CentralMind/Gateway

🚀 Interaktive Demo hier verfügbar: https://centralmind.ai

Was ist Centralmind/Gateway

Einfache Möglichkeit, Ihre Datenbank über die Protokolle MCP oder OpenAPI 3.1 dem AI-Agent zugänglich zu machen.

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"

Dadurch wird für Sie eine API ausgeführt:

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/ 

Was Sie in Ihrem KI-Agenten verwenden können:

Gateway generiert eine KI-optimierte API.

Warum Centralmind/Gateway

KI-Agenten und LLM-basierte Anwendungen benötigen schnellen und sicheren Datenzugriff. Wir entwickeln eine API-Schicht, die automatisch sichere, LLM-optimierte APIs für Ihre strukturierten Daten generiert.

Starten Sie schnell mit MCP oder OpenAPI oder verwenden Sie Direct/Raw SQL APIs
Filtert PII und sensible Daten heraus, um die Einhaltung von GDPR, CPRA, SOC 2 und anderen Vorschriften sicherzustellen
Fügt Rückverfolgbarkeits- und Auditfunktionen hinzu, um sicherzustellen, dass KI-Anwendungen keine Blackboxes sind und Sicherheitsteams die Kontrolle behalten
Optimiert für KI-Workloads: unterstützt das Model Context Protocol (MCP) mit erweiterten Metadaten, um KI-Agenten das Verständnis von APIs zu erleichtern, sowie integrierte Caching- und Sicherheitsfunktionen

Dies kann während der Entwicklung nützlich sein, wenn ein LLM Daten aus Ihrer Datenbank erstellen, anpassen oder abfragen muss. In analytischen Szenarien ermöglicht es Ihnen, mit Ihrer Datenbank oder Ihrem Data Warehouse zu chatten. Bereichern Sie Ihre KI-Agenten mit Daten aus Ihrer Datenbank durch Remote Function/Tool Calling.

Merkmale

⚡ Automatische API-Generierung – Erstellt APIs automatisch mithilfe von LLM basierend auf Tabellenschema und Stichprobendaten
🗄️ Strukturierte Datenbankunterstützung – Unterstützt PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, MSSQL, BigQuery, Oracle Database, SQLite, ElasticSearch
🌍 Unterstützung mehrerer Protokolle – Bietet APIs als REST- oder MCP-Server einschließlich SSE-Modus
📜 API-Dokumentation – Automatisch generierte Swagger-Dokumentation und OpenAPI 3.1.0-Spezifikation
🔒 PII-Schutz – Implementiert ein Regex-Plugin oder ein Microsoft Presidio-Plugin für die Schwärzung von PII und sensiblen Daten
⚡ Flexible Konfiguration – Einfach erweiterbar über YAML-Konfiguration und Plugin-System
🐳 Bereitstellungsoptionen – Ausführung als Binär- oder Docker-Container mit einsatzbereitem Helm-Diagramm
🤖 Unterstützung mehrerer KI-Anbieter – Unterstützung für OpenAI , Anthropic , Amazon Bedrock , Google Gemini und Google VertexAI
📦 Lokal und vor Ort – Unterstützung für selbstgehostete LLMs durch konfigurierbare KI-Endpunkte und -Modelle
🔑 Row-Level Security (RLS) – Feinkörnige Datenzugriffskontrolle mithilfe von Lua-Skripten
🔐 Authentifizierungsoptionen – Integrierte Unterstützung für API-Schlüssel und OAuth
👀 Umfassende Überwachung – Integration mit OpenTelemetry (OTel) für Anforderungsverfolgung und Prüfpfade
🏎️ Leistungsoptimierung – Implementiert zeitbasierte und LRU-Caching-Strategien

So funktioniert es

1. Verbinden und Entdecken

Gateway verbindet sich mit Ihren strukturierten Datenbanken wie PostgreSQL und analysiert automatisch das Schema und die Datenbeispiele, um basierend auf Ihren Vorgaben eine optimierte API-Struktur zu generieren. LLM wird ausschließlich in der Discovery-Phase zur Erstellung der API-Konfiguration verwendet. Das Tool nutzt KI-Anbieter zur Generierung der API-Konfiguration und gewährleistet gleichzeitig die Sicherheit durch PII-Erkennung.

