withcoral/coral

何を解決するか

Coralは、AIエージェントがさまざまなAPIやローカルファイルからデータにアクセスするための、単一のSQLベースのクエリインターフェースを提供します。エージェントが複数の複雑なツール呼び出しを行ったり、ページネーションを処理したり、異なるソースからの結果を手動で統合したりする必要がなくなり、トークン使用量の増加、遅延の増加、脆弱なプロンプトの問題を回避できます。

仕組み

Coralはエージェントとデータソースの間のローカルリードレイヤーとして機能します。エージェントはSQLクエリを記述し、CoralがそれをAPI呼び出しやファイル読み取りに変換します。その後、Coralはタブラー形式の結果セットをエージェントに返します。

主なコンポーネントは以下の通りです：

• ソース：YAML仕様で定義され、APIやデータセットにアクセスする方法、および公開するテーブル/カラムを宣言します。
• ジョイン：データがSQLテーブルとして提示されるため、Coralは1つのステートメント内で異なるソース間（例：GitHubのイシューとLinearのイシューの結合）でローカルジョインを実行できます。
• MCPサーバー：Coralには組み込みのModel Context Protocol (MCP) サーバーが含まれており、Claude Code、Cursor、VS Codeなどのエージェントが読み取り専用のSQLデータベースとして接続できます。
• ローカル実行：すべてのデータ、資格情報、使用履歴はユーザーのマシン上に保持されます。

対象ユーザー

GitHub、Slack、Datadog、Sentryなどのツールから企業データをAIワークフローに統合したい開発者やAIエージェントユーザー。カスタムグルーコードや各ソース用のAPIラッパーを書く必要がありません。

特徴

• 統合されたSQLインターフェース：単一の言語で複数のライブソースにクエリを実行できます。
• パフォーマンス向上：ベンチマークでは、直接のプロバイダMCPと比較して、精度の向上、遅延の低減、コスト効率の向上が確認されています。
• ローカルファーストのプライバシー：資格情報とデータはローカルマシンから離れません。
• MCP統合：現代のAIエージェントへの簡単な接続を可能にするModel Context Protocolのネイティブサポート。
• 拡張性：バンドルされたソース、コミュニティのソース仕様、カスタムユーザー定義のソース仕様をサポートしています。