YugabyteDB MCP Server

YugabyteDB MCP Server

MCP Database YugabyteDB AI Integration

Kontaktujte nás pro hostování vašeho MCP serveru ve FlowHunt

FlowHunt poskytuje dodatečnou bezpečnostní vrstvu mezi vašimi interními systémy a AI nástroji, čímž vám dává podrobnou kontrolu nad tím, které nástroje jsou přístupné z vašich MCP serverů. MCP servery hostované v naší infrastruktuře lze bezproblémově integrovat s chatbotem FlowHunt i s populárními AI platformami jako jsou ChatGPT, Claude a různé AI editory.

K čemu slouží “YugabyteDB” MCP Server?

YugabyteDB MCP Server je implementace Model Context Protocol (MCP) navržená pro umožnění přímé interakce velkých jazykových modelů a AI asistentů s databázemi YugabyteDB. Jako most mezi AI klienty a databází dovoluje uživatelům vykonávat úkoly jako výpis tabulek, zobrazení detailů schématu i spouštění pouze pro čtení určených SQL dotazů – to vše prostřednictvím standardizovaných MCP rozhraní. Výrazně tak usnadňuje práci vývojářům tím, že AI nástrojům a agentům jednoduše zpřístupňuje a umožňuje manipulaci se strukturovanými daty v YugabyteDB, což zjednodušuje například prozkoumávání dat, audit i integraci do širších vývojových procesů. Server je kompatibilní s populárními MCP klienty jako Claude Desktop, Cursor a Windsurf Editor a je navržen pro snadné nasazení a bezpečný provoz.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné prompt šablony.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou explicitně uvedeny žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

  • summarize_database
    Vypíše všechny tabulky v databázi YugabyteDB včetně jejich schémat a počtů řádků. Tento nástroj umožňuje LLM i uživatelům rychle získat přehled o struktuře a obsahu databáze.

  • run_read_only_query
    Spustí uživatelsky zadaný, pouze pro čtení určený SQL dotaz na připojené instanci YugabyteDB a vrátí výsledky ve formátu JSON. Tento nástroj umožňuje bezpečné prozkoumávání a získávání dat bez rizika změny databáze.

Příklady použití tohoto MCP serveru

  • Prozkoumávání databáze
    Vývojáři a AI agenti mohou vypsat všechny tabulky a zobrazit jejich schémata, což usnadňuje pochopení struktury a obsahu velkých nasazení YugabyteDB.

  • Audit dat
    Spouštějte pouze pro čtení určené dotazy pro auditování dat napříč tabulkami, kontrolu anomálií nebo ověření business logiky bez rizika nechtěných změn dat.

  • Integrace s AI asistenty
    Propojuje YugabyteDB s AI asistenty (např. Claude, Cursor) pro konverzační dotazování a inteligentní navigaci v datech.

  • Rychlé prototypování a vývoj
    Umožňuje rychlé, interaktivní prozkoumání obsahu databáze, což je výhodné při návrhu schémat, testování a ladění.

  • Bezpečné sdílení dat
    Umožňuje externím spolupracovníkům nebo nástrojům bezpečně dotazovat data přes MCP bez přímého přístupu do databáze nebo rizika změny dat.

Jak to nastavit

Windsurf

  1. Nainstalujte Windsurf Editor .
  2. Přejděte do Windsurf > Settings > Windsurf Settings > Cascade > Model Context Protocol (MCP) Servers > Add server > Add custom server.
  3. Přidejte konfiguraci (viz příklad JSON níže).
  4. Uložte a obnovte.

Příklad JSON konfigurace

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Upravte konfiguraci: Claude → Settings → Developer → Edit Config.
  2. Přidejte konfiguraci pod mcpServers.
  3. Nastavte svou YugabyteDB URL v poli env.
  4. Restartujte Claude Desktop.

Příklad JSON konfigurace

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. Nainstalujte Cursor .
  2. Přejděte do Cursor > Settings > Cursor Settings > MCP > Add a new global MCP server.
  3. Přidejte konfiguraci jako výše.
  4. Uložte konfiguraci.
  5. Obnovte, aby se server povolil.

Příklad JSON konfigurace

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce k nastavení pro Cline.

Zabezpečení API klíčů

Doporučeno je zabezpečit přihlašovací údaje k databázi pomocí proměnných prostředí. V sekci env své konfigurační JSON můžete nastavit proměnnou YUGABYTEDB_URL.

