AI-agent til JDBC MCP Server
Forbind ubesværet Large Language Models (LLM’er) til dine databaser med JDBC Model Context Protocol (MCP) Serveren. Inspicér, forespørg, opret og redigér indhold i databasen på tværs af PostgreSQL, Oracle, MariaDB, SQLite og mange flere – blot ved at angive en JDBC URL. Fremskynd dine dataarbejdsgange og styrk AI-drevet databasestyring med robust, sikker og fleksibel integration.
Universel databaseintegration til AI
Forbind dine AI-arbejdsgange til stort set enhver JDBC-kompatibel database. JDBC MCP Serveren understøtter PostgreSQL, Oracle, MariaDB, MySQL, SQLite, SQL Server og flere, og giver en samlet bro for LLM'er til at interagere med dine data sikkert og effektivt.
- Bred databaseunderstøttelse.
- Integrer med PostgreSQL, Oracle, MariaDB, MySQL, SQLite, SQL Server og flere via én samlet grænseflade.
- AI-drevet dataadgang.
- Giv LLM'er mulighed for at læse, skrive og administrere databaseindhold og styrk smartere automatisering og indsigter.
- Sikkert & kontrolleret.
- Udnyt sikker forbindelse og detaljeret kontrol for sikre AI-drevne databaseinteraktioner.
- Lynhurtig udrulning.
- Start serveren med én kommando. Ingen tung opsætning – angiv blot en JDBC URL og gå i gang.
Kraftfulde forespørgsels- og administrationsværktøjer
Udnyt en række indbyggede værktøjer til at udføre SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE-operationer; administrer tabeller; og beskriv skemaer – direkte fra din AI-agent. Optimer håndtering og udforskning af komplekse datastrukturer i realtid.
- Læs & skriv forespørgsler.
- Kør SELECT, INSERT, UPDATE og DELETE-operationer sikkert fra dine LLM-arbejdsgange.
- Tabeladministration.
- Opret, list og beskriv tabeller programmatisk for at muliggøre dynamisk skemaundersøgelse.
- Promptbaseret udforskning.
- Kickstart AI-drevet dataopdagelse med eksempelpåmindelser og brugsklare eksempeldatabaser.
Problemfri opsætning & skalerbarhed
Start JDBC MCP Serveren øjeblikkeligt med JBang – ingen manuel drivestyring eller kompliceret installation nødvendig. Skaler nemt fra in-memory testdatabaser til live produktionsmiljøer, og benyt downloadbare databasesamples til hurtig prototypering.
- Øjeblikkelig opstart.
- Udrul serveren med én JBang-kommando – ingen Java-ekspertise nødvendig.
- Fleksibel til enhver arbejdsgang.
- Understøtter både in-memory og live databaser til udvikling, test og produktion.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige JDBC MCP integrationsværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som del af JDBC MCP integrationen:
- read_query
Udfør SELECT-forespørgsler på databasen for at hente og filtrere data fra tabeller.
- write_query
Udfør INSERT, UPDATE eller DELETE-operationer for at ændre eller fjerne data i databasen.
- create_table
Opret nye tabeller i databasen med angivne kolonner og skema.
- list_tables
Oplist alle tabeller, der aktuelt er tilgængelige i den tilsluttede database.
- describe_table
Hent skemadetaljer og kolonneinformation for en bestemt tabel.
Forbind problemfrit LLM'er til enhver database med JDBC MCP Server
Udforsk, forespørg og administrer dine databaser med naturligt sprog. Opsæt Model Context Protocol-serveren til JDBC på et øjeblik og styrk dine AI-arbejdsgange med problemfri databaseintegration – ingen kompleks konfiguration nødvendig.
Hvad er Quarkiverse
Quarkiverse er et åbent og samarbejdsbaseret økosystem med fokus på at udvikle udvidelser og værktøjer til Quarkus, et Kubernetes-native Java-framework. Quarkiverse samler community-drevne initiativer om at bygge genanvendelige, høj-kvalitets udvidelser, der forenkler og accelererer Java-udvikling til cloud-native applikationer. Projektet opfordrer til innovation og bidrag ved at tilbyde et centralt knudepunkt for udvidelsesdokumentation, vejledning og ressourcer. Dette gør det muligt for udviklere at udvide Quarkus’ funktionalitet, integrere med eksterne systemer og hurtigt bygge robuste løsninger til moderne enterprise-, AI- og mikroservice-miljøer.
Kapabiliteter
Hvad vi kan gøre med Quarkus MCP Server
Quarkus MCP Server er en Quarkiverse-udvidelse, der implementerer Model Context Protocol (MCP), hvilket muliggør problemfri integration mellem LLM-applikationer og eksterne datakilder eller værktøjer. Med denne udvidelse kan udviklere bruge deklarative og programmatiske API'er til effektivt at eksponere prompts, ressourcer og AI-værktøjer. Den understøtter flere kommunikationstransporter (stdio og HTTP) og gør det nemt at integrere med AI-frameworks som LangChain4j, hvilket gør den til et stærkt valg til at bygge AI-forbedrede applikationer.
- Eksponér AI-drevne prompts
- Opret og registrer promptskabeloner, som LLM'er kan tilgå og udfylde.
- Integrer eksterne ressourcer
- Eksponér filer, datakilder eller andre ressourcer til LLM'er gennem et standardiseret API.
- Understøtter flere transporter
- Kommunikér over stdio eller HTTP/SSE for fleksible udrulningsscenarier.
- Programmatisk funktionsregistrering
- Registrér dynamisk prompts og ressourcer ved opstart via kode.
- Finmasket eksekveringsmodel
- Kontroller blokering og ikke-blokerende logik for optimal ressourceudnyttelse.
Hvad er Quarkiverse
AI-agenter kan drage fordel af at bruge Quarkus MCP Server ved at få standardiseret, sikker adgang til eksterne ressourcer, værktøjer og prompts i et enterprise Java-miljø. Dette giver agenterne mulighed for at hente kontekst-rige data, udføre brugerdefineret forretningslogik og interagere med forskellige backends – alt sammen med Quarkus’ ydeevne, skalerbarhed og udviklervenlige model.