G
gate.engine
REST + MCP stdio protocol ready

Дайте AI контекст вашей кодовой базы.
Без утечки исходников в облако.

Локальный REST & MCP шлюз для AI. Интеллектуальный read-only доступ через AST, ripgrep и семантику — без выгрузки Git-репозитория наружу. Лучший результат: Grok (12 запросов, semantic search).

$ gate serve --port 8000
gate-stream-session [MCP stdio ⇄ Claude 3.7]
● Read-Only Active
AI > Мне нужно понять, где вызывается метод process_payment и менялась ли эта логика в последних коммитах.
MCP Call: gate.find_callers({ "project": "core-backend", "symbol": "process_payment" })
✔ AST Tree-Sitter match: 2 references in services/billing.py:142 & api/checkout.py:89
Gate Security Guard: Автоматически замаскирован токен STRIPE_SECRET_KEY в буфере ответа. Путь .env заблокирован.

Реальные результаты тестирования AI-агентов

Каждый агент получил ссылку на публичный Gate и решал задачу: найти код в проекте.

GK

Grok (xAI)

12 запросов, semantic search — лучшая навигация

✅✅ BEST
GPT

ChatGPT (GPT-4o)

Не следует динамическим ссылкам, дальше стартовой витрины не проходит

FAIL
CL

Claude (Anthropic)

5+ шагов навигации — стабильный результат

PASS
Gem

Gemini 2.0

Нет HTTP-клиента для внешних ссылок

N/A
CP

Copilot (GitHub)

Застрял на continuation

FAIL

Ключевой вывод: Grok показал наилучшие результаты — 12 запросов с semantic search. AI-клиенты способны к многоступенчатой навигации, если данные структурированы (JSON-LD, quick_links, OpenAPI).

Результаты актуальны на 2026-09-26. Поведение web_fetch меняется с обновлениями моделей.

Это сработало для меня.
Поможет и вам.

Я устал засовывать гигабайты кода в окно чата — и не знал, что именно прочитал AI. Gate решил обе проблемы.

Разработчикам

Хватит копировать код гигабайтами в окно чата. Gate даёт AI гранулированный контекст — он сам исследует, а не получает всё подряд.

  • AST-анализ: Поиск символов, кто вызывает функцию (callers) и что вызывает она (callees) через tree-sitter — Python, JS/TS, PHP и другие.
  • Экономия токенов: AI вытягивает только нужные фрагменты до 500 строк. 82 000 строк репозитория → 430 прочитанных.
  • Мгновенный поиск: ripgrep + семантический поиск через ONNX Runtime — без отправки всего проекта в облако.
  • Explore-витрина: Безопасные ссылки с ключами доступа — делитесь контекстом с коллегами или удалёнными агентами.

Бизнесу и CISO

Внедряйте AI в инженерные команды без риска утечки интеллектуальной собственности. Код остаётся на вашей машине.

  • Код не покидает периметр: Никакой отправки .git репозитория третьим лицам. Модели получают только временные текстовые сниппеты.
  • Read-only контроль: Никакой агент не может модифицировать файлы или исполнять шелл-команды без явного разрешения.
  • Фильтрация секретов: Ключи API, пароли, .env, .pem файлы вырезаются на лету.
  • Полный аудит: JSONL-журнал каждого обращения — точное знание, какую строчку кода читал агент и в какое время.

Почему это сработало

Пять принципов, которые превратили хаос в предсказуемый процесс

Local-first

Исходный код остаётся на вашей машине. AI получает доступ через контролируемый шлюз — без загрузки репозитория в облако.

Granular access

AI сам исследует код через инструменты — search, read, symbols, callers. Не получает всё подряд, а вытягивает только нужное.

Symbol-level поиск

Tree-sitter разбирает код на символы — функции, классы, методы. Поиск где объявлен символ, кто вызывает, что вызывает — за секунды.

Ссылки с TTL

Ключи доступа с ограничением по времени — от 1 дня до 90 дней. Мгновенный отзыв одной командой. 128 бит энтропии.

JSONL Audit

Каждый запрос AI-агента записывается в журнал: кто, что, когда, статус, длительность. Полный контроль и прозрачность.

Цифры говорят громче слов

Реальные метрики из разработки и тестирования

×190

Экономия контекста: 82 000 строк репозитория → 430 прочитанных AI

5

Языков поддерживает tree-sitter: Python, JS/TS, PHP и другие

30/300

Rate limiting: 30 запросов в минуту, 300 в час — защита от бесконечных циклов

2

Рабочих агентов: Claude ✅, Grok ✅✅ — 17 запросов, многоступчатая навигация

Встроенные эшелоны защиты

Надёжная изоляция вашей кодовой базы на уровне ядра

Rate Limiting

30 запросов в минуту и 300 в час по умолчанию. Защита от бесконечных циклов внешних агентов.

Черные списки путей

Автоматическая блокировка .git, .env, сертификатов, приватных ключей и зависимостей вроде node_modules.

Контекст-квоты

Не более 500 строк за один запрос, до 1 МБ на файл и таймаут выполнения любого поиска в 15 секунд.

Bearer Auth & Web Keys

Полноценная аутентификация токенами и гранулярная выдача ссылочных ключей через команду gate link.

Архитектура

Три уровня: AI-агенты, контролируемый шлюз, ваша кодовая база

Уровень 1: AI-агенты
Claude ChatGPT Grok
HTTP REST MCP stdio
Уровень 2: Gate Engine
REST API

FastAPI + uvicorn

MCP Server

stdio протокол

Explore

Web-витрина

Security Guard: auth, rate limit, denylist, secret filtering, audit
контролируемый доступ read-only
Уровень 3: Ваша кодовая база
Git-репозиторий Tree-sitter AST Ripgrep

Готов к запуску за 30 секунд

Интегрируется с Claude Desktop, Cursor, Copilot и любым HTTP REST-клиентом.

# 1. Запуск сервера с поддержкой MCP и REST

$ gate serve --port 8000

# 2. Выпуск безопасной ссылки на проект для внешнего веб-AI

$ gate link new core-app --days 7

✔ Ключ сгенерирован: https://gate.local/g/k9f2-84b1

# 3. Подключение к Claude Desktop (добавьте в claude_desktop_config.json) 
{
  "mcpServers": {
    "gate": {
      "command": "gate",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}