Ce guide de démarrage rapide vous explique comment utiliser Firebase SQL Connect avec votre outil de programmation d'IA pour créer rapidement des applications relationnelles full stack. En équipant votre agent de compétences Firebase, vous n'aurez pas besoin d'écrire de code de base de données récurrent ni de configurer manuellement les points de terminaison. Vous apprendrez à configurer votre projet local, à configurer votre assistant IA et à utiliser une seule invite pour générer un schéma PostgreSQL sécurisé, des opérations GraphQL et une interface React complète. Vous pouvez utiliser ce que vous apprenez ici pour créer des interfaces utilisateur pour n'importe quelle plate-forme compatible avec Firebase SQL Connect.
Avant de commencer
Pour suivre ce guide de démarrage rapide, assurez-vous que votre environnement est configuré avec les éléments suivants. Si vous avez besoin d'aide pas à pas pour votre système d'exploitation spécifique, consultez le guide de configuration standard :
- Node.js : installez Node.js pour exécuter la CLI Firebase et alimenter l'interface React générée.
CLI Firebase : installez la CLI Firebase au niveau global :
npm install -g firebase-toolsOutil de codage IA : installez un éditeur moderne optimisé par l'IA (comme Antigravity, Android Studio, Cursor ou Windsurf).
Configurer votre espace de travail
Tout d'abord, ouvrez l'outil de programmation d'IA de votre choix et créez un répertoire de projet. Ouvrez le terminal intégré de votre outil et exécutez la commande d'initialisation :
firebase init dataconnect
Cette commande vous guide dans l'initialisation de votre projet. Lorsque vous y êtes invité, choisissez les options suivantes :
- Créer un projet Firebase
- Ignorer la génération de schéma Gemini
- Créer une instance Cloud SQL
- Créer un modèle React
- Sélectionnez Oui pour installer les compétences agentiques pour Firebase.
Générer votre application avec l'IA
Une fois les compétences d'agent Firebase installées, votre assistant IA peut générer votre schéma SQL Connect, vos opérations et votre code d'interface directement à partir d'un prompt de haut niveau.
Copiez et collez l'une des requêtes suivantes dans votre assistant IA pour générer votre backend, vos relations de base de données et votre frontend React :
Exemple 1 : Application d'avis sur les films
Prompt :
Build a movie review website using Firebase SQL Connect. Customers can browse
a catalog of movies presented in a modern card layout displaying average
ratings and review counts, and leave a review from 1 to 5 stars. A user must
only be allowed to leave a single review per movie. Build a styled React
(Vite) frontend that displays the catalog and dynamically renders a live feed
of new reviews. Compile the database backend and React frontend, seed the
database with sample data, and verify that the application builds cleanly and
all core user flows run successfully.
Exemple 2 : Vitrine d'e-commerce
Prompt :
Build an online storefront using Firebase SQL Connect. Customers can browse
product cards showing prices and stock levels, manage a shopping cart, and
check out securely. The checkout transaction must atomically verify that
their cart is not empty, check that products are in stock, create the order,
and decrease the product stock, safely rolling back if any step fails.
Build a highly responsive React (Vite) storefront with a polished checkout
process. Compile the database backend and React frontend, seed the database
with sample data, and verify that the application builds cleanly and all
core user flows run successfully.
Exemple 3 : Blog multi-auteurs
Prompt :
Create a multi-author blog platform using Firebase SQL Connect. The homepage
should display published articles formatted in an elegant typographic layout
with comfortable reading line lengths and serif headings. Users should have
access to a secure split-pane writing dashboard built using React (Vite) to
compose posts with a live preview. Compile the database backend and React
frontend, seed the database with sample data, and verify that the
application builds cleanly and all core user flows run successfully.
Ce que votre assistant IA peut créer
Lorsque vous exécutez ces invites, votre assistant IA gère automatiquement les tâches techniques complexes :
- Schéma de base de données (
dataconnect/schema/schema.gql) : traduit vos exigences en tables relationnelles à l'aide de la directive@table, en gérant automatiquement les clés étrangères et primaires. - Opérations GraphQL (
dataconnect/[connector_name]/*.gql) : génère les requêtes et mutations exactes requises par votre application, sécurisées par la directive@auth. - SDK généré (
src/dataconnect/) : utilise la CLI Firebase pour générer instantanément un SDK client strictement typé basé sur votre schéma et vos opérations. - Interface React (
src/) : connecte une application React complète et élégante qui utilise le SDK généré pour communiquer avec votre nouveau backend.
Déployer en production
Pour déployer votre schéma, vos requêtes et vos mutations en production, exécutez la commande suivante dans votre terminal :
firebase deploy --only dataconnect
Une fois le déploiement effectué, accédez à la console Firebase pour afficher votre schéma en direct et exécuter des opérations directement sur votre instance Cloud SQL.
Étapes suivantes
Maintenant que vous avez terminé le démarrage rapide, voici quelques étapes à suivre :
- Explorez un dépôt d'application de démarrage rapide et créez une application SQL Connect en suivant nos ateliers de programmation.
- Ajoutez des données à votre base de données et surveillez votre service SQL Connect dans la console Firebase.
- En savoir plus sur le développement de schémas, de requêtes et de mutations
- En savoir plus sur les SDK client et les SDK Admin