Базы данных

vector-memory — MCP-сервер для семантической памяти документов. Он хранит файлы в векторной базе данных Redis и находит их по смыслу, а не по точному совпадению ключевых слов. Сервер превращает Redis в долговременную семантическую память для AI-агентов. Разработчики и инженеры используют его, чтобы ассистенты помнили прочитанные документы, извлекали контекст и ссылались на факты из прошлых сессий. Сервер работает через транспорт stdio и подключается к любому MCP-хосту.

dbt

us-all

dbt MCP — это сервер для чтения dbt-проектов без запуска сборок. Он открывает LLM-клиентам доступ к manifest.json, run_results.json, sources.json, catalog.json и пользовательским таблицам качества данных (Data Quality) в BigQuery или Postgres. Сервер работает в режиме только чтение и не запускает dbt run. Разработчики и аналитики данных могут через AI-ассистента анализировать состояние dbt-проекта, проверять свежесть источников, покрытие тестами и тренды качества. Сервер предоставляет 27 инструментов, разделённых на три категории: dbt (работа с моделями, тестами, запусками), quality (запросы к таблицам качества данных) и meta (поиск по инструментам). Включает 4 встроенных промпта для расследования инцидентов и подготовки отчётов. Агрегирующие инструменты заменяют несколько последовательных вызовов, экономя время.

Databricks MCP Server

pramodbhatofficial

MCP-сервер для платформы Databricks. Построен на официальном Python SDK. Через него ИИ-ассистент напрямую вызывает 263 инструмента в 28 разделах платформы. Unity Catalog, SQL, Compute, Jobs, Serving, MLflow — любая API доступна через чат. Не нужно вручную писать запросы, авторизовываться в консоли или разбираться в эндпоинтах. Аутентификация встроена в SDK. Работает с PAT, OAuth, Azure AD и сервис-принципалами. Можно отключить ненужные модули через переменные окружения, чтобы загружать только нужные инструменты.

Warehouse MCP

kalehdoo

warehouse-mcp — это MCP-сервер для подключения AI-ассистентов к реляционным базам данных и облачным хранилищам. Сервер поддерживает Postgres, Oracle, Snowflake, BigQuery, Redshift, DuckDB и MotherDuck. Он гарантирует read-only доступ: ни один запрос не изменит данные. В дополнение к базовой изоляции реализована пятиуровневая ролевая модель, опциональная имперсонация роли хранилища (для RLS/CLS), аудит всех запросов в JSONL, маскирование PII и семантический слой с глоссарием. Такая комбинация делает его подходящим для аналитики, создания отчётов и интеграции с AI без риска повредить данные. Сервер доступен через npx, Docker или облачную версию. Сервер использует протокол MCP и предоставляет 16 инструментов для взаимодействия с хранилищем. Вы можете выполнять произвольные SQL-запросы, просматривать схему и структуру данных, получать метаданные. Все операции строго read-only, проверка выполняется на уровне сервера.

InstaNode MCP

InstaNode-dev

InstaNode MCP-сервер создаёт временную инфраструктуру для разработки — Postgres, Redis, MongoDB, S3, очереди NATS и целые стеки сервисов. Достаточно одного вызова инструмента, и AI-агент получает готовую строку подключения. Вам не нужен Docker, регистрация и кредитная карта. Анонимный доступ работает сразу, а созданные ресурсы живут 24 часа. Этого хватает для тестирования, прототипирования и работы AI-кодинг-агентов. Сервер подходит для сценариев, когда среда разработки должна подняться за секунды, а не настраиваться часами. Инфраструктура создаётся на стороне Instanode, в облаке. Вы получаете готовые URL и строки подключения.

PostgreSQL MCP Server — Musaddiq Dev

musaddiq-dev

PostgreSQL MCP Server даёт ИИ-ассистентам доступ к базам данных PostgreSQL. Ассистент может изучать структуру таблиц, выполнять SQL-запросы на чтение и получать объяснение плана. Все операции проходят внутри read-only транзакции — после каждого запроса сервер откатывает изменения. Это защищает от случайного повреждения данных. Сервер подходит для разработчиков, администраторов и аналитиков, которым нужно быстро получать информацию из базы через ИИ-диалог.

