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One governed graph for AI agents — GraphQL + MCP over your databases, files, APIs, and code
解决的问题
GraphJin 为 AI Agent 与企业现有数据系统的交互提供了一个受控的统一接口。通过将数据库、数据仓库、文件和源代码暴露为单一的、可审计的 GraphQL 和 Model Context Protocol (MCP) 界面，防止 Agent 需要原始数据库凭据或猜测模式结构。
工作原理
GraphJin 作为一个编译器和运行时，连接各种数据源——包括 PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Snowflake、S3 和本地文件——并自动发现它们的模式和关系。它将 GraphQL 查询转换为优化的 SQL 或原生查询，消除了对手动解析器或 ORM 的需求。
对于 AI Agent，它提供了一个发现循环，Agent 在采取行动之前可以查询可用数据和代码的目录。它还包括 "CodeSQL"，它使用 tree-sitter 对源代码进行索引，允许 Agent 像查询数据库一样查询代码库。所有操作都会根据执行日志进行检查，并受安全策略约束。
适用对象
专为构建需要对运营数据库、数据仓库和源代码进行安全读/写访问的 AI Agent 的开发人员，以及需要高性能 GraphQL-to-database 网关的开发人员而设计。
亮点
- 统一的数据界面：通过单个 GraphQL/MCP 接口访问数据库、对象存储 (S3/GCS) 和源代码。
- 内置 Agent 模式：包含一个服务端 Agent，可以通过单个 API 调用运行发现循环并返回基于证据的答案。
- CodeSQL：允许像查询数据库表一样查询源代码符号、引用和导入。
- 受控访问：具有查询白名单、只读边界和感知策略的 MCP 工具，以确保 Agent 的安全性。
- 高性能：将请求编译为单个优化查询，以避免 N+1 问题。
- 广泛的兼容性：支持从 PostgreSQL 和 MongoDB 到 BigQuery 和 Snowflake 的广泛后端。