proceso, además de un adaptador SQLite3. Hay paquetes de adaptadores instalables para otras bases de datos, como Postgres, MySQL/MariaDB, Snowflake y fuentes ODBC. Puedes abrir bases de datos en memoria o basadas en archivos directamente desde la línea de comandos, y configurar conexiones y opciones mediante archivos de perfil.
¿harlequin es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
harlequin es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿harlequin sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de harlequin fue el 4 nov 2026.
¿Para qué puedo usar harlequin?
Consultar archivos locales de DuckDB o SQLite sin salir de la terminal. Explorar un almacén de datos de producción o analítica mediante SSH desde una shell remota. Permitir que un agente de IA ejecute consultas SQL de solo lectura en una base de datos mediante hsql. Ejecutar consultas SQL desde scripts de shell o pipelines de automatización.
¿Dónde consigo harlequin?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/tconbeer/harlequin

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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