Postgres-connector — это MCP-сервер для выполнения запросов к базам PostgreSQL через диалог с AI-ассистентом. Вместо того чтобы писать SQL вручную в терминале или IDE, вы формулируете задачу естественным языком, а нейросеть выполняет запрос и возвращает результат. Инструмент подходит разработчикам, которые хотят быстро получить данные из БД, не отвлекаясь от чата, и аналитикам, предпочитающим работать через интерфейс AI. Сервер передаёт ассистенту описание схемы и выполняет SQL-запросы от его имени.

MCP Data Pipeline Connector

dbsectrainer

MCP-сервер для работы с данными из CSV, JSON, PostgreSQL и REST API. Вместо того чтобы ставить отдельный коннектор для каждого источника, вы получаете один универсальный сервер. В основе — DuckDB. Он запускается прямо в процессе агента, не требует установки отдельной базы или сервиса запросов. Сервер решает задачу, с которой сталкиваются разработчики и аналитики: «Как объединить продажи из CSV с пользователями из Postgres и курсом валют из API?». Обычно для этого пришлось бы писать скрипт или настраивать ETL. Здесь вы просто пишете SQL-запрос. Все данные остаются на вашем компьютере.

N3MemoryCore Lite (Working Memory)

NeuralNexusNote

N3MemoryCore Lite (Working Memory) — бесплатный MCP-сервер для краткосрочной памяти AI-ассистентов. Он предоставляет внешнее хранилище для контекста диалогов, кода и заметок, которое доступно между сессиями. В отличие от встроенной памяти языковых моделей, информация здесь не теряется при завершении разговора. Сервер использует гибридный поиск: векторное индексирование (по смыслу) и BM25 (по ключевым словам). Это позволяет находить сохранённые данные даже при неточных формулировках. Каждая запись живёт ровно 7 дней и затем удаляется — память рассчитана на текущие проекты и не требует ручной чистки. Поддерживает запросы на нескольких языках, включая русский, английский и японский. Решение полностью бесплатно и не требует регистрации.

DBHub Analytics

amansingh63

DBHub Analytics — открытый MCP-сервер для подключения AI-ассистентов к базам данных. Он работает с семью СУБД: Databricks, Google BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, SQLite и MariaDB. Сервер построен на базе DBHub от Bytebase и использует единый интерфейс Model Context Protocol. Разработчикам не нужно настраивать отдельные плагины или API для каждой базы — достаточно одного конфигурационного файла.

amnesic

SurajKGoyal

Amnesic — это MCP-сервер, который даёт AI-ассистенту долговременную память о структуре ваших SQL баз. Название ироничное: он не забывает, а наоборот, помнит всё между сессиями. Каждый раз, когда вы начинаете новый диалог с ассистентом, ему приходится заново объяснять, какие таблицы есть, что означают значения колонок, как связаны таблицы. Amnesic решает эту проблему: он один раз сканирует схему, запоминает внешние ключи, типы колонок, а также аннотации, которые вы добавили, и при каждом последующем запросе передаёт эти знания ассистенту. Работает с PostgreSQL, MySQL, MSSQL и SQLite. Полностью read-only — два уровня защиты гарантируют, что никакие изменения в базе не произойдут.

QueryBear — MCP-сервер для безопасного доступа AI-агентов к PostgreSQL и MySQL. Главная задача — дать ИИ читать базу данных, но полностью заблокировать любые изменения. Сервер работает в режиме read-only, все запросы записываются в журнал аудита, а администратор может скрыть от агента определённые колонки. Вот реальный сценарий. Вы настраиваете QueryBear для Claude Desktop. Менеджер просит ИИ найти клиента, проанализировать продажи или проверить логи. Модель пишет SQL, сервер выполняет его и возвращает результат. Вы не выдаёте прямые доступы к базе каждому сотруднику — всё идёт через один шлюз с полным контролем. Типичная проблема: разработчикам нужен доступ к данным для ad-hoc запросов, но давать каждому полный доступ к продакшену страшно. QueryBear решает это через AI-агента с жёсткими ограничениями. Администратор в любой момент смотрит логи и при необходимости отзывает доступ.