S3, Supabase, Redshift y Aurora

Cuatro conectores de workspace para los datos que la mayoría de los equipos ya tiene en AWS o Supabase. Agregalos una vez en Conectores, apretá Test, y cada artefacto — y el asistente, si lo habilitás — los usa por nombre. Las claves se guardan cifradas y nunca llegan al navegador.

Los cuatro son de solo lectura.

Amazon S3

Lista un bucket y lee archivos CSV, JSON y de texto. Para archivos grandes o binarios (PDF, imágenes, Parquet) devuelve un link de descarga temporal.

1. En AWS, creá un usuario IAM con s3:ListBucket y s3:GetObject sobre el bucket.
2. Conectores → Amazon S3: bucket, región, access key ID y secret.
3. La Carpeta opcional limita el conector a un prefijo (por ejemplo exports/).
4. El endpoint compatible con S3 opcional sirve para Cloudflare R2, MinIO y similares.

const sdk = await ShareOut.create();
const s3 = sdk.platform.provider('s3');
const { data } = await s3.execute('objects.get', {
  connectionId,
  params: { queryParams: { key: 'exports/orders.csv' } },
});
console.log(data.rows); // un objeto por fila del CSV, con las columnas del encabezado

Endpoint	Hace
objects.list	Carpetas y archivos bajo prefix
objects.get	Un archivo de hasta 10 MB: CSV → rows, JSON → data, texto → text
objects.presign	Una URL de descarga firmada, válida hasta una hora

Supabase

Corre SQL con el endpoint de consultas de solo lectura de Supabase, como el usuario supabase_read_only_user — no puede escribir por diseño.

1. En Supabase, Account → Access Tokens → Generate new token.
2. Conectores → Supabase: pegá la URL (o el ref) del proyecto y el token.

Amazon Redshift

Usa la Redshift Data API, así que funciona con clústeres privados sin exponerlos a internet.

1. Creá un usuario IAM con redshift-data:* y además redshift-serverless:GetCredentials / redshift:GetClusterCredentials o secretsmanager:GetSecretValue para un login guardado.
2. Conectores → Amazon Redshift: región, nombre del workgroup Serverless o del clúster, base de datos y — para un clúster aprovisionado — un usuario de base de datos o un ARN de Secrets Manager.
3. Dale permisos de solo lectura a ese usuario.

Amazon Aurora

Aurora PostgreSQL y Aurora MySQL con la RDS Data API.

1. Activá la Data API en el clúster (consola de RDS → Modify → Data API).
2. Guardá un login de solo lectura en Secrets Manager.
3. Creá un usuario IAM con rds-data:ExecuteStatement y secretsmanager:GetSecretValue sobre ese secreto.
4. Conectores → Amazon Aurora: ARN del clúster, ARN del secreto, base de datos.

Amazon RDS común (no Aurora) y Postgres autoalojado todavía no están soportados: necesitan un socket directo a la base, y el runtime de ShareOut no puede abrirlo contra bases firmadas por una autoridad certificante privada.

Consultar los conectores SQL

Supabase, Redshift y Aurora comparten un endpoint y una forma de resultado:

const { data } = await sdk.platform.execute('supabase', 'sql.query', {
  connectionId,
  params: { body: { sql: 'select status, count(*) as n from orders group by 1' } },
});
// data → { columns: ['status', 'n'], rows: [{ status: 'paid', n: 31 }, …] }

Pasá maxRows (hasta 10 000) para limitar el resultado. En los artefactos con política de acceso por fila, los viewers solo pueden correr queries declaradas en access_policy.queries, igual que con Snowflake.

El asistente

Marcá AI en la tarjeta del conector y el asistente del workspace puede consultarlo: los conectores SQL con SELECTs de solo lectura, S3 navegando carpetas y leyendo archivos.