miai
Open-source gateway for validated AI answers, serving scaffolds and cached responses via OpenMatch, with REST API and MCP support.
README
MIAI — Made In AI
Gateway open-source e gratuito de respostas validadas para consultas de IA: scaffolds (boilerplates) e, via OpenMatch, qualquer pergunta que já tenha resposta validada no ecossistema MIAI. Servido via API REST e via Model Context Protocol (MCP).
Evita o desperdício de tokens gerado por ferramentas de IA (Cursor, v0, Bolt.new, Claude) recriando do zero, a cada prompt, a mesma estrutura de Dockerfile, CI/CD, configs, ou até a mesma resposta a uma pergunta já feita antes — servindo conteúdo oficial, versionado e testado pela comunidade.
OpenMatch: se a pergunta recebida bate ≥95% de similaridade com uma pergunta já validada no
catálogo, a resposta em cache é retornada em milissegundos, sem custo de chamada a uma IA. Abaixo
do limiar, não há match — o consumidor segue pro caminho normal (perguntar a uma IA de verdade).
Ver GET /api/v1/match?q=... ou a tool MCP match_query.
Início rápido
Com Docker (mais simples — não precisa instalar Bun):
docker compose up --build
Ou usando a imagem já publicada, sem clonar nada:
docker run -p 3001:3001 ghcr.io/zanarellidev/miai:latest
Sem Docker, direto com Bun:
bun install
bun run build:index # gera data/index.sqlite a partir de scaffolds/
bun run dev:server # API + MCP em http://localhost:3001
bun run dev:web # dashboard em http://localhost:4321
Testar o servidor MCP com o inspector oficial:
bunx @modelcontextprotocol/inspector bun run apps/server/src/index.ts
Estrutura
apps/server— API REST + servidor MCP (mesmo processo Hono/Bun).apps/web— dashboard Astro (catálogo navegável).packages/schema— schemas Zod (scaffold, answer, similaridade do OpenMatch) — fonte única de verdade.packages/indexer— validação e build do índice a partir descaffolds/eanswers/.scaffolds/— catálogo de boilerplates; cada pasta é um scaffold.answers/— catálogo do OpenMatch; cada pasta é uma pergunta validada com resposta.infra/— Caddyfile, unit systemd e script de deploy.
Veja PLAN.md para a arquitetura completa e CONTRIBUTING.md para como propor um novo scaffold.
Deploy
Todo push na main que toca apps/server/**, apps/web/**, packages/**, scaffolds/** ou answers/**
dispara .github/workflows/docker-build.yml, que:
- Builda e publica a imagem do servidor em
ghcr.io/zanarellidev/miai:latest(jobbuild). - Faz deploy da API via SSH (
docker pull+ restart do containermiai-api, jobdeploy). - Builda o dashboard Astro estático (
apps/web) comPUBLIC_API_BASEapontando para a API em produção e sincronizaapps/web/dist/para/var/www/miai/webna instância viarsync(jobdeploy-web), de onde o Caddy já serve os arquivos estáticos (verinfra/Caddyfile).
Os três jobs dependem dos secrets MIAI_HOST, MIAI_SSH_USER e MIAI_SSH_KEY já configurados no
repositório; sem eles o CI builda normalmente mas pula a etapa de deploy (log explícito, não quebra
o pipeline).
Deploy manual do dashboard (se precisar rodar fora do CI):
cd apps/web
PUBLIC_API_BASE=http://3.19.72.95/api/v1 bun run build
rsync -avz --delete -e "ssh -i <chave.pem>" dist/ ec2-user@3.19.72.95:/tmp/miai-web-new/
ssh -i <chave.pem> ec2-user@3.19.72.95 "sudo rm -rf /var/www/miai/web && sudo mv /tmp/miai-web-new /var/www/miai/web && sudo chown -R ec2-user:ec2-user /var/www/miai/web"
Licença
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。