Repolode
Enviar
mage-ai

mage-ai/mage-ai

Ambiente auto-hospedado no estilo notebook para criar, agendar e depurar pipelines de dados em Python, SQL ou R.

Alternativa open source a:Apache Airflow Cloud

Ver no GitHubSite
Estrelas
8,836
Forks
992
Issues abertas
636
Último commit
há 7 dias

O que é?

O Mage OSS é um ambiente de desenvolvimento auto-hospedado para criar pipelines de dados. Os pipelines são montados bloco a bloco em uma interface no estilo notebook. Cada bloco pode ser escrito em Python, SQL ou R, e o editor também permite documentar a lógica junto com o código.

A ferramenta cobre tarefas comuns de integração de dados: inclui conectores prontos para bancos de dados, APIs e armazenamento em nuvem, e permite executar pipelines manualmente ou em um agendamento no estilo cron. A depuração é visual, com execução passo a passo, logs e prévias dos dados de cada bloco. Também é possível criar e executar modelos dbt diretamente no Mage.

O Mage pode ser instalado com Docker, pip ou conda e executado localmente, sem uma conta na nuvem. Mage Pro é a plataforma comercial do mesmo projeto, que adiciona recursos corporativos de orquestração, colaboração e assistência de IA ao núcleo open source.

Recursos principais

  • 01Criar pipelines bloco a bloco em Python, SQL ou R
  • 02Editor no estilo notebook para escrever e documentar a lógica
  • 03Conectores prontos para bancos de dados, APIs e armazenamento em nuvem
  • 04Agendar execuções de pipelines manualmente ou com base em cron
  • 05Executar passo a passo, com logs e prévias dos dados
  • 06Executar e gerenciar modelos dbt dentro do pipeline

Casos de uso

  • Mover dados do Google Sheets para um data warehouse como o Snowflake, com uma transformação em Python
  • Executar diariamente um pipeline SQL que limpa e agrega dados de produtos
  • Desenvolver modelos dbt em uma interface visual no estilo notebook
  • Executar localmente pequenos jobs de ETL ou ELT, com visibilidade completa de cada etapa

Início rápido

  1. 1

    Instale com Docker (recomendado)

    docker pull mageai/mageai:latest
  2. 2

    Ou instale com pip

    pip install mage-ai
  3. 3

    Ou instale com conda

    conda install -c conda-forge mage-ai

Antes de usar

  • A hospedagem própria exige configuração na sua máquina ou infraestrutura.
  • Os recursos do Mage Pro, como orquestração empresarial e ferramentas de IA, não fazem parte da versão OSS.

Em coleções

Bancos de dados e ferramentas SQL

Tópicos

#data-pipelines#etl#elt#data-engineering#orchestration#dbt#python#sql#artificial-intelligence#data

Perguntas frequentes

O que é mage-ai?
Ambiente auto-hospedado no estilo notebook para criar, agendar e depurar pipelines de dados em Python, SQL ou R. O Mage OSS é um ambiente de desenvolvimento auto-hospedado para criar pipelines de dados. Os pipelines são montados bloco a bloco em uma interface no estilo notebook. Cada bloco pode ser escrito em Python, SQL ou R, e o editor também permite documentar a lógica junto com o código.
mage-ai é gratuito? Qual é a licença?
mage-ai é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
mage-ai ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de mage-ai foi em 16 de out. de 2026.
Para que posso usar mage-ai?
Mover dados do Google Sheets para um data warehouse como o Snowflake, com uma transformação em Python Executar diariamente um pipeline SQL que limpa e agrega dados de produtos Desenvolver modelos dbt em uma interface visual no estilo notebook Executar localmente pequenos jobs de ETL ou ELT, com visibilidade completa de cada etapa
Como instalar mage-ai?
Instale com Docker (recomendado): docker pull mageai/mageai:latest Ou instale com pip: pip install mage-ai Ou instale com conda: conda install -c conda-forge mage-ai
Onde consigo mage-ai?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/mage-ai/mage-ai

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

Projetos relacionados