JDBC MCP Server

Co dělá “JDBC” MCP Server?

JDBC MCP Server je server Model Context Protocolu (MCP), navržený jako most mezi AI asistenty a relačními databázemi prostřednictvím standardu JDBC (Java Database Connectivity). Díky tomuto serveru mohou vývojáři umožnit AI agentům provádět databázové operace, získávat a upravovat data a komunikovat s různými typy SQL databází bez problémů. Tato možnost rozšiřuje workflow o úkoly, jako je spouštění dotazů, analytika a správa dat přímo přes AI rozhraní. JDBC MCP Server zjednodušuje přístup k různým databázím a usnadňuje integraci funkcí pracujících s databázemi do vývojových a automatizačních procesů.

Seznam promptů

V repozitáři nebyly nalezeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci nebo souborech nejsou výslovně uvedeny žádné zdroje.

Seznam nástrojů

V souboru server.py ani v souvisejících souborech repozitáře nebyl nalezen výslovný seznam nástrojů.

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Spouštění databázových dotazů: Umožňuje vývojářům a AI agentům spouštět SQL dotazy na podporovaných JDBC databázích přímo z AI nástrojů, což zjednodušuje získávání a analýzu dat.
• Správa dat: Umožňuje vytvářet, aktualizovat a mazat záznamy v relačních databázích, což je zásadní pro vývoj aplikací, prototypování nebo operativní automatizaci.
• Integrace více databází: Umožňuje bezproblémovou interakci s různými SQL databázovými systémy (podporovanými JDBC), což je užitečné pro firmy pracující s heterogenním databázovým prostředím.
• Automatizované reportování dat: Podporuje tvorbu AI workflow, která automaticky generují reporty dotazováním databází a formátováním výsledků pro koncové uživatele.
• Bezpečný přístup k datům pro AI agenty: Poskytuje kontrolované rozhraní pro bezpečnou komunikaci AI systémů s podnikovými datovými zdroji bez přímého vystavení databázových přihlašovacích údajů.

Jak nastavit

Windsurf

1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a přístup ke konfiguračnímu souboru Windsurf.
2. Najděte konfiguraci: Otevřete konfigurační soubor Windsurf (obvykle windsurf.config.json).
3. Přidejte MCP server: Vložte položku JDBC MCP serveru do objektu mcpServers dle tohoto příkladu:

   {
     "mcpServers": {
       "jdbc-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@jdbc/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte: Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf pro načtení nového MCP serveru.
5. Ověřte nastavení: Zkontrolujte logy nebo UI Windsurf pro ověření, že JDBC MCP Server běží.

Claude

1. Předpoklady: Nainstalujte Node.js a otevřete konfiguraci Claude.
2. Upravte konfiguraci: Otevřete konfigurační soubor Claude (např. claude.config.json).
3. Nastavte MCP: Přidejte JDBC MCP Server následovně:

   {
     "mcpServers": {
       "jdbc-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@jdbc/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte: Uložte změny a restartujte Claude.
5. Ověřte: Zkontrolujte logy nebo rozhraní, zda je MCP server připojen.

Cursor

1. Předpoklady: Ujistěte se, že je Node.js dostupný a najděte konfigurační soubor Cursor.
2. Otevřete konfiguraci: Upravte cursor.config.json.
3. Vložte MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "jdbc-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@jdbc/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Cursor: Proveďte změny a restartujte aplikaci.
5. Zkontrolujte stav: Ověřte běh serveru pomocí logů nebo dashboardu Cursor.

Cline

1. Předpoklady: Nainstalujte Node.js a otevřete konfigurační soubor Cline.
2. Upravte konfiguraci: Otevřete cline.config.json.
3. Přidejte MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "jdbc-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@jdbc/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte: Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte: Ověřte dostupnost v logu nebo UI.

Zabezpečení API klíčů

Pro zabezpečení citlivých údajů, jako jsou přihlašovací údaje k databázi, používejte proměnné prostředí v konfiguraci. Příklad:

{
  "mcpServers": {
    "jdbc-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@jdbc/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "JDBC_URL": "${JDBC_URL}",
        "JDBC_USER": "${JDBC_USER}",
        "JDBC_PASSWORD": "${JDBC_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {
        "jdbc_url": "${JDBC_URL}",
        "jdbc_user": "${JDBC_USER}",
        "jdbc_password": "${JDBC_PASSWORD}"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte detaily svého MCP serveru pomocí tohoto formátu JSON:

{
  "jdbc-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “jdbc-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahraďte adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Solidní implementace JDBC MCP s jasným popisem nastavení a bezpečnostními doporučeními, ale chybí explicitní definice promptů, zdrojů a nástrojů. Na základě výše uvedeného bych tomuto MCP serveru dal 4/10 za dokumentaci a použitelnost.

Skóre MCP