2. Bereitstellen

Gateway unterstützt verschiedene Bereitstellungsoptionen: Standalone-Binärdateien, Docker oder Kubernetes. Detaillierte Anweisungen finden Sie in unserer Einführungsanleitung. Das System nutzt YAML-Konfiguration und Plugins für eine einfache Anpassung.

3. Nutzen & Integrieren

Greifen Sie über REST-APIs oder das Model Context Protocol (MCP) mit integrierten Sicherheitsfunktionen auf Ihre Daten zu. Gateway lässt sich nahtlos in KI-Modelle und Anwendungen wie LangChain, OpenAI und Claude Desktop integrieren, indem es Funktionsaufrufe oder Cursor über MCP nutzt. Sie können auch Telemetriedaten zu lokalen oder entfernten Zielen im Hotelformat einrichten.

Dokumentation

Erste Schritte

Kurzanleitung
Installationsanweisungen
API-Generierungshandbuch
API-Starthandbuch

Weitere Ressourcen

ChatGPT-Integrationshandbuch
Dokumentation zum Datenbankkonnektor
Plugin-Dokumentation

Wie man baut

# 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 .

API-Generierung

Gateway verwendet LLM-Modelle, um Ihre API-Konfiguration zu generieren. Führen Sie die folgenden Schritte aus:

Wählen Sie einen unserer unterstützten KI-Anbieter:

OpenAI und alle OpenAI-kompatiblen Anbieter
Anthropisch
Amazon Bedrock
Google Vertex AI (anthropisch)
Google Gemini

Google Gemini bietet eine großzügige kostenlose Version . Einen API-Schlüssel erhalten Sie im Google AI Studio:

Google AI Studio

Nach der Anmeldung können Sie im API-Bereich von AI Studio einen API-Schlüssel erstellen. Die kostenlose Version beinhaltet eine großzügige monatliche Token-Zuteilung und ermöglicht Ihnen so den Zugriff für Entwicklungs- und Testzwecke.

Konfigurieren Sie die Autorisierung des KI-Anbieters. Legen Sie für Google Gemini einen API-Schlüssel fest.

export GEMINI_API_KEY='yourkey'

Führen Sie den Erkennungsbefehl aus:

./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"

Viel Spaß beim Generierungsprozess:

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

Überprüfen Sie die generierte Konfiguration in 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

Ausführen der API

Lokal ausführen

./gateway start --config gateway.yaml

Docker Compose

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

MCP-Protokollintegration

Gateway implementiert das MCP-Protokoll für eine nahtlose Integration mit Claude und anderen Tools. Detaillierte Einrichtungsanweisungen finden Sie in unserem Claude-Integrationshandbuch.

Um das MCP-Tool zu Claude Desktop hinzuzufügen, passen Sie einfach Claudes Konfiguration an:

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

Fahrplan

Änderungen sind jederzeit möglich, und die Roadmap hängt stark vom Nutzerfeedback ab. Aktuell planen wir folgende Features:

Datenbank und Konnektivität

🗄️ Erweiterte Datenbankintegrationen – Redshift, S3 (Iceberg und Parquet), Oracle DB, Microsoft SQL Server, Elasticsearch
🔑 SSH-Tunneling – Möglichkeit, Jumphost oder SSH-Bastion zum Tunneln von Verbindungen zu verwenden

Erweiterte Funktionalität

🔍 Erweiterte Abfragefunktionen – Komplexe Filtersyntax und Aggregatfunktionen als Parameter
🔐 Verbesserte MCP-Sicherheit – API-Schlüssel und OAuth-Authentifizierung

Plattformverbesserungen

📦 Schemaverwaltung – Automatisierte Schemaentwicklung und API-Versionierung
🚦 Erweitertes Verkehrsmanagement – Intelligente Ratenbegrenzung, Anforderungsdrosselung
✍️ Unterstützung für Schreibvorgänge – Einfüge- und Aktualisierungsvorgänge