MCP 服务器

CentralMind/Gateway

来自您数据库的 MCP-Server，针对 LLM 和 AI 代理进行了优化。支持 PostgreSQL、MySQL、ClickHouse、Snowflake、MSSQL、BigQuery、Oracle Database、SQLite、ElasticSearch、DuckDB。

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README

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<h2 align="center">CentralMind Gateway: 在几分钟内创建 API 或 MCP 服务器</h2>

🚀 通过 GitHub Codespaces 进行交互式演示

什么是 Centralmind/Gateway

通过 MCP 或 OpenAPI 3.1 协议将您的数据库暴露给 AI-Agent 的简单方法。

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 服务器启动成功！         
INFO 用于 AI 代理的 MCP SSE 服务器正在运行：http://localhost:9090/sse 
INFO 带有 Swagger UI 的 REST API 可在以下位置获得：http://localhost:9090/

您可以在您的 AI 代理中使用它：

Gateway 将生成 AI 优化的 API。

为什么选择 Centralmind/Gateway

AI 代理和 LLM 驱动的应用程序需要快速、安全地访问数据，但传统的 API 和数据库并非为此目的而构建。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、LLM 优化的 API。

我们的解决方案：

过滤掉 PII 和敏感数据，以确保符合 GDPR、CPRA、SOC 2 和其他法规
添加可追溯性和审计功能，确保 AI 应用程序不是黑盒，并且安全团队保持控制
针对 AI 工作负载进行优化，支持具有增强元信息的模型上下文协议 (MCP)，以帮助 AI 代理理解 API，以及内置的缓存和安全功能

我们的主要用户是部署 AI 代理以进行客户支持、分析的公司，他们需要模型访问数据，而无需直接 SQL 访问数据库，从而消除安全性、合规性和性能风险。

demo

特性

⚡ 自动 API 生成 – 使用基于表模式和采样数据的 LLM 自动创建 API
🗄️ 结构化数据库支持 – 支持 <a href="https://docs.centralmind.ai/connectors/postgres/">PostgreSQL</a>、<a href="https://docs.centralmind.ai/connectors/mysql/">MySQL</a>、<a href="https://docs.centralmind.ai/connectors/clickhouse/">ClickHouse</a>、<a href="https://docs.centralmind.ai/connectors/snowflake/">Snowflake</a>、<a href="https://docs.centralmind.ai/connectors/mssql/">MSSQL</a>、<a href="https://docs.centralmind.ai/connectors/bigquery/">BigQuery</a>、<a href="https://docs.centralmind.ai/connectors/oracle/">Oracle Database</a>、<a href="https://docs.centralmind.ai/connectors/sqlite/">SQLite</a>、<a href="https://docs.centralmind.ai/connectors/sqlite/">ElasticSearch</a>
🌍 多协议支持 – 提供 REST 或 MCP 服务器（包括 SSE 模式）的 API
📜 API 文档 – 自动生成的 Swagger 文档和 OpenAPI 3.1.0 规范
🔒 PII 保护 – 实施 <a href="https://docs.centralmind.ai/plugins/pii_remover/">regex 插件</a> 或 <a href="https://docs.centralmind.ai/plugins/presidio_anonymizer/">Microsoft Presidio 插件</a> 以进行 PII 和敏感数据编辑
⚡ 灵活的配置 – 通过 YAML 配置和插件系统轻松扩展
🐳 部署选项 – 作为二进制文件或 Docker 容器运行，并提供即用型 <a href="https://docs.centralmind.ai/helm/gateway/">Helm chart</a>
🤖 多 AI 提供商支持 - 支持 OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Gemini & Google VertexAI
📦 本地和本地部署 – 通过可配置的 AI 端点和模型支持 <a href="https://docs.centralmind.ai/providers/local-models/">自托管 LLM</a>
🔑 行级安全性 (RLS) – 使用 <a href="https://docs.centralmind.ai/plugins/lua_rls/">Lua 脚本</a> 进行细粒度数据访问控制
🔐 身份验证选项 – 内置支持 <a href="https://docs.centralmind.ai/plugins/api_keys/">API 密钥</a> 和 <a href="https://docs.centralmind.ai/plugins/oauth/">OAuth</a>
👀 全面监控 – 与 <a href="https://docs.centralmind.ai/plugins/otel/">OpenTelemetry (OTel)</a> 集成，用于请求跟踪和审计跟踪
🏎️ 性能优化 – 实施基于时间和 <a href="https://docs.centralmind.ai/plugins/lru_cache/">LRU 缓存</a> 策略

