用途：在编写 SQL 或制作地图之前，帮助智能体了解已连接数据仓库里有什么，包括 schema、表、列以及 CARTO 命名数据源（named sources）。若已知表名只想查询，应改用 carto-query-datawarehouse。
主要能力：列出/查看连接（MCP explore_data 的 list_connections、get_connection；CLI carto connections list / get）；按 project → dataset → table 层级浏览（explore_data 的 list_resources；carto connections browse）；全文检索资源（explore_data 的 search）；查看表的列与类型（explore_data 的 describe；carto connections describe）；查找与查看命名数据源（manage_named_sources 的 list、get；carto named-sources list / get）。
访问路径：explore_data 可用于任何已挂载的 MCP 会话，但并非所有方法在 token 会话下都可用——list_connections、list_resources、search 只需 MCP Server 作用域，describe 在 token 会话下还需 Maps API（OAuth 下始终可用）。manage_named_sources 是创作工具，需要 OAuth 会话（token 会话下隐藏）。当服务器未挂载、token 缺少 describe 作用域，或需要脚本化/无头探索时，使用 carto connections / carto named-sources CLI。
路径语法按引擎不同：BigQuery 为 project.dataset.table；Snowflake 为 DATABASE.SCHEMA.TABLE；Postgres / Redshift 为 schema.table（无前导 project/database）；Databricks 为 catalog.schema.table。CLI 示例：carto connections browse <name>；carto connections browse <name> "carto-demo-data.demo_tables"；carto connections describe <name> "carto-demo-data.demo_tables.nyc_collisions"。
使用建议：先浏览再查询，list_resources 通常能避免“表不存在”的反复试错；describe 返回列类型，用于写出正确 SQL（例如不要对名为 geom 的 STRING 列误用 ST_DWithin）；长列表需分页，CLI browse 默认 --page-size 30，表多时应调大；命名数据源不等于表，它们是参数化查询，需先检查底层表再假设源中列以原始形式存在。carto-demo-data 是 CARTO 提供的公开 BigQuery 数据集，在具备正确 IAM 的任意 BigQuery 连接上均可浏览，可用于快速验证新连接而不触碰客户数据。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持范围及具体效果等信息。