MCP网关

       

🚀 交互式演示在这里: https://centralmind.ai

什么是 Centralmind/Gateway

通过 MCP 或 OpenAPI 3.1 协议将您的数据库简单地暴露给 AI 代理。

docker run --platform linux/amd64 -p 9090:9090 \
  ghcr.io/centralmind/gateway:v0.2.6 start \
  --connection-string "postgres://db-user:db-password@db-host/db-name?sslmode=require"

这将为您运行一个 API：

INFO Gateway server started successfully!         
INFO MCP SSE server for AI agents is running at: http://localhost:9090/sse 
INFO REST API with Swagger UI is available at: http://localhost:9090/ 

您可以在您的 AI 代理中使用它：

Gateway 将生成针对 AI 优化的 API。

为什么选择 Centralmind/Gateway

AI 代理和基于 LLM 的应用程序需要快速、安全地访问数据，但传统的 API 和数据库并不是为此目的而构建的。我们正在构建一个 API 层，该层可以自动为您的结构化数据生成安全且针对 LLM 优化的 API。

我们的解决方案：

• 过滤掉 PII 和敏感数据，确保符合 GDPR、CPRA、SOC 2 等法规
• 增加可追溯性和审计功能，确保 AI 应用程序不是黑箱，并且安全团队保持控制
• 针对 AI 工作负载进行优化，支持带有增强元信息的 Model Context Protocol (MCP)，帮助 AI 代理理解 API，同时内置缓存和安全功能

我们的主要用户是那些在客户服务、分析等领域部署 AI 代理的公司，他们需要模型能够访问数据，而无需直接通过 SQL 访问数据库，从而消除安全、合规性和性能风险。

功能

• ⚡ 自动 API 生成 – 基于表结构和采样数据，使用 LLM 自动生成 API
• 🗄️ 支持结构化数据库 – 支持 PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, MSSQL, BigQuery, Oracle 数据库, SQLite, ElasticSearch
• 🌍 多协议支持 – 以 REST 或 MCP 服务器形式提供 API，包括 SSE 模式
• 📜 API 文档 – 自动生成 Swagger 文档和 OpenAPI 3.1.0 规范
• 🔒 个人身份信息 (PII) 保护 – 实现 正则表达式插件 或 Microsoft Presidio 插件 用于 PII 和敏感数据的编辑
• ⚡ 灵活配置 – 通过 YAML 配置和插件系统轻松扩展
• 🐳 部署选项 – 可以作为二进制文件或 Docker 容器运行，并提供现成的 Helm 图表
• 🤖 支持多种 AI 提供商 - 支持 OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Gemini & Google VertexAI
• 📦 本地及自托管 – 通过可配置的 AI 端点和支持 自托管 LLMs 的模型
• 🔑 行级安全性 (RLS) – 使用 Lua 脚本 进行细粒度的数据访问控制
• 🔐 认证选项 – 内置支持 API 密钥 和 OAuth
• 👀 全面监控 – 与 OpenTelemetry (OTel) 集成，用于请求跟踪和审计日志
• 🏎️ 性能优化 – 实现基于时间的和 LRU 缓存 策略

工作原理

1. 连接与发现

网关连接到您的结构化数据库（如 PostgreSQL），并自动分析模式和数据样本，以根据您的提示生成优化的 API 结构。仅在发现阶段使用 LLM 来生成 API 配置。该工具使用 AI 提供商 生成 API 配置，同时通过 PII 检测确保安全性。

2. 部署

网关支持多种部署选项，包括独立二进制文件、Docker 或 Kubernetes。请参阅我们的 启动指南 获取详细说明。系统使用 YAML 配置和插件以便于自定义。

3. 使用与集成

通过带有内置安全功能的 REST API 或模型上下文协议 (MCP) 访问您的数据。网关通过函数调用无缝集成 AI 模型和应用程序，例如 LangChain、OpenAI 和 Claude Desktop，或通过 MCP 与 Cursor 集成。您还可以 设置遥测 到本地或远程目的地，格式为 otel。

