база данных-mcp

Многобазовый сервер MCP (от Legion AI)

Сервер, который помогает людям получать доступ к данным в базах данных и выполнять запросы с помощью Legion Query Runner с интеграцией Model Context Protocol (MCP) Python SDK.

Начните генерацию здесь

Этот инструмент предоставлен Legion AI . Чтобы использовать полноценный и мощный инструмент аналитики данных AI, посетите сайт. Напишите нам, если вы хотите, чтобы мы поддерживали какую-то одну базу данных.

Конец поколения здесь

Почему стоит выбрать базу данных MCP

Database MCP выделяется среди других решений для доступа к базам данных по нескольким веским причинам:

Унифицированный интерфейс для работы с несколькими базами данных : подключайтесь к PostgreSQL, MySQL, SQL Server и другим базам данных через единый согласованный API — нет необходимости изучать различные клиентские библиотеки для каждого типа базы данных.
Интеграция с поддержкой искусственного интеллекта : разработан специально для взаимодействия с помощниками на базе искусственного интеллекта через протокол контекста модели (MCP), позволяющий выполнять операции с базами данных на естественном языке.
Обнаружение схемы с нулевой конфигурацией : автоматически обнаруживает и предоставляет схемы базы данных без ручной настройки или сопоставления.
Инструменты, не зависящие от базы данных : находите таблицы, исследуйте схемы и выполняйте запросы с помощью одного и того же набора инструментов независимо от базовой технологии базы данных.
Безопасное управление учетными данными : обеспечивает безопасную обработку данных аутентификации базы данных, отделяя учетные данные от кода приложения.
Простое развертывание : работает с современными средами разработки ИИ, такими как LangChain, FastAPI и другими, с минимальной настройкой.
Расширяемый дизайн : легко добавляйте пользовательские инструменты и подсказки для улучшения функциональности в конкретных случаях использования.

Независимо от того, создаете ли вы ИИ-агенты, которым необходим доступ к базе данных, или просто хотите унифицированный интерфейс для нескольких баз данных, Database MCP предоставляет оптимизированное решение, которое значительно сокращает время разработки и сложность.

Функции

Поддержка нескольких баз данных — одновременное подключение к нескольким базам данных
Доступ к базе данных через Legion Query Runner
Поддержка протокола контекста модели (MCP) для помощников на основе искусственного интеллекта
Раскройте операции с базой данных как ресурсы, инструменты и подсказки MCP
Несколько вариантов развертывания (автономный сервер MCP, интеграция FastAPI)
Выполнение запроса и обработка результатов
Гибкая настройка с помощью переменных среды, аргументов командной строки или настроек MCP JSON
Выбор базы данных пользователем для многобазовых настроек

Поддерживаемые базы данных

База данных	Код DB_TYPE
PostgreSQL	стр.
Красное смещение	красное смещение
CockroachDB	таракан
MySQL	mysql
RDS MySQL	rds_mysql
Microsoft SQL-сервер	mssql
Большой запрос	bigquery
Oracle БД	оракул
SQLite	sqlite

Мы используем библиотеку Legion Query Runner в качестве коннекторов. Вы можете найти больше информации в их api doc .

Что такое МКП?

Model Context Protocol (MCP) — это спецификация для поддержания контекста в приложениях ИИ. Этот сервер использует MCP Python SDK для:

Использовать операции с базами данных в качестве инструментов для помощников на основе искусственного интеллекта
Предоставить схемы баз данных и метаданные в качестве ресурсов
Генерировать полезные подсказки для операций с базой данных
Включить взаимодействие с базами данных с отслеживанием состояния

Установка и настройка

Требуемые параметры

Для конфигурации с одной базой данных:

DB_TYPE : Код типа базы данных (см. таблицу выше)
DB_CONFIG : строка конфигурации JSON для подключения к базе данных

Для конфигурации с несколькими базами данных:

DB_CONFIGS : JSON-массив конфигураций базы данных, каждая из которых содержит:
- db_type : Код типа базы данных
- конфигурация : Конфигурация подключения к базе данных
- описание : понятное для человека описание базы данных

Формат конфигурации зависит от типа базы данных. Подробности конфигурации для конкретной базы данных см. в документации API.

Методы установки

Вариант 1: Использование УФ (рекомендуется)

При использовании uv , не требуется специальной установки. Мы будем использовать uvx для прямого запуска database-mcp .

