DataGate
Provides a secure, policy-driven read-only gateway that exposes multiple databases to AI tools via MCP, with governed select, search, and aggregate operations and no free-form SQL.
README
📘 DataGate — Secure AI-Ready Data Gateway
DataGate è un gateway headless, sicuro e policy-driven che espone basi dati a strumenti AI (come GitHub Copilot) in modo controllato, prevedibile e privo di SQL libero.
DataGate funge da intermediario tra un LLM e una base dati reale: non permette accesso diretto al database, non espone query arbitrarie, non consente operazioni di scrittura. È progettato per essere read-only, schema-aware, multi-database, e completamente LLM-safe.
🎯 Obiettivi principali
- Accesso sicuro ai dati — read-only garantito tramite ruoli DB, policy engine e query builder controllato.
- Astrazione del database — il modello non genera SQL: DataGate costruisce query sicure e validate.
- Multi-database — può collegarsi a diverse basi dati di diverse applicazioni, come un DBeaver headless.
- Policy engine — controllo granulare su tabelle, colonne, filtri, limiti e complessità delle operazioni.
- Schema awareness — carica automaticamente lo schema del database e applica regole di sicurezza.
- Concorrenza reale — architettura asincrona e sicura, ideale per richieste parallele da Copilot.
- Metriche e audit — tracciamento di richieste, tempi, errori e limiti per debugging e osservabilità.
- Profilazione performance — profilo latenza in-process (min/media/p50/p95/p99/max) per monitoraggio evolutivo delle performance.
- Backend astratto — trait read-only comune per backend database, con implementazioni concrete per PostgreSQL, MySQL/MariaDB e SQLite.
🧩 Funzionalità principali
- Query builder controllato — operazioni semantiche come
select,search,aggregate, con validazione automatica. - MCP
selecttipizzato — contratto JSON, esecuzione read-only con righe JSON, policy, audit ed errori sanitizzati; il transport MCP resta lo step successivo. - MCP
searchtipizzato — ricerca semantica conILIKEsu colonne consentite, query parametrizzate, policy/rate-limit/metriche/audit e output limit server-side. - MCP
aggregatetipizzato —count,sum,avg,minemaxsu colonne consentite, con filtri parametrizzati e senza supporto a SQL libero oGROUP BY. - API MCP versionata — descriptor stabile per versione API e tool disponibili.
- Transport MCP stdio — handshake, discovery e chiamate
select,searcheaggregatesopra il percorso policy-safe. - Filtri avanzati — supporto a pattern (
LIKE/ILIKE), range (BETWEEN) e full-text (to_tsvector+plainto_tsquery) sempre parametrizzati e validati da policy. - Catalogo schema controllato — introspezione policy-filtered di tabelle, viste, indici, vincoli (PK/FK/UNIQUE/CHECK/EXCLUSION), trigger, funzioni, procedure e sequenze; definizioni DDL solo quando sicure.
- Rate limiting — protezione contro loop del modello e query troppo pesanti.
- Limiti di output — risposte sempre contenute, sicure e strutturate.
- Errori deterministici — nessun leak di schema, nessun SQL esposto, nessun stack trace.
- Errori strutturati — envelope stabile con codice, messaggio generico e indicazione
retryable. - Configurazione esterna — file TOML per policy, limiti e profili nominati (dev/staging/prod).
- Hardening input MCP — validazione
request_id, limiti su payload testuali e cardinalità per ridurre superfici DoS/input abuse. - Policy dinamica — la policy attiva può essere sostituita atomicamente, anche ricaricandola da TOML, senza ricreare i tool MCP.
DataGate non espone una funzione MCP di query SQL libera: l'agente invia esclusivamente parametri strutturati, validati contro schema e policy prima della costruzione della query parametrizzata.
Gli errori pubblici usano i codici invalid_request, policy_denied,
backend_unavailable e internal_error. SQL, stack trace, password, valori dei filtri
e nomi di oggetti non autorizzati non attraversano il confine MCP.
Configurazione PostgreSQL
Le credenziali PostgreSQL non vengono salvate nei file di configurazione o nel codice. Il servizio legge la connessione dall'ambiente runtime:
- modalità compatta:
DB_URL - modalità a componenti:
DB_HOST,DB_PORT(default5432),DB_USER,DB_PASSWORD,DB_NAME - opzioni PostgreSQL:
DB_OPTIONS, nel formatokey=value&key=value - pool:
DB_MAX_CONNECTIONSeDB_ACQUIRE_TIMEOUT_SECS
Configurazione SQLite
Per usare SQLite in modalità read-only, configura una delle due varianti:
- URL completo:
SQLITE_URL - path file:
SQLITE_PATH
Opzioni pool SQLite:
SQLITE_MAX_CONNECTIONSSQLITE_ACQUIRE_TIMEOUT_SECS
Configurazione MySQL/MariaDB
Per usare MySQL o MariaDB in modalità read-only, configura una delle due varianti:
- URL completo:
MYSQL_URL - modalità a componenti:
MYSQL_HOST,MYSQL_PORT(default3306),MYSQL_USER,MYSQL_PASSWORD,MYSQL_DATABASE
Opzioni pool MySQL/MariaDB:
MYSQL_MAX_CONNECTIONSMYSQL_ACQUIRE_TIMEOUT_SECS
Selezione backend multi-database
Per scegliere esplicitamente quale backend attivare, imposta DATAGATE_BACKEND:
auto(default): precedenzapostgres->mysql->sqlitepostgresmysql(omariadb)sqlite
Quando DATAGATE_BACKEND è impostato a un backend specifico, DataGate richiede
la relativa configurazione ambiente; in caso contrario termina con errore esplicito.
