🚀 Qlik Sense MCP Server обновлен до версии 1.3.3

📈 Что нового с версии 1.3.0:

🆕 Новые возможности:
• 3 новых инструмента для анализа приложений:
- get_app_sheets - список листов с описаниями
- get_app_sheet_objects - объекты на конкретном листе
- get_app_object - получение макета объекта по ID

• Новый параметр конфигурации QLIK_HTTP_PORT для метаданных
• Динамическая генерация XSRF ключей для безопасности
• Настраиваемые WebSocket параметры (QLIK_WS_TIMEOUT, QLIK_WS_RETRIES)

🔧 Улучшения:
• Обновлена зависимость MCP до версии ≥1.1.0
• Полностью переработано логирование - теперь через stderr
• Улучшена обработка переменных пользователя
• Исправлена фильтрация опубликованных приложений
• Улучшена работа с SSL сертификатами

📚 Документация:
• Обновлен README с примерами новых инструментов
• Добавлены новые параметры в конфигурационные файлы
• Расширена справочная документация по API

changelog / github

#qlikmcp

Ну еще в процессе, 😁
Но чую что я где то рядышком уже.

Страдаю с подключением qlikmcp внутрь n8n
Интеграцию через телеграм бот апи на хуках уже прокинул.
Агент кстати у меня там локальный внутри lmstudio , моделька gtp-oss-20b

В общем это все в локалке делается, исключение только общение с ботом по зашифрованному SSL )

#qlikmcp #n8n

Что-то я запамятовал почти.

С днем программиста! 😁

Если нужно протестировать любую mcp, то вот вам готовый инструмент: https://modelcontextprotocol.io/legacy/tools/inspector#python

#mcp

🆕 qlik_download : qlik_sense_desktop

📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe (1.00 GB)
📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe.md5 (32.00 B)

🔎 tags: #qlik_sense_desktop #may_2025 #may_2025_patch_6 #qlik_sense_desktop_may_2025_patch_6

🔗️ release url

🕔 last update : 2025-09-17 12:54:50

✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlik_sense_server

📂 Qlik_Sense_update.exe (456.06 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)

🔎 tags: #qlik_sense_server #may_2024 #may_2024_patch_24 #qlik_sense_server_may_2024_patch_24

🔗️ release url

🕔 last update : 2025-09-17 12:52:18

✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlik_sense_server

📂 Qlik_Sense_update.exe (292.58 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)

🔎 tags: #qlik_sense_server #may_2025 #may_2025_patch_6 #qlik_sense_server_may_2025_patch_6

🔗️ release url

🕔 last update : 2025-09-17 12:53:53

✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlik_sense_server

📂 Qlik_Sense_update.exe (289.31 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)

🔎 tags: #qlik_sense_server #november_2024 #november_2024_patch_18 #qlik_sense_server_november_2024_patch_18

🔗️ release url

🕔 last update : 2025-09-17 12:53:08

✍️ by @chernovdev

Епонский городовой!
"Когда попросил написать олимпийский скрипт" ...

Оппа))) Аналитика по чатам приехала

Но это не всё) Подробности позже

📊 BARC Benchmark: Сравнение производительности Power BI и Qlik в реальных условиях

Только что опубликовано первое в мире независимое исследование производительности и масштабируемости BI-платформ от авторитетной аналитической компании BARC (Германия). В фокусе — два гиганта рынка: Microsoft Power BI и Qlik.

🔍 Что это за исследование?

BARC разработала методологию для объективного сравнения BI-решений в условиях, максимально приближенных к реальным: одинаковые данные, модели, сценарии использования и нагрузка. Измерялось не только «сырое» быстродействие, но и продуктивность пользователей и способность системы масштабироваться под нагрузкой.

🧪 Ключевые метрики:

- Продуктивность: сколько задач может выполнить пользователь в час.
- Масштабируемость: как система ведёт себя при росте числа пользователей и объёма данных.
- Скорость отклика: время открытия и обновления отчётов, фильтрация.

📈 Главные выводы (основано на тестах до 50 concurrent users и 10 млн записей):

Общий счёт (BARC Benchmark Score)
PBI - 40% от Qlik 100%

💡 Что важно знать:

- Qlik показал значительно более стабильную производительность и предсказуемость под нагрузкой.
- Power BI иногда демонстрировал сильные колебания времени отклика — до нескольких минут в отдельных сценариях.
- Оба решения справились с нагрузкой, но Qlik сделал это в 2 раза эффективнее по итоговому счёту.
- Исследование проводилось на стандартных облачных версиях (не Enterprise/Premium).

❗Почему это важно?

Производительность — ключевой фактор принятия BI-систем пользователями. Задержки более 2–3 секунд ведут к снижению вовлечённости, особенно среди непрофильных пользователей. В эпоху AI и агентов, которые могут генерировать сотни запросов, масштабируемость становится критически важной.

Более глубокое исследование на эту тему от qwen