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Jak použít tento MCP ve flowech

Použití MCP ve FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "yugabytedb-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://vasmcpserver.priklad/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci je AI agent schopen využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “yugabytedb-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na vaši vlastní adresu MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
PřehledPřehled uveden v README
Seznam promptůNenalezeny žádné prompt šablony
Seznam zdrojůNejsou explicitně uvedeny žádné zdroje
Seznam nástrojůsummarize_database, run_read_only_query popsány v README
Zabezpečení API klíčůDokumentována konfigurace proměnných prostředí
Sampling podpora (méně důležité)Není zmíněno

Náš názor

YugabyteDB MCP Server je cílená a užitečná implementace MCP pro přístup k databázím s jasnou dokumentací a robustním bezpečnostním doporučením. Chybí však prompt šablony, explicitní definice resource a pokročilé MCP funkce jako Sampling nebo Roots. Hlavní hodnotou je prozkoumávání databáze a bezpečné dotazování skrze AI klienty.

MCP skóre

Má LICENSE✅ Apache-2.0
Obsahuje alespoň jeden nástroj
Počet Forků2
Počet Stars2

Hodnocení:
S ohledem na rozsah a přehlednost dokumentace nastavení a nástrojů, ale absenci prompt šablon, definic zdrojů a pokročilých funkcí, získává tento MCP server skóre 6/10 za praktické, cílené použití s databází, ale omezenou šíři podpory MCP funkcí.

Často kladené otázky

K čemu slouží YugabyteDB MCP Server?

Umožňuje AI asistentům a nástrojům komunikovat s databázemi YugabyteDB přes Model Context Protocol a poskytuje bezpečný, pouze pro čtení určený přístup ke schématům a datům v databázi pro prozkoumávání, auditování a integraci do vývojářských workflow.

Jaké nástroje tento MCP server poskytuje?

Nabízí dva nástroje: summarize_database, který vypíše tabulky a schémata s počty řádků, a run_read_only_query, který vykoná uživatelsky zadané, pouze pro čtení určené SQL dotazy a vrací výsledky ve formátu JSON.

Je YugabyteDB MCP Server bezpečný pro produkční prostředí?

Ano. Server podporuje pouze operace pro čtení, což zaručuje, že žádná data nejsou upravována. Přihlašovací údaje jsou z bezpečnostních důvodů spravovány pomocí proměnných prostředí.

Mohu tento server použít ve FlowHunt flowech?

Rozhodně. Přidejte komponentu MCP do svého FlowHunt flowu, nakonfigurujte ji s údaji o svém YugabyteDB MCP serveru a vaši AI agenti budou moci využívat nástroje pro prozkoumávání databáze a dotazování.

Podporuje server další MCP funkce jako prompt šablony nebo resource definitions?

Aktuálně se zaměřuje na základní funkce pro prozkoumávání a dotazování databáze. Prompt šablony a explicitní MCP resource nejsou v současné implementaci zahrnuty.

Jak zabezpečím přihlašovací údaje k databázi?

Vždy používejte proměnné prostředí pro uchovávání a vkládání přihlašovacích údajů k databázi. Konfigurace serveru podporuje proměnnou prostředí YUGABYTEDB_URL právě pro tento účel.

Propojte FlowHunt s YugabyteDB

Posilte své AI workflow bezpečným, konverzačním přístupem k datům v YugabyteDB. Vyzkoušejte YugabyteDB MCP Server ve FlowHunt nebo ve svém oblíbeném editoru s podporou MCP.

Zjistit více

Integrace serveru YDB MCP
Integrace serveru YDB MCP

Integrace serveru YDB MCP

Server YDB MCP propojuje AI asistenty a LLM s databázemi YDB, což umožňuje přístup, dotazování a správu instancí YDB v přirozeném jazyce. Umožňuje workflow říze...

4 min čtení
AI MCP +5
JupyterMCP MCP Server Integrace
JupyterMCP MCP Server Integrace

JupyterMCP MCP Server Integrace

JupyterMCP umožňuje bezproblémovou integraci Jupyter Notebooku (6.x) s AI asistenty prostřednictvím Model Context Protocolu. Automatizujte spouštění kódu, sprav...

4 min čtení
MCP Jupyter +5
MCP Database Server
MCP Database Server

MCP Database Server

MCP Database Server umožňuje bezpečný, programovatelný přístup k oblíbeným databázím jako SQLite, SQL Server, PostgreSQL a MySQL pro AI asistenty a automatizačn...

4 min čtení
AI Database +4