Precedenza backend in bootstrap:
- PostgreSQL
- MySQL/MariaDB
- SQLite
Il primo backend configurato nella lista viene attivato.
Il rate limiting server-side opzionale usa RATE_LIMIT_REQUESTS e
RATE_LIMIT_WINDOW_SECS. Il limite è applicato per request_id prima di policy,
query builder e database; richieste oltre soglia ricevono rate_limited e non
generano SQL.
Il query builder applica anche un budget massimo configurabile nella policy tramite
max_query_complexity: ogni colonna costa 1 e ogni filtro costa 2. Le richieste oltre
budget vengono rifiutate prima di generare SQL.
La risposta select è soggetta anche a max_output_bytes nella policy: se il payload
JSON finale supera il limite, DataGate rifiuta la richiesta con errore di policy senza
esporre SQL o dettagli interni.
Il layer metriche registra anche contatori e latenza lato server per il tool select:
richieste totali/accettate/rifiutate, errori backend, p95 latenza in memoria e snapshot
del pool PostgreSQL (size, idle).
Il logging applicativo supporta due formati:
LOG_FORMAT=pretty(default)LOG_FORMAT=json(strutturato, adatto a log collector)
Il livello minimo dei log può essere configurato con LOG_LEVEL
(trace|debug|info|warn|error) oppure tramite RUST_LOG.
Se DB_URL è presente ha precedenza sui componenti. Il ruolo PostgreSQL deve avere
solo permessi di lettura; inoltre ogni connessione imposta
default_transaction_read_only = on.
Il profilo attivo si seleziona con profile = "dev" e può definire la policy in
[profiles.dev.policy]. Se non sono presenti profili nominati, resta supportata la
forma legacy [policy]. Un profilo dichiarato ma inesistente attiva una policy
deny-all, senza avviare operazioni sul database.
Le release pubblicate includono binari per Linux x64/ARM64, Windows x64/ARM64 e
macOS Intel/Apple Silicon, con archivi nominati per piattaforma e file
SHA256SUMS-* per la verifica degli artifact.
🛡️ Perché DataGate?
Gli LLM non devono parlare direttamente ai database. Serve un layer sicuro, prevedibile, controllato, auditabile, estensibile e multi-applicazione. DataGate è questo layer.
🔧 Tecnologie
- Linguaggio: Rust
- Database: PostgreSQL, MySQL/MariaDB e SQLite (oggi), altri DB domani
- Protocollo: MCP (Model Context Protocol)
- Architettura: asincrona, policy-driven, schema-aware
🚀 Stato del progetto
DataGate è in fase di progettazione. Il repository contiene la struttura iniziale, la documentazione e la roadmap tecnica.
🧪 Test integrazione multi-backend
I test di integrazione backend usano variabili ambiente opzionali:
DATAGATE_TEST_POSTGRES_URLDATAGATE_TEST_MYSQL_URL
Quando una variabile è presente, il relativo test verifica che il backend
read-only esegua SELECT controllate e rifiuti statement di scrittura.
Se la variabile non è presente, il test viene saltato senza errore.
Documentazione completa:
- Architecture.md — design principles e architettura a layer
- ROADMAP.md — roadmap dettagliata verso la 1.0
- docs/configuration.md — quick start, backend, policy e operazioni
- docs/benchmarks.md — benchmark locali SQLite e PostgreSQL reale
- docs/hardening.md — checklist hardening finale per il confine MCP/database
- docs/http-transport-decision.md — decisione sicurezza sul transport MCP HTTP remoto
- docs/editor-registry-evaluation.md — valutazione requisiti MCP Registry e client cross-editor
- docs/packaging.md — canali packaging e sorgente canonica degli artifact
- docs/postgres-mcp-comparison.md — confronto con altri server MCP PostgreSQL
- docs/registry-publication.md — strategia MCP Registry, installazione cross-editor e connessioni nominate
- docs/mcp-registry-metadata.json — metadata candidate per registry/gallerie MCP
- docs/release-candidate.md — criteri e gate della 1.0 candidate
- docs/mcp-tools.md — contratti interni e regole dei tool MCP
- CONTRIBUTING.md — regole di contribuzione, commit e branch
- SECURITY.md — policy di sicurezza e segnalazione vulnerabilità
Per l'avvio da VS Code con MCP:
- il transport locale di default è
stdio - i template
mcp.jsonper stdio locale sono in docs/mcp-tools.md e docs/configuration.md - HTTP remoto è fuori dal default 1.0 e richiede una decisione di sicurezza dedicata
📍 Roadmap (sintesi)
- [x] Definizione del policy engine
- [x] Implementazione del query builder controllato (select parametrizzato)
- [x] Connessione read-only garantita
- [x] Schema awareness automatica (catalogo interno PostgreSQL)
- [x] Audit log foundation (JSONL via
AUDIT_LOG_PATH) - [x] Tool MCP (
select,search,aggregate) - [x] Supporto multi-database (PostgreSQL, MySQL/MariaDB, SQLite)
- [x] Enterprise layer iniziale (osservabilità, hardening, policy dinamica)
- [x] Stabilità API MCP (descriptor versionato; transport stdio)
- [x] Transport MCP stdio
- [x] Benchmark
- [x] Hardening finale
- [ ] Versione 1.0 candidate
📄 Licenza
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.