6 repository-uri
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.
Explore 6 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Edge Function Deployments. Refine with filters or upvote what's useful.
supabase-js este o bibliotecă client cuprinzătoare concepută pentru a integra aplicațiile frontend cu un backend-as-a-service găzduit. Oferă o interfață unificată pentru interacțiunea cu o bază de date PostgreSQL, sisteme de gestionare a identității, stocare de obiecte în cloud și sincronizarea datelor în timp real. Biblioteca dispune de un design client izomorf care operează atât în medii de browser, cât și de server. Se distinge printr-o abordare type-safe, utilizând TypeScript pentru a mapa schemele bazei de date direct la definițiile client-side, și utilizează un API bazat pe PostgREST pentru a traduce apelurile JavaScript în cereri RESTful. Clientul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv autentificarea utilizatorilor prin OAuth, OIDC și passkeys, precum și gestionarea sesiunilor folosind token-uri semnate. Gestionează date binare la scară largă printr-o interfață de stocare compatibilă cu S3 și permite actualizări live ale aplicației prin abonamente bazate pe WebSocket pentru schimbările bazei de date și sincronizarea prezenței. Funcționalitatea suplimentară include invocarea de funcții serverless edge și efectuarea de căutări de similaritate folosind vector embeddings.
Facilitates the deployment and lifecycle management of serverless functions at the network edge.
One este un framework React full-stack, cross-platform și un motor de randare multi-target conceput pentru a construi aplicații web și native dintr-un singur codebase. Utilizează un pipeline de build bazat pe Vite pentru a gestiona componentele partajate, oferind în același timp un router de sistem de fișiere type-safe care generează automat definițiile de navigare. Framework-ul se distinge prin suportul pentru o strategie de randare hibridă, permițând configurarea rutelor individuale ca site-uri statice, pagini randate pe server sau aplicații single-page. Utilizează rezoluția logicii specifice platformei și un plugin Vite partajat pentru a coordona compilarea atât pentru mediile web, cât și pentru cele native. Sistemul acoperă un set larg de capabilități, inclusiv încărcătoare de date pe server, gestionarea rutelor API și interceptarea cererilor bazată pe middleware. Oferă instrumente pentru integrarea funcțiilor native ale dispozitivelor și layout-uri bazate pe bridge pentru navigarea mobilă, alături de optimizări de performanță precum generarea statică paralelă și preîncărcarea activelor. Aplicațiile pot fi implementate pe servere de producție sau platforme serverless edge, inclusiv Vercel și Cloudflare.
Supports deploying custom execution code to edge environments for low-latency request handling.
Acest proiect este un plugin și adaptor pentru Serverless Framework care permite implementarea aplicațiilor Next.js pe AWS Lambda@Edge și AWS CloudFront. Acesta funcționează ca un bridge pentru a adapta randarea pe server și rutele API pentru execuția pe serverless edge compute. Plugin-ul automatizează provizionarea infrastructurii cloud, inclusiv împachetarea și implementarea codului aplicației în locații edge globale. Gestionează sincronizarea activelor statice către bucket-uri de stocare și maparea rutelor Next.js către funcții edge specializate pentru a reduce latența globală. Proiectul acoperă capabilități vaste, inclusiv livrarea globală de conținut, maparea domeniilor personalizate și DNS, și gestionarea traficului edge-based pentru redirecționările de domeniu. De asemenea, gestionează configurațiile resurselor de calcul, permisiunile IAM și politicile de cache network-edge, inclusiv suport pentru incremental static regeneration și prerendering automat.
Pushes application code to global edge compute locations for low-latency rendering and API execution.
og-image este un generator de imagini Open Graph și un API de tip HTML-to-image conceput pentru a crea imagini de previzualizare personalizate, bazate pe date, pentru partajarea linkurilor pe platforme precum Twitter, Facebook și Slack. Acesta funcționează ca un serviciu dinamic de carduri sociale care convertește layout-urile HTML și CSS în fișiere imagine statice. Serviciul automatizează producția de imagini de previzualizare pentru social media și active de metadate Open Graph, permițând crearea de carduri de partajare personalizate bazate pe conținutul paginii sau pe datele utilizatorului, fără a fi nevoie de design grafic manual. Sistemul utilizează un motor de layout pentru a traduce HTML și CSS în șiruri SVG, care sunt apoi redate ca imagini raster. Aceste active sunt servite prin funcții serverless și execuție distribuită în rețea, încorporând un cache global pentru a optimiza livrarea imaginilor generate anterior.
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.