🚀 インタラクティブデモはこちらからご覧いただけます: https://centralmind.ai
Centralmind/Gatewayとは
MCP または OpenAPI 3.1 プロトコルを介してデータベースを AI-Agent に公開する簡単な方法。
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"これにより、API が実行されます。
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/ AI エージェント内で使用できるもの:

ゲートウェイは AI に最適化された API を生成します。
Related MCP server: Database Tools for Claude AI
Centralmind/Gatewayを選ぶ理由
AIエージェントとLLMを活用したアプリケーションには、高速かつ安全なデータアクセスが必要です。私たちは、構造化データ向けにLLMに最適化された安全なAPIを自動生成するAPIレイヤーを構築しています。
MCP または OpenAPI をすぐに開始するか、Direct/Raw SQL API を使用します
GDPR、CPRA、SOC 2、その他の規制への準拠を確実にするために、PII と機密データをフィルタリングします。
トレーサビリティと監査機能を追加し、AIアプリケーションがブラックボックスにならないようにし、セキュリティチームが制御を維持できるようにします。
AIワークロード向けに最適化:AIエージェントがAPIを理解するのに役立つ拡張メタデータを備えたモデルコンテキストプロトコル(MCP)をサポートし、キャッシュとセキュリティ機能も組み込まれています。
開発段階において、LLMがデータベースからデータを作成、調整、またはクエリする必要がある場合に役立ちます。分析シナリオでは、データベースまたはデータウェアハウスとチャットできるようになります。リモート関数/ツール呼び出しを使用して、データベースのデータでAIエージェントを強化できます。

特徴
⚡自動 API 生成– テーブル スキーマとサンプル データに基づいて LLM を使用して API を自動的に作成します。
🗄️構造化データベースのサポート– PostgreSQL、MySQL、ClickHouse、Snowflake、MSSQL、BigQuery、Oracle Database、SQLite、ElasticSearch をサポート
🌍複数プロトコルのサポート– SSEモードを含むRESTまたはMCPサーバーとしてAPIを提供します
📜 APIドキュメント– 自動生成されたSwaggerドキュメントとOpenAPI 3.1.0仕様
🔒 PII 保護– PII および機密データの編集用に正規表現プラグインまたは Microsoft Presidio プラグインを実装します
⚡柔軟な構成– YAML構成とプラグインシステムで簡単に拡張可能
🐳デプロイメントオプション– すぐに使えるHelmチャートを使用してバイナリまたはDockerコンテナとして実行
🤖複数の AI プロバイダーのサポート- OpenAI 、 Anthropic 、 Amazon Bedrock 、 Google Gemini 、 Google VertexAIのサポート
📦ローカルおよびオンプレミス– 構成可能な AI エンドポイントとモデルを通じてセルフホスト型 LLM をサポート
🔑行レベルセキュリティ(RLS) – Luaスクリプトを使用したきめ細かなデータアクセス制御
🔐認証オプション– APIキーとOAuthの組み込みサポート
👀包括的な監視– リクエストの追跡と監査証跡のための OpenTelemetry (OTel) との統合
🏎️パフォーマンス最適化– 時間ベースおよびLRUキャッシュ戦略を実装
仕組み

1. 接続と発見
GatewayはPostgreSQLなどの構造化データベースに接続し、スキーマとデータサンプルを自動的に分析して、ユーザーの指示に基づいて最適化されたAPI構造を生成します。LLMは、API構成を生成するためのディスカバリー段階でのみ使用されます。このツールはAIプロバイダーを活用し、PII検出によってセキュリティを確保しながらAPI構成を生成します。
2. デプロイ
ゲートウェイは、スタンドアロンバイナリ、Docker、Kubernetesなど、複数のデプロイメントオプションをサポートしています。詳細な手順については、起動ガイドをご覧ください。システムはYAML構成とプラグインを使用して簡単にカスタマイズできます。
3. 使用と統合
REST APIまたはモデルコンテキストプロトコル(MCP)を介してデータにアクセスし、セキュリティ機能を内蔵しています。Gatewayは、MCPを介した関数呼び出しやカーソル機能を使用して、LangChain、OpenAI、Claude DesktopなどのAIモデルやアプリケーションとシームレスに統合できます。また、ローカルまたはリモートの宛先にOtel形式でテレメトリを設定することもできます。
ドキュメント
はじめる
クイックスタートガイド
インストール手順
API生成ガイド
API 起動ガイド
追加リソース
ChatGPT統合ガイド
データベースコネクタのドキュメント
プラグインのドキュメント
構築方法
# 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生成
ゲートウェイはLLMモデルを使用してAPI構成を生成します。以下の手順に従ってください。
サポートされている AI プロバイダーのいずれかを選択します。
OpenAIおよびすべてのOpenAI互換プロバイダー
Google Gemini は、無料枠を豊富に提供しています。API キーは Google AI Studio から取得できます。
ログイン後、AI StudioのAPIセクションでAPIキーを作成できます。無料プランには毎月のトークン割り当てが含まれており、開発やテストにご利用いただけます。
AIプロバイダーの認証を設定します。Google Geminiの場合は、APIキーを設定します。
export GEMINI_API_KEY='yourkey'検出コマンドを実行します。
./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"生成プロセスをお楽しみください:
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: 2gateway.yamlで生成された構成を確認します。
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 parametersAPIの実行
ローカルで実行
./gateway start --config gateway.yamlDockerコンポーズ
docker compose -f ./example/simple/docker-compose.yml upMCPプロトコル統合
GatewayはMCPプロトコルを実装しており、Claudeやその他のツールとのシームレスな統合を実現します。詳細な設定手順については、Claude統合ガイドをご覧ください。
MCP ツールを Claude Desktop に追加するには、Claude の設定を調整するだけです。
{
"mcpServers": {
"gateway": {
"command": "PATH_TO_GATEWAY_BINARY",
"args": ["start", "--config", "PATH_TO_GATEWAY_YAML_CONFIG", "mcp-stdio"]
}
}
}ロードマップ
ロードマップは常に変更される可能性があり、ユーザーからのフィードバックに大きく左右されます。現時点では、以下の機能を予定しています。
データベースと接続性
🗄️拡張データベース統合- Redshift、S3 (Iceberg および Parquet)、Oracle DB、Microsoft SQL Server、Elasticsearch
🔑 SSH トンネリング- ジャンプホストまたは SSH 要塞を使用して接続をトンネリングする機能
強化された機能
🔍高度なクエリ機能- 複雑なフィルタリング構文と集計関数をパラメータとして使用可能
🔐強化された MCP セキュリティ- API キーと OAuth 認証
プラットフォームの改善
📦スキーマ管理- 自動化されたスキーマ進化と API バージョン管理
🚦高度なトラフィック管理- インテリジェントなレート制限、リクエストスロットリング
✍️書き込み操作のサポート- 挿入、更新操作
Appeared in Searches
- Connecting Cursor to Oracle Database for Data Learning
- MCP server for PostgreSQL and MySQL database indexing and DDL queries
- System capable of integrating with ERP and other information system databases
- Google BigQuery cloud data warehouse service
- Connecting to Oracle DB and summarizing table details with schema, relationships, and associated components