Neurelo

スキーマ内の各テーブル、各コレクションに作成・読取・更新・削除のエンドポイントが付く。同じ定義から、関連エンティティをまたぐ結合の読み書きも出てくる。PostgreSQL APIもMySQL APIもMongoDB APIも、この1つの定義から両形式で公開される。リファレンスドキュメントも同時に生成され、呼び出しはX-API-KEYヘッダーのAPIキーで認証する。

CRUDのルートに収まらない問いもある。独自クエリのエディタでSQLかMQLを書き、データソースに対して実行し、フィルタ用の変数を付けた独立エンドポイントとして公開できる。AIクエリ支援は自然文の指示を受け取り、そのスキーマを文脈にクエリの下書きを作る。Neureloは出力がたいてい正しいが常に正しいわけではないと説明しており、公開前に目を通す必要がある。

定義はJSONかYAMLで持つため、他のソースファイルと同じようにレビューできる。ビジュアルのSchema Builderも同じファイルを書き、ER図がテーブル同士のつながりを示す。ブランチとコミットは開発者の期待どおりに動き、プロジェクトはリモートのGitリポジトリと定義を同期できる。スキーマ変更もアプリケーションコードと同じレビュー工程を通る。

各環境はコミットをデータソースに固定する。だから未検証のブランチをステージングの複製に対して動かし、本番は前回のリリースに留められる。ランナーはAPI呼び出しを実行し、自社サーバーではなくNeureloのクラウドで動く。7日間トラフィックのない環境は自動で停止し、ランナーが動いている間は主要設定がロックされる。

環境で可観測性を有効にすると、ダッシュボードがすべてのAPI呼び出しを記録し、遅い処理、レスポンスコード、総呼び出し量、時間・日・週・月ごとの利用傾向を出す。スキーマ変更後にタイムアウトし始めたエンドポイントを、別の監視基盤を足さずに見つけられる。指標は環境ごとに分かれ、テストの数字が本番に混ざらない。

スキーママイグレーションは、データベースをあるコミットから次のコミットへ移すSQLを生成する。コンソールから適用しても、自社のパイプラインに渡してもよい。対象はPostgreSQLとMySQLだけで、プレビュー提供であり、プロジェクト作成時に有効化する必要がある。別の生成ツールは環境にモック行を詰める。規模は3段階で、テーブルあたり約10件、100件、1,000件だ。

TypeScript/JavaScript、Go、Pythonのクライアントライブラリは、生成されたエンドポイントを型付きメソッドで包む。アプリ側でURLを組み立てなくて済む。公開されたMCPサーバーは、スキーマ参照とSQL実行をClaude DesktopなどのMCPクライアントに開く。環境内のAPI Playgroundは、統合コードを書く前に、稼働中のエンドポイントへテスト呼び出しを送って生のレスポンスを表示する。