老馮最近發(fā)現(xiàn)了一個有意思的項目:InsForge。口號是——為 AI 編程設計的 Supabase。
Apache 2.0 開源,GitHub 約 2000 Star,核心技術(shù)棧是 PostgreSQL + PostgREST + Deno + TypeScript,5 個容器就能跑起來。老馮收集大寶貝的毛病又犯了,趕緊把它加入到 Pigsty 代自建全家桶里來(隨下個版本一起發(fā)布)。
這個項目觸及了一個真實的痛點,值得展開聊聊。
Vibe Coding 的"最后一公里"
2025 年以來,"Vibe Coding" 已經(jīng)從一個 meme 變成了真實的生產(chǎn)力。你打開 Cursor,用自然語言告訴 Agent:"給我做一個帶評論功能的博客",十分鐘后一個漂亮的 React 前端就出來了。
然后呢?
前端搭好了,數(shù)據(jù)往哪存?用戶怎么登錄?文件傳到哪里去? Agent 對著后端基礎設施一臉茫然。你得手動去開數(shù)據(jù)庫,配 RLS 策略,搞 OAuth,部署 Serverless Function……一頓操作猛如虎,一看時間凌晨三點半。
這就是 Vibe Coding 的悖論:AI 能在幾分鐘內(nèi)生成任意復雜的前端代碼,卻搞不定后端那一坨配置、認證、存儲的苦活。 不是 Agent 不夠聰明,而是傳統(tǒng)后端服務壓根不是為 Agent 準備的。正如 Vibe Coding 之父 Andrej Karpathy 說的,他只花了一天把那個算熱量的小程序?qū)懗鰜恚瑓s花了整整七天才讓它在服務器上跑起來。
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InsForge 想解決的,就是這個"最后一公里"。老馮的 Pigsty 之前其實也有過類似的原型——目錄里寫好 CLAUDE.md,你用 Claude Code 說"給我做一個應用",它也會用 PostgreSQL 給你搞出來。現(xiàn)在好了,有個更完整的開源方案出來了,也省老馮的事兒了。
它到底是什么?
從技術(shù)架構(gòu)上看,InsForge 提供六大后端原語:
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另外最近還加了站點部署(Site Deployment)和郵件等實驗性功能。
聽起來跟 Supabase 差不多?差別在架構(gòu)層面。
關(guān)鍵差異:Semantic Layer
InsForge 的核心設計是在 AI Agent 和后端原語之間加了一層語義層(Semantic Layer),通過 MCP 協(xié)議暴露給 Agent:
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這層語義層做三件事:暴露上下文——Agent 通過 MCP 直接"看到"后端的表結(jié)構(gòu)、Schema、RLS 規(guī)則;操作原語——Agent 直接通過 MCP 工具調(diào)用來建表、配 OAuth、部署函數(shù),不需要你在 Dashboard 上點來點去;檢查狀態(tài)——執(zhí)行完可以查日志、驗證結(jié)果,形成閉環(huán)。
用他們的話說,這叫 Context Engineering for AI Agents。
實際體驗
以自建部署為例:
git clone https://github.com/insforge/insforge.git
cd insforge
cp .env.example .env
docker compose -f docker-compose.prod.yml up
跑起來一共 5 個容器:PostgreSQL 15(ghcr.io/insforge/postgres:v15.13.2)、PostgREST v12.2、InsForge 主服務、Deno 2.0 運行時、Vector 0.28 日志收集。跟 Supabase 自建動輒十幾個容器比起來,確實清爽。
然后打開 http://localhost:7130 的 Dashboard,按頁面引導連接 MCP Server 到你的編輯器。也可以直接命令行裝:
npx @insforge/install --client cursor \
--env API_KEY=your_key \
--env API_BASE_URL=http://localhost:7130
目前支持 Cursor、Claude Code、Windsurf、Cline、Roo Code、Trae 等主流 AI 編輯器。
