Usa la asistencia de IA para los esquemas, las consultas y las mutaciones de Firebase Data Connect

Puedes usar Gemini en Firebase para ayudarte a crear esquemas, consultas y mutaciones que se incluirán en tu código del cliente.

Describe una app y resume su modelo de datos, o bien describe una consulta o mutación que quieras generar en lenguaje natural, y Gemini en Firebase te proporcionará su equivalente en GraphQL.

Esta asistencia de IA está disponible en muchos contextos de desarrollo:

  • En la consola de Firebase, ejecuta y prueba el resultado, implementa tu esquema y tus operaciones en producción, y sincronízalos con tu entorno de desarrollo local.
  • De forma local, en nuestra extensión de Data Connect para VS Code, diseña, ejecuta y prueba con Gemini Code Assist con una base de datos y un emulador de PostgreSQL locales.

Obtén más información sobre las consultas y las mutaciones en Esquemas, consultas y mutaciones de Data Connect.

Cómo AI assistance for Data Connect utiliza sus datos

Consulta Cómo usa tus datos Gemini en Firebase para obtener más información sobre cómo Gemini en Firebase usa tus datos.

Configurar AI assistance for Data Connect

Para configurar la asistencia de IA en Data Connect, habilita Gemini en Firebase como se describe en Configura Gemini en Firebase y, luego, ve a Genera consultas y mutaciones de GraphQL con Gemini en Firebase.

Genera esquemas, consultas y mutaciones de GraphQL con Gemini en Firebase

La asistencia de IA para Data Connect está disponible en muchos contextos y en muchos de tus flujos de trabajo.

Crea una app nueva y su esquema y operaciones iniciales en la consola de Firebase

Cuando creas un proyecto de Firebase nuevo y configuras el desarrollo de una app nueva, la consola de Firebase ofrece automáticamente asistencia de IA para la generación de esquemas y operaciones.

Este flujo de configuración te permite describir una app y, luego, obtener asistencia de IA para hacer lo siguiente:

  • Genera un esquema Data Connect completo
  • Genera un conjunto útil y básico de consultas y mutaciones que luego puedes integrar con el código del cliente.

Sincroniza estos recursos creados en la consola con tu entorno de desarrollo local para continuar la integración con tus clientes.

Este flujo de trabajo se describe en nuestra guía de introducción.

Agrega nuevas consultas y mutaciones para ejecutar en la consola de Firebase

Para usar AI assistance for Data Connect y generar GraphQL basado en lenguaje natural, haz lo siguiente:

  1. Abre Data Connect en tu proyecto y, en Servicios, selecciona tu fuente de datos.

  2. Haz clic en Datos (Data).

  3. Haz clic en el ícono Ayúdame a escribir GraphQLpen_spark.

  4. En el campo de texto que aparece, describe en lenguaje natural la consulta o mutación que deseas generar y haz clic en Generar.

    Por ejemplo, si usas la fuente de datos de Películas a la que se hace referencia en el codelab "Crea con Data Connect (Web)", podrías preguntar, "Muestra las cinco películas principales del 2022 en orden descendente por calificación", lo que podría devolver un resultado como el siguiente:

    query TopMovies2022 {
  movies(where: {releaseYear: {eq: 2022}}, orderBy: [{rating: DESC}], limit: 5) {
    id
    title
    rating
    releaseYear
  }
}

  5. Revisa la respuesta:

    • Si la respuesta parece correcta, haz clic en Insertar para insertarla en el editor de código.
    • Si se puede definir mejor la respuesta, haz clic en Editar, actualiza la instrucción y haz clic en Volver a generar.

  6. Después de aceptar la respuesta, configura lo siguiente en la sección Parámetros, si corresponde:

    • Variables: Si tu consulta o mutación contiene variables, defínelas aquí. Usa JSON para definirlos, por ejemplo, {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
    • Autorización: Elige el contexto de autorización (administrador, autenticado o no autenticado) con el que se ejecutará la consulta o la mutación.

