graphjin: 一个受控的 GraphQL 和 MCP 网关，让 AI agent 可以安全地查询数据系统和源代码

它解决了什么问题

GraphJin 为 AI agent 提供了一个统一且受控的接口，用于与公司现有的数据系统进行交互。它防止了 agent 需要原始数据库凭据或猜测模式结构的情况，而是提供了一个安全、可审计的层，将 agent 的请求转换为跨数据库、数据仓库、文件和源代码的优化查询。

工作原理

GraphJin 充当编译器和运行时，将各种数据源——包括 PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Snowflake、S3 和本地文件——映射到单个 GraphQL 和 Model Context Protocol (MCP) 表面。它会自动发现模式和关系，允许 agent 在采取行动之前发现其能力。它包含一个名为 CodeSQL 的功能，该功能使用 tree-sitter 对源代码进行索引，使代码变得像数据库一样可搜索和可查询，从而使 agent 能够将生产数据与操作它的实际代码联系起来。

适用人群

它专为构建需要对复杂企业数据环境进行安全、只读或读写访问的 AI agent 的开发者而设计，同时也适用于希望为应用程序提供高性能 GraphQL 到数据库编译器的开发者。

亮点

• 统一数据表面：通过一个接口访问操作数据库、数据仓库、对象存储和源代码。
• 内置 Agentic Loop：包含一个可以在单次 API 调用中运行发现过程并返回基于证据的答案的服务端 agent。
• CodeSQL：对源代码进行索引，允许 agent 在查询数据库表的同时查询符号、引用和导入。
• 受控访问：实现查询白名单、只读边界和策略感知型 MCP 工具，以确保安全性。
• 持久化记忆：支持保存的查询、片段和工作流，并带有基于游标的监听以实现实时更新。
• 广泛的兼容性：支持广泛的后端，包括 PostgreSQL、MySQL、MongoDB、SQLite、Oracle、MSSQL、Snowflake、Redshift、BigQuery 和 S3/GCS。