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接下來就可以在編輯器里對 Agent 說:"幫我創(chuàng)建一個用戶表,包含 email 和 name 字段,然后搞一個注冊登錄流程"。Agent 會自動通過 MCP 了解 InsForge 的能力、創(chuàng)建表、配置認證、生成前端代碼。整個過程你不需要打開任何 Dashboard、不需要手動配置任何東西。
老馮的看法
InsForge 做對了一件事:把"Agent 能不能理解后端"作為第一優(yōu)先級來設計。 傳統(tǒng) BaaS(Supabase、Firebase)是為人設計的,Dashboard 做得再漂亮,對 AI Agent 來說也是不可見的。Agent 需要的是結(jié)構(gòu)化的 API、一致的響應格式、可檢查的狀態(tài)——InsForge 圍繞這個需求重新設計了接口。
當然也有一些局限性:
?2025 年 7 月成立,團隊 5 人,還在項目早期階段?底層還在用 PG 15(老馮這邊弄上 PG 18 了)?文檔偏薄,高級自建場景(HA、備份、安全加固)基本沒覆蓋
說到底,它的組件(PostgREST + Deno + JWT)單個來看都不新,核心壁壘是那層 MCP 語義層的工程實現(xiàn)。
但從趨勢上看,“Agent-Native Infrastructure” 這個方向是存在的。當越來越多的代碼由 AI Agent 寫出來的時候,后端基礎設施怎樣更好地服務于 Agent 而不是人類在 Dashboard 上點鼠標,這是一個值得認真思考的問題。
架構(gòu)拆解:簡化版 Supabase
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Insforge 策略很清楚:砍掉 Supabase 里的重量級組件(GoTrue、Realtime Elixir Server、Kong、Supavisor、imgproxy),全部用 TypeScript 重寫,換來極簡部署。對于 Vibe Coding 的典型場景——快速原型、個人項目、黑客松——夠了。
最關(guān)鍵的是,PostgreSQL 仍然是絕對的核心。所有數(shù)據(jù)存在 PG 里,所有 API 從 PG Schema 自動生成,認證信息加密存儲在 PG 中,RLS 策略在 PG 層面執(zhí)行。InsForge 本質(zhì)上就是一個圍繞 PostgreSQL 構(gòu)建的、面向 AI Agent 的薄封裝層。
納入 Pigsty 全家桶
說到 PostgreSQL 就得提 Pigsty。
老馮看完 InsForge 架構(gòu)之后,第一反應是:它最大的弱點恰好是 Pigsty 最大的強項。InsForge 自帶的 PostgreSQL 只是一個單節(jié)點 Docker 容器,沒有高可用、沒有監(jiān)控、沒有自動備份。而 Pigsty 管理的 PG 集群天生就有 Patroni HA、VictoriaMetrics 監(jiān)控、pgBackRest 備份、連接池、負載均衡——把 InsForge 的數(shù)據(jù)庫層替換成 Pigsty 管理的實例,等于給一輛跑車換了個專業(yè)底盤。
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所以,InsForge 已經(jīng)被納入了 Pigsty 全家桶。(當然,也是 Claude 干的,哈哈)下個版本會作為可選模塊一起發(fā)布。Pigsty 負責數(shù)據(jù)庫層的高可用與運維,InsForge 負責面向 AI Agent 的應用層接口。當然,你也可以選擇獨立自建 InsForge,或者只用它的 MCP Server 對接自己的 PG 實例。
本來老馮自己還想糊一個 Pigsty 里面的 Vibe 平臺,現(xiàn)在好,有現(xiàn)成的了,那我也很開心的劃掉了這一項 TODO。這也是老馮一貫的理念:PostgreSQL 是數(shù)據(jù)庫世界的 Linux,圍繞它的每一個優(yōu)秀組件都值得被納入生態(tài)、組合使用。 Pigsty 不是要把所有東西都自己寫一遍,而是要讓所有基于 PG 的好東西都能用得上、管得住、跑得穩(wěn)。
當然,如果你都已經(jīng)準備用這種產(chǎn)品形態(tài)了,用云服務耍一耍也不錯。
數(shù)據(jù)庫老司機
點一個關(guān)注 ??,精彩不迷路
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