  7. Haz clic en Ejecutar en el editor de código y revisa los resultados.

Para probar varias consultas o mutaciones en el editor de código, asegúrate de que tengan un nombre. Por ejemplo, la siguiente consulta se llama GetMovie. Mueve el cursor a la primera línea de la consulta o mutación para activar el botón Ejecutar.

query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
  movie(key: $myKey) { title }
}

Crea un esquema y operaciones iniciales durante la creación de prototipos locales

Gemini Code Assist ofrece asistencia con IA para tu trabajo de creación de prototipos local cuando usas Visual Studio Code y nuestra extensión de VS Code de Data Connect.

La extensión te permite describir una app y, luego, Gemini Code Assist:

  • Genera un esquema Data Connect completo
  • Genera un conjunto útil y básico de consultas y mutaciones que luego puedes integrar con el código del cliente.

Este flujo de trabajo se describe en nuestra guía de introducción para la creación de prototipos locales.

Usa el servidor de MCP de Firebase en la creación de prototipos locales

El servidor de MCP de Firebase, que se proporciona en la CLI de Firebase, permite que tus herramientas de desarrollo potenciadas por IA trabajen con tus proyectos de Firebase. El servidor de MCP de Firebase funciona con cualquier IDE de asistente de IA que pueda actuar como cliente de MCP, incluidos Cursor, Visual Studio Code Copilot y Windsurf Editor.

Puedes usar el servidor de MCP para generar esquemas, consultas y mutaciones, y recopilar entradas para realizar operaciones comunes con la CLI de Firebase.

Para usar el servidor de MCP, haz lo siguiente:

  1. Instala el servidor siguiendo esta guía.
  2. Invoca la herramienta dataconnect_generate_schema, describe una app y revisa el esquema recomendado resultante.
  3. Invoca la herramienta dataconnect_generate_operation, describe una operación que deseas realizar en tu esquema y revisa la consulta o mutación recomendada resultante.

Para obtener más herramientas de Data Connect, consulta la guía del servidor de MCP.

Más casos de uso de AI assistance for Data Connect

En las siguientes secciones, se describen casos de uso de ejemplo, incluido uno en el que puedes pedirle a Gemini que te ayude a crear una mutación para completar Data Connect y, luego, consultarlo para verificar los resultados.

Crea una mutación que agregue una película a la base de datos según la entrada del usuario

En esta sección, verás un ejemplo del uso del lenguaje natural para generar GraphQL para una mutación que puedes usar para completar tu base de datos. En este ejemplo, se supone que usas el esquema de la base de datos de películas que se usa en la documentación de Firebase Data Connect y el codelab "Compila con Data Connect (web)".

  1. En la consola de Firebase, abre Data Connect.

  2. Selecciona tu servicio y fuente de datos, y, luego, abre la pestaña Datos.

  3. Haz clic en el ícono Ayúdame a escribir GraphQLpen_spark y, en el cuadro que aparece, escribe tu consulta:

    Create a movie based on user input.

  4. Haz clic en Generar. Se devuelve la mutación. Por ejemplo, Gemini podría devolver una mutación como la siguiente:

    mutation CreateMovie($title: String!, $releaseYear: Int!, $genre: String!, $rating: Float!, $description: String!, $imageUrl: String!, $tags: [String!] = []) @auth(level: USER) {
  movie_insert(data: {
    title: $title,
    releaseYear: $releaseYear,
    genre: $genre,
    rating: $rating,
    description: $description,
    imageUrl: $imageUrl,
    tags: $tags
  })
}

  5. Revise el resultado. Si es necesario, haz clic en Editar para definir mejor la instrucción y, luego, en Volver a generar.

  6. Luego, haz clic en Insertar para insertar la mutación en el editor de datos.

  7. Para ejecutar la mutación, deberás agregar variables. En la sección Parameters, abre Variables y agrega algunas variables de prueba:

    {"title":"My amazing movie", "releaseYear":2024, "genre": "Comedy",
"rating": 8, "description": "A new movie to test mutations",
"imageUrl": "", "tags": ["comedy","space travel"]}

  8. Haz clic en Ejecutar.

  9. A continuación, crea una consulta que verifique que se haya agregado la película. Haz clic en Ayúdame a escribir GraphQL pen_spark y, en el cuadro que aparece, escribe tu instrucción:

    List all movies from 2024 that include all of these tags: 'space travel', 'comedy'.

