
centralmind/gateway
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
Универсальный MCP-сервер для ваших баз данных, оптимизированный для LLM и AI-агентов.
Обзор
CentralMind Gateway: Создайте API или MCP сервер за считанные минуты 🚀 Интерактивная демонстрация доступна здесь: https://centralmind.ai Простой способ открыть вашу базу данных в AI-Agent через протоколы MCP или OpenAPI 3.1. Агенты ИИ и приложения на базе LLM нуждаются в быстром и безопасном доступе к данным. Мы создаём API-слой, который автоматически генерирует безопасные, оптимизированные для LLM API для ваших структурированных данных. - Быстро начните с MCP или OpenAPI, либо используйте прямые/сырые SQL API - Фильтрует PII и конфиденциальные данные для обеспечения соответствия GDPR, CPRA, SOC 2 и другим нормативам - Добавляет возможности отслеживаемости и аудита, гарантируя, что приложения ИИ не являются чёрными ящиками, и позволяют командам безопасности сохранять контроль - Оптимизирован для рабочих нагрузок ИИ: поддерживает протокол Model Context Protocol (MCP) с расширенными метаданными для понимания API, а также встроенным кэшированием и функциями безопасности Он может быть полезен во время разработки, когда LLM нужно создавать, корректировать или запрашивать данные из вашей базы данных.
Обзор (машинный перевод)
CentralMind Gateway: Создайте API или MCP сервер за считанные минуты
🚀 Интерактивная демонстрация доступна здесь: https://centralmind.ai
Что такое Centralmind/Gateway
Простой способ открыть вашу базу данных в AI-Agent через протоколы MCP или OpenAPI 3.1.
Это запустит для вас API:
Которые вы можете использовать внутри своего AI-агента:
Gateway будет генерировать оптимизированный для ИИ API.
Почему Centralmind/Gateway
ИИ-агенты и приложения на базе LLM нуждаются в быстром и безопасном доступе к данным. Мы создаём API-слой, который автоматически генерирует безопасные, оптимизированные для LLM API для ваших структурированных данных.
- Быстро начать с MCP или OpenAPI, либо использовать прямые/сырые SQL API
- Фильтрует PII и конфиденциальные данные для обеспечения соответствия требованиям GDPR, CPRA, SOC 2 и другим требованиям
- Добавляет возможности отслеживания и аудита, гарантируя, что приложения ИИ не являются чёрными ящиками и позволяют командам безопасности сохранять контроль
- Оптимизирован для рабочих нагрузок ИИ: поддерживает протокол Model Context Protocol (MCP) с расширенными метаданными для помощи агентам ИИ в понимании API, а также встроенным кэшированием и функциями безопасности
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
CentralMind Gateway: Create API or MCP Server in Minutes
🚀 Interactive Demo avialable here: https://centralmind.ai
What is Centralmind/Gateway
Simple way to expose your database to AI-Agent via MCP or OpenAPI 3.1 protocols.
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"
This will run for you an 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/
Which you can use inside your AI Agent:
Gateway will generate AI optimized API.
Why Centralmind/Gateway
AI agents and LLM-powered applications need fast, secure access to data. We’re building an API layer that automatically generates secure, LLM-optimized APIs for your structured data.
- Quickly start with MCP or OpenAPI, or use Direct/Raw SQL APIs
- Filters out PII and sensitive data to ensure compliance with GDPR, CPRA, SOC 2, and other regulations
- Adds traceability and auditing capabilities, ensuring AI applications aren’t black boxes and allowing security teams to maintain control
- Optimized for AI workloads: supports the Model Context Protocol (MCP) with enhanced metadata to help AI agents understand APIs, along with built-in caching and security features
It can be useful during development, when an LLM needs to create, adjust, or query data from your database. In analytical scenarios, it enables you to chat with your database or data warehouse. Enrich your AI agents with data from your database using remote function/tool calling.
Features
Установка
docker run --platform linux/amd64 -p 9090:9090 \Конфигурация
{
"mcpServers": {
"gateway": {
"command": "PATH_TO_GATEWAY_BINARY",
"args": ["start", "--config", "PATH_TO_GATEWAY_YAML_CONFIG", "mcp-stdio"]
}
}
}