Sobre o projeto
GoNavi é um cliente de banco de dados multiplataforma criado com Wails (Go) e React, projetado como uma alternativa leve aos GUIs de banco de dados baseados em Electron. Ele oferece uma experiência de desktop nativa com instaladores de cerca de 20–26 MB, suportando uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados relacionais (MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server), sistemas de cache (Redis), bancos de dados vetoriais (Chroma, Qdrant, Milvus), filas de mensagens (Kafka, RabbitMQ, RocketMQ, MQTT), mecanismos de busca (Elasticsearch, Sphinx), bancos de dados de séries temporais (TDengine, IoTDB) e vários bancos de dados chineses domésticos (OceanBase, Dameng, Kingbase, etc.).
Os principais recursos incluem um DataGrid virtualizado para lidar com grandes conjuntos de resultados, edição de células no local, operações CRUD em lote, suporte a transações e exportação para CSV, XLSX, JSON ou Markdown. O editor Monaco fornece conclusão de SQL sensível ao contexto. A integração de IA suporta OpenAI, Gemini, Claude e APIs personalizadas compatíveis com OpenAI, com a capacidade de anexar esquemas de tabelas ativas como contexto para gerar, explicar, otimizar e revisar SQL. Um servidor MCP (Model Context Protocol) permite que agentes de codificação como Claude Code, Codex e outros acessem ferramentas de esquema sem expor credenciais brutas.
GoNavi inclui tunelamento SSH, suporte a proxy, importação/exportação de conexão em JSON e um gerenciador de drivers para agentes opcionais de fontes de dados. Ele fornece logs de execução de SQL, um centro de auditoria com redação e retenção, e um modo experimental de servidor web para acesso remoto. As opções de implantação incluem Docker, Kubernetes, Helm e Podman. Uma CLI autônoma está disponível para operações headless como consulta, exportação e execução em lote.
O projeto é licenciado sob Apache 2.0 e desenvolvido ativamente, com versões para Windows, macOS e Linux. É patrocinado pela APISmart e HuaLongAI, que fornecem serviços de API de modelos de IA.
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