    Gemini podría devolver una respuesta como la siguiente:

    query ComedySpaceTravelMovies2024 @auth(level: PUBLIC) {
  movies(
    where: {
    releaseYear: { eq: 2024 },
    tags: { includesAll: ["space travel", "comedy"] }
    }
  ) {
      id
      title
      imageUrl
      releaseYear
      genre
      rating
      description
      tags
    }
}

  10. Inserta y ejecuta la consulta. La película que agregaste debería aparecer en el campo Historial.

Crea una consulta que muestre las opiniones según el género y las calificaciones proporcionados por el usuario

En esta sección, verás un ejemplo del uso del lenguaje natural para generar GraphQL para una consulta. En este ejemplo, se supone que usas la base de datos de películas que se usa en la documentación de Firebase Data Connect y el codelab "Compila con Data Connect (web)".

  1. En la consola de Firebase, abre Data Connect.

  2. Selecciona tu servicio y fuente de datos, y, luego, abre la pestaña Datos.

  3. Haz clic en el ícono Ayúdame a escribir GraphQLpen_spark y, en el cuadro que aparece, escribe tu consulta:

    List all movie reviews, based on user-configurable genre and ratings.

  4. Haz clic en Generar. Se devuelve la consulta. Por ejemplo, Gemini podría devolver una consulta como la siguiente:

    query ListReviewsByGenreAndRating($genre: String, $minRating: Int, $maxRating: Int) @auth(level: PUBLIC) {
  reviews(where: {
    movie: {
      genre: {eq: $genre}
    },
    rating: {ge: $minRating, le: $maxRating}
  }) {
    id
    user {
      username
    }
    movie {
      title
      genre
    }
    rating
    reviewText
    reviewDate
  }
}

  5. Revise el resultado. Si es necesario, haz clic en Editar para definir mejor la instrucción y, luego, en Volver a generar.

  6. Luego, haz clic en Insertar para insertar la mutación en el editor de datos.

  7. Para probar esta consulta, deberás agregar variables. En la sección Parámetros, abre Variables e incluye las variables que usarás para las pruebas:

    {"genre":"sci-fi", "minRating":4, "maxRating":9}

  8. Haz clic en Ejecutar.

Diseña instrucciones para usar con herramientas de asistencia de IA de terceros

Al igual que con todas las herramientas y los agentes de asistencia de IA, cuanto mejores sean tus instrucciones, más útiles serán tus resultados.

Cuando le proporcionas instrucciones en lenguaje natural a Gemini en Firebase, el asistente traduce tus entradas a una instrucción más desarrollada.

Si no usas Gemini en Firebase ni otra asistencia de IA de Firebase, y trabajas con herramientas de IA de terceros, como Cursor o Windsurf, puedes obtener mejores recomendaciones sobre Data Connect si usas instrucciones similares y más detalladas.

Publicamos plantillas de instrucciones para que las descargues, adaptes y copies en tu IDE:

Después de descargar y modificar, crea una instrucción en una herramienta familiar (por ejemplo, Cursor o Windsurf) de la siguiente manera:

  • En Cursor (asegúrate de revisar las instrucciones más recientes de Cursor):

    1. Haz clic en el ícono de configuración en la esquina superior derecha.
    2. Selecciona la pestaña Reglas.
    3. En Project Rules, haz clic en el botón Add a new rule.
    4. Copia y pega la regla.

  • En Windsurf (asegúrate de revisar las instrucciones más recientes de Windsurf):

    1. Haz clic en el botón Cascade en la esquina superior derecha para abrir la ventana en cascada.
    2. Haz clic en el ícono de Personalizaciones en el menú deslizante de la parte superior derecha de Cascade y, luego, navega al panel Reglas.
    3. Haz clic en el botón + Global o + Workspace para crear reglas nuevas a nivel global o del espacio de trabajo, respectivamente.
    4. Copia y pega la regla.

Soluciona problemas de AI assistance for Data Connect

Consulta Soluciona problemas de Gemini en Firebase.

Precios

AI assistance for Data Connect está disponible como parte de Gemini en Firebase, que se incluye para usuarios individuales.

Consulta Precios de Gemini en Firebase para obtener más información.

Próximos pasos