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解決的問題

Coral 為 AI 代理提供單一的、基於 SQL 的查詢介面，用於存取各種 API 和本機檔案中的資料。它消除了代理需要進行多次複雜工具呼叫、處理分頁或手動串接不同來源結果的必要性，這些操作通常會導致高 token 使用量、延遲增加以及脆弱的提示詞。

工作原理

Coral 作為代理與資料來源之間的本地讀取層。代理撰寫 SQL 查詢，Coral 將其轉換為 API 呼叫或檔案讀取。隨後，Coral 將一個表格結果集回傳給代理。

關鍵組件包括：

• 來源：透過 YAML 規範定義，宣告如何存取 API 或資料集以及其公開的表格/欄位。
• 連接：由於資料以 SQL 表的形式呈現，Coral 可以在單一語句中對不同來源（例如，將 GitHub 問題與 Linear 問題連接）執行本機連接。
• MCP 伺服器：Coral 內建 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，允許 Claude Code、Cursor 或 VS Code 等代理將其作為唯讀 SQL 資料庫進行互動。
• 本機執行：所有資料、憑證和使用紀錄均保留在使用者的機器上。

適用對象

希望將公司資料（來自 GitHub、Slack、Datadog 和 Sentry 等工具）整合至 AI 工作流程中，但又不想撰寫自訂膠水程式碼或每個來源的 API 包裝器的開發者與 AI 代理使用者。

主要亮點

• 統一的 SQL 介面：透過單一語言查詢多個即時來源。
• 效能提升：基準測試顯示，與直接的提供方 MCP 相比，準確率更高、延遲更低、成本效率更高。
• 本機優先的隱私保護：憑證與資料永遠不會離開本機。
• MCP 集成：原生支援 Model Context Protocol，便於連接現代 AI 代理。
• 可擴展性：支援封裝來源、社群來源規範以及使用者自訂來源規範。