Пример конфигурации UV (одна база данных):

REPLACE DB_TYPE and DB_CONFIG with your connection info.
{
    "mcpServers": {
      "database-mcp": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "database-mcp"
        ],
        "env": {
          "DB_TYPE": "pg",
          "DB_CONFIG": "{\"host\":\"localhost\",\"port\":5432,\"user\":\"user\",\"password\":\"pw\",\"dbname\":\"dbname\"}"
        },
        "disabled": true,
        "autoApprove": []
      }
    }
}

Пример конфигурации UV (несколько баз данных):

{
    "mcpServers": {
      "database-mcp": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "database-mcp"
        ],
        "env": {
          "DB_CONFIGS": "[{\"id\":\"pg_main\",\"db_type\":\"pg\",\"configuration\":{\"host\":\"localhost\",\"port\":5432,\"user\":\"user\",\"password\":\"pw\",\"dbname\":\"postgres\"},\"description\":\"PostgreSQL Database\"},{\"id\":\"mysql_data\",\"db_type\":\"mysql\",\"configuration\":{\"host\":\"localhost\",\"port\":3306,\"user\":\"root\",\"password\":\"pass\",\"database\":\"mysql\"},\"description\":\"MySQL Database\"}]"
        },
        "disabled": true,
        "autoApprove": []
      }
    }
}

Вариант 2: использование PIP

Установка через pip:

pip install database-mcp

Пример конфигурации PIP (одна база данных):

{
  "mcpServers": {
    "database": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m", "database_mcp", 
        "--repository", "path/to/git/repo"
      ],
      "env": {
        "DB_TYPE": "pg",
        "DB_CONFIG": "{\"host\":\"localhost\",\"port\":5432,\"user\":\"user\",\"password\":\"pw\",\"dbname\":\"dbname\"}"
      }
    }
  }
}

Запуск сервера

Режим производства

python mcp_server.py

Методы конфигурации

Переменные среды (единая база данных)

export DB_TYPE="pg"  # or mysql, postgresql, etc.
export DB_CONFIG='{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"}'
uv run src/database_mcp/mcp_server.py

Переменные среды (несколько баз данных)

export DB_CONFIGS='[{"id":"pg_main","db_type":"pg","configuration":{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"},"description":"PostgreSQL Database"},{"id":"mysql_users","db_type":"mysql","configuration":{"host":"localhost","port":3306,"user":"root","password":"pass","database":"mysql"},"description":"MySQL Database"}]'
uv run src/database_mcp/mcp_server.py

Если вы не укажете идентификатор, система сгенерирует его автоматически на основе типа и описания базы данных:

export DB_CONFIGS='[{"db_type":"pg","configuration":{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"},"description":"PostgreSQL Database"},{"db_type":"mysql","configuration":{"host":"localhost","port":3306,"user":"root","password":"pass","database":"mysql"},"description":"MySQL Database"}]'
# IDs will be generated as something like "pg_postgres_0" and "my_mysqldb_1"
uv run src/database_mcp/mcp_server.py

Аргументы командной строки (одна база данных)

python mcp_server.py --db-type pg --db-config '{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"}'

Аргументы командной строки (несколько баз данных)

python mcp_server.py --db-configs '[{"id":"pg_main","db_type":"pg","configuration":{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"},"description":"PostgreSQL Database"},{"id":"mysql_users","db_type":"mysql","configuration":{"host":"localhost","port":3306,"user":"root","password":"pass","database":"mysql"},"description":"MySQL Database"}]'

Обратите внимание, что вы можете указать собственные идентификаторы для каждой базы данных с помощью поля id или позволить системе сгенерировать их на основе типа и описания базы данных.

Поддержка нескольких баз данных

При подключении к нескольким базам данных необходимо указать, какую базу данных использовать для каждого запроса:

Используйте инструмент list_databases для просмотра доступных баз данных с их идентификаторами.
Используйте get_database_info для просмотра сведений о схеме баз данных.
Используйте find_table для поиска таблицы во всех базах данных.
Предоставьте параметр db_id таким инструментам, как execute_query , get_table_columns и т. д.

Подключения к базе данных управляются внутренне как словарь объектов DbConfig , причем каждая база данных имеет уникальный идентификатор. Информация о схеме представлена в виде списка объектов таблиц, где каждая таблица содержит свое имя и информацию о столбцах.

Подсказка select_database помогает пользователям пройти процесс выбора базы данных.

