by Maxim AI (open source) Claude Desktop, Claude Code, OpenCode, любой MCP-клиент, OpenAI API, macOS, Linux, Docker
Самый быстрый open-source AI gateway (в 50 раз быстрее LiteLLM): адаптивный балансировщик нагрузки, кластерный режим, guardrails, поддержка 1000+ моделей, оверхед <100 мкс при 5k RPS.
Open-source AI gateway для LLM и агентов на Rust. Единый OpenAI-совместимый API для OpenAI, Anthropic, Gemini, …
MCP-сервер для доступа к актуальной документации библиотек прямо в контексте LLM. Вместо устаревших обучающих данных — …
Официальный MCP от команды Chrome DevTools: дает AI-агентам полный доступ к инструментам разработчика браузера. Автоматизация через …
Официальный MCP-сервер от Microsoft для управления браузером через Playwright. Использует accessibility tree вместо скриншотов — быстрее, …
# Установка и запуск через NPX npx -y @maximhq/bifrost # Или запуск через Docker docker run -p 8080:8080 maximhq/bifrost # Запуск через Docker с сохранением данных docker run -p 8080:8080 -v $(pwd)/data:/app/data maximhq/bifrost # Установка Go SDK go get github.com/maximhq/bifrost/core
Bifrost — это высокопроизводительный AI-шлюз, который объединяет доступ к 23+ провайдерам (OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Google Vertex и другим) через единый API, совместимый с OpenAI. Разверните за секунды без конфигурации и получите автоматическое переключение при сбоях, балансировку нагрузки, семантическое кэширование и функции корпоративного уровня.

Перейдите от нуля к готовому к производству AI-шлюзу менее чем за минуту.
Шаг 1: Запустите Bifrost Gateway
# Install and run locally
npx -y @maximhq/bifrost
# Or use Docker
docker run -p 8080:8080 maximhq/bifrost
Шаг 2: Настройте через веб-интерфейс
# Open the built-in web interface
open http://localhost:8080
Шаг 3: Совершите первый API-вызов
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/gpt-4o-mini",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello, Bifrost!"}]
}'
Вот и всё! Ваш AI-шлюз запущен с веб-интерфейсом для визуальной настройки, мониторинга в реальном времени и аналитики.
Полные руководства по настройке:
Bifrost поддерживает корпоративные частные развёртывания для команд, запускающих производственные AI-системы в больших масштабах. В дополнение к частным сетям, пользовательским средствам контроля безопасности и управлению, корпоративные развёртывания открывают доступ к расширенным возможностям, включая адаптивную балансировку нагрузки, кластеризацию, защитные механизмы, MCP-шлюз и другие функции, разработанные для масштабируемости и надёжности корпоративного уровня.

Изучить корпоративные возможности
Bifrost использует модульную архитектуру для максимальной гибкости:
bifrost/
├── npx/ # NPX script for easy installation
├── core/ # Core functionality and shared components
│ ├── providers/ # Provider-specific implementations (OpenAI, Anthropic, etc.)
│ ├── schemas/ # Interfaces and structs used throughout Bifrost
│ └── bifrost.go # Main Bifrost implementation
├── framework/ # Framework components for data persistence
│ ├── configstore/ # Configuration storage backends
│ ├── logstore/ # Request logging storage backends
│ └── vectorstore/ # Vector storages
├── transports/ # HTTP gateway and other interface layers
│ └── bifrost-http/ # HTTP transport implementation
├── ui/ # Web interface for HTTP gateway
├── plugins/ # Extensible plugin system
│ ├── governance/ # Budget management and access control
│ ├── jsonparser/ # JSON parsing and manipulation utilities
│ ├── logging/ # Request logging and analytics
│ ├── maxim/ # Maxim's observability integration
│ ├── mocker/ # Mock responses for testing and development
│ ├── semanticcache/ # Intelligent response caching
│ └── telemetry/ # Monitoring and observability
├── docs/ # Documentation and guides
└── tests/ # Comprehensive test suites
Выберите метод развёртывания, который подходит вашим нуждам:
Лучше всего подходит для: Интеграции, не зависящей от языка программирования, микросервисов и промышленных развёртываний.
# NPX - Get started in 30 seconds
npx -y @maximhq/bifrost
# Docker - Production ready
docker run -p 8080:8080 -v $(pwd)/data:/app/data maximhq/bifrost
Возможности: Веб-интерфейс, мониторинг в реальном времени, управление несколькими провайдерами, запуск без конфигурации.
Подробнее: Руководство по настройке шлюза
Лучше всего подходит для: Прямой интеграции с Go для максимальной производительности и контроля.
go get github.com/maximhq/bifrost/core
Возможности: Нативные API Go, встраиваемое развёртывание, интеграция пользовательского промежуточного ПО.
Подробнее: Руководство по Go SDK
Лучше всего подходит для: Миграции существующих приложений без изменений кода.
# OpenAI SDK
- base_url = "https://api.openai.com"
+ base_url = "http://localhost:8080/openai"
# Anthropic SDK
- base_url = "https://api.anthropic.com"
+ base_url = "http://localhost:8080/anthropic"
# Google GenAI SDK
- api_endpoint = "https://generativelanguage.googleapis.com"
+ api_endpoint = "http://localhost:8080/genai"
Подробнее: Руководства по интеграции
Bifrost добавляет практически нулевую нагрузку к вашим AI-запросам. В продолжительных тестах на 5 000 запросов в секунду шлюз добавлял всего 11 мкс задержки на запрос.
| Метрика | t3.medium | t3.xlarge | Улучшение |
|---|---|---|---|
| Дополнительная задержка (накладные расходы Bifrost) | 59 мкс | 11 мкс | -81% |
| Успешность @ 5k RPS | 100% | 100% | Без неудачных запросов |
| Среднее время ожидания в очереди | 47 мкс | 1,67 мкс | -96% |
| Средняя задержка запроса (включая провайдера) | 2,12 с | 1,61 с | -24% |
Основные показатели производительности:
Полные бенчмарки: Анализ производительности
Полная документация: https://docs.getbifrost.ai
Присоединяйтесь к нашему Discord для получения поддержки сообщества и обсуждений.
Помощь доступна по следующим вопросам:
Мы приветствуем любые виды вклада! Ознакомьтесь с нашим Руководством по участию, чтобы узнать:
Требования к разработке и инструкции по сборке доступны в Руководстве по настройке среды разработки.
Этот проект распространяется под лицензией Apache 2.0 — подробности см. в файле LICENSE.
Создано с ❤️ командой Maxim