इस प्रोजेक्ट के बारे में

Malloy Publisher, Malloy डेटा मॉडलिंग भाषा के लिए एक ओपन-सोर्स एनालिटिक्स इंजन है। यह उपयोगकर्ताओं को डेटा मॉडल एक बार परिभाषित करने और उन्हें MCP (Model Context Protocol) और REST API के माध्यम से AI एजेंट, एप्लिकेशन और BI टूल्स में उपयोग करने की अनुमति देता है। मुख्य विशेषताएं: - **Model**: बंडल किए गए ओपन-सोर्स स्किल्स के साथ डेटा मॉडल बनाएं, वेयरहाउस या लोकल फाइलों से, बिना रीस्टार्ट के वैलिडेशन के साथ। - **Analyze**: Claude, Cursor, Codex जैसे AI एजेंट के लिए MCP पर क्वेरी करें, या अनअटेंडेड एजेंट और एप्लिकेशन के लिए REST के माध्यम से। - **Surface**: Malloy में घोषित डैशबोर्ड, नोटबुक और नो-बिल्ड HTML डेटा ऐप्स बनाएं, सभी पैकेज से सर्व किए जाते हैं। - **Govern**: givens, `#(authorize)` और `#(access_filter)` एनोटेशन के साथ एक्सेस कंट्रोल लागू करें, और क्यूरेटेड डिस्कवरी। - **Optimize**: `#@ persist` के साथ महंगे सोर्स को टेबल में मटेरियलाइज़ करें और `#@ preaggregate` के साथ प्री-एग्रीगेट करें, मांग पर या शेड्यूल पर रीबिल्ड करें। - **Run anywhere**: CSV, Parquet, JSON और Excel के लिए DuckDB बिल्ट-इन; BigQuery, Snowflake, Postgres, Databricks, MotherDuck और अधिक से कनेक्ट करें; `npx`, Docker या Compose के माध्यम से डिप्लॉय करें। क्विक स्टार्ट: बंडल किए गए उदाहरण पैकेज (storefront, governed-analytics, html-data-app) को सर्व करने के लिए `npx @malloy-publisher/server@latest --port 4000` चलाएं, जो DuckDB द्वारा समर्थित हैं और किसी क्रेडेंशियल की आवश्यकता नहीं है। `npm create @malloy-publisher/malloy-package@latest sales` के साथ एक नया पैकेज बनाएं और `-- --data ./orders.csv` के साथ लोकल डेटा फाइलें लाएं। AI एजेंट को कनेक्ट करने के लिए उन्हें MCP एंडपॉइंट (डिफ़ॉल्ट `http://localhost:4000/mcp` या `http://127.0.0.1:4040/mcp`) पर पॉइंट करें। सर्वर Claude Code के लिए स्टार्टअप पर एक `.mcp.json` कॉन्फ़िग लिखता है। REST API किसी भी भाषा के लिए उपलब्ध है, OpenAPI स्पेक `/api-doc.yaml` पर है। सुरक्षा नोट: सर्वर स्टेटलेस और अनऑथेंटिकेटेड है; लोकल उपयोग के लिए लूपबैक पर बाइंड करें और व्यापक एक्सपोज़र के लिए सामने एक ऑथेंटिकेटिंग गेटवे रखें। उदाहरणों में एक फ्लैगशिप ईकॉमर्स मॉडल (storefront), गवर्नेंस शोकेस (governed-analytics), एक नो-बिल्ड HTML डैशबोर्ड (html-data-app), और SDK का उपयोग करने वाला एक स्टैंडअलोन Vite + React ऐप (data-app) शामिल हैं। दस्तावेज़ीकरण `docs/` फ़ोल्डर में और docs.malloydata.dev पर है। Publisher को Credible द्वारा बनाया और बनाए रखा जाता है, जो AI Analytics Engine के पीछे की कंपनी है, और MIT लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स है।