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Deploying custom execution code in close proximity to the browser for low-latency processing.
Distinct from Browser Function Invocations: Focuses on the deployment of code near the browser rather than just the invocation of JS functions in the runtime.
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supabase-js est une bibliothèque client complète conçue pour intégrer des applications frontend avec un backend-as-a-service hébergé. Elle fournit une interface unifiée pour interagir avec une base de données PostgreSQL, des systèmes de gestion des identités, le stockage d'objets cloud et la synchronisation de données en temps réel. La bibliothèque présente une conception client isomorphe qui fonctionne à la fois dans les environnements navigateur et serveur. Elle se distingue par une approche typée, utilisant TypeScript pour mapper les schémas de base de données directement aux définitions côté client, et emploie une API basée sur PostgREST pour traduire les appels JavaScript en requêtes RESTful. Le client couvre un large éventail de capacités, incluant l'authentification utilisateur via OAuth, OIDC et passkeys, ainsi que la gestion de session utilisant des jetons signés. Il gère des données binaires à grande échelle via une interface de stockage compatible S3 et permet des mises à jour d'application en direct via des abonnements basés sur WebSocket pour les changements de base de données et la synchronisation de présence. Une fonctionnalité supplémentaire inclut l'invocation de fonctions edge serverless et l'exécution de recherches de similarité utilisant des plongements vectoriels (vector embeddings).
Facilitates the deployment and lifecycle management of serverless functions at the network edge.
One est un framework React full-stack multiplateforme et un moteur de rendu multi-cibles conçu pour construire des applications web et natives à partir d'une base de code unique. Il utilise un pipeline de build basé sur Vite pour gérer les composants partagés tout en fournissant un routeur de système de fichiers typé qui génère automatiquement les définitions de navigation. Le framework se distingue par la prise en charge d'une stratégie de rendu hybride, permettant aux routes individuelles d'être configurées comme des sites statiques, des pages rendues côté serveur ou des applications monopages. Il emploie une résolution de logique spécifique à la plateforme et un plugin Vite partagé pour coordonner la compilation pour les environnements cibles web et natifs. Le système couvre un large éventail de capacités, notamment les chargeurs de données côté serveur, la gestion des routes API et l'interception de requêtes basée sur des middlewares. Il fournit des outils pour l'intégration de fonctionnalités natives des appareils et des mises en page basées sur des ponts pour la navigation mobile, ainsi que des optimisations de performance telles que la génération statique parallèle et le préchargement d'actifs. Les applications peuvent être déployées sur des serveurs de production ou des plateformes edge serverless, notamment Vercel et Cloudflare.
Supports deploying custom execution code to edge environments for low-latency request handling.
Ce projet est un plugin et adaptateur Serverless Framework qui permet le déploiement d'applications Next.js sur AWS Lambda@Edge et AWS CloudFront. Il fonctionne comme un pont pour adapter le rendu côté serveur et les routes API pour une exécution sur le calcul edge serverless. Le plugin automatise le provisionnement de l'infrastructure cloud, y compris l'empaquetage et le déploiement du code d'application vers des emplacements edge mondiaux. Il gère la synchronisation des actifs statiques vers les buckets de stockage et le mappage des routes Next.js vers des fonctions edge spécialisées pour réduire la latence mondiale. Le projet couvre des capacités étendues, notamment la diffusion de contenu mondiale, le mappage de domaine personnalisé et DNS, et la gestion du trafic basée sur l'edge pour les redirections de domaine. Il gère également les configurations de ressources de calcul, les autorisations IAM et les politiques de cache réseau-edge, y compris la prise en charge de la régénération statique incrémentale et du pré-rendu automatisé.
Pushes application code to global edge compute locations for low-latency rendering and API execution.
og-image est un générateur d'images Open Graph et une API HTML-vers-image conçue pour créer des images de prévisualisation personnalisées et basées sur des données pour le partage de liens sur des plateformes telles que Twitter, Facebook et Slack. Il fonctionne comme un service de cartes sociales dynamiques qui convertit les mises en page HTML et CSS en fichiers image statiques. Le service automatise la production d'images de prévisualisation pour les réseaux sociaux et d'actifs de métadonnées Open Graph, permettant la création de cartes de partage personnalisées basées sur le contenu de la page ou les données utilisateur sans conception graphique manuelle. Le système utilise un moteur de mise en page pour traduire le HTML et le CSS en chaînes SVG, qui sont ensuite rendues sous forme d'images matricielles. Ces actifs sont servis via des fonctions serverless et une exécution réseau distribuée, intégrant un cache global pour optimiser la livraison des images précédemment générées.
Deploys rendering logic as serverless edge functions that scale automatically based on request volume.
This project is an MCP browser automation server that connects large language models to headless cloud browsers. It functions as an autonomous web workflow engine and an LLM web agent interface, enabling the translation of natural language instructions into browser actions and structured data retrieval. The system distinguishes itself through a managed headless browser cloud API that supports concurrent Chromium sessions with integrated stealth modes, CAPTCHA solving, and proxy traffic routing. It utilizes self-healing element selection to maintain automation resilience when page structures c
Allows deployment of custom code near the browser to minimize execution latency.
This project is a Model Context Protocol server and AI agent database connector. It provides a standardized communication layer that allows language models to interact with relational data stores, read database schemas, and manage PostgreSQL database resources. The implementation acts as a serverless host for the Model Context Protocol, deploying on distributed edge functions to connect AI assistants to a project. This enables AI agents to perform database administration, execute SQL queries, and handle schema migrations through an AI-compatible interface. The system covers broader capabilit
Deploys custom execution code to the edge for low-latency request processing.