Copilot Datagate MCP server

📘 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

policy, audit ed errori sanitizzati; il transport MCP resta lo step successivo.

• Query builder controllato — operazioni semantiche come select, search, aggregate, con validazione automatica.
• MCP select tipizzato — contratto JSON, esecuzione read-only con righe JSON,

query parametrizzate, policy/rate-limit/metriche/audit e output limit server-side.

• MCP search tipizzato — ricerca semantica con ILIKE su colonne consentite,

consentite, con filtri parametrizzati e senza supporto a SQL libero o GROUP BY.

• MCP aggregate tipizzato — count, sum, avg, min e max su colonne

aggregate sopra il percorso policy-safe.

• API MCP versionata — descriptor stabile per versione API e tool disponibili.
• Transport MCP stdio — handshake, discovery e chiamate select, search e

full-text (totsvector + plaintotsquery) sempre parametrizzati e validati da policy.

• Filtri avanzati — supporto a pattern (LIKE/ILIKE), range (BETWEEN) e

indici, vincoli (PK/FK/UNIQUE/CHECK/EXCLUSION), trigger, funzioni, procedure e sequenze; definizioni DDL solo quando sicure.

• Catalogo schema controllato — introspezione policy-filtered di tabelle, viste,

• 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.

Shortened. The full README is on GitHub.