Supabaseオープンソースの後背台形 (Backend Platform) でPostgresに基づく認証、ストレージ、リアルタイムのAPI。

4.7 (6)

レビュー: Daniel Nikulshyn·更新 2026年7月

Open Source Backend Database Postgres Vector Search Authentication Developer Tools Self-Hostable

概要

Supabaseは、開発者にモダン应用をデプロイするために必要なツールを与えるオープンソースのバックエンドアズアサービスです。Postgresデータベース全体を含み、認証、ファイルストレージ、 RESTおよびGraphQL API、リアルタイムサブスクリプション、そしてエッジ関数サーバーレスのプラットフォームを単一で管理されたプラットフォームにまとめます。 AIツールではありませんが、高度なベクトル演算用のpgvectorのサポートや類似度検索を提供することから、AIプロジェクトのバックエンドとして人気を博しているSupabaseがある。チームでは、ベクトルを格納し、ユーザーデータを管理し、生成を補完するリジェネレーションワークフローに加えて、従来のアプリケーション機能とともに使っている。開発者は、プライベートで自身でストックをホストするか、またAPI、SDKを利用してクラウドサービスを使用できます。JavaScript、Python、Dart、Swift、また他の言語用のカスタムクライアントライブラリも利用可能です。

主な機能

マネージドPostgresデータベースと拡張機能
組み込みの認証機能とユーザー管理
オブジェクトのストレージとアクセスの制御
リアルタイムのサブスクリプション(WebSocket)
ベクトル埋め込み機能 pgvectorによる
エッジ機能とAPIの自動生成
pros
:
フルにオープンソースで自社ホスト可能,標準のPostgresに基づくため、ロックインしません,pgvectorによるAIや埋め込みのサポート,プロトタイピング用のフリーな料金プランのある,組み込み認証機能、ストレージ、リアルタイム,cons,:,進化途上にある高度な機能,レベル別セキュリティー学習カーブ,エッジ機能のホットスタート,大きいワークロードのスケーラブルが高価,useCases,:,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

料金

モデル: Freemium
カテゴリー: AI エージェント
評価: 4.7 / 5 (6)

ユースケース

RAGベクターストアによるAIアプリ

pgvector を使用して埋め込みを保管してクエリして、Postgres データベースの一端で意味的検索に組み合わせるためのリテラルユーザーデータの検索を行います。

フルスタックアプリケーションバックエンド

カスタムバックエンドコードを書かなくても、ファイルストレージや認証などの組み込み機能を用いて、モダンワブおよびモバイルアプリケーションを迅速に開発してください。

リアルタイムの共同編集機能

リアルタイムのスクリプションでPostgresのチャンドストリームをBackingにより、WebSocket経由でチャット、ライブダッシュボード、およびマルチユーザーコラボレーションを構築できます。

自社で稼働するバックエンド

自社インフラストラクチャ上にOpen-Source Supabaseスタックを展開して、完全なデータ所有権を維持、および標準Postgresの互換性を維持しながら、ロックインを回避してください。

メリット & デメリット

メリット

完全オープン.source かつセルフホスティングされる
標準Postgres 基盤でロックインなし
pgvector により AI と埋め込みに適したサポート
プロトタイピングには大量の無料階層あり
統合認証、ストレージ、およびリアルタイム

デメリット

まだ成熟途上のいくつかの高機能機能がいる
ROWレベルのセキュリティには学習の勾配が必要
エッジ機能のcold start
大規模なワークロードのスケーリングは高価格になることがある

レビュー

4.7

6件の評価の平均。

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Elena Rossi

Apr 8, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on built-in authentication and user management, and fully open source and self-hostable caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Hiroshi Tanaka

Apr 4, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and pgvector support for AI and embeddings. Built-in authentication and user management fits neatly into how we already work, and built-in authentication and user management removed a step we used to do by hand. Cold starts on edge functions, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Sofia Lindqvist

Dec 5, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: managed Postgres database with extensions and fully open source and self-hostable. On balance the feature set — especially vector embeddings via pgvector — justifies the 5 stars for our use case.

Wei Chen

Oct 1, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is vector embeddings via pgvector — handled better than most — and built on standard Postgres with no lock-in. Scaling large workloads can get pricey is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Mei-Ling Wong

Jul 25, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. Vector embeddings via pgvector is exactly what I needed, and generous free tier for prototyping. but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Naomi Suzuki

Jun 8, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: realtime subscriptions over websockets and fully open source and self-hostable. On balance the feature set — especially managed Postgres database with extensions — justifies the 5 stars for our use case.