CentralMind网关服务器

构建二进制文件

CentralMind Gateway：几分钟内创建API或MCP服务器

🚀 互动演示在此处可用：https://centralmind.ai

什么是Centralmind/Gateway

通过MCP或OpenAPI 3.1协议将您的数据库暴露给AI代理的简单方式。

docker run --platform linux/amd64 -p 9090:9090 \
  ghcr.io/centralmind/gateway:v0.2.14 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服务器成功启动！         
INFO 用于AI代理的MCP SSE服务器运行在：http://localhost:9090/sse 
INFO 带有Swagger UI的REST API可用在：http://localhost:9090/

您可以在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。我们正在构建一个API层，自动为您的结构化数据生成安全、LLM优化的API。

快速启动MCP或OpenAPI，或使用直接/原始SQL API
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，并允许安全团队保持控制
针对AI工作负载优化：支持带有增强元数据的模型上下文协议（MCP），帮助AI代理理解API，以及内置的缓存和安全功能

在开发过程中，当LLM需要创建、调整或查询数据库中的数据时，它非常有用。在分析场景中，它使您能够与数据库或数据仓库进行对话。通过远程函数/工具调用，用数据库中的数据丰富您的AI代理。

demo

功能

⚡ 自动API生成 – 使用LLM基于表模式和采样数据自动创建API
🗄️ 结构化数据库支持 – 支持PostgreSQL、MySQL、ClickHouse、Snowflake、MSSQL、BigQuery、Oracle数据库、SQLite、ElasticSearch
🌍 多协议支持 – 提供REST或MCP服务器，包括SSE模式
📜 API文档 – 自动生成的Swagger文档和OpenAPI 3.1.0规范
🔒 PII保护 – 实现正则表达式插件或Microsoft Presidio插件用于PII和敏感数据脱敏
⚡ 灵活配置 – 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，并提供现成的Helm chart
🤖 多AI提供商支持 - 支持OpenAI、Anthropic、Amazon Bedrock、Google Gemini和Google VertexAI
📦 本地和本地部署 – 支持通过可配置的AI端点和模型自托管LLM
🔑 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 – 集成OpenTelemetry (OTel)用于请求跟踪和审计跟踪
🏎️ 性能优化 – 实现基于时间和LRU缓存策略

工作原理

1. 连接与发现

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，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到Kubernetes。查看我们的启动指南获取详细说明。系统使用YAML配置和插件进行轻松定制。

3. 使用与集成

通过REST API或模型上下文协议（MCP）访问您的数据，内置安全功能。Gateway无缝集成AI模型和应用程序，如LangChain、OpenAI和Claude Desktop，使用函数调用或通过MCP的Cursor。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

其他资源

如何构建

# 克隆仓库
git clone https://github.com/centralmind/gateway.git

# 进入项目目录
cd gateway

# 安装依赖
go mod download

# 构建项目
go build .

API生成

Gateway使用LLM模型生成您的API配置。按照以下步骤操作：

选择我们支持的AI提供商之一：

Google Gemini提供了一个慷慨的免费层。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API密钥。免费层包括慷慨的每月令牌分配，使其在开发和测试目的中易于访问。

配置AI提供商授权。对于Google Gemini，设置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 "为我生成一个只读的API"

享受生成过程：

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 带有PII数据的总列数：2

在gateway.yaml中查看生成的配置：

api:
  name: 只读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: 一些可读的摘要
          description: '一些描述'
          query: 带参数的SQL查询
          params: # 查询参数

运行API

本地运行

./gateway start --config gateway.yaml

Docker Compose

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

MCP协议集成

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

要将MCP工具添加到Claude Desktop，只需调整Claude的配置：

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

路线图

它总是可能发生变化，路线图将高度依赖用户反馈。目前，我们计划以下功能：

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 - 使用跳板主机或SSH堡垒隧道连接的能力

增强功能

🔍 高级查询功能 - 复杂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 - 自动化模式演进和API版本控制
🚦 高级流量管理 - 智能速率限制，请求节流
✍️ 写操作支持 - 插入、更新操作