
DB Connect MCP
yugui923MIT
4 звёзд3 форков
DB Connect MCP — сервер для безопасного исследования баз данных через AI-ассистента. Поддерживает PostgreSQL, MySQL и ClickHouse. Работает только на чтение, поэтому данные остаются в целости. Инструмент пригодится разработчикам, аналитикам и администраторам, чтобы изучать схему, смотреть метрики таблиц и выполнять SQL-запросы без прямого доступа к консоли.
Сервер спроектирован для исследовательского анализа: вы даёте команду ассистенту, а он получает данные через MCP. Никаких лишних действий.
Установка
uvx db-connect-mcpХарактеристики
Общее
- СтатусСообщество
- Разработчикyugui923
- ЛицензияMIT
Технологии
- ЯзыкиPython
- Транспортstdio
Описание
Возможности
- Подключение к трём СУБД: PostgreSQL, MySQL и ClickHouse.
- Просмотр списка схем и таблиц с метаданными (размер, количество строк, комментарии).
- Детальное описание таблиц: структура колонок, индексы, ограничения.
- Анализ связей между таблицами через внешние ключи.
- Профилирование колонок: подсчёт уникальных значений, пропусков, числовые статистики (среднее, медиана, квартили).
- Выборка данных с настраиваемым лимитом — удобно для быстрого просмотра содержимого.
- Выполнение произвольных SQL-запросов в безопасном режиме read-only.
- Получение общей статистики по базе: размер базы, самые крупные таблицы.
- Анализ частотности значений в колонках для понимания распределения данных.
Как подключить
1. Установите пакет:
pip install db-connect-mcpили через uvx (если используете uv):
uvx db-connect-mcp2. Добавьте конфигурацию в файл настроек вашего MCP-клиента (например, для Claude Desktop), указав URL вашей базы данных:
{ "mcpServers": { "db-connect": { "command": "python", "args": ["-m", "db_connect_mcp"], "env": { "DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb" } } } }Замените DATABASE_URL на адрес вашей СУБД. Поддерживаются PostgreSQL, MySQL и ClickHouse.
3. Перезапустите клиент (Claude Desktop или другой). После перезапуска ассистент сможет подключаться к вашей базе.
Примеры запросов
- «Покажи список всех таблиц и их размер в схеме public».
- «Найди таблицы с максимальным количеством строк и укажи их размер».
- «Профилируй колонку salary в таблице employees: среднее, медиана, квартили и количество пропусков».
- «Покажи структуру таблицы orders, включая внешние ключи и индексы».
- «Выполни SQL-запрос: SELECT status, count(*) FROM orders GROUP BY status ORDER BY count(*) DESC».
Технические детали
- Язык разработки: Python
- Транспорт: stdio
- Лицензия: MIT
- Режим работы: только чтение (read-only)
- Поддерживаемые СУБД: PostgreSQL, MySQL, ClickHouse
- Совместимые клиенты: Claude Desktop, любой MCP-клиент