इस प्रोजेक्ट के बारे में

कोरल एक स्थानीय, एकल क्वेरी इंटरफ़ेस है जिसे AI एजेंटों के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि वे GitHub, Slack, Datadog, Linear और स्थानीय फ़ाइलों जैसे विभिन्न स्रोतों से डेटा एक्सेस कर सकें। प्रति स्रोत कई टूल कॉल करने के बजाय, एजेंट SQL क्वेरी लिखते हैं जिन्हें कोरल API कॉल या फ़ाइल रीड में अनुवादित करता है, और एक एकल सारणीबद्ध परिणाम सेट लौटाता है। यह दृष्टिकोण टोकन उपयोग को कम करता है, क्रॉस-स्रोत जॉइन को सरल बनाता है, और जटिल रीड कार्यों के लिए दक्षता में सुधार करता है। मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं: - **APIs पर SQL**: SQL के माध्यम से कई लाइव स्रोतों से क्वेरी करें, तालिकाओं को स्कीमा के रूप में उजागर किया जाता है (जैसे, `github.issues`)। - **क्रॉस-स्रोत जॉइन**: एक स्टेटमेंट में विभिन्न स्रोतों पर जॉइन निष्पादित करें, डेटा प्राप्त करने के बाद स्थानीय निष्पादन के साथ। - **स्थानीय-प्रथम**: सभी डेटा, क्रेडेंशियल्स और उपयोग इतिहास उपयोगकर्ता की मशीन पर रहता है। - **MCP एकीकरण**: बिल्ट-इन MCP सर्वर के माध्यम से कोरल को Claude Code, Codex, Cursor, या VS Code जैसे एजेंटों के लिए उजागर करें। - **डेस्कटॉप और CLI**: macOS, Linux और Windows के लिए डेस्कटॉप ऐप के रूप में उपलब्ध, साथ ही सर्वर और ऑटोमेशन के लिए CLI। - **विस्तार योग्य स्रोत**: बंडल किए गए स्रोत (Datadog, GitHub, Linear, Sentry, Slack, Stripe, आदि) और सामुदायिक विनिर्देशों और YAML में कस्टम स्रोत परिभाषाओं के साथ। - **उत्पादन-तैयार**: API ट्रैफ़िक को कम करने के लिए पेजिनेशन, कैशिंग और क्वेरी पुशडाउन को संभालता है। प्रत्यक्ष प्रदाता MCPs के विरुद्ध बेंचमार्क बेहतर सटीकता और लागत दक्षता दिखाते हैं, विशेष रूप से जटिल कोडिंग एजेंट कार्यों के लिए। यह परियोजना Apache 2.0 लाइसेंस प्राप्त है और Discord और GitHub के माध्यम से सामुदायिक समर्थन के साथ सक्रिय रूप से विकसित की जा रही है।