CentralMind Gateway
Exponha bancos de dados estruturados a agentes de IA via protocolos MCP ou OpenAPI 3.1, com APIs otimizadas para cargas de trabalho de IA.
Documentação
CentralMind Gateway: Crie API ou Servidor MCP em Minutos
🚀 Demo interativa disponível aqui: https://centralmind.ai
O que é Centralmind/Gateway
Forma simples de expor seu banco de dados a Agentes de IA via protocolos MCP ou OpenAPI 3.1.
docker run --platform linux/amd64 -p 9090:9090 \
ghcr.io/centralmind/gateway:v0.2.18 start \
--connection-string "postgres://db-user:db-password@db-host/db-name?sslmode=require"
Isso executará para você uma 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/
Que você pode usar dentro do seu Agente de IA:
O Gateway gerará uma API otimizada para IA.
Por que Centralmind/Gateway
Agentes de IA e aplicações baseadas em LLM precisam de acesso rápido e seguro aos dados. Estamos construindo uma camada de API que gera automaticamente APIs seguras e otimizadas para LLM para seus dados estruturados.
- Comece rapidamente com MCP ou OpenAPI, ou use APIs SQL diretas/brutas
- Filtra PII e dados sensíveis para garantir conformidade com GDPR, CPRA, SOC 2 e outras regulamentações
- Adiciona capacidades de rastreabilidade e auditoria, garantindo que aplicações de IA não sejam caixas-pretas e permitindo que equipes de segurança mantenham o controle
- Otimizado para cargas de trabalho de IA: suporta o Model Context Protocol (MCP) com metadados aprimorados para ajudar agentes de IA a entender APIs, além de cache integrado e recursos de segurança
Pode ser útil durante o desenvolvimento, quando um LLM precisa criar, ajustar ou consultar dados do seu banco de dados. Em cenários analíticos, permite que você converse com seu banco de dados ou data warehouse. Enriqueça seus agentes de IA com dados do seu banco de dados usando chamadas remotas de função/ferramenta.
Recursos
- ⚡ Geração Automática de API – Cria APIs automaticamente usando LLM com base no esquema da tabela e dados amostrados
- 🗄️ Suporte a Bancos de Dados Estruturados – Suporta PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, MSSQL, BigQuery, Oracle Database, SQLite, ElasticSearch
- 🌍 Suporte a Múltiplos Protocolos – Fornece APIs como REST ou Servidor MCP, incluindo modo SSE
- 🔐 Opções de Autenticação – Suporte integrado para API keys e OAuth
- 🔒 Proteção de PII – Implementa regex plugin ou Microsoft Presidio plugin para redação de PII e dados sensíveis
- 👀 Monitoramento Abrangente – Integração com OpenTelemetry (OTel) para rastreamento de solicitações e trilhas de auditoria
- 📦 Local e On-Premises – Suporte para self-hosted LLMs por meio de endpoints e modelos de IA configuráveis
- 🤖 Suporte a Múltiplos Provedores de IA - Suporte para OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Gemini e Google VertexAI
- ⚡ Configuração Flexível – Facilmente extensível via configuração YAML e sistema de plugins
- 📜 Documentação da API – Documentação Swagger gerada automaticamente e especificação OpenAPI 3.1.0
- 🔑 Segurança em Nível de Linha (RLS) – Controle de acesso a dados granular usando Lua scripts
- 🏎️ Otimização de Desempenho – Implementa estratégias de cache baseado em tempo e LRU caching
Como Funciona
1. Conecte e Descubra
O Gateway conecta-se aos seus bancos de dados estruturados, como PostgreSQL, e analisa automaticamente o esquema e amostras de dados para gerar uma estrutura de API otimizada com base no seu prompt. O LLM é usado apenas na etapa de descoberta para produzir a configuração da API. A ferramenta usa Provedores de IA para gerar a configuração da API, garantindo segurança por meio da detecção de PII.
2. Implante
O Gateway suporta múltiplas opções de implantação, desde binário autônomo, docker ou Kubernetes. Consulte nosso launching guide para instruções detalhadas. O sistema usa configuração YAML e plugins para fácil personalização.
3. Use e Integre
Acesse seus dados por meio de APIs REST ou Model Context Protocol (MCP) com recursos de segurança integrados. O Gateway integra-se perfeitamente a modelos e aplicações de IA como LangChain, OpenAI e Claude Desktop usando chamada de função ou Cursor via MCP. Você também pode setup telemetry para destino local ou remoto no formato otel.
Documentação
Primeiros Passos
Recursos Adicionais
Como Construir
# 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 .
Geração de API
O Gateway usa modelos LLM para gerar sua configuração de API. Siga estes passos:
Escolha um dos nossos provedores de IA suportados:
- OpenAI e todos os provedores compatíveis com OpenAI
- Anthropic
- Amazon Bedrock
- Google Vertex AI (Anthropic)
- Google Gemini
O Google Gemini oferece um nível gratuito generoso. Você pode obter uma chave de API visitando o Google AI Studio:
Depois de fazer login, você pode criar uma chave de API na seção de API do AI Studio. O nível gratuito inclui uma generosa alocação mensal de tokens, tornando-o acessível para fins de desenvolvimento e teste.
Configure a autorização do provedor de IA. Para o Google Gemini, defina uma chave de API.
export GEMINI_API_KEY='yourkey'
- Execute o comando de descoberta:
./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"
- Aproveite o processo de geração:
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
- Revise a configuração gerada em
gateway.yaml:
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
Executando a API
Execute localmente
./gateway start --config gateway.yaml
Docker Compose
docker compose -f ./example/simple/docker-compose.yml up
Integração com Protocolo MCP
O Gateway implementa o protocolo MCP para integração perfeita com Claude e outras ferramentas. Para instruções detalhadas de configuração, consulte nosso Claude integration guide.
Para adicionar a Ferramenta MCP ao Claude Desktop, basta ajustar a configuração do Claude:
{
"mcpServers": {
"gateway": {
"command": "PATH_TO_GATEWAY_BINARY",
"args": ["start", "--config", "PATH_TO_GATEWAY_YAML_CONFIG", "mcp-stdio"]
}
}
}
Roadmap
Está sempre sujeito a mudanças, e o roadmap dependerá muito do feedback dos usuários. Neste momento, estamos planejando os seguintes recursos:
Banco de Dados e Conectividade
- 🗄️ Integrações Estendidas de Banco de Dados - Databricks, Redshift, S3 (Iceberg e Parquet), Oracle DB, Microsoft SQL Server, Elasticsearch
- 🔑 Túnel SSH - capacidade de usar jumphost ou bastion SSH para tunelar conexões
Funcionalidade Aprimorada
- 🔍 Capacidades Avançadas de Consulta - Sintaxe de filtragem complexa e funções de agregação como parâmetros
- 🔐 Segurança MCP Aprimorada - Autenticação por chave de API e OAuth
Melhorias de Plataforma
- 📦 Gerenciamento de Esquema - Evolução automatizada de esquema e versionamento de API
- 🚦 Gerenciamento Avançado de Tráfego - Limitação de taxa inteligente, Aceleração de solicitações
- ✍️ Suporte a Operações de Escrita - Operações de inserção e atualização