Представление схемы

Схемы базы данных представлены в виде списка объектов таблиц, где каждая таблица содержит информацию о своих столбцах:

[
  {
    "name": "users",
    "columns": [
      {"name": "id", "type": "integer"},
      {"name": "username", "type": "varchar"},
      {"name": "email", "type": "varchar"}
    ]
  },
  {
    "name": "orders",
    "columns": [
      {"name": "id", "type": "integer"},
      {"name": "user_id", "type": "integer"},
      {"name": "product_id", "type": "integer"},
      {"name": "quantity", "type": "integer"}
    ]
  }
]

Такое представление упрощает программный доступ к информации таблиц и столбцов, сохраняя при этом четкую иерархическую структуру.

Раскрытые возможности MCP

Ресурсы

Ресурс	Описание
`resource://schema/{database_id}`	Получить схемы для одной или всех настроенных баз данных

Инструменты

Инструмент	Описание
`execute_query`	Выполнить SQL-запрос и вернуть результаты в виде таблицы разметки
`execute_query_json`	Выполнить SQL-запрос и вернуть результаты в формате JSON
`get_table_columns`	Получить имена столбцов для определенной таблицы
`get_table_types`	Получить типы столбцов для определенной таблицы
`get_query_history`	Получить недавнюю историю запросов
`list_databases`	Список всех доступных подключений к базе данных
`get_database_info`	Получите подробную информацию о базе данных, включая схему
`find_table`	Найдите, какая база данных содержит определенную таблицу
`describe_table`	Получите подробное описание таблицы, включая названия и типы столбцов.
`get_table_sample`	Получить выборку данных из таблицы

Все инструменты, специфичные для баз данных (например, execute_query , get_table_columns и т. д.), требуют параметр db_id для указания, какую базу данных использовать.

Подсказки

Быстрый	Описание
`sql_query`	Создать SQL-запрос к базе данных
`explain_query`	Объясните, что делает SQL-запрос
`optimize_query`	Оптимизируйте SQL-запрос для повышения производительности
`select_database`	Помогите пользователю выбрать, какую базу данных использовать

Разработка

Использование MCP-инспектора

запустите это, чтобы запустить инспектор

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run src/database_mcp/mcp_server.py

затем в поле ввода команды задайте что-то вроде

run src/database_mcp/mcp_server.py --db-type pg --db-config '{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"}'

Тестирование

uv pip install -e ".[dev]"
pytest

Издательский

# Clean up build artifacts
rm -rf dist/ build/ 
# Remove any .egg-info directories if they exist
find . -name "*.egg-info" -type d -exec rm -rf {} + 2>/dev/null || true
# Build the package
uv run python -m build
# Upload to PyPI
uv run python -m twine upload dist/*

Лицензия

Этот репозиторий лицензирован по GPL

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Сервер, который помогает людям получать доступ к данным в базах данных и запрашивать их с помощью Query Runner с интеграцией Model Context Protocol (MCP) Python SDK. Поддерживается командой Legion AI (thelegionai.com)

Поддержка баз данных, включая PostgreSQL Redshift MySQL Microsoft SQL Server Google API Amazon Web Services (через boto3) CockroachDB SQLite

Related MCP Servers

CentralMind/Gateway
centralmind
-
security
A
license
-
quality
MCP-Server from your Database optimized for LLMs and AI-Agents. Supports PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, MSSQL, BigQuery, Oracle Database, SQLite, ElasticSearch, DuckDB
Last updated -
440
Go
Apache 2.0
MySQL MCP Server
michael7736
A
security
F
license
A
quality
A Model Context Protocol server that allows AI agents to execute SQL queries against a MySQL database, supporting operations like reading data, creating tables, inserting, updating, and deleting records.
Last updated -
6
957
5
JavaScript
Zaturn
kdqed
A
security
A
license
A
quality
An open-source MCP server that connects to various data sources (SQL databases, CSV, Parquet files), allowing AI models to execute SQL queries and generate data visualizations for analytics and business intelligence.
Last updated -
10
53
Python
MIT License
TDengine Query MCP Server
Abeautifulsnow
-
security
A
license
-
quality
A Model Context Protocol (MCP) server that provides read-only TDengine database queries for AI assistants, allowing users to execute queries, explore database structures, and investigate data directly from AI-powered tools.
Last updated -
8
Python
MIT License

View all related MCP servers

database-mcp