工作原理

</div>

1. 连接和发现

Gateway 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。 LLM 仅在发现阶段用于生成 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

Gateway 支持多种部署选项，从独立二进制文件、docker 或 <a href="https://docs.centralmind.ai/example/k8s/">Kubernetes</a>。查看我们的 <a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/getting-started/launching-api/">启动指南</a> 以获取详细说明。该系统使用 YAML 配置和插件进行轻松自定义。

3. 使用和集成

通过 REST API 或具有内置安全功能的模型上下文协议 (MCP) 访问您的数据。 Gateway 与 AI 模型和应用程序（如 <a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/integration/langchain/">LangChain</a>、<a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/integration/chatgpt/">OpenAI</a> 和 <a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/integration/claude-desktop/">Claude Desktop</a>）无缝集成，使用函数调用或通过 MCP 使用 <a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/integration/cursor/">Cursor</a>。您还可以 <a href="https://docs.centralmind.ai/plugins/otel/">设置遥测</a> 到 otel 格式的本地或远程目标。

文档

入门

<a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/getting-started/quickstart/">快速入门指南</a>
<a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/getting-started/installation/">安装说明</a>
<a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/getting-started/generating-api/">API 生成指南</a>
<a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/getting-started/launching-api/">API 启动指南</a>

附加资源

<a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/integration/chatgpt/">ChatGPT 集成指南</a>
<a href="https://docs.centralmind.ai/connectors/">数据库连接器文档</a>
<a href="https://docs.centralmind.ai/plugins/">插件文档</a>

如何构建

# 克隆存储库
git clone https://github.com/centralmind/gateway.git

# 导航到项目目录
cd gateway

# 安装依赖项
go mod download

# 构建项目
go build .

API 生成

Gateway 使用 LLM 模型来生成您的 API 配置。请按照以下步骤操作：

选择我们支持的 AI 提供商之一：

Google Gemini 提供慷慨的免费套餐。您可以通过访问 Google AI Studio 获取 API 密钥：

Google AI Studio

登录后，您可以在 AI Studio 的 API 部分创建一个 API 密钥。免费套餐包括慷慨的每月令牌分配，使其可用于开发和测试目的。

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

export GEMINI_API_KEY='yourkey'

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 "为我生成一个很棒的只读 API"

监控生成过程：

INFO 🚀 API 发现过程
INFO 步骤 1：读取配置
INFO ✅ 步骤 1 完成。完成。

INFO 步骤 2：发现数据
INFO 发现的表：
INFO   - payment_dim：3 列，39 行
INFO   - fact_table：9 列，1000000 行
INFO ✅ 步骤 2 完成。完成。

# 其他步骤和输出...

INFO ✅ 所有步骤完成。完成。

INFO --- 执行统计 ---
INFO 总耗时：1m10s
INFO 使用的令牌：16543（估计成本：$0.0616）
INFO 处理的表：6
INFO 创建的 API 方法：18
INFO 具有 PII 数据的列总数：2

在 gateway.yaml 中查看生成的配置：

api:
  name: Awesome Readonly API
  description: ''
  version: '1.0'
database:
  type: postgres
  connection: YOUR_CONNECTION_INFO
  tables:
    - name: payment_dim
      columns: # 表列
      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: # 查询参数

运行 API

在本地运行

./gateway start --config gateway.yaml rest

Docker Compose

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

MCP 协议集成

Gateway 实现了 MCP 协议，可与 Claude 和其他工具无缝集成。有关详细的设置说明，请参阅我们的 <a href="https://docs.centralmind.ai/docs/content/integration/claude-desktop/">Claude 集成指南</a>。

构建 gateway 二进制文件：

go build .

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

它总是会发生变化，路线图将高度依赖于用户反馈。目前，我们正在计划以下功能：

数据库和连接性

🗄️ 扩展的数据库集成 - Redshift、S3（Iceberg 和 Parquet）、Oracle DB、Microsoft SQL Server、Elasticsearch
🔑 SSH 隧道 - 能够使用 jumphost 或 ssh bastion 来隧道连接

增强的功能

🔍 高级查询功能 - 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 身份验证

平台改进

📦 模式管理 - 自动模式演变和 API 版本控制
🚦 高级流量管理 - 智能速率限制、请求限制
✍️ 写入操作支持 - 插入、更新操作