文档

入门

• 快速入门指南
• 安装说明
• API 生成指南
• API 启动指南

其他资源

• ChatGPT 集成指南
• 数据库连接器文档
• 插件文档

如何构建

# Clone the repository
git clone https://github.com/centralmind/gateway.git

# Navigate to project directory
cd gateway

# Install dependencies
go mod download

# Build the project
go build .

API 生成

网关使用 LLM 模型来生成您的 API 配置。请按照以下步骤操作：

1. 选择我们支持的 AI 提供商之一：

• OpenAI 及所有与 OpenAI 兼容的提供商
• Anthropic
• Amazon Bedrock
• Google Vertex AI (Anthropic)
• Google Gemini

Google Gemini 提供了慷慨的 免费层级。您可以通过访问 Google AI Studio 获取 API 密钥：

• Google AI Studio

一旦登录，您可以在 AI Studio 的 API 部分创建一个 API 密钥。免费套餐包括了慷慨的月度令牌分配，非常适合开发和测试用途。

配置 AI 提供商授权。对于 Google Gemini，请设置一个 API 密钥。

export GEMINI_API_KEY='yourkey'

1. 运行发现命令：

./gateway discover \
  --ai-provider gemini \
  --connection-string "postgresql://neondb_owner:MY_PASSWORD@MY_HOST.neon.tech/neondb?sslmode=require" \
  --prompt "Generate for me awesome readonly API"

1. 监控生成过程：

INFO 🚀 API Discovery Process
INFO Step 1: Read configs
INFO ✅ Step 1 completed. Done.

INFO Step 2: Discover data
INFO Discovered Tables:
INFO   - payment_dim: 3 columns, 39 rows
INFO   - fact_table: 9 columns, 1000000 rows
INFO ✅ Step 2 completed. Done.

# Additional steps and output...

INFO ✅ All steps completed. Done.

INFO --- Execution Statistics ---
INFO Total time taken: 1m10s
INFO Tokens used: 16543 (Estimated cost: $0.0616)
INFO Tables processed: 6
INFO API methods created: 18
INFO Total number of columns with PII data: 2

1. 在 gateway.yaml 中审查生成的配置：

api:
  name: Awesome Readonly API
  description: ''
  version: '1.0'
database:
  type: postgres
  connection: YOUR_CONNECTION_INFO
  tables:
    - name: payment_dim
      columns: # Table columns
      endpoints:
        - http_method: GET
          http_path: /some_path
          mcp_method: some_method
          summary: Some readable summary
          description: 'Some description'
          query: SQL Query with params
          params: # Query parameters

运行 API

本地运行

./gateway start --config gateway.yaml rest

Docker Compose

docker compose -f ./example/simple/docker-compose.yml up

MCP 协议集成

网关实现了 MCP 协议，以便与 Claude 及其他工具无缝集成。有关详细设置说明，请参阅我们的 Claude 集成指南。

1. 构建网关二进制文件：

go build .

1. 配置 Claude Desktop 工具配置：

{
  "mcpServers": {
    "gateway": {
      "command": "PATH_TO_GATEWAY_BINARY",
      "args": ["start", "--config", "PATH_TO_GATEWAY_YAML_CONFIG", "mcp-stdio"]
    }
  }
}

路线图

路线图总是会根据变化而调整，并且将高度依赖用户反馈。目前，我们计划实现以下功能：

数据库和连接性

• 🗄️ 扩展数据库集成 - Redshift, S3 (Iceberg 和 Parquet), Oracle DB, Microsoft SQL Server, Elasticsearch
• 🔑 SSH 隧道 - 能够使用跳板机或 SSH 堡垒主机来隧道连接

增强的功能

• 🔍 高级查询能力 - 复杂的过滤语法和聚合函数作为参数
• 🔐 增强的 MCP 安全性 - API 密钥和 OAuth 认证

平台改进

• 📦 模式管理 - 自动化模式演变和 API 版本控制
• 🚦 高级流量管理 - 智能速率限制、请求节流
• ✍️ 支持写操作 - 插入、更新操作